Next Best Action (NBA): Temsilciye Doğru Anda Doğru Öneriyi Vermek

Saha temsilcisi sabah ofisten çıkarken zihninde onlarca soru vardır: Bugün hangi hekimi önce ziyaret etmeliyim? Hangi ürünü öne çıkarmalıyım? Next Best Action (NBA) motorları, bu soruları veriye dayalı olarak yanıtlar ve temsilciye özelleştirilmiş bir eylem önerisi sunar.

NBA Motoru Nasıl Çalışır?

NBA algoritması birden fazla veri kaynağını eş zamanlı olarak işler: hekimin son 90 günlük reçete eğilimi ve büyüme trendi; hekim segmenti ve potansiyel skoru; son ziyaretten bu yana geçen süre; CLM oturumlarındaki etkileşim düzeyi; bölgesel sat-out durumu ve hedef gerçekleşme yüzdesi. Bu girdileri işleyen model, her hekim için bir \”eylem öncelik skoru\” üretir. Temsilci uygulamasını açtığında bugünün ziyaret listesi bu skora göre sıralanmış biçimde karşısına çıkar.

Reçete Davranışı + Segment Skoru + Ziyaret Geçmişi Üçgeni

NBA motorunun en güçlü yanı bu üç veri kaynağını birleştirmesidir. Yalnızca reçete verisine bakan bir sistem, hekimin potansiyelini yanlış değerlendirebilir. Ziyaret geçmişi ise zamanlama kararları için kritiktir: bir hekim son iki haftada üç kez ziyaret edilmişse dördüncü ziyaret marginal fayda sağlamaz ve temsilcinin zamanını daha verimli kullanması gerekir. NBA bu hesabı otomatik yapar.

Gerçek Hayattan Sonuçlar

Vizitro NBA modülünü kullanan bir ilaç firmasında, temsilci başına haftalık ziyaret verimliliği altı ay içinde yüzde 22 artmıştır. Aynı dönemde ortalama hekim başına reçete büyümesi yüzde 18 olarak gerçekleşmiştir. Temsilciler daha az hekimi ziyaret etmemişlerdir; sadece doğru hekimi doğru zamanda ziyaret etmişlerdir. NBA, temsilcinin sezgisel kararlarını veriyle desteklemez; veriyi sezgiye dönüştürür.