एलएलएम केवल चैट ऐप्स के लिए नहीं हैं – वे फार्मा बिक्री टीमों की ग्राहक पहुंच को भी बढ़ावा दे सकते हैं

उच्च-स्तरीय बिक्री में, फार्मास्यूटिकल्स सबसे कठिन उत्पादों में से एक हैं जिन्हें बेचना मुश्किल है, खासकर आज के तेजी से बदलते बाजार में, जहां हर हफ्ते नए और विशेषज्ञ दवाएं अनुमोदित होती हैं। इतनी सारी नई दवाओं के बाजार में आने के साथ, व्यस्त डॉक्टरों को नए विकास के साथ तालमेल बिठाना मुश्किल हो जाता है, और वे शिक्षित फार्मा फर्म के प्रतिनिधियों की सलाह की ओर देखते हैं ताकि उन्हें यह सलाह दी जा सके कि नई उत्पादों से उनके रोगियों की विशिष्ट जरूरतों को बेहतर तरीके से कैसे पूरा किया जा सकता है; नई दवाओं और उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली उपचार के बीच क्या अंतर है, और इन दवाओं से परिणाम कैसे बेहतर होंगे, और बहुत कुछ। ग्राहकों तक पहुंचने के लिए एक बिक्री टीम को उन्हें स्थानांतरित करना होगा, और न केवल उत्पाद का ज्ञान प्रदर्शित करना होगा, बल्कि दवा के लिए लक्ष्य जनसंख्या, बाजार की स्थिति, नियामक मुद्दों, प्रतिस्पर्धियों की पेशकश, और बहुत कुछ का भी ज्ञान प्रदर्शित करना होगा।

इस जानकारी को इकट्ठा करना – यह मास्टरिंग से भी ज्यादा – एक कठिन, समय लेने वाला और उबाऊ प्रक्रिया है, खासकर छोटे फार्मा फर्मों में बिक्री टीमों के लिए, जहां संसाधन सीमित होने की संभावना है। लेकिन उन बिक्री टीमों के लिए जो उन्नत डेटा संग्रह और विश्लेषण प्रौद्योगिकियों का उपयोग करते हैं – शायद छोटे फर्मों में विशेष रूप से – प्रक्रिया बहुत चिकनी और आसान है। विशेष रूप से, बिक्री टीमें ग्राहकों, उत्पादों, रोगी यात्राओं, नियामक मुद्दों, और उन्हें एचसीपी के साथ जुड़ने और बिक्री बंद करने के लिए जो कुछ भी चाहिए, उस पर अंतर्दृष्टि निकालने के लिए बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने वाले एआई/एमएल समाधानों का उपयोग कर सकती हैं – बड़े भाषा मॉडल, या एलएलएम का उपयोग करके。

एआई और मशीन लर्निंग-संचालित एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा स्रोतों का स्वचालित एलएलएम-आधारित विश्लेषण न केवल इन अंतर्दृष्टि को निकालने का सबसे प्रभावी तरीका है; एक दुनिया में जो दैनिक आधार पर अधिक जटिल और डेटा-लोडेड हो रही है, यह वास्तव में एकमात्र कुशल विकल्प है। इसे मैन्युअल रूप से करना एक लंबी, पुनरावृत्ति प्रक्रिया का गठन करेगा जो मानव त्रुटि के लिए प्रवण होगी। और भी एक सफल पुनरावृत्ति उस डेटा का – मानव त्रुटि की संभावना के कारण – संभवतः एक भ्रित आधार का परिणाम होगा जो डेटा की व्यावसायिक क्षमता का पूर्ण उपयोग करने के लिए अनुकूलित नहीं होगा। इसके अलावा, बिक्री टीमों को वास्तविक अंतर्दृष्टि और ज्ञान प्राप्त करने के लिए डेटा को पार्स करने के लिए विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों की आवश्यकता होगी – और इन अनुप्रयोगों को इन-हाउस विकसित करना अधिकांश फार्मा संगठनों की क्षमताओं से परे होगा।

इन चुनौतियों का सामना करने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि उन्हें जो मार्गदर्शन चाहिए, उसे प्रदान करने वाला एक एआई/एमएल प्लेटफॉर्म तैनात किया जाए। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म टीमों को स्वतंत्र रूप से सब कुछ करने में सक्षम बना सकते हैं जो उन्हें इन अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की आवश्यकता है, जिसमें डेटा स्रोतों को इकट्ठा करना, आवश्यक एलएलएम लागू करना, और उन अनुप्रयोगों का उपयोग करना शामिल है जो बिक्री टीमों को जल्दी और कुशलता से आवश्यक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाएगा। अन्य समाधानों – विशेष रूप से एक परामर्श फर्म को इन अंतर्दृष्टि विकसित करने के लिए नियुक्त करने के ऊपर – एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म तैनात करने का लाभ यह है कि यह टीमों को पूर्ण और निरंतर नियंत्रण प्रदान करता है, जिससे उन्हें आवश्यकतानुसार डेटा को समायोजित करने में सक्षम बनाता है ताकि उन्हें आवश्यक अंतर्दृष्टि पर ध्यान केंद्रित किया जा सके, और लचीले एलएलएम-आधारित एआई-संचालित प्लेटफ़ॉर्म के साथ, बिक्री अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की प्रक्रिया कुछ बटन दबाने जितनी सरल है।

यह विशेष रूप से छोटे फार्मा फर्मों में बिक्री टीमों के लिए प्रासंगिक है, जो अक्सर विशिष्ट स्थितियों और बीमारियों के लिए समाधान प्रदान करने में विशेषज्ञता रखते हैं – और जिनके पास अक्सर सीमित संसाधन होते हैं, जो यदि संगठन में मौजूद होते हैं, तो व्यावसायिक संचालन के लिए डेटा विज्ञान की तुलना में अनुसंधान की ओर जाने की संभावना है।

आजकल डेटा बहुतायत में है, जो विभिन्न स्रोतों से एकत्र किया जाता है, जिनमें से कुछ संगठन के भीतर और बाहर हैं। जब एलएलएम पर आधारित एल्गोरिदम द्वारा डेटा का विश्लेषण किया जाता है, जो प्राकृतिक भाषा क्वेरी के माध्यम से डेटा को पार्स करते हैं, तो विभिन्न स्रोतों से सभी जानकारी संदर्भ में रखी जाती है। यह संदर्भ बिक्री टीमों को उत्पादों, प्रस्तुतियों, ग्राहक की जरूरतों, उद्योग की जानकारी, विशिष्ट एचसीपी और उनके रोगियों की जरूरतों से संबंधित डेटा सहित बहुत कुछ पर आवश्यक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

एलएलएम उन्नत पाठ विश्लेषण के केंद्र में हैं, जैसे कि ChatGPT और अन्य उन्नत एआई-आधारित इंजन द्वारा प्रदान किया जाता है। केवल निबंध या कविता लिखने के लिए एक उपकरण से बहुत दूर, ChatGPT जैसे सामान्य एलएलएम पर आधारित कई स्रोतों से डेटा का विश्लेषण कर सकता है और समस्याओं का समाधान करने के लिए नए रास्ते प्रदान करने वाली अंतर्दृष्टि संश्लेषित कर सकता है। फार्मास्यूटिकल्स, चिकित्सा उद्योग, रोगी समूह, समुदाय की जानकारी, नियामक डेटा और बहुत कुछ के बारे में डेटा को शामिल करने वाले एलएलएम का उपयोग करके, बिक्री टीमें अधिक संभावित ग्राहकों की खोज कर सकती हैं, उनसे संपर्क करने के नए और बेहतर तरीके खोज सकती हैं, अपने उत्पादों को प्रस्तुत कर सकती हैं, बिक्री बंद कर सकती हैं, पुनरावृत्ति बिक्री को प्रोत्साहित कर सकती हैं, और बहुत कुछ।

जो प्लेटफ़ॉर्म इस प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हैं वे डेटा को खनन करने और विशिष्ट बिक्री स्थितियों में उपयोग के लिए डिज़ाइन किए गए अनुप्रयोगों का उपयोग करके इन अंतर्दृष्टि को लागू करने – बिक्री टीमों को ग्राहकों के साथ जुड़ने और सौदे बंद करने में सक्षम बनाते हैं। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म वास्तविक समय में स्वचालित रूप से एक डेटा फाउंडेशन का निर्माण और संग्रहण करते हैं जिसके लिए बिक्री टीमों को कोड का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं होती है, साथ ही एलएलएम द्वारा बनाए गए एल्गोरिदम का स्वचालित अनुप्रयोग भी करते हैं।

स्वचालित प्रक्रिया किसी भी संख्या में डेटा स्रोतों को एकीकृत करती है, उन्हें डेटा गुणवत्ता में सुधार करने के लिए साफ और समृद्ध करती है, और फिर प्रत्येक एचसीपी के लिए 360-डिग्री टेबल के साथ एक विस्तृत डेटाबेस स्वचालित रूप से उत्पन्न करती है, जिसमें तथ्यात्मक, ऐतिहासिक, मापा, गणना की गई, और पूर्वानुमान सुविधाएं शामिल हैं, साथ ही मॉडल, डैशबोर्ड, और केपीआई, सभी एक स्व-अन्वेषण खोज इंजन के साथ सूचीबद्ध हैं जो उपयोगकर्ताओं के अनुरोधों को विशिष्ट डेटा संपत्तियों से मेल खाता है। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से, टीमें ग्राहकों के साथ जुड़ने और बिक्री बंद करने के लिए आवश्यक सब कुछ प्राप्त करती हैं।

वर्षों से हम “आगामी एआई क्रांति” के बारे में सुन रहे हैं, जिसमें उन्नत जनरेटिव एआई हमारे जीवन को व्यापक रूप से बेहतर बनाने में मदद करेगा – मानव गतिविधि की एक विस्तृत श्रृंखला को आसान और अधिक कुशल बनाने। अब ऐसा लगता है कि हम उस क्रांति के कगार पर हैं – और ChatGPT और एलएलएम प्रौद्योगिकी द्वारा प्रस्तुत मॉडल, जहां पाठ और डेटा बेहतर तरीके से करने के लिए विश्लेषण किया जा सकता है – जिसमें फार्मा कंपनियों को सही एचसीपी के साथ बेहतर समाधान प्रदान करने में मदद करना शामिल है जो उनके रोगियों को स्वस्थ बनाने में मदद करेगा। ऐसी प्रौद्योगिकी एचसीपी को ऐसा करने में मदद करने के लिए बिक्री टीमों को आवश्यक उपकरण प्रदान करने के लिए एक लंबा रास्ता तय कर सकती है।