LLM:t eivät ole vain chat-sovelluksille – ne voivat myös tehostaa lääkealan myyntitiimien asiakaspohjaa

Korkean tason myynti, lääketeollisuus on yksi vaikeimmista tuotteista myydä, etenkin nykyisessä nopeasti muuttuvassa markkinassa, jossa uusia ja erikoistuneita lääkkeitä hyväksytään joka viikko. Tämän runsaan uusien lääkkeiden tulvimisen myötä, kiireiset lääkärit ovat vaikeassa tilanteessa pysyäkseen perillä uusista kehityksistä, ja etsivät ohjausta koulutetuilta lääkeyhtiöiden edustajilta, jotka voivat neuvota heitä siitä, miten uudet tuotteet voivat auttaa heitä palvelemaan potilaidensa erityisiä tarpeita paremmin; mitkä ovat uusien lääkkeiden ja heidän aiemmin käyttämiensä hoitomenetelmien väliset erot, ja miten nämä lääkkeet parantavat tuloksia, ja paljon muuta. Myyntitiimi, joka haluaa tavoittaa nämä asiakkaat, on löydettävä heidät, ja on osoitettava tietämys sekä tuotteesta että kohderyhmästä, markkinatilanteesta, sääntelykysymyksistä, kilpailijoiden tarjoamista tuotteista ja paljon muusta.

Tiedon kerääminen – ja sen hallitseminen – on vaikea, aikaa vievä ja tylsä prosessi, etenkin lääkeyhtiöiden myyntitiimeille, joilla resursseja on vähän. Mutta myyntitiimille, jotka hyödyntävät edistyneitä datakeräys- ja analyysiteknologioita – erityisesti pienissä yhtiöissä – prosessi on paljon sujuvampi ja helpompi. Nimenomaan myyntitiimit voivat käyttää AI/ML-ratkaisuja, jotka analysoivat suuria tietoaineistoja – käyttäen suuria kielenmalleja eli LLM:itä – asiakastietojen, tuotteiden, potilaspolun, sääntelykysymysten ja muiden tarpeellisten asioiden löytämiseksi, joilla he voivat muodostaa yhteyden terveydenhuollon ammattilaisten (HCP) kanssa ja tehdä myyntiä.

Automaattinen LLM-pohjainen analyysi tietolähteistä käyttäen AI- ja koneoppimisalgoritmeja ei ole vain tehokkain tapa löytää nämä oivallukset; maailmassa, joka tulee yhä monimutkaisemmaksi ja tietopohjaisemmaksi päivittäin, se on itse asiassa ainoa tehokas vaihtoehto. Tämän tekeminen manuaalisesti muodostaisi pitkän, iteraation prosessin, joka altis ihmisen virheille. Ja jopa onnistunut iterointi tällaisesta datasta – johtuen tästä virheen mahdollisuudesta – johtaisi todennäköisesti haurkaaseen perustaan, joka ei olisi optimoitu hyödyntämään liiketoiminnan potentiaalia täysimääräisesti. Lisäksi myyntitiimien tarvitsisi analyysisovelluksia tietojen käsittelyyn ja tarvittavien oivallusten ja tietämyksen toimittamiseen – ja tällaisten sovellusten kehittäminen sisäisesti olisi todennäköisesti useimpien lääkeyhtiöiden kykyjen ulottumattomissa.

Paras tapa, jolla tiimit voivat kohtaa nämä haasteet, on ottaa käyttöön AI/ML-alusta, joka antaa heille tarvittavan ohjauksen, kun he tarvitsevat sitä. Tällaiset alustat voivat mahdollistaa tiimien itsenäisen tekemisen kaikkea, mitä he tarvitsevat näiden oivallusten hankkimiseksi, mukaan lukien tietolähteiden kokoaminen, tarvittavien LLM:ien soveltaminen ja sovellusten käyttäminen, jotka mahdollistavat myyntitiimien nopean ja tehokkaan saamisen tarvitsemansa oivallukset. Edun käyttää tällaista alustaa muihin ratkaisuihin nähden – erityisesti konsulttifirman palkkaamiseen näiden oivallusten kehittämiseksi – on, että alustan käyttäminen antaa tiimille täydellisen ja jatkuvan valvonnan prosessiin, mahdollistaen heidän säätää tietoja tarpeen mukaan voidakseen kohdistaa oivallukset, joita he tarvitsevat, ja agile LLM-pohjaisilla AI-voimaisilla alustoilla prosessi oivallusten hankkimiseksi on yhtä helppoa kuin muutaman nappulan painaminen,

Tämä on erityisen relevanttia myyntitiimille pienissä lääkeyhtiöissä, jotka usein erikoistuvat tarjoamaan ratkaisuja tiettyihin sairauksiin ja olosuhteisiin – ja joilla usein on rajalliset resurssit, jotka, jos ne ovat olemassa organisaatiossa, menisivät todennäköisesti tutkimukseen eikä kaupallisiin toimiin liittyvään data-tiedeeseen.

Dataa on runsaasti saatavilla tänään, kerättyä laajasta valikoimasta lähteitä, sekä organisaation sisä- että ulkopuolelta. Kun dataa analysoivat algoritmit, jotka perustuvat LLM:ihin, jotka parsivat dataa luonnollisen kielen kysymysten kautta, kaikki tieto rikkaasta valikoimasta lähteitä asetetaan asiayhteyteen. Tämä asiayhteys antaa myyntitiimille tarvittavat oivallukset tuotteista, esityksistä, asiakkaiden tarpeista, alan tiedosta, tietoa, joka on relevanttia tiettyihin HCP:hen ja heidän potilaidensa tarpeista, ja paljon muusta.

LLM:t ovat edistyneen tekstin analyysin ydintä, kuten sitä, mitä tarjoavat ChatGPT ja muut edistyneet AI-pohjaiset moottorit. Kaukana vain työkaluna kirjoittaa esseitä tai runoja, ChatGPT, joka perustuu yleisiin LLM:ihin, voi analyysoida dataa useista lähteistä ja syntetisoida oivalluksia, jotka tarjoavat uusia polkuja ongelman ratkaisemiseksi. Käyttäen LLM:itä, jotka kattavat dataa lääketeollisuudesta, terveydenhuoltoalasta, potilasryhmistä, yhteisötiedosta, sääntelytiedosta ja paljon muusta, myyntitiimit voivat löytää enemmän potentiaalisia asiakkaita, uusia ja parempia tapoja lähestyä heitä, esittää tuotteitaan, tehdä myyntiä, rohkaista uusintamyyntiä ja paljon muuta.

Alustat, jotka hyödyntävät tätä teknologiaa, tekevät datan kaivamisen näiden oivallusten löytämiseksi – ja niiden soveltamisen tiettyihin myyntitilanteisiin sovellusten avulla, jotka on suunniteltu tähän tarkoitukseen – mahdollistavat myyntitiimien aloittaa liiketoiminnan, asiakkaiden kanssa vuorovaikutuksen ja myyntien tekemisen. Tällaiset alustat tukevat reaaliajassa automaattista dataperustan luomista ja tallentamista ilman, että myyntitiimien on tarve käyttää koodia, sekä automaattista algoritmien soveltamista LLM:ihin, jotka on luotu data-analyysin avulla.

Automaattinen prosessi integroi useita tietolähteitä, puhdistaa ja rikastaa ne parantamaan datan laatua, ja sitten auto-generoi yksityiskohtaisen tietokannan 360-astetta jokaiselle HCP:lle relevantissa terapeuttisessa universumissa, mukaan lukien faktat, historiat, mitatut, laskettut ja ennustetut ominaisuudet, sekä malleja, dashboard-eja ja KPI:itä, kaikki katalogoiduilla itse tutkimisella hakukoneella, joka vastaa käyttäjien pyynnöksiä tiettyihin data-ominaisuuksiin. Tällaisten alustojen kautta tiimit saavat kaiken, mitä he tarvitsevat asiakkaiden kanssa vuorovaikutukseen – ja myyntien tekemiseen.

Jo vuosia olemme kuulleet “tulevasta AI-vallankumouksesta”, jossa edistynyt generatiivinen AI parantaa merkittävästi elämäämme – auttaa tekemään laajan valikoiman ihmistoimintaa helpommaksi ja tehokkaammaksi. Nyt näyttää siltä, että olemme kynnyksellä tähän vallankumoukseen – ja malli, jota esittävät ChatGPT ja LLM-tekniikka, jossa teksti ja data voidaan analysoida parempien ja uusien tapojen löytämiseksi – mukaan lukien auttaminen lääkeyhtiöitä tavoittamaan oikeat HCP:t parempien ratkaisujen kanssa, jotka auttavat tehdä potilaista terveempiä. Tällainen teknologia voi mennä pitkälle tarjoamalla myyntitiimille työkalut, joita he tarvitsevat auttamaan HCP:itä tekemään tämän mahdolliseksi.