LLMs sind nicht nur für Chat-Apps geeignet – Sie können auch den Kundenstamm von Pharma-Vertriebsteams erhöhen

Unter den hochwertigen Verkäufen gehören Pharmazeutika zu den am schwersten zu verkaufenden Produkten, insbesondere in heute’s schnellem Markt, in dem jede Woche neue und spezialisierte Medikamente zugelassen werden. Mit dieser Fülle von neuen Medikamenten auf dem Markt haben beschäftigte Ärzte Schwierigkeiten, sich über neue Entwicklungen auf dem Laufenden zu halten, und suchen nach der Anleitung von gebildeten Pharma-Unternehmensvertretern, um sie darüber zu beraten, wie neue Produkte ihnen helfen können, die spezifischen Bedürfnisse ihrer Patienten besser zu bedienen; 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, das Angebot der Wettbewerber und vieles mehr haben.

Das Sammeln dieser Informationen – geschweige denn das Beherrschen davon – ist ein schwieriger, zeitaufwändiger und mühsamer Prozess, insbesondere für Vertriebsteams in kleineren Pharma-Unternehmen, wo Ressourcen wahrscheinlich begrenzt sind. Aber für Vertriebsteams, die fortschrittliche Datenanalyse- und -sammlungstechnologien 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 Verbindung zu treten und Verkäufe abzuschließen.

Die automatisierte LLM-basierte Analyse von Datenquellen unter Verwendung von AI- und maschinellen Lernalgorithmen ist nicht nur der effektivste Weg, um diese Erkenntnisse zu gewinnen; in einer Welt, die täglich komplizierter und datenlastiger wird, ist es wirklich die einzige effiziente Option. Dies manuell zu tun, würde einen langen, iterativen Prozess darstellen, 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 die Fähigkeiten der meisten Pharma-Organisationen übersteigen.

Der beste Weg, wie Teams diese Herausforderungen meistern können, ist die Bereitstellung einer AI/ML-Plattform, die ihnen die erforderliche Anleitung bietet, wenn sie sie benötigen. Solche Plattformen können es Teams ermöglichen, unabhängig alles zu tun, was sie benötigen, um diese Erkenntnisse zu gewinnen, einschließlich der Zusammenstellung der Datenquellen, der Anwendung der erforderlichen LLMs und der Verwendung der Anwendungen, die es Vertriebsteams ermöglichen, schnell und effizient die Erkenntnisse zu gewinnen, die sie benötigen. Der Vorteil der Bereitstellung einer solchen Plattform gegenüber anderen Lösungen – insbesondere gegenüber der Einstellung eines Beratungsunternehmens, um diese Erkenntnisse zu entwickeln – besteht darin, dass die Zusammenarbeit mit einer Plattform Teams die vollständige und kontinuierliche Kontrolle über den Prozess ermöglicht, sodass sie die Daten wie erforderlich anpassen können, um die Erkenntnisse zu gewinnen, die sie benötigen, Und mit agilen LLM-basierten AI-gesteuerten Plattformen ist der Prozess der Gewinnung von Vertriebserkenntnissen so einfach wie das Drücken einiger Knöpfe,

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

Heute gibt es reichlich Daten, die aus einer Vielzahl von Quellen innerhalb und außerhalb der Organisation gesammelt werden. Wenn Daten von Algorithmen analysiert werden, die auf LLMs basieren, die die Daten durch natürliche Sprachabfragen parsen, wird alle Informationen aus einer reichen Vielfalt von Quellen in den Kontext gesetzt. Dieser Kontext bietet Vertriebsteams die Erkenntnisse, die sie benötigen, über Produkte, Präsentationen, Kundenbedürfnisse, Brancheninformationen, relevante Daten für bestimmte HCPs und die Bedürfnisse ihrer Patienten sowie 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, die Daten für diese Erkenntnisse zu gewinnen – und sie auf bestimmte Vertriebssituationen anzuwenden, indem sie Anwendungen verwenden, die für diesen Zweck entwickelt wurden – und sich auf das Geschäft zu konzentrieren, Kunden zu engagieren und Verkäufe abzuschließen. Solche Plattformen unterstützen die Echtzeit-Automatisierung der Erstellung und Speicherung einer Datenbasis ohne die Notwendigkeit für Vertriebsteams, Code zu verwenden, sowie die automatisierte Anwendung der Algorithmen, die die LLMs verwenden, die durch die Datenanalyse erstellt werden.

Der automatisierte Prozess integriert beliebige Datenquellen, reinigt und bereichert sie, um die Datenqualität zu verbessern, und generiert dann automatisch eine umfassende Datenbank mit 360-Grad-Tabellen für jeden HCP im relevanten therapeutischen Universum, einschließlich tatsächlicher, historischer, gemessener, berechneter und vorhergesagter Merkmale sowie Modelle, Dashboards und KPIs, die alle mit einer Selbstexplorations-Suchmaschine katalogisiert sind, um die Anfragen der Benutzer mit bestimmten Datenassets zu entsprechen. Über 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 zu finden, Dinge zu tun – einschließlich der Unterstützung von Pharma-Unternehmen, um die richtigen HCPs mit besseren Lösungen zu erreichen, 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.