Les LLM ne sont pas seulement destinés aux applications de chat – Ils peuvent également améliorer la portée des équipes de vente pharma auprès de leurs clients

Parmi les ventes de haut niveau, les produits pharmaceutiques figurent parmi les plus difficiles à vendre, en particulier sur le marché actuel en constante évolution, où de nouveaux médicaments spécialisés sont approuvés chaque semaine. Avec cette multitude de nouveaux médicaments qui arrivent sur le marché, les médecins occupés ont du mal à suivre les nouveaux développements et cherchent à obtenir les conseils de représentants de sociétés pharmaceutiques éduqués pour les conseiller sur la manière dont les nouveaux produits peuvent les aider à mieux servir les besoins spécifiques de leurs patients ; quels sont les différences entre les nouveaux médicaments et les traitements qu’ils ont utilisés, et comment les résultats seront améliorés par ces médicaments, et plus encore. Une équipe de vente qui souhaite atteindre ces clients doit les localiser et doit afficher une connaissance non seulement du produit, mais également de la population cible pour un médicament, des conditions de marché, des problèmes réglementaires, des offres des concurrents, et bien plus encore.

La collecte de ces informations – pour ne pas dire les maîtriser – est un processus difficile, long et fastidieux, en particulier pour les équipes de vente des petites sociétés pharmaceutiques, où les ressources sont probablement limitées. Mais pour les équipes de vente qui utilisent des technologies avancées de collecte et d’analyse de données – peut-être surtout dans les petites sociétés – le processus est beaucoup plus fluide et plus facile. Plus précisément, les équipes de vente peuvent utiliser des solutions d’IA/ML qui analysent de grands ensembles de données – en utilisant des modèles de langage à grande échelle, ou LLM – pour extraire des informations sur les clients, les produits, les parcours de patients, les problèmes réglementaires, et tout ce dont ils ont besoin pour se connecter avec les professionnels de la santé, et conclure des ventes.

L’analyse automatisée basée sur les LLM des sources de données à l’aide d’algorithmes alimentés par l’IA et l’apprentissage automatique n’est pas seulement la manière la plus efficace d’extraire ces informations ; dans un monde qui devient de plus en plus compliqué et chargé de données au quotidien, c’est vraiment la seule option efficace disponible. Faire cela manuellement constituerait un long processus itératif qui serait sujet à l’erreur humaine. Et même une itération réussie de ces données – en raison de cette possibilité d’erreur humaine – aboutirait probablement à une fondation fragile qui ne serait pas optimisée pour utiliser pleinement le potentiel commercial des données. De plus, les équipes de vente auraient besoin d’applications analytiques pour analyser les données et fournir les informations et les connaissances dont elles ont besoin – et le développement de telles applications en interne serait probablement au-delà des capacités de la plupart des organisations pharmaceutiques.

La meilleure façon pour les équipes de relever ces défis est de déployer une plate-forme d’IA/ML qui leur fournira les conseils dont elles ont besoin, au moment où elles en ont besoin. De telles plateformes peuvent permettre aux équipes de faire de manière indépendante tout ce dont elles ont besoin pour acquérir ces informations, y compris la collecte des sources de données, l’application des LLM requis, et l’utilisation des applications qui permettront aux équipes de vente de obtenir rapidement et efficacement les informations dont elles ont besoin. L’avantage de déployer une telle plateforme par rapport à d’autres solutions – en particulier par rapport à l’embauche d’une société de conseil pour développer ces informations – est que travailler avec une plateforme donne aux équipes un contrôle total et continu sur le processus, leur permettant de modifier les données au besoin pour cibler les informations dont elles ont besoin, Et avec des plateformes d’IA/ML agiles basées sur les LLM, le processus d’acquisition d’informations de vente est aussi simple que d’appuyer sur quelques boutons,

Ceci est particulièrement pertinent pour les équipes de vente des petites sociétés pharmaceutiques, qui se spécialisent souvent dans la fourniture de solutions à des conditions et des maladies spécifiques – et qui ont souvent des ressources limitées, qui, si elles existent dans l’organisation, iraient probablement vers la recherche, et non la science des données pour les opérations commerciales.

Les données abondent aujourd’hui, collectées à partir d’une grande variété de sources, à la fois à l’intérieur et à l’extérieur de l’organisation. Lorsque les données sont analysées par des algorithmes basés sur les LLM qui analysent les données à l’aide de requêtes en langage naturel, toutes les informations provenant d’une riche variété de sources sont mises en contexte. Ce contexte fournit aux équipes de vente les informations dont elles ont besoin sur les produits, les présentations, les besoins des clients, les informations sur l’industrie, les données pertinentes pour des professionnels de la santé spécifiques et les besoins de leurs patients, ainsi que bien plus encore.

Les LLM sont au cœur de l’analyse de texte avancée, telle que celle fournie par ChatGPT et d’autres moteurs avancés basés sur l’IA. Loin d’être simplement un outil pour écrire des essais ou des poèmes, ChatGPT basé sur les LLM généraux peut analyser les données provenant de nombreuses sources et synthétiser des informations qui fournissent de nouveaux chemins pour résoudre des problèmes. En utilisant des LLM qui englobent des données sur les produits pharmaceutiques, l’industrie médicale, les cohortes de patients, les informations communautaires, les données réglementaires, et bien plus encore, les équipes de vente seront en mesure de découvrir plus de clients potentiels, de nouvelles et meilleures façons de les aborder, de présenter leurs produits, de conclure des ventes, d’encourager les ventes répétées, et plus encore.

Les plateformes qui utilisent cette technologie permettent de miner les données pour ces informations – et de les appliquer à des situations de vente spécifiques en utilisant des applications conçues à cet effet – permettent aux équipes de vente de se consacrer aux affaires, en engageant les clients et en concluant des accords. De telles plateformes prennent en charge la création et le stockage automatisés en temps réel d’une base de données sans exiger que les équipes de vente utilisent du code, ainsi que l’application automatisée des algorithmes utilisant les LLM créés par l’analyse des données.

Le processus automatisé intègre n’importe quel nombre de sources de données, les nettoie et les enrichit pour améliorer la qualité des données, puis génère automatiquement une base de données élaborée avec des tableaux à 360 degrés pour chaque professionnel de la santé dans l’univers thérapeutique pertinent, y compris des caractéristiques factuelles, historiques, mesurées, calculées et prédictives, ainsi que des modèles, des tableaux de bord et des indicateurs de performance clés, le tout catalogué avec un moteur de recherche d’auto-exploration pour faire correspondre les requêtes des utilisateurs avec des actifs de données spécifiques. Via de telles plateformes, les équipes obtiennent tout ce dont elles ont besoin pour engager les clients – et conclure des ventes.

Depuis des années, nous entendons parler de la « révolution de l’IA à venir », celle où l’IA générative avancée améliorera considérablement nos vies – en aidant à rendre une large gamme d’activités humaines plus faciles et plus efficientes. Maintenant, il semble que nous sommes à la veille de cette révolution – et le modèle présenté par ChatGPT et la technologie LLM, où le texte et les données peuvent être analysés pour trouver de meilleures façons de faire les choses – y compris en aidant les sociétés pharmaceutiques à atteindre les professionnels de la santé appropriés avec de meilleures solutions qui aideront à rendre leurs patients plus en bonne santé. Une telle technologie peut aller loin pour fournir aux équipes de vente les outils dont elles ont besoin pour aider les professionnels de la santé à faire que cela se produise.