LLMs Aren’t Just for Chat Apps – They Can Boost Pharma Sales Teams’ Customer Reach, Too

고수준 판매 중에서 제약품은 특히 오늘날 빠르게 변화하는 시장에서 새로운 전문적인 약물이 매주 승인되는 경우 가장 어려운 제품 중 하나입니다. 이러한 많은 새로운 약물이 시장에 나오면서 바쁜 의사들은 새로운 개발을 따라가기 어려울 수 있으며, 제약 회사 대표의 지침을 통해 새로운 제품이 어떻게 고객의 특정需求을 더 잘 충족할 수 있는지, 새로운 약물과 기존 치료법의 차이점, 이러한 약물로 인해 결과가 어떻게 개선될지 등에 대해 조언을 구합니다. 고객에게 도달하려는 판매 팀은 고객을 위치시키고 제품뿐만 아니라 약물의 대상 인구, 시장 조건, 규제 문제, 경쟁사의 제안 등에 대한 지식을 보여주어야 합니다.

이러한 정보를 수집하는 것은 – 더 나아가 마스터하는 것은 – 특히 제약 회사에서 자원이 제한적일 수 있는 작은 제약 회사에서 판매 팀에게 어려운 시간 소요가 큰 과정이 될 수 있습니다. 하지만 데이터 수집 및 분석 기술을 사용하는 판매 팀의 경우 – 특히 작은 회사에서 – 프로세스가 훨씬 더 매끄럽고 쉽습니다. 특히, 판매 팀은 고객, 제품, 환자 여정, 규제 문제 등에 대한 통찰력을 추출하기 위해 대규모 데이터 세트를 분석하는 AI/ML 솔루션을 사용할 수 있습니다. 대규모 언어 모델, 또는 LLM을 사용하여 HCP와 연결하고 판매를 마무리합니다.

AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터 소스를 자동으로 분석하는 LLM 기반 분석은 이러한 통찰력을 추출하는 가장 효과적인 방법입니다. 데이터가 더 복잡해지고 데이터가 Laden되는 세계에서 이것은 실제로 유일한 효율적인 옵션입니다. 수동으로 수행하는 경우 오랜 반복적인 프로세스가 될 것입니다. 또한 이러한 데이터의 성공적인 반복은 – 인간의 오류 가능성으로 인해 – 완전히 데이터의 비즈니스 잠재력을 활용하도록 최적화되지 않은 취약한 기초가 될 것입니다. 또한 판매 팀은 데이터를 파싱하고 필요한 통찰력과 지식을 제공하는 분석 응용 프로그램이 필요할 것입니다. 이러한 응용 프로그램을 자체적으로 개발하는 것은 대부분의 제약 조직의 능력을超える 것입니다.

이러한 도전 과정을 해결하는 가장 좋은 방법은 팀이 필요한 지침을 제공하는 AI/ML 플랫폼을 배포하는 것입니다. 이러한 플랫폼을 통해 팀은 이러한 통찰력을 얻기 위해 필요한 모든 것을 독립적으로 수행할 수 있습니다. 데이터 소스를 수집하고 필요한 LLM을 적용하고 판매 팀이 필요한 통찰력을 신속하게 효율적으로 얻을 수 있는 응용 프로그램을 사용하는 것입니다. 이러한 플랫폼을 사용하여 이러한 통찰력을 개발하기 위해 컨설팅 회사와 같은 다른 솔루션을 사용하는 것보다 더 큰 장점은 팀이 프로세스에 대한 전체적인 통제를 유지할 수 있으며 필요한 경우 데이터를 조정하여 필요한 통찰력을 얻을 수 있다는 것입니다. 그리고 민첩한 LLM 기반 AI 플랫폼을 사용하면 판매 통찰력을 얻는 과정은 몇 번의 버튼 클릭만큼 간단합니다.

이것은 특히 작은 제약 회사에서 판매 팀에게 특히 관련이 있습니다. 이러한 회사에서는 특정 질병이나 질환에 대한 솔루션을 제공하는 경우가 많으며 자원이 제한적일 수 있습니다. 이러한 자원이 조직 내에 존재하는 경우 연구에 사용될 가능성이 높으며 상업적 운영을 위한 데이터 과학에는 사용되지 않을 것입니다.

오늘날 데이터는 다양한 내부 및 외부 소스에서 수집됩니다. LLM을 기반으로 하는 알고리즘을 사용하여 자연어 쿼리를 통해 데이터를 파싱할 때 모든 소스의 정보가 컨텍스트에 맞게 제공됩니다. 이 컨텍스트는 판매 팀에게 제품, 프레젠테이션, 고객需求, 산업 정보, 특정 HCP 및 환자의需求과 관련된 데이터 등에 대한 통찰력을 제공합니다.

LLM은 ChatGPT 및 기타 고급 AI 기반 엔진과 같은 고급 텍스트 분석의 핵심입니다. 에세이 또는 시를 작성하는 도구에 불과하지 않습니다. 일반적인 LLM을 기반으로 하는 ChatGPT는 여러 소스의 데이터를 분석하고 문제를 해결하는 새로운 경로를 제공하는 통찰력을 합성할 수 있습니다. 제약품, 의료 산업, 환자 코호트, 커뮤니티 정보, 규제 데이터 등에 대한 데이터를 포함하는 LLM을 사용하여 판매 팀은 더 많은 잠재 고객을 발견하고 접근하는 새로운 방법, 제품을 프레젠테이션하는 방법, 판매를 마무리하고 반복 판매를鼓励하는 방법 등에 대해 알 수 있습니다.

이러한 기술을 사용하는 플랫폼은 이러한 통찰력을 얻는 데이터를 채굴하고 특정 판매 상황에 적용하기 위해 설계된 응용 프로그램을 사용하여 판매 팀이 고객과 연결하고 판매를 마무리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 플랫폼은 코드를 사용하지 않고도 실시간으로 자동으로 데이터 기반을 생성하고 저장하는 것을 지원하며 데이터 분석에 의해 생성된 LLM을 사용하는 알고리즘의 자동 적용도 지원합니다.

자동화된 프로세스는 데이터 소스를 통합하고 데이터 품질을 개선하기 위해 데이터를 정리하고 강화한 다음 모든 관련 치료 영역의 HCP에 대한 360도 테이블을 포함하는 자세한 데이터베이스를 자동으로 생성합니다. 이는 사실, 역사, 측정, 계산 및 예측 기능과 모델, 대시보드 및 KPI를 포함하며 사용자의 요청과 특정 데이터 자산을 일치시키는 자기 탐색 검색 엔진으로 카탈로그됩니다. 이러한 플랫폼을 통해 팀은 고객과 연결하고 판매를 마무리할 수 있는 모든 것을 얻을 수 있습니다.

수년 동안 우리는 ” sắp 다가오는 AI 혁명”에 대해 들었습니다. 여기서 고급 생성 AI는 인간의 다양한 활동을 더 쉽고 효율적으로 만들 것입니다. 이제 그것이 혁명인 것처럼 보입니다. ChatGPT 및 LLM 기술과 같은 모델에서 텍스트와 데이터를 분석하여 더 나은 방법으로 일을 수행할 수 있습니다. 이러한 기술은 제약 회사에서 올바른 HCP에 더好的 솔루션을 제공하여 환자의 건강을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 기술은 판매 팀이 필요한 도구를 제공하여 HCP가 이를 thực현할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.