Rapport: réplicas de comportamiento de pacientes
WYnova desarrolló para Rosemark Rapport réplicas de comportamiento de pacientes que prevén la reacción antes del envío, con un +63 % de engagement previsto por segmento.
- Cliente
- Rapport
- Sector
- Salud
- Servicio
- AI Solution Builder
- Plazo hasta el MVP
- 8 semanas
compromiso previsto por segmento
hasta el MVP
El reto
Un mismo mensaje rara vez produce el mismo efecto en todos los pacientes. Para saber qué funcionaba en cada segmento, el equipo tenía que enviar, esperar y medir.
Principales obstáculos
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Mensajes genéricos
El mismo texto para perfiles de pacientes muy distintos.
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Información tardía
El efecto de cada mensaje solo se conocía tras el envío.
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Segmentos heterogéneos
Patrones de comportamiento muy diferentes entre segmentos.
La solución
WYnova desarrolló a medida réplicas de comportamiento de pacientes: modelos que reproducen la reacción de cada segmento para personalizar los mensajes y prever el engagement antes del envío. El MVP quedó terminado 8 semanas después del arranque.
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01
Datos
Perfiles e historial de interacción de cada segmento.
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02
RéplicasIA
Modelos que reproducen el comportamiento de cada segmento de pacientes.
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03
MensajesIA
Mensajes adaptados a cada segmento.
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04
PrevisiónIA
Interacción prevista para cada variante, antes del envío.
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05
Validación humana
El equipo del cliente selecciona y aprueba el mensaje que se enviará.
Con la reacción de cada segmento prevista antes del envío, la personalización deja de depender del ensayo y error.
Resultados
+63 % de engagement previsto por segmento, con mensajes personalizados para cada perfil de paciente. El MVP quedó terminado en 8 semanas.
Lo que aprendimos
En la comunicación sanitaria, simular la reacción de cada segmento permite elegir el mensaje a partir de una previsión, en lugar de esperar los resultados de cada envío.
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