لا تقتصر نماذج LLMs على تطبيقات الدردشة – يمكنها أيضًا تعزيز độiعات مبيعات شركة الأدوية لتصل إلى العملاء

من بين المبيعات عالية المستوى ، تحتل الأدوية المرتبة بين المنتجات الأكثر صعوبة في البيع ، خاصة في سوق اليوم السريع ، حيث يتم الموافقة على أدوية جديدة ومختصة كل أسبوع. مع هذا الكم الهائل من الأدوية الجديدة التي تصل إلى السوق ، يجد الأطباء المزدحمون صعوبة في مواكبة التطورات الجديدة ، ويتطلعون إلى توجيه ممثلي شركة الأدوية المتعلمين لنصحهم على كيفية مساعدة منتجات جديدة في خدمة احتياجات مرضاهم بشكل أفضل ؛ ما هي الفروق بين الأدوية الجديدة والعلاجات التي كانت تستخدمها ، وكيف سيتم تحسين النتائج من خلال هذه الأدوية ، وغير ذلك. يجب على فريق المبيعات الذي يريد الوصول إلى هؤلاء العملاء أن يحدد موقعهم ، ويجب أن يظهر معرفة لا فقط بالمنتج ، ولكن أيضًا بالسكان المستهدفين للأدوية ، والظروف السوقية ، والقضايا التنظيمية ، وعروض المنافسين ، وغير ذلك الكثير.

جمع هذه المعلومات – ناهيك عن إتقانها – هو عملية صعبة ومستهلكة للوقت ومملة ، خاصة لفريق المبيعات في شركات الأدوية الصغيرة ، حيث من المحتمل أن تكون الموارد محدودة. ولكن لفريق المبيعات الذي يستخدم تقنيات جمع البيانات وتحليلها المتقدمة – ربما خاصة في الشركات الصغيرة – تكون العملية أكثر سلاسة وسهولة. على سبيل المثال ، يمكن لفريق المبيعات استخدام حلول AI/ML تحليل مجموعات بيانات كبيرة – باستخدام نماذج لغة كبيرة ، أو LLMs – لاستخراج رؤى حول العملاء والمنتجات ورحلات المرضى والقضايا التنظيمية وأي شيء آخر يحتاجونه للتواصل مع HCPs وإغلاق المبيعات.

التحليل التلقائي القائم على LLM لsources البيانات باستخدام خوارزميات مدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ليس فقط أكثر الطرق فعالية لاستخراج هذه الرؤى ؛ في عالم يصبح أكثر تعقيدًا وملئًا بالبيانات يوميًا ، إنه في الواقع الخيار الوحيد الفعال المتاح. سيكون القيام بذلك يدوياً عملية طويلة ومتكررة معرضة للخطأ البشري. وحتى لو كانت هناك عملية ناجحة من تلك البيانات – بسبب هذا الخطر من الخطأ البشري – من المحتمل أن تؤدي إلى أساس هش لن يتم تحسينه للاستفادة الكاملة من إمكانات الأعمال للبيانات. بالإضافة إلى ذلك ، سوف تحتاج فرق المبيعات إلى تطبيقات تحليلية لتحليل البيانات وتقديم الرؤى والمعرفة التي يحتاجونها – ومن المحتمل أن يكون تطوير مثل هذه التطبيقات داخل الشركة خارج قدرات معظم منظمات الأدوية.

أفضل طريقة لفريق لتلبية هذه التحديات هي نشر منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي توفر لهم التوجيه الذي يحتاجونه ، عندما يحتاجون إليه. يمكن أن تمكن هذه المنصات الفرق من القيام بكل ما يحتاجون إليه للحصول على هذه الرؤى ، بما في ذلك تجميع مصادر البيانات وتطبيق LLMs اللازمة واستخدام التطبيقات التي تمكن فرق المبيعات من الحصول بسرعة وفعالية على الرؤى التي يحتاجونها. ميزة نشر مثل هذه المنصة على حلول أخرى – خاصة على توظيف شركة استشارية لتطوير هذه الرؤى – هي أن العمل مع منصة يمنح الفرق السيطرة الكاملة والمتواصلة على العملية ، مما يسمح لهم بتعديل البيانات حسب الحاجة للتركيز على الرؤى التي يحتاجونها ، ومع منصات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي القائمة على LLMs ، فإن عملية الحصول على رؤى المبيعات تكون بسيطة مثل الضغط على بضع أزرار ،

هذا尤ALLY ذو صلة لفرق المبيعات في شركات الأدوية الصغيرة ، التي غالبًا ما تختص بتقديم حلول لأمراض واضطرابات محددة – وغالبًا ما تكون لديها موارد محدودة ، والتي ، إذا كانت موجودة في المنظمة ، فمن المحتمل أن تذهب نحو البحث ، وليس العلوم البيانية للعمليات التجارية.

تتوفر البيانات بكثرة اليوم ، التي تم جمعها من مجموعة واسعة من المصادر ، داخل المنظمة وخارجها. عندما يتم تحليل البيانات بواسطة خوارزميات تعتمد على LLMs التي تحلل البيانات من خلال استفسارات لغة طبيعية ، يتم وضع كل المعلومات من مجموعة غنية من المصادر في السياق. يوفر هذا السياق لفرق المبيعات الرؤى التي يحتاجونها حول المنتجات والعروض واحتياجات العملاء ومعلومات الصناعة والبيانات ذات الصلة بال HCPs ومرضاهم واحتياجاتهم ، وغير ذلك الكثير.

تقع LLMs في قلب تحليل النص المتقدم ، مثل ذلك المقدم من ChatGPT وآلات الذكاء الاصطناعي المتقدمة الأخرى. بعيدًا عن كونها أداة لكتابة المقالات أو القصائد ، يمكن ل ChatGPT القائم على LLMs العامة تحليل البيانات من العديد من المصادر ودمج رؤى توفر مسارات جديدة لحل المشكلات. باستخدام LLMs التي تشمل بيانات حول الأدوية وصناعة الطب ومرضى الفئات السكانية ومعلومات المجتمع والبيانات التنظيمية ، وغير ذلك الكثير ، سوف يكون لفريق المبيعات khảية اكتشاف المزيد من العملاء المحتملين وطرق جديدة وأفضل للوصول إليهم ، وتقديم منتجاتهم ، وإغلاق المبيعات ، وتشجيع المبيعات المتكررة ، وغير ذلك.

تتيح المنصات التي تستخدم هذه التكنولوجيا لفرق المبيعات الحصول على هذه الرؤى – وتطبيقها على مواقف مبيعات محددة باستخدام تطبيقات مصممة لهذا الغرض – للفرق أن تذهب إلى العمل ، والتفاعل مع العملاء ، وإغلاق الصفقات. تدعم هذه المنصات إنشاء وتخزين أساس البيانات تلقائيًا في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى فريق المبيعات لاستخدام التعليمات البرمجية ، بالإضافة إلى تطبيق تلقائي للخوارزميات التي تستخدم LLMs التي تم إنشاؤها بواسطة تحليل البيانات.

تدمج العملية التلقائية أي عدد من مصادر البيانات ، وتنقيها وتعزيزها لتحسين جودة البيانات ، ثم توليد قاعدة بيانات متقنة مع جداول 360 درجة لكل HCP في الكون العلاجي ذي الصلة ، بما في ذلك الميزات الحقيقية والتاريخية والقابلة للقياس والمحسوبة والتنبؤية ، بالإضافة إلى النماذج واللوحات والمؤشرات الأساسية ، كل ذلك مسجل بمتجر بحث ذاتي لتحديد مطابقًا لطلبات المستخدمين مع أصول البيانات المحددة. من خلال مثل هذه المنصات ، يحصل الفريق على كل ما يحتاجون إليه للتفاعل مع العملاء – وإغلاق المبيعات.

لمدة سنوات كنا نسمع عن “الثورة القادمة للذكاء الاصطناعي” ، تلك التي ستحسن الذكاء الاصطناعي المتقدم بشكل كبير حياتنا – مما يساعد على جعل مجموعة واسعة من الأنشطة البشرية أسهل وأكثر كفاءة. الآن يبدو أننا على وشك هذه الثورة – والنموذج المقدم من ChatGPT وتكنولوجيا LLM ، حيث يمكن تحليل النص والبيانات لطرق أفضل لفعل الأشياء – بما في ذلك مساعدة شركات الأدوية على الوصول إلى HCPs الصحيحة مع حلول أفضل ستساعد على جعل مرضاهم أكثر صحة. يمكن أن تساعد مثل هذه التكنولوجيا إلى حد بعيد في تزويد فرق المبيعات بالأدوات التي يحتاجونها لمساعدة HCPs على تحقيق ذلك.