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

Mezi prodejními aktivitami na vysoké úrovni patří farmaceutika mezi nejčastěji prodávané produkty, zejména na dnešním rychlém trhu, kde jsou každý týden schváleny nové a specializované léky. S touto řadou nových léků na trhu mají忙ní lékaři obtížnou 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 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, regulatorních otázek, nabídek konkurentů a mnohem více.

Shromažďování této informace – natož její zvládnutí – je obtížný, časově náročný a únavný 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 malých firem – je proces mnohem hladší a snazší. Konkrétně prodejní týmy mohou použít řešení AI/ML, která analyzují velké datové sady – pomocí velkých jazykových modelů, nebo LLM – aby extrahovaly informace o zákaznících, produktech, cestách pacientů, regulatorních otázkách a čemkoli jiném, co potřebují k propojení se zdravotnickými pracovníky a uzavření prodejů.

Automatizovaná LLM-založená analýza zdrojů dat pomocí algoritmů založených na AI a strojovém učení není pouze nejúčinnějším způsobem, jak získat tyto informace; ve světě, který se každý den stává složitějším a zatíženějším daty, je to vlastně jediná efektivní možnost. Ruční provádění by představovalo dlouhý, iterativní proces, který by byl náchylný k lidským chybám. A dokonce i úspěšná iterace těchto dat by – kvůli této potenciální lidské chybě – pravděpodobně vedla k křehké základně, která by nebyla optimalizována pro plné využití obchodního potenciálu dat. Kromě toho by prodejní týmy potřebovaly analytické aplikace, aby rozložily data a poskytly skutečné informace a znalosti, které potřebují – a vývoj těchto aplikací v rámci firmy by pravděpodobně překročil schopnosti většiny farmaceutických organizací.

Nejlepší způsob, jakým týmy mohou řešit tyto výzvy, je nasazení platformy AI/ML, která jim poskytne vedení, které potřebují, jakmile je potřebují. Takové platformy mohou umožnit týmům nezávisle dělat vše, co potřebují k získání těchto informací, včetně shromažďování zdrojů dat, aplikování příslušných LLM a využívání aplikací, které umožní prodejním týmům rychle a efektivně získat informace, které potřebují. Výhodou nasazení takové platformy oproti jiným řešením – zejména oproti najmutí poradenské firmy pro vývoj 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 často specializují na poskytování řešení pro specifické podmínky 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 existuje spousta dat, shromážděných z široké škály zdrojů, både uvnitř i vně organizace. Když jsou data analyzována algoritmy založenými na LLM, které parsují data prostřednictvím přirozených jazykových dotazů, je veškerá informace ze bohaté variety 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 pracovníky a jejich pacienty a mnohem více.

LLM jsou v srdci pokročilé analýzy textu, jako je tomu u ChatGPT a dalších pokročilých AI-založených motorů. 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 farmaceutice, zdravotnickém průmyslu, pacientských kohortách, komunitních informacích, regulatorních datech a mnohem více, prodejní týmy budou moci objevit více potenciálních zákazníků, nových a lepších způsobů, jak se k nim přiblížit, prezentovat své produkty, uzavřít prodej, povzbudit opakovaný prodej a více.

Platformy, které využívají tuto technologii, umožňují prodejním týmům získat tyto informace – a aplikovat je na konkrétní prodejní situace pomocí aplikací navržených pro tento účel – aby se mohli věnovat podnikání, zapojit se se zákazníky a uzavřít prodej. Tyto platformy podporují reálnou automatizovanou tvorbu a uložení datové základny bez nutnosti, aby prodejní týmy používaly kód, stejně jako automatizované aplikace algoritmů využívajících LLM vytvořených analýzou dat.

Automatizovaný proces integruje libovolný počet zdrojů dat, čistí a obohacuje je, aby zlepšil kvalitu dat, a poté automaticky generuje komplexní databázi se 360stupňovými tabulkami pro každého zdravotnického pracovníka v relevantní terapeutické oblasti, včetně faktických, historických, měřených, vypočtených a prediktivních funkcí, stejně jako modelů, řídicích panelů a KPI, všechny katalogizované se samoobslužným vyhledávacím motorem, aby odpovídaly požadavkům uživatelů na konkrétní datové assety. Prostřednictvím těchto platforem získávají týmy vše, co potřebují k zapojení se se zákazníky – a uzavření prodejů.

Po mnoho let jsme slyšeli o „přicházející AI revoluci“, té, kde pokročilá generativní AI výrazně verbessí náš život – pomáhající učinit širokou škálu lidské činnosti snadnější 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 věci dělat – včetně pomoci farmaceutickým společnostem dosáhnout správných zdravotnických pracovníků s lepšími řešeními, které pomohou jejich pacientům být zdravějšími. Taková technologie může jít dlouhou cestu k tomu, aby poskytla prodejním týmům nástroje, které potřebují k tomu, aby pomohli zdravotnickým pracovníkům udělat to možné.