LLM nejsou pouze pro chatovací aplikace – mohou také zvýšit dosah zákazníků farmaceutických prodejních týmů

Mezi prodejními aktivitami na vysoké úrovni patří farmaceutické produkty mezi nejtvrději prodávané, zejména na dnešním rychlém trhu, kde jsou každý týden schvalovány nové a specializované léky. S tímto množstvím nových léků na trhu mají lékaři těžkou dobu, aby drželi krok s novými vývoji, a hledají vedení vzdělaných zástupců farmaceutických firem, aby je poradili, jak nové produkty mohou pomoci lépe sloužit specifickým potřebám jejich pacientů; co jsou rozdíly mezi novými léky a léčbami, které dosud používali, a jak budou výsledky zlepšeny těmito léky a dalšími. Prodejní tým, který chce dosáhnout těchto zákazníků, musí je lokalizovat a musí prokázat znalosti nejen produktu, ale také cílové populace pro lék, tržních podmínek, regulačních otázek, nabídek konkurentů a mnohem více.

Shromažďování těchto informací – natož jejich zvládnutí – je obtížný, časově náročný a nudný proces, zejména pro prodejní týmy menších farmaceutických firem, kde jsou zdroje pravděpodobně omezené. Ale pro prodejní týmy, které využívají pokročilé technologie sběru a analýzy dat – perhaps zejména u menších firem – je proces mnohem hladší a snazší. Konkrétně mohou prodejní týmy využívat řešení AI/ML, která analyzují velké datové sady – pomocí velkých jazykových modelů nebo LLM – aby extrahovaly informace o zákaznících, produktech, cestách pacientů, regulačních otázkách a čemkoli jiném, co potřebují k propojení se zdravotnickými odborníky a uzavření prodejů.

Automatizovaná LLM-založená analýza datových zdrojů pomocí algoritmů založených na AI a strojovém učení není pouze nejúčinnějším způsobem, jak extrahovat tyto informace; ve světě, který se stává stále složitějším a datově náročnějším, je to vlastně jediným efektivním řešením. Ruční provádění by představovalo dlouhý, iterativní proces, který by byl náchylný k lidským chybám. A dokonce i úspěšná iterace těchto dat by – kvůli potenciálu lidských chyb – pravděpodobně vedla k křehké základně, která by nebyla optimalizována pro plné využití obchodního potenciálu dat. Kromě toho by prodejní týmy potřebovaly analytické aplikace k rozboru dat a poskytování skutečných informací a znalostí, které potřebují – a vývoj takových aplikací v rámci firmy by pravděpodobně přesáhl schopnosti většiny farmaceutických organizací.

Nejlepším způsobem, jak tyto výzvy řešit, je nasazení platformy AI/ML, která jim poskytne vedení, které potřebují, když je potřebují. Takové platformy mohou umožnit týmům nezávisle dělat vše, co potřebují k získání těchto informací, včetně shromažďování datových zdrojů, aplikování příslušných LLM a využití aplikací, které umožní prodejním týmům rychle a efektivně získat informace, které potřebují. Výhodou nasazení takové platformy oproti jiným řešením – zejména oproti najmutí poradenské firmy k vývoji těchto informací – je, že práce s platformou poskytuje týmům plnou a nepřetržitou kontrolu nad procesem, umožňující jim upravit data podle potřeby, aby se zaměřily na informace, které potřebují, A s agilními LLM-založenými AI-poháněnými platformami je proces získávání prodejních informací tak jednoduchý, jako stisknutí několika tlačítek,

To je especialmente relevantní pro prodejní týmy menších farmaceutických firem, které se často specializují na poskytování řešení pro specifické stavy a nemoci – a které často mají omezené zdroje, které, pokud existují v organizaci, by pravděpodobně šly na výzkum, ne na datové vědy pro komerční operace.

Dnes je k dispozici velké množství dat, shromážděných z různých zdrojů, både uvnitř i vně organizace. Když jsou data analyzována algoritmy založenými na LLM, které parsují data prostřednictvím přirozených jazykových dotazů, je veškerá informace z bohatého spektra zdrojů umístěna do kontextu. Tento kontext poskytuje prodejním týmům informace, které potřebují o produktech, prezentacích, potřebách zákazníků, informacích o průmyslu, datech relevantních pro konkrétní zdravotnické odborníky a potřeby jejich pacientů, a mnohem více.

LLM jsou v srdci pokročilé textové analýzy, takové jako je poskytována ChatGPT a dalšími pokročilými AI-založenými motory. Daleko od toho, aby byly pouze nástrojem pro psaní esejí nebo básní, ChatGPT založený na obecných LLM může analyzovat data z mnoha zdrojů a syntetizovat informace, které poskytují nové cesty k řešení problémů. Používáním LLM, které zahrnují data o farmaceutických produktech, zdravotnickém průmyslu, kohortách pacientů, komunitních informacích, regulačních datech a mnohem více, prodejní týmy budou moci objevit více potenciálních zákazníků, nové a lepší způsoby, jak se k nim přiblížit, prezentovat své produkty, uzavřít prodeje, povzbudit opakované prodeje a další.

Platformy, které využívají tuto technologii, umožňují prodejním týmům těžit z těchto informací – a aplikovat je na konkrétní prodejní situace pomocí aplikací navržených pro tento účel – umožňují prodejním týmům se soustředit na podnikání, zapojit se se zákazníky a uzavřít obchody. Takové platformy podporují vytváření a ukládání datové základny v reálném čase bez nutnosti, aby prodejní týmy používaly kód, stejně jako automatické aplikování algoritmů využívajících LLM vytvořených analýzou dat.

Automatizovaný proces integruje libovolný počet datových zdrojů, čistí a obohacuje je, aby zlepšil kvalitu dat, a poté automaticky generuje komplexní databázi s 360stupňovými tabulkami pro každého zdravotnického odborníka v relevantním terapeutickém universu, včetně faktických, historických, měřených, vypočtených a prediktivních funkcí, stejně jako modelů, dashboardů a KPI, všechny katalogizované s funkcí samo-prozkoumávání vyhledávacího stroje, aby odpovídaly požadavkům uživatelů na konkrétní datové assety. Díky takovým platformám získávají týmy vše, co potřebují k zapojení se se zákazníky – a uzavření prodejů.

Po léta jsme slyšeli o „přicházející AI revoluci“, té, kde pokročilá generativní AI výrazně verbessí náš život – pomáhající učinit širokou škálu lidské činnosti snazší a efektivnější. Nyní se zdá, že jsme na prahu této revoluce – a model prezentovaný ChatGPT a LLM technologií, kde text a data mohou být analyzovány pro lepší a efektivnější způsoby, jak dělat věci – včetně pomoci farmaceutickým firmám dosáhnout správných zdravotnických odborníků s lepšími řešeními, která jim pomohou udělat jejich pacienty zdravějšími. Taková technologie může jít dlouhou cestu k tomu, aby poskytla prodejním týmům nástroje, které potřebují k pomoci zdravotnickým odborníkům udělat to možné.