De las palabras a los resultados: la tecnología de vanguardia de Fluence World

Sabine Louët, directora ejecutiva de SciencePOD, se sentó a conversar con David Schofield, director ejecutivo de Fluence World, para aprender cómo su tecnología mejora la forma en que los productos farmacéuticos se comunican con los profesionales de la salud (PS) y ayudar a descubrir qué es lo que realmente impacta el crecimiento y el rendimiento.

¿Cuéntenos sobre Fluence World y su actividad principal?

Soy cofundador de una empresa llamada Fluence World y hemos desarrollado tecnología que aprovecha la semántica latente, la lingüística forense y el aprendizaje automático. La idea es aplicar ingeniería inversa a las relaciones entre la documentación no estructurada, los metadatos y los KPI comerciales.

Adjunte una serie de documentos e ingrese los resultados que le interesan, sin importar cuáles sean. Nuestro sistema muestra las relaciones en el contenido que se alinean con el resultado.

Permite a las organizaciones comprender qué es lo que están haciendo que tiene un impacto fundamental en el desempeño. Los intentos de hacer esto antes se basaban en datos estructurados y datos estructurados, fundamentalmente pierden toda la granularidad de los matices del lenguaje que se implementa.

¿Puede predecir el mejor formato para una comunicación eficaz con los profesionales sanitarios?

Lo que hemos descubierto es que generalmente las comunicaciones son demasiado largas. Las personas no son capaces de contextualizar lo que se comunica y, por lo general, buscan respuestas específicas. Por ejemplo, resulta tentador resumir un estudio a la vez cuando, en cambio, podría estar resumiendo el mismo tipo de evidencia de múltiples estudios en un solo resumen. Lo que hemos descubierto es que existen formas más óptimas de segmentar las comunicaciones para que tengan la máxima alineación con lo que los profesionales sanitarios quieren saber fundamentalmente.

¿Qué lecciones ha aprendido de esta nueva comprensión de la comunicación?

Nos dimos cuenta de que existe la tentación de mantener una comunicación a largo plazo. Sin embargo, pocas personas están comprometidas con la comunicación a largo plazo. Si estás viendo un estudio de mil frases, la realidad es que a alguien le interesa una fracción de las frases. Por lo tanto, gran parte se trata de eliminar información que oscurece lo que fundamentalmente le interesa al profesional sanitario. Creo que ahí radica el gran descubrimiento para la industria farmacéutica (ya que es una industria basada en gran medida en la evidencia) al descubrir qué evidencia es importante para los profesionales sanitarios. . Ésa es la «pregunta de oro».

¿Es posible medir el impacto que tienen en un público objetivo los resúmenes o cuentos derivados de la evidencia científica? Déjame aclarar con ejemplos. Trabajamos con editoriales académicas para crear versiones abreviadas de sus artículos científicos publicados. Queremos saber qué impacto tienen estos resúmenes en un público objetivo de científicos. O si tomo un ejemplo de la industria farmacéutica, nos interesa saber cómo los médicos y los profesionales sanitarios reciben las historias de innovación de una empresa farmacéutica.

La analogía a la que recurro es la película. bola de dinerodonde, si ejecuta suficientes niveles de análisis estadístico contra cada microactividad de la marca, puede comenzar a construir una imagen sólida de qué conceptos se combinan para producir el mayor nivel de impacto.

También le permite segmentar su público objetivo en función de sus preferencias de comunicación, asegurando que está hablando de las necesidades de las personas, en lugar de nuestras suposiciones sobre sus necesidades.

¿Cómo funciona esta tecnología? ¿Y cuál es la historia de cómo surgió?

Nuestra empresa es un asunto familiar. Mi esposa es mi cofundadora, mi padre es lingüista forense y mi padre es ingeniero de software.

En una empresa anterior, que se centraba en la educación, mi esposa, mi padre y yo utilizamos la lingüística forense para mejorar los resultados del aprendizaje centrándonos en el lenguaje de alto impacto. Por ejemplo, la palabra «the» constituye el 6% de todo el uso del inglés. Entonces, entender ‘the’ significa que has cursado el 6% de inglés. Por otro lado, aprender una palabra como «amigable», que aparece una vez cada 300.000 palabras, tiene un «retorno» educativo menor. Al mapear estas relaciones y rastrear su impacto en el rendimiento estudiantil, podemos identificar la información más valiosa que ayudará a un estudiante a acelerar su aprendizaje. En el proceso, desarrollamos lo que llamamos ‘software de mapeo del lenguaje’ para automatizar el análisis de las relaciones entre el contenido y el rendimiento de los estudiantes en diferentes materias y situaciones.

¿Cómo le ha ayudado esta comprensión a evaluar cómo se comunican los mensajes?

Nos dimos cuenta de que cuando comienzas a mapear todas estas estructuras subyacentes, comienzas a comprender la relación precisa entre actividad y éxito. Empiezas a ver que las personas que usan el idioma de una manera particular se desempeñan mucho mejor que las personas que lo usan de otra manera.

Supimos de inmediato que nuestra tecnología tenía potencial más allá de la educación, razón por la cual fundamos Fluence World para ayudar a desarrollar estas ideas y llevarlas a mercados más amplios. Ahora, nuestra tecnología se utiliza en cinco sectores diferentes para diversos fines, como calificar ensayos, evaluar riesgos de seguros y optimizar estrategias de marketing.

Terminamos con una capacidad que podría responder a una pregunta muy importante: «¿Qué estamos haciendo que tenga el impacto más significativo en el rendimiento?» Una pregunta que se hacen todas las empresas del mundo.

¿Cómo aplicó la lingüística a mayor escala?

Mi padre, que es un matemático e ingeniero increíble, se dio cuenta de que este enfoque era la base perfecta para el aprendizaje automático. Comenzamos a desarrollar capacidades sofisticadas de aprendizaje automático además del sistema central de mapeo de lenguajes.

En este punto, nos dimos cuenta de que la tecnología puede calificar ensayos (incluso ensayos a nivel universitario) con un grado notable de precisión. La plataforma evolucionó rápidamente para procesar cualquier tipo de documentación frente a cualquier tipo de indicador clave de rendimiento (KPI). Independientemente de si estamos calificando ensayos o evaluando contenido de marketing, todo se reduce a encontrar puntos en común entre lo que obtiene resultados y lo que no.

Y así, terminamos con esta máquina independiente del lenguaje que solo aprende a comprender las diferencias entre el éxito y el fracaso, y luego explica esas diferencias al experto para que pueda tomar las decisiones adecuadas.

¿Descubriste cosas que te sorprendieron y que no esperabas cuando empezaste a analizar las campañas de comunicación y su resultado?

Hay ciertos datos que realmente me gustan de los datos porque lo que me muestran es que la industria farmacéutica se basa en gran medida en la evidencia. Esto es algo que es muy bueno saber: cuanto mejor sea la evidencia, más útil será el marketing.

Lo que está claro es que el marketing consiste en dar la cara y acentuar la evidencia correcta, y es bueno, como paciente o posible paciente, saber que así es como funciona la industria. Un elemento de esto es la comunicación honesta sobre los aspectos negativos de un producto. Puede resultar incómodo poner los efectos secundarios en primer plano en una campaña, por ejemplo, pero si la gente no sabe cuáles son, ningún profesional de la salud los recetará. Entonces, en cierto modo, justifica ciertas [upfront and open] enfoques. Además, la venta dura no funciona: declaraciones como «nuestro producto es mejor», todo ese tipo de cosas, la gente no quiere escuchar ese tipo de comunicación.

[Professionals in the Pharma industry] Esto todavía lo sabes, pero es muy difícil cambiar algo sin tener algún tipo de evidencia que respalde una recomendación. Entonces, creo que la gran observación es que cuando comienzas a comprender los datos subyacentes, entonces puedes justificar cambios estratégicos en la forma de comunicarte en general.

Eso es fascinante. Con respecto a la suposición de que desea medir cada clic y todos estos KPI, ¿son medidas precisas o existe un enfoque diferente y mejor?

Creemos que todo debería estar vinculado a lo que llamamos la métrica más «real» que puedas conseguir. Lo que esto significa es que cuanto más cerca esté del resultado comercial, más preciso será el modelo y más veraz será.

Nos referimos a las tasas de clics, las tasas de apertura, cualquier tipo de llamado a la acción, como métrica proxy. Útil, pero no es realmente lo que busca la empresa. En cambio, tendemos a capacitarnos en función de los volúmenes de ventas o los ingresos porque es más informativo sobre qué cosas se correlacionan con cambios fundamentales en el desempeño organizacional. Y lo bueno entonces es que puedes comparar y contrastar la diferencia entre lo que parece generar clics y lo que realmente genera crecimiento. Y hay diferencias claras.

Existen diferencias entre lo que es atractivo y lo que alguien realmente necesita escuchar si va a comenzar a recetar. Y nuevamente, intenta encontrar un equilibrio o «mejor» entre el nivel de interés y el impacto fundamental en la marca. Estas son algunas de las áreas de análisis más interesantes, diría yo.

¿Y qué funciona mejor?

Depende de la USP del producto. Cuando empezamos a observar el nivel de correlación entre palabras (conocido como n-gramas), por ejemplo, digamos que hay mil millones de n-gramas en un texto, lo que encontramos es que el 90% de esos gramos casi no tienen correlación con crecimiento. Pero lo que luego encontramos es que el 10% tiene una correlación muy fuerte con el crecimiento.

Existe un subconjunto muy pequeño de información que realmente está correlacionado con el éxito de un producto. Descubrir lo que realmente lo diferencia en el mercado es probablemente la mayor ganancia en términos de lo que los profesionales sanitarios quieren saber sobre su producto y ante qué reaccionan de manera que generen prescripciones. Y es diferente para cada producto.

Lo que descubrimos es que alinearse con profesionales de la salud que necesitan su PVU es una forma más fácil de generar crecimiento que simplemente tratar de dirigirse a personas con grandes oportunidades o alto potencial, desde una perspectiva puramente empresarial. Por lo tanto, cambia la forma en que los especialistas en marketing piensan sobre la estrategia de campaña, que es una de las mayores ventajas de este método combinado de lingüística y aprendizaje automático.

Una de las preguntas más comunes que nos hace la gente es «¿qué tipo de formato se adapta mejor a mi audiencia?» Y parece que he encontrado una forma científicamente probada de establecerlo.

Todas estas herramientas nos ayudan a capturar matices, ¡lo cual es genial! En realidad, se trata de permitir que las organizaciones apliquen un método científico a algo que normalmente ha sido muy difícil de entender.

No pretendemos ser expertos en la materia en ninguna de nuestras verticales. Estamos enfocados en ayudar a nuestros clientes a mantener un espejo de sus procesos para que puedan aplicar su experiencia de manera más efectiva en función de lo que les dicen los datos.

Ahora todo el mundo se está adentrando en el ámbito multimodal, especialmente para asociar imágenes. Entiendo que la mayor parte de lo que haces se basa en texto. ¿Existe la posibilidad de ampliar lo que haces a lo visual?

Lo pensamos. Fundamentalmente nuestro valor reside en el uso de la palabra escrita. Sin embargo, estas tecnologías emergentes son simplemente fantásticas en términos de proporcionar puntos de datos adicionales en diferentes medios. Es como tener una lupa para todos los aspectos de la experiencia del cliente.

Última pregunta: ¿cuál es su ambición para el futuro?

Esa es una muy buena pregunta. Trabajamos en diferentes mercados. Estamos creciendo tanto en los servicios financieros como en la industria farmacéutica. También tenemos socios en la industria de la educación. También trabajábamos en coches. Y lo que encontramos es que existe una especie de universalidad en la necesidad de comprender las relaciones entre el contenido de una organización y los resultados empresariales fundamentales que generan.

Mi esposa y yo estamos bastante alineados. Nuestra opinión es que la gente no se da cuenta de cuántos datos ya tiene, de cuánta información está produciendo. Y no creo que se den cuenta de cuánto pueden hacer con esa información.

Creo que para nosotros se trata de intentar concienciar a la gente sobre la enorme cantidad de propiedad intelectual que tienen dentro de sus organizaciones y que tienen el poder de utilizarla de una manera mucho más sofisticada.

Esta entrevista ha sido editada para mayor claridad.