AI и deep research в фарме — как получить инсайты

Фарма. Диджитал. Здравый смысл. Я разбираю, как строить маркетинг в фарме: от сегментации и RACE до контента для голосового поиска и этики коммуникаций. Делюсь фреймворками, сценариями, кейсами и подходами, которые помогают принимать решения и делать кампании эффективнее — в рамках закона и с уважением к аудитории.

ииdeep researchфарммаркетинг

ИИ в фарммаркетинге уже не экзотика. Кто-то делает визуал, кто-то автоматизирует отчеты, кто-то просит «напиши продающий заголовок на лендинге». Но многие упускают главное: искусственный интеллект не должен работать вместо. Он должен работать в глубину.

Настоящая ценность LLM (ChatGPT, Gemini, Claude) — не в генерации, а в структурировании мышления и глубоком исследовании, если ты умеешь правильно задавать вопросы.

Пример 1: OTC-продукт при тревожности и нарушениях сна

Стандартный подход — взять данные из презентации, написать «успокаивает без привыкания» и сдать креатив.

Дип рисерч через ИИ — это:

  • – анализ 300+ отзывов на маркетплейсах с классификацией триггеров покупки;
  • – запрос в ChatGPT: «Составь карту тревожных сценариев у женщин 30–45 с привязкой к симптомам и мотивации к самолечению»;
  • – генерация гипотез на основе сравнительного анализа: чем бренды А, В и С отличаются в тоне, УТП и визуальном решении.

На выходе — не просто текст, а инсайт: людям важна не столько формулировка «сон», сколько желание восстановиться и не сорваться на близких. Совсем другое сообщение. Совсем другой маркетинг.

Пример 2: работа с врачами

ИИ можно просить:

  • – «Проанализируй форум врачей общей практики за 6 месяцев: какие препараты упоминаются в негативном контексте и почему».
  • – «Сравни аргументацию врачей и производителей на тему продвинутых форм доставки».
  • – «Найди слабые места в текущем позиционировании бренда в глазах врача».

ИИ не выдаст абсолютную правду. Но он даст карту мест, в которых стоит копать.

Что использовать

  • – ChatGPT-4 / Gemini 1.5+ — для анализа, поиска паттернов, составления карт и сравнений.
  • – Custom GPTs — обученные под конкретную задачу: анализ креатива, формулировок, инсайтов.
  • – Claude или Perplexity — для поиска первоисточников, если нужно быстро проверить утверждение.
  • – RAG-модель (Retrieval-Augmented Generation) — если нужно анализировать собственные данные: отчеты, анкеты, презентации.

Что дает дип рисерч через ИИ в фарме

  • – Не банальные «забота и здоровье», а реальные паттерны поведения.
  • – Не креатив «от головы», а изнутри сценария.
  • – Не «врачи выбирают нас», а понимание, почему они нас игнорируют.
  • – Не повторение трендов, а отстройка от них с опорой на данные.

Если коротко

ИИ — это не волшебный текстогенератор. Это ассистент в маркетинговой археологии. Он копает быстро, но не за вас. Если вы хотите точности, нестандартности и понимания контекста — это инструмент, а не ответ.

Дискуссия

Александр Савельев
Еруслан, подскажите, а российские нейронки используете? ГигаЧат, в частности
Digital in Pharma 💊
Александр Савельев
Еруслан, подскажите, а российские нейронки используете? ГигаЧат, в частности
Только те, которые под капотом у Яндекса — саммари по видео в YT, Нейро в поиске. Пока руки не дошли до ГигаЧата и других ребят ) Прочитал и вник в один гайд — еще три новых вышло 😂
Присоединиться к обсуждению →

Читайте так же