LLM’er er ikke kun til chat-applikationer – de kan også øge pharma salgsteamers kundekontakt

Blandt højt niveau salg, rangerer lægemidler blandt de sværeste produkter at sælge, især i dagens hurtige marked, hvor nye og specialiserede lægemidler godkendes hver uge. Med denne mængde af nye lægemidler, der kommer på markedet, har travle læger svært ved at følge med nye udviklinger, og søger vejledning fra uddannede pharma-firmaer til at rådgive dem om, hvordan nye produkter kan hjælpe dem med bedre at betjene de specifikke behov hos deres patienter; hvad er forskellen på nye lægemidler og de behandlinger, de har brugt, og hvordan vil resultaterne forbedres af disse lægemidler, og meget mere. Et salgsteam, der ønsker at nå disse kunder, må lokalisere dem og må demonstrere en viden, der ikke kun omfatter produktet, men også målpopulationen for et lægemiddel, markedsvilkår, reguleringsproblemer, konkurrenters tilbud og meget mere.

At samle denne information – endsige at mestre den – er en svær, tidskrævende og kedelig proces, især for salgsteam på mindre pharma-firmaer, hvor ressourcerne sandsynligvis er begrænsede. Men for salgsteam, der udnytter avancerede dataindsamling- og analyse-teknologier – måske især på små firmaer – er processen meget glattere og nemmere. Specifikt kan salgsteam bruge AI/ML-løsninger, der analyserer store datasæt – ved hjælp af store sprogmodeller, eller LLM’er – til at udtrække indsigt i kunder, produkter, patientrejser, reguleringsproblemer og alt andet, de har brug for for at forbinde sig med sundhedsprofessionelle 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, der er tilgængelig. 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 fuldt ud at udnytte forretningspotentialet i data. Desuden ville salgsteam skulle have analytiske applikationer til at parse data og levere den faktiske indsigt og viden, de har brug for – og udvikling af sådanne applikationer internt ville sandsynligvis være ud over de fleste pharma-organisationers kapacitet.

Den bedste måde, teams kan møde disse udfordringer på, er at udvikle en AI/ML-platform, der giver dem den vejledning, de har brug for, når de har brug for det. Sådanne platforme kan enable teams til selv at gøre alt, de har brug for for at erhverve disse indsigt, herunder at samle datakilder, anvende de nødvendige LLM’er og udnytte de applikationer, der vil enable salgsteam til hurtigt og effektivt at få indsigt i, hvad de har brug for. Fordelen ved at udvikle 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 giver dem mulighed for at justere data, som de har brug for, for at fokusere på de indsigt, de har brug for, Og med agile LLM-baserede AI-drevne platforme er processen med at erhverve salgsindsigt så simpel som at trykke på et par knapper,

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

Data findes i overflod 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 salgsteam indsigt i, hvad de har brug for om produkter, præsentationer, kundebehov, branchinformation, data relevant for bestemte sundhedsprofessionelle 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 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 bruge LLM’er, der omfatter data om lægemidler, medicinalindustrien, patientkohorter, fællesskabsinformation, reguleringsdata og meget mere, vil salgsteam være i stand til at opdage flere potentielle kunder, nye og bedre måder at tilgå dem på, præsentere deres produkter, lukke salg, opmuntre til gentagne salg og meget mere.

Platforme, der udnytter denne teknologi, gør det muligt at udtrække indsigt fra data – og anvende dem til bestemte salgssituationer ved hjælp af applikationer designet til dette formål – enable salgsteam til at komme i gang med forretningsaktiviteter, engagere sig med kunder og lukke handler. Sådanne platforme understøtter realtidsautomatiseret oprettelse og lagring af en datagrundlag uden, at salgsteam skal bruge kode, samt automatiseret anvendelse af algoritmerne, der udnytter LLM’er, der er oprettet af dataanalysen.

Den automatiserede proces integrerer enhver mængde datakilder, rensker og beriger dem for at forbedre datakvaliteten og genererer derefter automatisk en omfattende database med 360-graders tabeller for hver sundhedsprofessionel i den relevante terapeutiske univers, herunder faktiske, historiske, målte, beregnede og prognosticerende funktioner, samt modeller, dashboards og KPI’er, alle katalogiseret med en selv-udforskningssøgemaskine til at matche brugernes anmodninger med bestemte dataaktiver. Via sådanne platforme, får teams alt, de har brug for 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 – hjælpe med at gøre en bred vifte af menneskelig aktivitet lettere og mere effektiv. Nu synes det, at vi er på kanten af denne revolution – og modellen præsenteret af ChatGPT og LLM-teknologi, hvor tekst og data kan analyseres for bedre og mere måder at gøre ting på – herunder hjælpe pharma-selskaber med at nå de rette sundhedsprofessionelle med bedre løsninger, der kan hjælpe med at gøre deres patienter sundere. Sådan teknologi kan gå langt i retning af at give salgsteam de værktøjer, de har brug for for at hjælpe sundhedsprofessionelle med at gøre det ske.