ભારતીય કન્ઝ્યુમર હેલ્થ બ્રાન્ડ્સ હવે ડિસ્કાઉન્ટ આધારિત માર્કેટિંગ છોડીને AI-આધારિત ડાયગ્નોસ્ટિક મોડલ્સ તરફ વળી રહી છે. કંપનીઓનો મુખ્ય ઉદ્દેશ્ય ગ્રાહકોને લાંબા સમય સુધી જાળવી રાખવાનો અને પ્રોફિટેબિલિટી વધારવાનો છે.
ભારતીય કન્ઝ્યુમર હેલ્થ સેક્ટરમાં અત્યારે બિઝનેસ મોડલ બદલાઈ રહ્યું છે. વર્ષો સુધી, ઘણી D2C (Direct-to-Consumer) બ્રાન્ડ્સ નવા ગ્રાહકો મેળવવા માટે આક્રમક ડિસ્કાઉન્ટ અને ડિજિટલ જાહેરાતો પર નિર્ભર હતી. પરંતુ, ખાસ કરીને હેર ગ્રોથ, ગટ હેલ્થ અને હોર્મોનલ વેલનેસ જેવી કેટેગરીમાં આ મોડલ લાંબો સમય ટકી શકતું નથી, કારણ કે અહીં રિઝલ્ટ દેખાતા મહિનાઓનો સમય લાગે છે. હવે આ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે કંપનીઓ Artificial Intelligence (AI) ને ડાયગ્નોસ્ટિક લેયર તરીકે વાપરી રહી છે. હવે ગ્રાહકોને સીધા પ્રોડક્ટ વેચવાને બદલે, AI દ્વારા તેમનો ડેટા એનાલાઈઝ કરવામાં આવે છે અને સાચી સારવાર વિશે સમજાવવામાં આવે છે.
બિઝનેસ ઈકોનોમિક્સ પર અસર
રોકાણકારો માટે આ બદલાવ ખૂબ મહત્વનો છે. પહેલા ગ્રાહકોને સતત નવા લાવવાના ખર્ચને કારણે કંપનીઓ ભારે 'કેશ બર્ન'નો સામનો કરતી હતી. હવે આઉટકમ-આધારિત મોડલ અપનાવવાથી ગ્રાહકોની લાઈફટાઈમ વેલ્યુ (Lifetime Value - LTV) વધશે અને માર્કેટિંગ પાછળનો બિનજરૂરી ખર્ચ ઘટશે. રોકાણકારોએ હવે માત્ર ટોપ-લાઈન ગ્રોથ નહીં, પણ Customer Churn Rate અને માર્કેટિંગ એફિશિયન્સી પર ધ્યાન આપવાની જરૂર છે.
જોખમો અને પડકારો
આ મોડલમાં સફળ થવા માટે ટેકનોલોજી અને ડેટા ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરમાં મોટું રોકાણ કરવું પડે છે. આ સાથે જ, હેલ્થ ડેટાના પ્રાઈવસી નિયમો અને રેગ્યુલેટરી સ્ક્રુટિનીનું જોખમ પણ રહેલું છે. જો AI મોડલ્સ ક્લિનિકલ રીતે સચોટ ન હોય, તો ખોટા પરિણામોને કારણે બ્રાન્ડની વિશ્વસનીયતા જોખમાઈ શકે છે. આગામી સમયમાં, જે કંપનીઓ ટેકનોલોજી અને હ્યુમન-લેડ મેડિકલ કન્સલ્ટેશન વચ્ચે સારું સંતુલન જાળવી શકશે, તે જ માર્કેટમાં ટકી શકશે.