醫師這樣選藥！AI時代的醫藥行銷大變身
最近跟朋友聊天，他跟我抱怨說，公司新藥上市後，明明數據看起來還不錯，但醫師們的討論卻遠不如競爭對手。這讓我想到，現在B2B買賣的模式，已經因為生成式AI（Generative AI）徹底改變了，而這個改變，就像是我們日常生活中，選擇餐廳時不再只看食記，而是依賴AI推薦一樣。
AI時代的藥品行銷：從傳統到顛覆
以前，新藥上市後，製藥公司會按照慣例做些什麼？醫學事務團隊會把臨床試驗結果發表在頂級期刊上，企業公關發布新聞稿，銷售代表訓練好重點訊息，準備去拜訪醫師。這就像是傳統的行銷模式：把資訊丟出去，讓目標客群自己去消化。
但現在不一樣了。醫師們不再只是被動地接收這些資訊，他們會主動在各種AI平台、社群媒體上搜尋資料、討論案例、比較藥品效果。這些平台的演算法會根據醫師的偏好、同行觀點、甚至病患的回饋，推送最相關的資訊。
舉例來說，假設A公司的新藥獲得FDA批准，數據顯示患者的無進展存活期（Progression-Free Survival, PFS）增加了3.2個月。這聽起來不錯，但如果B公司的舊藥已經在AI平台上累積了大量的臨床討論、真實世界證據和治療指南引用，那麼醫師們很可能更傾向於選擇後者。
AI平台：新的「水資源」
這些AI平台就像是新的「水資源」。以前，資訊的獲取管道比較有限，製藥公司可以相對容易地控制訊息傳播。但現在，資訊在網路上流動的速度非常快，製藥公司很難完全掌握輿論走向。
更重要的是，這些AI平台往往不是製藥公司所擁有或完全理解的環境。它們的演算法複雜、數據來源廣泛，製藥公司很難預測醫師們會從中獲得什麼樣的資訊，以及這些資訊會如何影響他們的決策。
想像一下，你想要找一家好吃的餐廳。以前，你會看食記、問朋友，但現在，你可能會直接用AI語音助理詢問：「附近哪家義大利麵好吃？」AI會根據你的歷史偏好、其他用戶的評價、甚至是當下的熱門話題，給你推薦幾間餐廳。如果這些餐廳都在AI平台上獲得了大量的正面評價和討論，那麼你很可能就會選擇其中一家。
醫師的「數位足跡」與AI的影響
醫師的「數位足跡」也越來越重要。他們在AI平台上的搜尋紀錄、點擊行為、評論留言，都會被演算法記錄下來，並用於分析他們的偏好和興趣。
製藥公司如果能夠了解這些資訊，就可以更有效地針對特定醫師推送相關的產品訊息，或者參與到他們正在進行的討論中。
但這也帶來了新的挑戰。如何確保AI平台上的資訊是客觀公正的？如何避免演算法被操縱，導致某些產品獲得不公平的優勢？
就像你選擇餐廳時，如果AI推薦的餐廳都是某家連鎖集團旗下的，那麼你可能會覺得這些推薦缺乏多樣性，甚至懷疑它們是否受到商業利益的影響。
重新定義「醫學事務」的角色
面對這種新的環境，製藥公司需要重新定義「醫學事務」（Medical Affairs）的角色。他們不再只是被動地發布資訊，而是要積極參與到醫師們正在進行的討論中，成為他們值得信賴的知識夥伴。
這意味著醫學事務團隊需要具備更強的數位行銷能力、數據分析能力和溝通能力。他們需要了解醫師們的需求和痛點，並提供有價值的資訊和解決方案。
就像你跟朋友聊天時，如果你的朋友遇到了一個問題，你會主動去了解他的情況，並給予他建議，而不是只是告訴他一些泛泛而談的知識。
真實世界證據（RWE）的重要性
除了傳統的臨床試驗數據之外，真實世界證據（Real-World Evidence, RWE）也變得越來越重要。RWE是指從日常醫療實踐中收集到的數據，例如電子病歷、保險理賠記錄、患者自述等。
這些數據可以提供關於藥品在實際應用中的效果和安全性的資訊，有助於醫師們做出更明智的決策。
想像一下，你選擇餐廳時，除了看食記之外，還會參考其他顧客的評價和經驗分享。如果一家餐廳有很多顧客表示：「這裡的份量很大」、「服務很親切」，那麼你可能會覺得這是一家值得一試的餐廳。
未來的挑戰與機遇
生成式AI正在快速發展，它將會對B2B買賣帶來更大的衝擊。製藥公司需要積極擁抱這些變化，並不斷調整自己的策略。
一方面，他們需要加強與AI平台的合作，了解它們的演算法和數據來源；另一方面，他們需要建立自己的數據分析能力，更好地理解醫師們的需求和偏好。
就像你學習新的技能時，你需要不斷地練習和反思，才能真正掌握它。
結語：擁抱變革
B2B買賣的模式已經發生了深刻的轉變。生成式AI正在改變醫師們獲取資訊的方式、做出決策的方式，以及他們與製藥公司互動的方式。
製藥公司需要積極擁抱這些變化，並不斷調整自己的策略，才能在新的環境中取得成功。
就像你面對任何挑戰時，都需要保持開放的心態，勇於嘗試新的方法。
原文
標題：How Gen AI is Disrupting B2B Buying Decisions
網址：https://hbr.org/2026/06/how-gen-ai-is-disrupting-b2b-buying-decisions