LLMs sind nicht nur für Chat-Apps geeignet – Sie können auch Pharma-Vertriebsteams bei der Kundenansprache unterstützen

Bei hochwertigen Verkäufen gehören Pharmazeutika zu den am schwersten zu verkaufenden Produkten, insbesondere in heute’s schnellen Markt, in dem jede Woche neue und spezialisierte Medikamente zugelassen werden. Mit dieser Vielzahl neuer Medikamente auf dem Markt haben beschäftigte Ärzte Schwierigkeiten, sich mit den neuen Entwicklungen vertraut zu machen, und suchen nach der Anleitung von gebildeten Pharma-Unternehmensvertretern, um sie zu beraten, wie neue Produkte ihnen helfen können, die spezifischen Bedürfnisse ihrer Patienten besser zu erfüllen; was sind die Unterschiede zwischen neuen Medikamenten und den Behandlungen, die sie bisher verwendet haben, und wie werden die Ergebnisse durch diese Medikamente verbessert, und vieles mehr. Ein Vertriebsteam, das diese Kunden erreichen möchte, muss sie lokalisieren und muss nicht nur Kenntnisse über das Produkt, sondern auch über die Zielgruppe für ein Medikament, Marktbedingungen, regulatorische Fragen, Angebote der Wettbewerber und vieles mehr haben.

Das Sammeln dieser Informationen – geschweige denn das Beherrschen davon – ist ein schwieriger, zeitaufwändiger und langweiliger Prozess, insbesondere für Vertriebsteams in kleinen Pharma-Unternehmen, wo die Ressourcen wahrscheinlich begrenzt sind. Aber für Vertriebsteams, die fortschrittliche Datenanalyse-Technologien nutzen – vielleicht insbesondere in kleinen Unternehmen – ist der Prozess viel reibungsloser und einfacher. Insbesondere können Vertriebsteams AI/ML-Lösungen verwenden, die große Datensätze analysieren – unter Verwendung von großen Sprachmodellen oder LLMs – um Erkenntnisse über Kunden, Produkte, Patientenreisen, regulatorische Fragen und alles andere zu gewinnen, was sie benötigen, um mit HCPs in Kontakt zu treten und Verkäufe abzuschließen.

Die automatisierte LLM-basierte Analyse von Datenquellen unter Verwendung von AI- und maschinellen Lernalgorithmen ist nicht nur die effektivste Methode, um diese Erkenntnisse zu gewinnen; in einer Welt, die täglich komplizierter und datenlastiger wird, ist sie wirklich die einzige effiziente Option. Wenn man dies manuell tun würde, wäre es ein langer, iterativer Prozess, der anfällig für menschliche Fehler wäre. Und selbst eine erfolgreiche Iteration dieser Daten würde – aufgrund dieser potenziellen menschlichen Fehler – wahrscheinlich zu einer brüchigen Grundlage führen, die nicht optimiert wäre, um das volle Geschäftspotenzial der Daten auszuschöpfen. Darüber hinaus würden Vertriebsteams analytische Anwendungen benötigen, um die Daten zu parsen und die tatsächlichen Erkenntnisse und Kenntnisse zu liefern, die sie benötigen – und die Entwicklung solcher Anwendungen in-house würde wahrscheinlich über die Fähigkeiten der meisten Pharma-Organisationen hinausgehen.

Der beste Weg, wie Teams diese Herausforderungen meistern können, ist, eine AI/ML-Plattform zu deployen, die ihnen die erforderliche Anleitung liefert, wenn sie sie benötigen. Solche Plattformen können es Teams ermöglichen, unabhängig alles zu tun, was sie benötigen, um diese Erkenntnisse zu erwerben, einschließlich der Sammlung von Datenquellen, der Anwendung der erforderlichen LLMs und der Nutzung von Anwendungen, die es Vertriebsteams ermöglichen, schnell und effizient die Erkenntnisse zu erhalten, die sie benötigen. Der Vorteil der Deployierung einer solchen Plattform gegenüber anderen Lösungen – insbesondere gegenüber der Einstellung eines Beratungsunternehmens, um diese Erkenntnisse zu entwickeln – ist, dass die Arbeit mit einer Plattform Teams die volle und kontinuierliche Kontrolle über den Prozess ermöglicht, sodass sie die Daten wie erforderlich anpassen können, um die Erkenntnisse zu erhalten, die sie benötigen. Und mit agilen LLM-basierten AI-Plattformen ist der Prozess der Erzielung von Vertriebserkenntnissen so einfach wie das Drücken einiger Knöpfe,

Dies ist insbesondere für Vertriebsteams in kleinen Pharma-Unternehmen relevant, die oft spezialisierte Lösungen für bestimmte Erkrankungen und Krankheiten anbieten – und die oft begrenzte Ressourcen haben, die, wenn sie in der Organisation existieren, wahrscheinlich für Forschung und nicht für Datenwissenschaft für kommerzielle Betriebe verwendet würden.

Heute gibt es eine Vielzahl von Daten, die aus verschiedenen Quellen sowohl innerhalb als auch außerhalb der Organisation gesammelt werden. Wenn Daten durch Algorithmen analysiert werden, die auf LLMs basieren, die die Daten durch natürliche Sprachabfragen parsen, wird all diese Informationen aus einer reichen Vielzahl von Quellen in den Kontext gesetzt. Dieser Kontext liefert Vertriebsteams die Erkenntnisse, die sie benötigen, über Produkte, Präsentationen, Kundenbedürfnisse, Brancheninformationen, Daten, die für bestimmte HCPs und die Bedürfnisse ihrer Patienten relevant sind, und vieles mehr.

LLMs sind das Herzstück der fortschrittlichen Textanalyse, wie sie von ChatGPT und anderen fortschrittlichen AI-basierten Motoren bereitgestellt wird. Weit entfernt von nur einem Werkzeug, um Aufsätze oder Gedichte zu schreiben, kann ChatGPT auf der Grundlage allgemeiner LLMs Daten aus vielen Quellen analysieren und Erkenntnisse synthetisieren, die neue Wege zur Lösung von Problemen bieten. Durch die Verwendung von LLMs, die Daten über Pharmazeutika, die medizinische Industrie, Patientenkohorten, Gemeindeinformationen, regulatorische Daten und vieles mehr umfassen, können Vertriebsteams mehr potenzielle Kunden entdecken, neue und bessere Wege, um sie anzusprechen, ihre Produkte vorzustellen, Verkäufe abzuschließen, Wiederholungsverkäufe zu fördern und vieles mehr.

Plattformen, die diese Technologie nutzen, ermöglichen es Vertriebsteams, diese Erkenntnisse zu gewinnen – und sie auf bestimmte Verkaufssituationen anzuwenden, indem sie Anwendungen verwenden, die für diesen Zweck entwickelt wurden – und sich auf das Geschäft zu konzentrieren, indem sie mit Kunden interagieren und Verkäufe abschließen. Solche Plattformen unterstützen die Echtzeit-Erstellung und -Speicherung einer Datenbasis ohne die Notwendigkeit, Code zu verwenden, sowie die automatisierte Anwendung von Algorithmen, die die LLMs verwenden, die durch die Datenanalyse erstellt werden.

Der automatisierte Prozess integriert jede Anzahl von Datenquellen, bereinigt und bereichert sie, um die Datenqualität zu verbessern, und generiert dann automatisch eine umfangreiche Datenbank mit 360-Grad-Tabellen für jeden HCP in der relevanten therapeutischen Welt, einschließlich tatsächlicher, historischer, gemessener, berechneter und prognostischer Merkmale, sowie Modelle, Dashboards und KPIs, alle mit einer Selbstexplorations-Suchmaschine katalogisiert, um die Anfragen der Benutzer mit bestimmten Datenassets zu entsprechen. Durch solche Plattformen erhalten Teams alles, was sie benötigen, um mit Kunden zu interagieren – und Verkäufe abzuschließen.

Seit Jahren hören wir von der “kommenden AI-Revolution”, derjenigen, bei der fortschrittliche generative KI unser Leben erheblich verbessern wird – indem sie eine Vielzahl von menschlichen Aktivitäten einfacher und effizienter macht. Jetzt scheint es, dass wir am Rande dieser Revolution stehen – und das Modell, das von ChatGPT und LLM-Technologie vorgestellt wird, bei dem Text und Daten analysiert werden können, um bessere Wege zur Erledigung von Aufgaben zu finden – einschließlich der Unterstützung von Pharma-Unternehmen bei der Erreichung der richtigen HCPs mit besseren Lösungen, die dazu beitragen werden, ihre Patienten gesünder zu machen. Eine solche Technologie kann einen langen Weg gehen, um Vertriebsteams die Werkzeuge zu liefern, die sie benötigen, um HCPs zu helfen, dies zu erreichen.