劣质关键意见领袖数据代价高昂：利用高质量数据推动生物制药创新

准确、及时且相互关联的关键意见领袖（KOL）数据——包括他们的科学和数字活动、合作和关联——已成为药物交付生命周期各个阶段成功的关键。这些数据支持临床试验和参与策略，以加强关系并最终提高患者的治疗效果。

随着生物制药公司越来越多地依赖人工智能和先进的数据驱动技术，评估数据的质量及其带来的成本可以帮助避免重大的财务风险和错失的机会。

劣质KOL数据的隐藏成本

生物制药公司越来越意识到数据在推进研究、改善决策和塑造战略方面的重要作用。然而，如果没有彻底分析所依赖数据的准确性和完整性，即使是出于最好意图的战略也可能引发一系列挑战，产生深远的影响。

1. 医学和营销策略受损

不准确或不完整的KOL数据会导致医疗和营销资源浪费在错误的专家身上。Veeva Pulse数据显示，早期疾病状态教育与KOL合作可使治疗采用率提高1.5倍。没有正确的数据，医学参与的效果会减弱，营销活动可能会错过最有影响力的专家。

2. 错过参与机会

准确的KOL数据对于确保商业和医学团队找到合适的医疗专业人员（HCP）至关重要。当数据不完整或过时时，销售团队可能会忽略高处方量的HCP或影响处方行为的人。

在会议期间，访问经过验证的实时数据也非常重要，因为生物制药公司只有有限的时间与关键利益相关者互动。实时演讲参与更新、快速筛选相关会议议程以及在一个地方利用会议社交媒体标签，可以帮助团队即时调整会议策略。他们可以实时识别高优先级的KOL，了解其合作网络，并调整外展努力，确保互动具有针对性和相关性。缺乏这种灵活性，组织可能会错失宝贵的机会，无法加强关系并推动会议后的动力。

3. 损害关系

未能针对特定活动选择合适的HCP，或分享无关信息，可能会损害关系，侵蚀信任，并导致错过合作机会。最近的一项KOL调查显示，生物制药公司可以通过了解他们的兴趣并根据这些兴趣定制会议来增强互动。没有准确的洞察力，现场团队可能会疏远最重要的客户。

劣质数据的最终后果是对患者护理的影响。KOL教育的延误、临床试验招募失败以及无效的参与策略都有可能推迟对患者有益的治疗方法的引入。

数据断开的现实

即使数据质量很高，如果它与其他系统和功能断开连接，其价值也会受限。在我们最近的KOL调查中，88%的人表示医学科学联络员提供了相关信息，但由于临床、医学、销售和营销团队之间缺乏协调，他们的整体体验受到影响。这导致了断开的互动。

将来自各种来源的数据集成到内部系统中可能非常昂贵。一家大型生物制药公司花费了超过100万美元试图将其非原生数据集成到CRM系统中。此外，跨区域和团队协调数据，并引入外部数据填补空白，只会增加成本。

这种缺乏连通性意味着数据变得碎片化和孤立，降低了其整体实用性。这也使得数据无法“AI就绪”。人工智能有潜力改变行业，但只有当人工智能应用于稳健、准确和结构化的数据时，才能实现这一优势。

另一面：解锁深度数据的潜力

经过验证、结构化且全球互联的深度KOL数据可以帮助生物制药公司更高效地运营，并在药物开发和交付的每个阶段做出更明智的决策。

当制药团队能够访问经过验证和完整的HCP和KOL数据时，他们对数据的信心会增强，从而提高采用率和生产力。这种深层次的数据可以带来许多显著的好处，包括帮助团队建立更强的客户关系并提高效率。

1. 更多时间用于卓越运营

借助深度KOL数据，商业和医学团队可以快速获取所需见解，释放更多时间进行卓越执行。减少跨区域数据清洗和标准化所需的时间和精力，使跨职能团队能够更快、更准确地做出决策，无论是在本地还是全球。正如Daiichi Sankyo Europe GmbH的数字卓越副总裁Patrick Markt-Niederreiter所说，“过去，细分我们的KOL需要几周甚至几个月。现在，我们可以在不到一分钟内完成。”

2. 有意义的KOL互动

当数据能够轻松被需要它的团队访问——无论是跨职能还是跨区域——数据可以在整个组织中开始创造价值。这种简化的访问允许进行更以客户为中心的互动，团队可以在之前的互动基础上构建，并定制互动以加强关系并推动治疗采用。GSK欧洲数字和数据转型总监Sam Pinner也强调了这一点：“访问最新信息使代表能够充满信心地参加HCP会议。”

3. 成功利用人工智能

准备好被摄入人工智能引擎和数据湖的数据可以加速模型构建，解锁用例并实现可扩展性。

通过访问经过验证、结构良好的数据，团队可以更快、更智能地做出决策。例如，在探索新的研究领域时，一家生物制药公司使用深度KOL数据和人工智能快速识别并分类基于影响的相关医学主题，加速从数据收集到战略行动的路径。如果没有这种互联数据，该公司表示它将把所有时间和资源花在仅仅组织信息上，而不是从中获得有意义的见解以指导其战略。通过互联数据，生物制药公司可以将重点从数据收集转向决策制定，从而提高效率、敏捷性和影响力。

不要让劣质KOL数据阻碍你

劣质KOL数据是指不完整或未经验证的数据，可能导致过时的见解或糟糕的决策。其无结构、孤立和断开的性质使其难以有效分析或采取行动。劣质KOL数据的后果显而易见：资源浪费、错过机会、损害关系，最终导致重要治疗方法的上市延迟。然而，通过投资高质量、深入的数据，许多领先的生物制药公司已经在获得大量见解，以提高效率、推动增长并加强KOL参与。

随着人工智能继续改变行业，优先考虑数据的质量和连通性是关键。准确、结构化且协调一致的数据为人工智能和高级分析奠定了基础，推动创新和卓越运营，以实现更好的患者结果。

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