LLM:t eivät ole vain chat-sovelluksia – ne voivat myös parantaa lääkealan myyntitiimien asiakaspalvelua

Korkean tason myynti on yksi haasteellisimmista tuotteista myydä, erityisesti nykyisessä nopeasti muuttuvassa markkinassa, jossa uusia ja erikoistuneita lääkkeitä hyväksytään joka viikko. Tämän uusien lääkkeiden runsaan valikoiman myötä, kiireiset lääkärit ovat vaikeassa tilanteessa pysyäkseen ajan tasalla uusista kehityksistä, ja etsivät ohjausta koulutetuilta lääkeyritysten edustajilta, jotka voivat neuvoa heitä siitä, miten uudet tuotteet voivat auttaa heitä palvelemaan potilaidensa erityisiä tarpeita; mitkä ovat uusien lääkkeiden ja hoitomenetelmien väliset erot, ja miten nämä lääkkeet parantavat hoitotuloksia, 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.

Tämän tiedon kerääminen – ja sen hallitseminen – on vaikeaa, aikaa vievää ja tylsää prosessia, erityisesti pienemmille lääkeyrityksille, joilla resursseja on todennäköisesti vähemmän. Mutta myyntitiimille, jotka hyödyntävät edistyneitä datakeräys- ja analyysiteknologioita – erityisesti pienillä yrityksillä – prosessi on paljon sulavampi ja helpompi. Nimenomaan, myyntitiimit voivat käyttää AI/ML-ratkaisuja, jotka analysoivat suuria tietojoukkoja – käyttäen suuria kielenmalleja tai LLM:ejä – jotta voidaan poimia oivalluksia asiakkaista, tuotteista, potilaspoluista, sääntelykysymyksistä ja kaikista muista asioista, joita tarvitaan yhteyden muodostamiseen terveydenhuollon ammattilaisten kanssa ja myyntien sulkemiseen.

Automaattinen LLM-pohjainen analyysi tietolähteistä käyttäen AI:ta ja koneoppimiseen perustuvia algoritmeja on ei vain tehokkain tapa poimia nämä oivallukset; maailmassa, joka tulee yhä monimutkaisemmaksi ja tietopohjaisemmaksi päivittäin, se on todella ainoa tehokas vaihtoehto. Tämän tekeminen manuaalisesti olisi pitkä, iteraatiivinen prosessi, joka olisi altis ihmisen virheille. Ja vaikka onnistunut iteraatio tätä dataa – johtuen tästä virheen mahdollisuudesta – todennäköisesti johtaisi haurkaaseen perustaan, joka ei olisi optimoitu hyödyntämään täysimääräisesti datan liiketoimintapotentiaalia. Lisäksi myyntitiimien olisi tarve analyysisovelluksia tietojen käsittelyyn ja tietämyksen toimittamiseen – ja tällaisten sovellusten kehittäminen sisäisesti olisi todennäköisesti useimpien lääkeyritysten kykyjen ulottumattomissa.

Paras tapa, jolla tiimit voivat kohtaata nämä haasteet, on ottaa käyttöön AI/ML-alusta, joka tarjoaa heille tarvittavan ohjauksen, kun he tarvitsevat sitä. Tällaiset alustat voivat mahdollistaa tiimille itsenäisesti kaiken, mitä he tarvitsevat näiden oivallusten hankkimiseksi, mukaan lukien tietolähteiden kokoaminen, tarvittavien LLM:ien soveltaminen ja sovellusten käyttäminen, jotka mahdollistavat myyntitiimille nopean ja tehokkaan pääsyn tarvitsemiinsa oivalluksiin. Alustan käytön etu muihin ratkaisuihin nähden – erityisesti konsulttifirman palkkaamiseen näiden oivallusten kehittämiseksi – on, että alustan kanssa työskenteleminen antaa tiimille täydellisen ja jatkuvan valvonnan prosessiin, mahdollistaen heidän säätää tietoja tarpeen mukaan voidakseen keskittyä tarvitsemiinsa oivalluksiin, Ja joustavien LLM-pohjaisen AI-voimaisen alustojen avulla, myyntioivallusten hankkimisprosessi on yhtä yksinkertaista kuin muutamien nappien painaminen,

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

Dataa on runsaasti saatavilla tänään, kerätty laajasta valikoimasta lähteitä, sekä organisaation sisällä että ulkopuolella. Kun dataa analysoidaan LLM:ien pohjalta, jotka käsittelevät dataa luonnollisen kielen kysymysten kautta, kaikki tiedot runsaasta joukosta lähteitä asetetaan asiayhteyteen. Tämä asiayhteys tarjoaa myyntitiimille tarvitsemansa oivallukset tuotteista, esityksistä, asiakastarpeista, alan tiedoista, tietysti HCP:iden ja potilaiden tarpeista sekä paljon muusta.

LLM:t ovat edistyneen tekstin analyysin ydintä, kuten ChatGPT ja muut edistyneet AI-pohjaiset moottorit. Kaukana pelkästään työkalusta kirjoittaa esseitä tai runoja, ChatGPT, joka perustuu yleisiin LLM:ihin, voi analyysin avulla tietoja monista lähteistä ja syntetisoida oivalluksia, jotka tarjoavat uusia polkuja ongelman ratkaisemiseen. Käyttäen LLM:ejä, jotka kattavat tietoja lääkkeistä, lääketeollisuudesta, potilasryhmistä, yhteisötiedosta, sääntelytiedoista ja paljon muusta, myyntitiimit voivat löytää enemmän potentiaalisia asiakkaita, uusia ja parempia tapoja lähestyä heitä, esittää tuotteitaan, sulkea kauppoja, rohkaista uusintamyyntiä ja paljon muuta.

Alustat, jotka hyödyntävät tätä teknologiaa, mahdollistavat tietojen kaivamisen näistä oivalluksista – ja soveltamisen niihin tiettyihin myyntitilanteisiin sovellusten avulla, jotka on suunniteltu tähän tarkoitukseen – mahdollistavat myyntitiimille pääsyn liiketoimintaan, asiakkaiden kanssa vuorovaikutukseen ja kauppojen sulkemiseen. Tällaiset alustat tukevat reaaliaikaisen automaattisen dataperustan luomista ja tallentamista ilman, että myyntitiimien on tarve käyttää koodia, sekä automaattista algoritmien soveltamista LLM:ien avulla, jotka on luotu datan analyysin avulla.

Automaattinen prosessi integroi useita tietolähteitä, puhdistaa ja rikastaa niitä parantamaan datan laatua, ja sitten auto-generoi yksityiskohtaisen tietokannan 360-asteen taulukoilla jokaiselle HCP:lle relevantissa terapeuttisessa universumissa, mukaan lukien faktat, historiat, mitatut, laskettut ja ennustetut ominaisuudet, sekä mallit, dashboardeja ja KPI:itä, kaikki katalogoiduilla itse tutkimisella hakukoneella vastaamaan käyttäjien pyynnöistä tiettyihin data-ominaisuuksiin. Tällaisten alustojen kautta, tiimit saavat kaiken tarvittavan asiakkaiden kanssa vuorovaikutukseen ja kauppojen sulkemiseen.

Vuosiin olemme kuulleet “tulevasta AI-vallankumouksesta”, jossa edistynyt generatiivinen AI parantaa merkittävästi elämäämme – auttaen tekemään laajan valikoiman ihmistoimintaa helpommaksi ja tehokkaammaksi. Nyt näyttää siltä, että olemme kynnyksellä tähän vallankumoukseen – ja malli, jonka ChatGPT ja LLM-teknologia esittää, jossa teksti ja data voidaan analysoida parempien tapojen löytämiseksi – mukaan lukien auttaminen lääkeyritysten tavoittamisessa oikeissa HCP:issä parempien ratkaisujen avulla, jotka auttavat tehdä potilaista terveempiä. Tällainen teknologia voi mennä pitkälle tarjoamalla myyntitiimille tarvittavat työkalut auttamaan HCP:itä tekemään siitä totta.