LLMs לא מיועדים רק לאפליקציות צ'אט - הם יכולים גם להגביר את טווח ההגעה ללקוחות של צוותי הפארמה

מבין המכירות ברמה גבוהה, התרופות מדורגות בין המוצרים הקשים ביותר למכירה, במיוחד בשוק המהיר של היום, שבו מאושרות מדי שבוע תרופות חדשות ומיוחדות. עם שפע התרופות החדשות שיוצאות לשוק, רופאים עסוקים מתקשים לעקוב אחר התפתחויות חדשות, ומחפשים את ההדרכה של נציגי חברות פארמה משכילים לייעץ להם כיצד מוצרים חדשים יכולים לעזור להם לשרת טוב יותר את הצרכים הספציפיים של המטופלים שלהם; מה ההבדלים בין תרופות חדשות לטיפולים בהם השתמשו, וכיצד ישתפרו התוצאות על ידי תרופות אלו, ועוד. צוות מכירות שרוצה להגיע לאותם לקוחות חייב לאתר אותם, ועליו להציג ידע לא רק במוצר, אלא גם באוכלוסיית היעד של תרופה, תנאי שוק, בעיות רגולטוריות, הצעות של מתחרים ועוד.

איסוף המידע הזה - הרבה פחות שליטה בו - הוא תהליך קשה, גוזל זמן ומייגע, במיוחד עבור צוותי מכירות בחברות פארמה קטנות יותר, שבהן המשאבים ככל הנראה מוגבלים. אבל עבור צוותי מכירות המשתמשים בטכנולוגיות מתקדמות של איסוף וניתוח נתונים - אולי במיוחד בחברות קטנות - התהליך הרבה יותר חלק וקל. באופן ספציפי, צוותי מכירות יכולים להשתמש בפתרונות AI/ML המנתחים מערכי נתונים גדולים - באמצעות מודלים גדולים לשפה, או LLMs - כדי לחלץ תובנות על לקוחות, מוצרים, מסעות מטופלים, בעיות רגולטוריות וכל דבר אחר שהם צריכים כדי להתחבר עם HCP, ולסגור מכירות.

ניתוח אוטומטי מבוסס LLM של מקורות נתונים באמצעות AI ו למידת מכונהאלגוריתמים מונעים הם לא רק הדרך היעילה ביותר לחלץ את התובנות הללו; בעולם שנעשה יותר מסובך ועמוס בנתונים על בסיס יומי, זו באמת האפשרות היעילה היחידה הזמינה. ביצוע זה ידני יהווה תהליך ארוך ואיטרטיבי שיהיה חשוף לטעויות אנוש. ואפילו איטרציה מוצלחת של הנתונים הללו תביא - בגלל הפוטנציאל הזה לטעות אנוש - כנראה לבסיס שביר שלא יהיה אופטימלי לניצול מלא של הפוטנציאל העסקי של הנתונים. בנוסף, צוותי מכירות יצטרכו יישומים אנליטיים כדי לנתח את הנתונים ולספק את התובנות והידע האמיתיים שהם צריכים - ופיתוח יישומים כאלה בבית עשוי להיות מעבר ליכולות של רוב ארגוני הפארמה.

הדרך הטובה ביותר שצוותים יכולים לעמוד באתגרים הללו היא לפרוס פלטפורמת AI/ML שתספק להם את ההדרכה שהם צריכים, כפי שהם צריכים אותה. פלטפורמות כאלה יכולות לאפשר לצוותים לעשות באופן עצמאי את כל מה שהם צריכים כדי לרכוש את התובנות הללו, כולל איסוף מקורות הנתונים, יישום ה-LLMs הנדרשים ושימוש ביישומים שיאפשרו לצוותי מכירות לקבל במהירות וביעילות את התובנות הדרושות להם. היתרון של פריסת פלטפורמה כזו על פני פתרונות אחרים - במיוחד על פני שכירת חברת ייעוץ לפיתוח התובנות הללו - הוא שעבודה עם פלטפורמה מעניקה לצוותים שליטה מלאה ורציפה על התהליך, ומאפשרת להם לצבוט את הנתונים לפי הצורך כדי לאפס -להתעמק בתובנות שהם צריכים, ועם פלטפורמות זריזות מבוססות בינה מלאכותית, תהליך רכישת תובנות מכירה הוא פשוט כמו לחיצה על כמה כפתורים,

זה רלוונטי במיוחד עבור צוותי מכירות בחברות פארמה קטנות, שלעיתים קרובות מתמחות במתן פתרונות למצבים ומחלות ספציפיות - ולעתים קרובות יש להם משאבים מוגבלים, שאם הם קיימים בארגון, סביר להניח שילכו למחקר, לא למדעי נתונים. לפעילות מסחרית.

נתונים בשפע כיום, הנאספים ממגוון רחב של מקורות, הן בתוך הארגון והן מחוצה לו. כאשר הנתונים מנותחים על ידי אלגוריתמים המבוססים על LLMs המנתחים את הנתונים באמצעות שאילתות שפה טבעית, כל המידע ממגוון עשיר של מקורות מוכנס להקשר. ההקשר הזה מספק לצוותי המכירות את התובנות שהם צריכים לגבי מוצרים, מצגות, צרכי לקוחות, מידע תעשייתי, נתונים רלוונטיים למטפלים ספציפיים ולצורכי המטופלים שלהם, יחד עם הרבה יותר.

LLMs הם בלב ניתוח טקסט מתקדם, כמו זה שמסופק על ידי ChatGPT ומנועים מתקדמים מבוססי בינה מלאכותית אחרים. רחוק מלהיות רק כלי לכתיבת חיבורים או שירים, ChatGPT המבוסס על LLMs כללי יכול לנתח נתונים ממקורות רבים ולסנתז תובנות המספקות נתיבים חדשים לפתרון בעיות. באמצעות LLMs שמקיפים נתונים על תרופות, התעשייה הרפואית, קבוצות חולים, מידע קהילתי, נתונים רגולטוריים ועוד הרבה יותר, צוותי מכירות יוכלו לגלות לקוחות פוטנציאליים נוספים, דרכים חדשות וטובות יותר לפנות אליהם, להציג את המוצרים שלהם, לסגור מכירות , עודדו מכירות חוזרות ועוד.

פלטפורמות המשתמשות בטכנולוגיה זו הופכות את כריית הנתונים עבור התובנות הללו - והחלתם על מצבי מכירה ספציפיים באמצעות יישומים המיועדים למטרה זו - מאפשרות לצוותי מכירות להתחיל לעסקים, לתקשר עם לקוחות ולסגור עסקאות. פלטפורמות כאלה תומכות ביצירה ואחסון אוטומטיים בזמן אמת של בסיס נתונים מבלי לדרוש צוותי מכירות להשתמש בקוד, כמו גם ביישום אוטומטי של האלגוריתמים תוך שימוש ב-LLMs שנוצרו על ידי ניתוח הנתונים.

התהליך האוטומטי משלב כל מספר של מקורות נתונים, מנקה ומעשיר אותם כדי לשפר את איכות הנתונים, ולאחר מכן מייצר אוטומטית מסד נתונים משוכלל עם טבלאות של 360 מעלות עבור כל HCP ביקום הטיפולי הרלוונטי, כולל עובדתי, היסטורי, נמדד, מחושב, ותכונות חזויות, כמו גם דגמים, לוחות מחוונים ומחשבי KPI, כולם מקוטלגים עם מנוע חיפוש חיפוש עצמי כדי להתאים את בקשות המשתמשים לנכסי נתונים ספציפיים. באמצעות פלטפורמות כאלה, הצוותים מקבלים את כל מה שהם צריכים כדי לתקשר עם הלקוחות - ולסגור מכירות.

במשך שנים שמענו על "מהפכת הבינה המלאכותית הקרובה", זו שבה בינה מלאכותית גנרטיבית תשפר משמעותית את חיינו - תעזור להפוך מגוון רחב של פעילות אנושית לקלה ויעילה יותר. כעת נראה שאנו נמצאים על סף המהפכה הזו - והמודל שמוצג על ידי טכנולוגיית ChatGPT ו-LLM, שבו ניתן לנתח טקסט ונתונים לדרכים נוספות וטובות יותר לעשות דברים - כולל סיוע לחברות הפארמה להגיע לרופאים הנכונים עם פתרונות טובים יותר שיעזור להפוך את המטופלים שלהם בריאים יותר. טכנולוגיה כזו יכולה לעשות דרך ארוכה כדי לספק לצוותי מכירות את הכלים הדרושים להם כדי לעזור לרופאים להגשים את זה.