LLM’er er ikke kun til chat-applikationer – de kan også øge salgsteamets kundekontakt i lægemiddelindustrien

Blandt højniveausalg er lægemidler blandt de sværeste produkter at sælge, især i dagens hurtigt skiftende marked, hvor nye og specialiserede lægemidler godkendes hver uge. Med denne mængde af nye lægemidler på markedet, har travle læger svært ved at følge med nye udviklinger, og søger vejledning fra uddannede lægemiddelrepræsentanter for at rådgive dem om, hvordan nye produkter kan hjælpe dem med bedre at betjene deres patienters specifikke behov; hvad er forskellen på nye lægemidler og de behandlinger, de har brugt, og hvordan vil resultaterne forbedres af disse lægemidler, og mere. Et salgsteam, der ønsker at nå disse kunder, må lokalisere dem og må vise en viden, ikke kun om produktet, men også om målpopulationen for et lægemiddel, markedsvilkår, regulatoriske spørgsmål, konkurrenters tilbud og meget mere.

At samle denne information – endsige at mestre den – er en svær, tidskrævende og kedelig proces, især for salgsteams i små lægemiddelvirksomheder, hvor ressourcerne sandsynligvis er begrænsede. Men for salgsteams, der anvender avancerede dataindsamling- og analyse-teknologier – måske især i små virksomheder – er processen meget glattere og lettere. Specifikt kan salgsteams anvende AI/ML-løsninger, der analyserer store datasæt – ved hjælp af store sprogmodeller, eller LLM’er – for at udtrække indsigt om kunder, produkter, patientforløb, regulatoriske spørgsmål og alt andet, de behøver for at nå HCP’er og lukke salg.

Automatiseret LLM-baseret analyse af datakilder ved hjælp af AI- og maskinlæringsdrevne algoritmer er ikke kun den mest effektive måde at udtrække disse indsigt på; i en verden, der bliver mere kompliceret og data-belastet på daglig basis, er det faktisk den eneste effektive mulighed. At gøre dette manuelt ville udgøre en lang, iterativ proces, der ville være udsat for menneskelig fejl. Og selv en succesfuld iteration af denne data ville – på grund af denne mulighed for menneskelig fejl – sandsynligvis resultere i en skrøbelig grund, der ikke ville være optimeret til at udnytte forretningspotentialet i data fuldt ud. Derudover ville salgsteams behøve analytiske applikationer for at parse data og levere den faktiske indsigt og viden, de behøver – og udvikling af sådanne applikationer internt ville sandsynligvis være uden for de fleste lægemiddelorganisationers kapacitet.

Den bedste måde, teams kan møde disse udfordringer, er at implementere en AI/ML-platform, der kan give dem den vejledning, de behøver, når de behøver det. Sådanne platforme kan aktivere teams til at uafhængigt gøre alt, de behøver for at erhverve disse indsigt, herunder at samle datakilder, anvende de påkrævede LLM’er og anvende de applikationer, der vil aktivere salgsteams til hurtigt og effektivt at få de indsigt, de behøver. Fordelen ved at implementere en sådan platform i stedet for andre løsninger – især i stedet for at hyre en konsulentvirksomhed til at udvikle disse indsigt – er, at arbejde med en platform giver teams fuld og kontinuerlig kontrol over processen, hvilket ermöglicer dem at justere data, som behøves, for at fokusere på de indsigt, de behøver, og med agile LLM-baserede AI-drevne platforme er processen med at erhverve salgsindsigt så enkel som at trykke på nogle knapper,

Dette er særligt relevant for salgsteams i små lægemiddelvirksomheder, der ofte specialiserer sig i at tilbyde løsninger til bestemte tilstande og sygdomme – og som ofte har begrænsede ressourcer, der, hvis de findes i organisationen, sandsynligvis ville gå til forskning, ikke datavidenskab for kommercielle operationer.

Data er overalt i dag, indsamlet fra en bred vifte af kilder, både inden for og uden for organisationen. Når data analyseres af algoritmer baseret på LLM’er, der parser data gennem naturlige sprogforespørgsler, sættes al information fra en rig variation af kilder i kontekst. Denne kontekst giver salgsteams de indsigt, de behøver om produkter, præsentationer, kundebehov, branchinformation, data relevant for bestemte HCP’er og deres patienters behov, samt meget mere.

LLM’er er i hjertet af avanceret tekstanalyse, såsom den, der leveres af ChatGPT og andre avancerede AI-baserede motorer. Langt fra kun at være et værktøj til at skrive essays eller digte, kan ChatGPT baseret på generelle LLM’er analysere data fra mange kilder og syntetisere indsigt, der giver nye veje til at løse problemer. Ved at anvende LLM’er, der omfatter data om lægemidler, den medicinske industri, patientkohorter, fællesskabsinformation, regulatoriske data og meget mere, vil salgsteams kunne opdage flere potentielle kunder, nye og bedre måder at nærme sig dem på, præsentere deres produkter, lukke salg, opmuntre til gentagne salg og mere.

Platforme, der anvender denne teknologi, gør det muligt at udvinde indsigt fra data – og anvende dem til bestemte salgssituationer ved hjælp af applikationer designet til dette formål – og giver salgsteams mulighed for at komme i gang med forretningen, engagere sig med kunder og lukke handler. Sådanne platforme understøtter realtidsautomatiseret oprettelse og lagring af en datagrundlag uden, at salgsteams behøver at anvende kode, samt automatiseret anvendelse af algoritmerne, der anvender LLM’er, der er oprettet af dataanalysen.

Den automatiserede proces integrerer ethvert antal datakilder, renser og beriger dem for at forbedre datakvaliteten og auto-genererer derefter en omfattende database med 360-graders-tabeller for hver HCP i den relevante terapeutiske univers, herunder faktiske, historiske, målte, beregnede og prognostiske funktioner, samt modeller, dashboards og nøgleperformanceindikatorer, alle katalogiseret med en selv-udforsknings-søgemaskine til at matche brugernes anmodninger med specifikke dataaktiver. Via sådanne platforme, får teams alt, de behøver for at engagere sig med kunder – og lukke salg.

I årevis har vi hørt om den “forestående AI-revolution”, den, hvor avanceret generativ AI vil væsentligt forbedre vores liv – og gøre en bred vifte af menneskelig aktivitet lettere og mere effektiv. Nu synes det, at vi er på randen af denne revolution – og modellen, der præsenteres af ChatGPT og LLM-teknologi, hvor tekst og data kan analyseres for bedre og mere effektive måder at gøre ting på – herunder hjælpe lægemiddelvirksomheder med at nå de rette HCP’er med bedre løsninger, der vil hjælpe med at gøre deres patienter sundere. Sådan teknologi kan gå langt i at give salgsteams de værktøjer, de behøver for at hjælpe HCP’er med at gøre det ske.