مدیریت بازاریابی هوشمند

مدیریت بازاریابی هوشمند

شناسایی و تحلیل هوشمند شاخص‌های کلیدی عملکرد موثر بر بازاریابی دارو

نوع مقاله : استخراج از رساله دکتری

نویسندگان
1 گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
2 گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
چکیده
هدف این پژوهش شناسایی و تبیین شاخص‌های کلیدی عملکرد مؤثر بر بازاریابی دارو در یک شرکت داروسازی است. برای دستیابی به این هدف، رفتار مصرف‌کنندگان و داروخانه‌ها در داروخانه‌های آنلاین طی سال‌های ۱۴۰۲ تا ۱۴۰۴ و داده‌های فروش شرکت‌های دارویی فعال در حوزه داروهای مکمل جمع آوری و مورد بررسی قرار گرفتند. روش پژوهش شامل گردآوری داده‌ها از بسترهای فروش آنلاین، تحلیل روندهای رفتاری مشتریان و داروخانه‌ها، و تحلیل الگوهای فروش بود. در نتیجه‌ی تحلیل داده‌ها، 56 شاخص کلیدی عملکرد شناسایی شد که در سه گروه «تأثیر رفتار مشتری بر فروش»، «تأثیر رفتار داروخانه بر فروش» و «تأثیر رفتار شرکت دارویی بر فروش» با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی خوشه‌بندی گردیدند که الگوریتم K-Means با ARI 0.85 بهترین خوشه‌بندی را انجام داد. همچنین از شاخص ها و داده های مرتبط با آنها برای تبیین تغییرات فروش با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی استفاده شد که الگوریتم LSTM با R² 0.951 بهترین نتیجه را ارائه نمود. سپس به منظور پیشبینی مقدار شاخص ها از متد سری های زمانی مختلفی استفاده شد که LSTM با R² 0.991 بهترین پیشبینی را گزارش داد. یافته‌ها نشان می‌دهد که شاخص‌های مرتبط با «تأثیر رفتار مشتری بر فروش» بیشترین نقش را در پیش‌بینی و افزایش فروش یک دارو ایفا می‌کنند و اهمیت زیادی در تدوین استراتژی‌های بازاریابی داروهای مکمل دارند. بر اساس نتایج، تمرکز بر بهبود تعاملات مشتری، مدیریت تجربه کاربری و ارتقای وفاداری داروخانه ها می‌تواند به‌طور قابل‌توجهی کارایی بازاریابی دارویی را افزایش دهد. نوآوری اصلی تحقیق، ارائه یک چارچوب هوشمند و داده‌محور برای استخراج، تحلیل و پیش‌بینی شاخص‌های کلیدی عملکرد بازاریابی دارو بر پایه داده‌های واقعی داروخانه‌های آنلاین است؛ چارچوبی که می‌تواند مبنای تصمیم‌گیری هوشمند، طراحی داشبوردهای مدیریتی و تدوین استراتژی‌های مؤثر بازاریابی در صنعت داروسازی قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Identification and Intelligent Analysis of Key Performance Indicators Influencing Drug Marketing

نویسندگان English

farnaz taghizadeh kouraym 1
Mohammadreza Kabaranzad Ghadim 2
Seyed Abdollah Amin Mousavi 1
1 Department of Information Technology Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
2 Department of Industrial Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
چکیده English

The aim of this study is to identify and explain the key performance indicators influencing drug marketing in pharmaceutical companies. To achieve this objective, consumer and pharmacy behaviors in online pharmacies from 2023 to 2025, along with sales data from pharmaceutical companies operating in the field of supplement medicines, were collected and analyzed. The research method included gathering data from online sales platforms, examining behavioral trends of customers and pharmacies, and analyzing sales patterns. Based on the data analysis, 56 key performance indicators were identified and grouped into three clusters using artificial intelligence algorithms: "impact of customer behavior on sales," "impact of pharmacy behavior on sales," and "impact of pharmaceutical company behavior on sales." Among the tested models, the K-Means algorithm achieved the best clustering performance with an ARI of 0.85. Additionally, the indicators and their associated datasets were used for explanation of sales changes using artificial intelligence algorithms, and the LSTM model provided the highest R²of 0.951. For forecasting indicator values, several time-series methods were applied, with LSTM again demonstrating the best prediction performance (R² = 0.991). The findings indicate that indicators related to customer behavior have the strongest impact on predicting and increasing drug sales, playing a critical role in marketing strategy development for supplement medicines. The results suggest that improving customer interaction, enhancing user experience, and promoting pharmacy loyalty can significantly increase the effectiveness of pharmaceutical marketing. The primary innovation of this study lies in proposing an intelligent, data-driven framework for extracting, analyzing, and predicting key pharmaceutical marketing performance indicators based on real-world online pharmacy data. This framework can serve as a foundation for intelligent decision-making, management dashboard design, and the development of effective marketing strategies in the pharmaceutical industry.

کلیدواژه‌ها English

artificial intelligence
Drug marketing
key performance indicators
online pharmacies
supplement medicines

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 12 تیر 1405

  • تاریخ دریافت 03 آذر 1404
  • تاریخ بازنگری 08 تیر 1405
  • تاریخ پذیرش 12 تیر 1405