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AI让品牌更容易做出差异,却更难赢得竞争
AI让品牌更容易做出差异,却更难赢得竞争差异化，几乎是每个药企 Brand Plan 都绕不开的话题。 我们习惯从产品的疗效、安全性、作用机制和给药方式中寻找差异，再提炼成 Key Message，希望在医生心中建立独特认知。 但现实中，竞争产品往往强调相似的价值：更好的疾病控制、可靠的安全性、改善患者生活质量。 即使每个品牌都有自己的卖点，医生也未必觉得它们存在足够重要的区别。 AI的出现，正在让这个问题变得更加突出。 过去，深度客户洞察、差异化内容开发和个性化沟通，需要大量调研与人力投入。 现在，AI能够辅助分析临床证据、识别客户需求，并降低部分内容制作成本。 McKinsey在2024年的研究中估计，GenAI可能将部分医药营销内容制作成本降低30%—50%。 但营销成本下降，不等于品牌竞争优势提高。 这并不意味着传统差异化战略失效，而是要求 Marketer 重新判断：哪些差异真正值得竞争，哪些只是把已有卖点讲得更好。 医药品牌差异化的第一步，不是寻找与竞品不同的特征， 而是判断这种不同有没有治疗决策价值。 比如说某款生物制剂是采用皮下注射给药，在完成初始给药阶段后，符合条件的患者可以经过专业指导，在家进行每月一次的维持治疗。 这是一个明确的产品特征。 但如果品牌只强调“皮下注射”，医生未必能够直接理解这一特征的价值。 真正值得研究的是：对于需要长期疾病管理的特定患者，给药安排如何影响治疗计划、患者偏好和实际治疗体验？以及对整个Patient Journey的价值链是否有赋能。 当然，给药方式不能脱离疗效、安全性及患者具体情况独立决定治疗选择。 这个案例揭示了一个基本原则： AI可以帮助品牌更系统地研究这种关联，识别不同决策情境中的信息需求。 但它不能替代临床证据，更不能把没有得到验证的产品特征包装成治疗优势。 万变不离其宗，我们依然可以从四个方向寻找差异化机会，但或许也会因为AI带来一些新的可能。 不只盘点现有临床数据，更要判断哪些证据真正影响医生决策，哪些重要问题尚未得到充分回答。 需要在AI加持下更快、更系统地识别竞品证据、证据缺口与细分人群需求。 同一位医生面对不同患者，可能需要不同的信息。 品牌可以研究在哪些符合适应症、具有临床依据的情境下，自身价值更具有决策相关性。 AI可以让我们更懂医生和患者，尤其是患者，需要品牌更为精准分析患者特征、治疗阶段与决策障碍之间的关联。 AI已经让差异化从「只需读懂医生」演变成「读懂医生和患者」，才能赢得「差异化」。 围绕患者教育、规范随访和治疗管理障碍，寻找药品本身之外可以合法合规改善的体验。 类似于第二点，AI时代，「患者管理和服务」正成为品牌差异化重要变量。 但更需要思考：如何借助AI工具，降低部分个性化患者教育和支持服务的成本？ 建立能够持续提供上述价值的证据、流程与组织能力，而不是依靠单次 Campaign。 真正有分量的品牌差异，可以建立在持续的科学研究和证据积累之上，而不只是传播概念。 对于现有创新药品牌而言，产品属性往往无法由营销团队改变。 但品牌团队仍然可以识别关键证据缺口，与医学团队在职责边界内讨论研究需求，并改善有依据的价值沟通。 这就引发一个重要思考：AI时代，「建生态/系统」似乎比单纯「建品牌」似乎更为重要。 传统差异化战略存在一个现实约束：服务越个性化，通常意味着更高成本。 有些患者需要理解治疗目标，有些需要管理治疗预期，还有些对长期随访存在认知障碍。 过去，为这些需求分别开发内容、设计流程和维护服务，可能投入较高，难以覆盖所有场景。 AI改变了部分成本结构。 在经过专业审核、满足数据隐私与合规要求的前提下， 企业可以探索利用统一的医学知识体系，为不同患者提供更容易理解的教育内容。 这不是简单地把内容生产得更多，而是可能让过去成本过高的精细化服务变得可行。 但这也带来新的竞争压力。 当越来越多药企都能提供类似的个性化服务，这种能力就可能从竞争优势变成行业基本配置。 因此，品牌不能只问“AI能帮我做什么”， 还要问“个性化能力普及后，我还能凭什么保持优势”。 显然，当AI让执行成本变得越来越低，就会逼迫着品牌的「战略能力」愈发重要。 大白话就是：品牌需要时常回答「为什么要做这个而不做那个？」 因此，差异化战略最重要的仍然是取舍。 AI能够帮助品牌发现更多需求，却不会让企业的预算、医学证据和执行资源无限增加。 可以通过用四个问题筛选机会。 医生认为某项服务有帮助，不代表它足以改变实际的信息需求、治疗流程或选择判断。 如果产品本身缺少相应临床证据，营销就不能通过更巧妙的表达创造不存在的优势。 反过来，品牌能否可以造更多证据的能力在AI时代愈发重要。 如果只需要采购相同的AI工具，就能提供相似体验，那么它更可能是一项效率改进，而不是长期壁垒。 项目需要创造可验证的临床、患者或服务价值；在合规前提下，还要评估实施成本及合理的商业回报。 例如，两项患者教育方案，一项覆盖大量患者，但只改善内容触达；另一项覆盖范围较小，却能在评估中证明其有效改善了重要的疾病认知问题。 后者未必一定更值得投入，但至少提供了更清晰的价值验证基础。 回到经典竞争战略。 Porter提出的成本领先、差异化和集中化，至今仍然有解释力。 AI并没有推翻这些原则，却正在改变实现它们的部分条件。 内容生产和客户服务成本下降，让一些精细化、小众化的策略更有可能实现； 与此同时，通用AI的普及也让某些营销优势更容易被复制。 对于Marketer，这意味着一个值得重视的变化： 更重要的是持续判断： 哪些客户需求尚未得到充分满足？ 现有证据能否支持品牌回应这些需求？ 哪些价值需要跨职能投入才能真正实现？ 哪些项目即使执行出色，也无法建立长期优势？ AI可以加快分析，但无法代替这些战略判断。 未来优秀的品牌营销，不只是让客户理解产品有什么不同， 更要推动企业在真实需求上建立值得被选择的不同。 但新的问题也随之出现。 当一家药企能够识别和满足多种不同需求，是否应该向每一类医生传递不同的品牌价值？ 这就涉及到下一个值得探讨的话题：AI时代下，品牌如何做「定位」。 当AI让沟通实现千人千面，统一的品牌定位是否还有必要？ AI让品牌定位的逻辑是否也因此被改变？ 共勉！
