Маркетинговые тренды 2024 года в медицине
Модель диффузии инноваций Эверетта Роджерса
На изображении представлена модель диффузии инноваций Эверетта Роджерса, показывающая распределение принятия новых идей или технологий среди различных групп населения.
График состоит из двух кривых: синей и оранжевой.
Интерпретация кривых:
Синяя кривая:
Эта кривая представляет собой нормальное распределение, отображающее долю каждого типа потребителей, которые принимают инновацию на различных этапах времени.

1

2

3

4

5

1

Новаторы (2.5%)
Люди, первыми принимающие инновации и готовые рисковать.

2

Ранние последователи (13.5%)
Лидеры мнений, влияющие на раннее большинство.

3

Раннее большинство (34%)
Принимают инновации после подтверждения эффективности.

4

Позднее большинство (34%)
Скептичные, принимают инновации только после массового распространения.

5

Отстающие (16%)
Консервативные потребители, принимающие инновации последними.
Оранжевая кривая:
Эта кривая представляет собой кумулятивное распределение, показывающее общую долю населения, принявшую инновацию на определенный момент времени.
Она начинает расти медленно, затем ускоряется, когда инновация принимается ранним большинством и поздним большинством, и наконец, достигает плато, когда большинство населения приняло инновацию.
Стадии внедрения инноваций
1
Начальная стадия (Новаторы и ранние последователи)
В начале внедрение идет медленно, так как инновацию принимают только новаторы и ранние последователи.
2
Стадия роста (Раннее и позднее большинство)
В этот период происходит основной рост принятия, так как большинство людей начинают использовать инновацию.
3
Стадия насыщения (Отстающие)
На этом этапе оставшиеся потребители, которые были наиболее скептичными и консервативными, наконец принимают инновацию.
Примеры:
Технологии: Внедрение смартфонов, где новаторы и ранние последователи начали использовать устройства задолго до того, как они стали мейнстримом.
Медицина: Использование новых медицинских технологий, таких как телемедицина, которая сначала была принята лишь немногими, но теперь широко используется.
Заключение:
Модель диффузии инноваций Роджерса помогает понять, как и почему новые идеи и технологии принимаются различными группами населения с течением времени, что важно для разработки эффективных маркетинговых стратегий и прогнозирования рыночного поведения.
Источники:
Модель диффузии инноваций и анализ трендов
Модель диффузии инноваций Эверетта Роджерса тесно связана с анализом и прогнозированием трендов, особенно в контексте маркетинга и принятия новых технологий. Вот как это происходит:
Связь с трендами
Идентификация ранних последователей и новаторов
Ранние последователи и новаторы играют ключевую роль в принятии новых трендов. Компании, которые ориентируются на эти группы, могут успешно запускать и продвигать новые продукты и услуги. Понимание их характеристик и потребностей помогает эффективно адресовать маркетинговые усилия и стимулировать принятие инноваций на ранних этапах.
Примеры: технологии VR и AR, электромобили, блокчейн.
Прогнозирование распространения продуктов
Используя модель Роджерса, компании могут предсказывать, как быстро и в какой последовательности новые продукты будут приняты различными группами потребителей. Это помогает в разработке стратегий вывода на рынок и управления жизненным циклом продукта.
Примеры: модели распространения смартфонов, фитнес-трекеров, новых платформ социальных сетей.
Определение этапов жизненного цикла
Модель позволяет определить этапы, на которых находятся различные инновации, и соответствующим образом адаптировать маркетинговые стратегии. Например, для привлечения раннего большинства потребуется больше доказательств эффективности и безопасности продукта.
Примеры: распространение электрических самокатов, умных колонок, телемедицинских услуг.
Анализ барьеров и стимулов
Модель помогает выявлять барьеры, которые мешают распространению новых продуктов, и разрабатывать способы их преодоления. Это особенно важно для позднего большинства и отстающих, которые могут быть скептичны или консервативны в своих предпочтениях.
Примеры: развитие возобновляемых источников энергии, цифровых валют, инновационных медицинских технологий.
Роль социальных систем и коммуникаций
Модель подчеркивает важность социальных систем и каналов коммуникации в процессе распространения инноваций. Использование правильных каналов для продвижения новых трендов может значительно ускорить их принятие.
Примеры: социальные сети, блогеры и лидеры мнений, специализированные СМИ.
Примеры использования модели в анализе трендов
  1. Тренды в цифровом маркетинге: Компании, занимающиеся цифровым маркетингом, могут использовать модель для прогнозирования успеха новых рекламных технологий, таких как программная реклама, маркетинг влияния и персонализированный контент.
  1. Тренды в здравоохранении: Введение новых медицинских технологий и практик, таких как телемедицина и генетическое тестирование, часто следует за кривой принятия инноваций, описанной Роджерсом.
Источники
  1. Boston University School of Public Health: ​Diffusion of Innovation Theory​
Тренды в медицине и фармацевтике
В 2024 году медицина и фармацевтика продолжат трансформироваться под влиянием новых технологий и инноваций. Эти тренды демонстрируют, как новые идеи и решения распространяются в соответствии с моделью диффузии инноваций Эверетта Роджерса.
Искусственный интеллект и машинное обучение в диагностике и лечении
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МЛ) трансформируют медицину, улучшая диагностику, прогнозирование и персонализированное лечение. Эти технологии используют большие данные для анализа медицинских изображений, выявления скрытых закономерностей и повышения точности принимаемых решений.
Применение модели диффузии инноваций:

1

Новаторы (2.5%)
Исследовательские институты и ведущие медицинские учреждения, которые первыми внедряют ИИ и МЛ в свою практику.

2

Ранние последователи (13.5%)
Престижные клиники и больницы, которые следуют за новаторами, видя преимущества технологии.

3

Раннее большинство (34%)
Большие больницы и медицинские сети, начинающие применять ИИ и МЛ после подтверждения их эффективности.

4

Позднее большинство (34%)
Малые больницы и частные клиники, которые принимают технологии после того, как они становятся стандартом.

5

Отстающие (16%)
Медицинские учреждения, которые с осторожностью относятся к новым технологиям и внедряют их только под давлением рынка.
Источники: Forbes: ​The Impact of AI on Medicine​
Теле- и дистанционная медицина
Теле- и дистанционная медицина значительно выросли за последние годы, особенно в условиях пандемии COVID-19. Эти технологии позволяют пациентам получать медицинскую помощь удаленно, что особенно важно для людей в отдаленных районах.
Применение модели диффузии инноваций:
Новаторы (2.5%)
Стартапы и технологические компании, разрабатывающие новые платформы для теле- и дистанционной медицины.
Ранние последователи (13.5%)
Частные клиники и медицинские учреждения, которые быстро адаптируются к новым формам взаимодействия с пациентами.
Раннее большинство (34%)
Крупные больничные сети и системы здравоохранения, которые начинают интегрировать теле- и дистанционную медицину в свои услуги.
Позднее большинство (34%)
Медицинские практики и учреждения, которые начинают использовать эти технологии только после широкого распространения и положительных отзывов.
Отстающие (16%)
Консервативные медицинские учреждения, которые принимают дистанционную медицину в последнюю очередь, часто под давлением пациентов и рынка.
Источники:
Геномная медицина и персонализированная терапия
Геномная медицина использует данные о генетической информации пациента для разработки персонализированных планов лечения, что позволяет повышать эффективность терапии и снижать побочные эффекты.
Применение модели диффузии инноваций:

1

Новаторы (2.5%)
Исследовательские лаборатории и университеты, занимающиеся геномными исследованиями.

2

Ранние последователи (13.5%)
Специализированные клиники и медицинские центры, которые внедряют геномную медицину для лечения сложных заболеваний.

3

Раннее большинство (34%)
Крупные медицинские сети, начинающие использовать геномные данные для улучшения лечения пациентов.

4

Позднее большинство (34%)
Общие медицинские практики и больницы, которые начинают применять геномные технологии после того, как они становятся стандартом.

5

Отстающие (16%)
Медицинские учреждения, которые принимают геномную медицину только после широкого признания и давления со стороны пациентов.
Источники:
Роботизированные хирургические системы
Роботизированные хирургические системы, такие как Da Vinci, становятся все более распространенными в операционных залах, предлагая высокую точность и минимизацию инвазивности.
Применение модели диффузии инноваций:
1
Новаторы (2.5%)
Ведущие медицинские учреждения и исследовательские центры, внедряющие роботизированные системы.
2
Ранние последователи (13.5%)
Престижные клиники и больницы, которые следуют за новаторами.
3
Раннее большинство (34%)
Большие больницы и хирургические центры, начинающие использовать роботизированные системы после доказательства их эффективности.
4
Позднее большинство (34%)
Менее крупные медицинские учреждения, которые принимают технологии после их широкого распространения.
5
Отстающие (16%)
Малые больницы и частные клиники, которые внедряют роботов в последнюю очередь.
Источники
  1. JAMA Surgery: ​Robotic Surgery​
Цифровые терапевтические решения
Инновационные мобильные приложения и платформы помогают пациентам контролировать хронические состояния, улучшать психическое здоровье и поддерживать здоровый образ жизни.
Применение модели диффузии инноваций:

1

Новаторы (2.5%)
Ведущие стартапы и разработчики, создающие инновационные digital-решения.

2

Ранние последователи (13.5%)
Прогрессивные клиники, первыми внедряющие цифровые терапевтические технологии.

3

Раннее большинство (34%)
Крупные больничные сети, активно интегрирующие цифровые решения в свои услуги.

4

Позднее большинство (34%)
Медицинские практики и учреждения, которые начинают использовать эти технологии после их широкого распространения.

5

Отстающие (16%)
Консервативные медицинские учреждения, которые принимают цифровые терапевтические решения в последнюю очередь.
Источники
  • Nature:https://www.nature.com/se
Эти тренды демонстрируют, как новые технологии и инновации распространяются в медицинской и фармацевтической сферах, соответствуя различным стадиям модели диффузии инноваций Эверетта Роджерса.
Маркетинговые тренды в медицине и фармацевтике в 2024 году
Искусственный интеллект и машинное обучение для предиктивной аналитики
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МЛ) играют ключевую роль в предиктивной аналитике, помогая фармацевтическим компаниям прогнозировать будущие тренды и реакции клиентов. Эти технологии позволяют улучшать эффективность маркетинговых кампаний и находить новые возможности для роста.
Искусственный интеллект и машинное обучение для предиктивной аналитики
Новаторы (2.5%)
Технологические стартапы и крупные фармацевтические компании, активно внедряющие ИИ и МЛ для предиктивной аналитики.
Ранние последователи (13.5%)
Престижные клиники и больницы, начинающие использовать ИИ для оптимизации своих процессов.
Раннее большинство (34%)
Более крупные медицинские сети, следящие за успешными примерами внедрения ИИ.
Позднее большинство (34%)
Медицинские учреждения, которые начинают использовать ИИ только после подтверждения его эффективности на рынке.
Источники:
Омниканальный маркетинг
Омниканальный маркетинг обеспечивает бесшовный клиентский опыт, интегрируя различные каналы коммуникации, включая цифровые и физические точки взаимодействия. Это особенно важно в фармацевтике, где взаимодействие с профессионалами в области здравоохранения (HCP), пациентами и заинтересованными сторонами требует точности и аккуратности.
Омниканальный маркетинг
Источники:
Маркетинг через инфлюенсеров
Инфлюенсер-маркетинг приобретает все большую популярность в фармацевтике, помогая создавать доверительные и аутентичные связи с аудиторией. Врачи и другие профессионалы здравоохранения выступают в роли инфлюенсеров, предоставляя надежные рекомендации и образовательный контент.
Применение модели диффузии инноваций:
Новаторы (2.5%)
Компании, которые первыми начали использовать инфлюенсеров для продвижения своих продуктов.
Ранние последователи (13.5%)
Бренды, которые быстро поняли ценность инфлюенсеров и начали сотрудничать с ними.
Раннее большинство (34%)
Компании, которые начали использовать инфлюенсеров после успешных примеров на рынке.
Позднее большинство (34%)
Медицинские бренды, которые принимают инфлюенсер-маркетинг после его широкого признания.
Отстающие (16%)
Консервативные компании, внедряющие инфлюенсер-маркетинг в последнюю очередь.
Источники:
Использование виртуальной и дополненной реальности
Виртуальная (VR) и дополненная реальность (AR) становятся важными инструментами в маркетинге фармацевтических компаний, улучшая опыт клиентов и предоставляя новые способы взаимодействия с продуктами и услугами.
Применение модели диффузии инноваций:
Новаторы (2.5%)
Компании, активно использующие VR и AR для продвижения своих продуктов.
Ранние последователи (13.5%)
Бренды, которые быстро приняли VR и AR после первых успешных примеров.
Раннее большинство (34%)
Компании, которые начинают использовать VR и AR после подтверждения их эффективности.
Позднее большинство (34%)
Медицинские учреждения, которые начинают применять эти технологии после широкого распространения.
Отстающие (16%)
Компании, внедряющие VR и AR в последнюю очередь.
Источники:
Контент-маркетинг и персонализация
Персонализированный контент-маркетинг становится все более важным, помогая компаниям создавать релевантный и ценный контент для различных этапов пути пациента.
Применение модели диффузии инноваций:
1
Новаторы (2.5%)
Компании, которые первыми начали использовать персонализированный контент-маркетинг.
2
Ранние последователи (13.5%)
Бренды, которые быстро адаптировались к персонализации контента.
3
Раннее большинство (34%)
Компании, которые начинают использовать персонализированный контент после успешных примеров на рынке.
4
Позднее большинство (34%)
Медицинские учреждения, которые принимают персонализированный контент-маркетинг после его широкого признания.
5
Отстающие (16%)
Компании, внедряющие персонализацию контента в последнюю очередь.
Источники:
Эти тренды демонстрируют, как новые технологии и стратегии трансформируют продуктовый и перфоманс-маркетинг в медицине и фармацевтике, соответствуя различным этапам модели диффузии инноваций Эверетта Роджерса.
Меня зовут Любовь Черемисина, я основатель и директор по развитию GetTalent ​https://gettalent.online​ - платформы для подбора, оценки, обучения, трекинга и сертификации специалистов в сфере Digital marketing.
Ключевые компетенции:
• Стратегическое мышление и планирование. Обладаю опытом разработки и реализации комплексных маркетинговых стратегий, поддерживающих общие бизнес-цели. Применяю систему OKR/KPI для измерения успеха, быстро проверяю гипотезы и активно использую HADI циклы для постоянного улучшения стратегий и достижения высоких финансовых результатов.
• Эксперт в области цифрового маркетинга. Имею глубокое понимание и опыт использования инструментов цифрового маркетинга, включая социальные сети, SEO, SEM, Email-маркетинг и аналитику. Разрабатываю маркетинговые кампании, используя подходы Growth hacking, которые существенно увеличивают доходы.
• Ориентация на данные. Применяю data-driven подход в принятии решений, основываясь на анализе больших объемов данных. Уверенно владею продуктовыми метриками, использование которых позволяет мне постоянно совершенствовать маркетинговые кампании.
• Лидерство и управление командой. Имею богатый опыт руководства и мотивации маркетинговых команд. Успешно использую AGILE, SCRUM и KANBAN для управления проектами, что позволяет достигать высокой гибкости и эффективности в работе. Занимаюсь Agile Coaching для обучения команд принципам гибкости.
• Коммуникативные навыки. Имею сильные коммуникативные навыки, применяемые как во внутренних коммуникациях, так и во внешних связях. Повышаю эффективность взаимодействия с клиентами и партнерами, используя методологии CJM и JTBD.