«Прогноз простуды» от Терафлю: как расти в пять раз быстрее рынка

Инновации в области фармацевтики у многих, в первую очередь, ассоциируются с разработкой новейших лекарственных препаратов или внедрением прогрессивных методов диагностики и лечения заболеваний. И вряд ли кто-нибудь может себе представить высокотехнологичную фармацевтическую компанию с инновационными IT-решениями для продвижения бизнеса. Настоящий прорыв сделала международная фармацевтическая компания GSK, предложившая под брендом Терафлю универсальное решение как для бизнеса, так и для потребителей.

Описание проекта

Изначально GSK поставила перед собой две глобальные цели:

1. Укрепить лидирующие позиции на рынке противопростудных препаратов в сезон гриппа и простуд.

2. Увеличить темпы роста продаж в два раза и стать эффективнее ближайших конкурентов без рекламных издержек.

Для этого компания решила запустить такой инновационный проект, который будет задавать тенденции индустрии, позволит наладить контакт с потребителями и предложить им полезную информационную платформу, а также даст самой компании возможность предсказывать продажи сезонных брендов, тем самым оптимизировать затраты на рекламу.

Задача оказалась не из легких, ведь аналогов сервиса, совмещающего в себе все эти функции, до этого на рынке не существовало. GSK привлекла разработчиков, специалистов в области инновационных технологий и предложила запустить уникальный сервис на основе искусственного интеллекта в формате интерактивной карты России. По предварительным расчетам, сервис должен был позволить в режиме реального времени прогнозировать риск учащения случаев заболеваний простудой. Компания стремилась создать сервис, способный не только помогать заботиться о самочувствии потребителей и заранее информировать их о возможных угрозах здоровью, но и повысить эффективность рекламы продукции, запуская ее только там, где риск заболеваемости превышает допустимое значение.

«Прогноз простуды» от Терафлю: как расти в пять раз быстрее рынка

Проект получил название «Прогноз простуды». Как уже упоминалось, он представлен в виде интерактивной карты, с которой можно ознакомиться на сайте: https://prognozprostudy.ru/. Интерактивная карта выполнена в удобном и привычном для многих формате – шкала очень похожа на ту, что используется в приложении «Яндекс.Пробки». Таким образом, карта представляет собой шкалу от 1 до 10, где 1 – минимальный риск заболеваемости гриппом и простудой, а 10 – максимальный.

Минимальный уровень заболеваемости на 4 декабря (Псковская область)
Минимальный уровень заболеваемости на 4 декабря (Псковская область)
Максимальный уровень заболеваемости на 4 декабря (Чукотский автономный округ)
Максимальный уровень заболеваемости на 4 декабря (Чукотский автономный округ)

Кроме того, был запущен чат-бот в Viber и Telegram, ежедневно присылающий пользователям прогноз простуды и прогноз погоды. Бот также ищет ближайшие аптеки по геолокации, проводит викторины и делится интересными фактами. Это отличное решение, позволяющее компании чаще общаться со своей аудиторией. В качестве партнёра для разработки комплексного решения по реализации чат-бота был выбран SocialCraft.

Как все создавалось?

Процесс оказался довольно длительным и трудоемким.

Первым этапом стало построение индекса на основе «больших данных», позволяющего показать что сегодня происходит с простудой и гриппом, каковы риски учащения заболеваемости. Уже здесь перед разработчиками возникли сложные задачи. Во-первых, наша страна слишком разная, с различными погодными условиями, плотностью населения и многими другими факторами, варьирующимися от региона к региону. Единого алгоритма для определения уровня распространения простуды оказалось недостаточно. Во-вторых, процесс распространения простуды в принципе довольно плохо предсказуем, трудно найти какую-либо логику, а также подобрать именно те данные, на которые стоит ориентироваться. Компании, предлагавшие подобные проекты ранее, не учитывали все возможные данные. В основном они использовали данные НИИ гриппа, которые обычно становятся доступными через 2 недели, после того как случай заболевания зарегистрирован врачом. Случаи заболеваний, при которых пациент не обратился ко врачу, естественно, не учитывались.

Проект GSK в этом плане ушел далеко вперед. Разработчикам удалось создать модель, способную анализировать огромный объем разноплановой информации, включая поведение пользователей в интернете, данные поисковиков, ленты социальных сетей, погодные условия, показатели температуры и статистику НИИ гриппа. Изначально все полученные результаты проверялись и выравнивались вручную, но такая система не позволяла добиться максимальной точности прогноза. Сначала точность прогноза составляла 70% и выросла до 85%. При этом процент точности варьировался от региона к региону, а данные приходилось постоянно проверять и обновлять.

Решением этой проблемы стала идея использовать искусственный интеллект, что позволило охватить 82 региона России и повысить точность прогнозов до 95% и стало еще одним прорывом компании в области технологий и инноваций. Помимо автоматизации и удобства, программа принципиально отличается тем, что сама себя перепроверяет. Проще говоря, система каждую неделю анализирует свой прогноз, сравнивает его с фактическим индексом, анализирует отличия и при необходимости вносит изменения в алгоритм. Такая система постоянно исправляет ошибки и самообучается, используя более 15 млн измерений.

Прогноз для Москвы на 5 дней
Прогноз для Москвы на 5 дней
Прогноз для Москвы на 10 дней
Прогноз для Москвы на 10 дней

На ежедневной основе программа собирает, обрабатывает и комбинирует данные запросов во всех регионах страны по ключевым словам, релевантным простуде и гриппу, из Yandex.Wordstat и статистику постов, также релевантных простуде и гриппу, в социальных сетях с помощью системы мониторинга YouScan. Кроме того, анализируются погодные условия, включая температуру, уровень осадков, скорость порывов ветра и другие природные явления с помощью сервиса Gismeteo. В качестве валидатора точности прогноза, с которым соотносятся эти данные, выступает статистика обращений к врачам от НИИ Гриппа и фактические данные о продажах категории мультисимптомных препаратов по каждому региону России.

Обработка данных состоит из двух этапов: обновление текущего индекса и прогнозирование. Текущий индекс формируется на базе данных, получаемых из Yandex.Wordstat и YouScan. С помощью оптимизационной модели в первую очередь учитываются наиболее значимые переменные в каждом регионе для максимальной корреляции с валидатором. Прогноз строится с помощью аддитивной мультивариативной регрессионной модели, заложенной в основу Искусственного интеллекта. В автоматическом режиме выбирается комбинация весов значимых переменных, которые проверяются по статистическим критериям t и p, при которой достигаются наилучшие результаты (R2, MAPE) качества модели применительно к конкретному региону.

Для разработки такой сложной системы привлекались специалисты из агентства MediaCom. Партнером проекта стала группа Mail.ru. Именно Mail.ru работала над визуализацией сервиса.

Результаты

Основной успех «Прогноза простуды» заключается в том, что Терафлю показал рост в 5 раз быстрее рынка и завоевал рекордную в истории бренда долю рынка в 34%. Каждый третий пользователь возвращается на сайт «Прогноза простуды» повторно. Показатель «ненужных просмотров», то есть ситуации, когда пользователь переходит на сайт, после чего сразу его закрывает, упала до 18%. Количество уникальных посетителей на сегодня составляет уже 854 тыс. Бот также пользуется огромной популярностью: за полтора месяца с момента релиза на бота подписались более 15 000 человек. Количество бесед с ботом уже превышает 100 000

Состав проектной группы

GSK Consumer Healthcare

Алеш Кодат – директор по маркетингу

Елена Конева – менеджер по управлению маркетинговой категорией

Александр Шлык – старший бренд менеджер

Вера Анохина – бренд менеджер

Адиля Ильясова – диджитал маркетинг менеджер

Анна Комарова – диджитал маркетинг менеджер

MediaCom

Александра Кондраштина – ex-руководитель отдела спецпроектов MediaCom Beyond Advertising и отдела планирования

Дания Азымова – руководитель группы спецпроектов

Наташа Балута - глава отдела Знаний и эконометрического моделирования

Дмитрий Ануреев - руководитель отдела спецпроектов MediaCom Beyond Advertising и направления стратегического планирования диджитал

Дарья Зарубина – ex-руководитель отдела Эконометрического моделирования и исследования потребителей

Ольга Финогенова – специалист отдела Эконометрического моделирования и исследования потребителей

Иван Вехов – директор по исследованиям

Ларри-Элвис Нгомиракиза – ex-главный технический специалист по автоматизации и оптимизации

Mail.ru Group

Максим Зенин – директор по рекламным продуктам

Игорь Оганесян – менеджер по рекламным продуктам

Андрей Михальченко – руководитель отдела специальных проектов

Гегам Мкртчян – руководитель группы разработки спецпроектов

Митя Мальцев – старший менеджер специальных проектов

Виталий Фыкалов – менеджер специальных проектов

Максим Борисов – ведущий дизайнер отдела специальных проектов

CHRUS/CHTHRFL/0064/18

99
4 комментария

Котиков, "мудрые цитаты великих женщин, типа Э. Марии Ремарка", "Тест. Какая ты черепашка ниндзя" выкладывайте, будет еще больше подписчиков.
Такую статью надо выкладывать тем кто деньги вам давал, чтоб мозг запудрить.

Мы ставили перед собой две глобальные цели:
1. Укрепить лидирующие позиции на рынке противопростудных препаратов в сезон гриппа и простуд.
2. Увеличить темпы роста продаж в два раза и стать эффективнее ближайших конкурентов без рекламных издержек.

В результате: ну к нам на сайт начали заходить, ну на бота с картинками подписались...

5
Ответить

спасибо за прогноз, буду запасаться парацетамолом и аскорбинкой.

1
Ответить

Комментарий недоступен

Ответить

Вопрос: насколько стар этот кейс? Не с ним ли ездят mail.ru и mytatget по тематическим конференциям уже года 3? Могу ошибаться, но перечитал статью два раза и не увидел времени проведения кампании

Ответить