▍來源:賽柏藍藥店 作者:母一茗
當下,AI發(fā)展勢頭迅猛,衍生出的O2O醫(yī)藥模式,讓患者的購藥體驗再上一個臺階,在未來,筆者認為借助AI,未來的購藥體驗會被完全改寫。
在未來,憑借AI的強大功能,可以建造起不少龐大的資源庫。
比如藥品知識庫,依托AI,后臺數(shù)據(jù)不再是像我們現(xiàn)在這樣,只能看到單一的藥品數(shù)據(jù),而是拓展到病例數(shù)據(jù)、臨床指南、醫(yī)療圖譜、用藥知識、大眾健康常識等領域,對于顧客來說,這能為他們提供一個強大的醫(yī)療信息查詢平臺,滿足更細分的需求。
AI也可以構建更豐富完整的個人檔案,比如和醫(yī)院數(shù)據(jù)共享,搜集采集病史、過敏史、家族史、用藥記錄、檢驗報告、手術史、過往病歷等資料,形成更完整的電子病例,這對慢病顧客來說非常有用;同時顧客也可以自行上傳病例,方便藥師遠程訪問。
屆時,AI可以導入手機各大APP數(shù)據(jù),比如外賣、電商、健康、娛樂、地圖、行程等軟件,根據(jù)用戶的喜好、點擊、瀏覽時長、瀏覽足跡、購買訂單、搜索詞等,以此構建更豐富的顧客畫像,挖掘出顧客的剛需和隱形需求,更好、更精準提供購藥服務,比如從一個火鍋店的訂單預判可能需要胃藥的隱藏需求,從頻繁的出差、宴請行程,預判漱口水、腸胃藥的隱藏需求。
再舉個例子,根據(jù)顧客在外賣平臺、健康平臺上的訂單、飲食記錄,如對于喜好高油高糖的顧客,提前預警糖尿病風險;在元宵、新年等節(jié)日,提醒顧客在食用湯圓、糯米等食物時避免堵塞喉管;根據(jù)地圖常去路線,提前提示附近藥店促銷活動。
除了資源庫,AI在將來也會提供更精細化、更便捷的服務。
首先是問診,當前問診過程中,顧客存在描述含糊、表達不清等痛點,AI問診會更簡單智能,比如直接語音、視頻溝通,同時自動生成正式準確的問診記錄,避免誤診。
根據(jù)關鍵詞適配病例庫,AI可以找出相似病例、癥狀,預判和輔助顧客描述,同時對顧客忽略的細節(jié)作補充,在這個基礎上生成電子問診單,而藥師則作為人工輔助隨后進行追問,這樣的溝通方式,能極大提高雙方效率。
比如,對于不少腸炎和胃痛分不清的顧客,可以生成3d圖像輔助定位癥狀部位;對于疾病原理,也可以通過圖文、3d或動畫形式讓顧客快速理解,避免藥師表達繁瑣,節(jié)省時間和精力。
其次是用藥,在現(xiàn)階段,顧客購買藥品時,往往需要自行查看說明書、藥品保質(zhì)期,但密密麻麻的小字讓這個過程變得困難,借助AI可以一鍵掃碼查看,說明書里的不良反應等關鍵內(nèi)容也可以標紅放大,還可以智能搜索,顧客通過語音搜索,用朗讀等方式,轉化成他們能理解的信息。此外也可以監(jiān)測顧客用藥情況,預測不良反應等,緩解顧客對副作用的恐懼。
AI也可以根據(jù)顧客年齡、生活習慣和用藥史來推薦產(chǎn)品,比如給老年顧客推薦顆粒類產(chǎn)品;針對“愛較真”的顧客,細化配伍禁忌;針對服用周期適配不同規(guī)格產(chǎn)品、不同功效的產(chǎn)品,避免藥物浪費和高價,畢竟目前不少中成藥類的聯(lián)合用藥,確實存在功效重復的問題。
針對慢性病顧客,AI也可以預判顧客的藥物儲備和復購需求,提前提醒復購。
針對顧客用藥依從性低的問題,AI可以生成患者健康視圖,每吃一次藥,就推送鼓勵話語或者恢復圖像,給患者增加信心,也可以通過語音鼓勵按時用藥。
最后來說說日常服務,比如回訪,目前藥店回訪主要靠人工打電話,而AI在回訪、跟蹤患者進程方面,可以提供更連續(xù)性、更精準細致的服務,還可以搭配血氧儀、血壓計、手表等智能穿戴設備進行跟蹤管理,遠程監(jiān)控數(shù)據(jù),同步分析和給出健康建議。
對于顧客的會員卡消費,AI也可以根據(jù)藥店促銷品類、價格、頻率生成曲線圖,同步顧客需求,適配、預判出性價比最高的購買方式和品類。
這一切并不是空談,隨著AI的迅猛發(fā)展,由強大資源庫和精細化服務構筑起的全新購藥體驗,相信會離我們愈來愈近。
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