LLM’s zijn niet alleen voor chat-apps – ze kunnen ook de klantbereik van farmaceutische verkoopteams verhogen

Bij high-level verkoop behoren farmaceutische producten tot de moeilijkste producten om te verkopen, vooral in de huidige snelle markt, waar elke week nieuwe en gespecialiseerde medicijnen worden goedgekeurd. Met deze overvloed aan nieuwe medicijnen op de markt, hebben drukbezette artsen moeite om bij te blijven met de nieuwe ontwikkelingen, en zoeken ze naar de leiding van opgeleide vertegenwoordigers van farmaceutische bedrijven om hen te adviseren over hoe nieuwe producten hen kunnen helpen om de specifieke behoeften van hun patiënten beter te dienen; wat zijn de verschillen tussen nieuwe medicijnen en de behandelingen die ze hebben gebruikt, en hoe zullen de resultaten worden verbeterd door deze medicijnen, en meer. Een verkoopteam dat deze klanten wil bereiken, moet hen lokaliseren en moet niet alleen kennis hebben van het product, maar ook van de doelgroep voor een medicijn, marktomstandigheden, regelgevingskwesties, het aanbod van concurrenten en veel meer.

Het verzamelen van deze informatie – laat staan het beheersen ervan – is een moeilijk, tijdrovend en saai proces, vooral voor verkoopteams bij kleinere farmaceutische bedrijven, waar de middelen waarschijnlijk beperkt zijn. Maar voor verkoopteams die geavanceerde technologieën voor gegevensverzameling en -analyse gebruiken – misschien vooral bij kleine bedrijven – is het proces veel soepeler en gemakkelijker. Specifiek kunnen verkoopteams AI/ML-oplossingen gebruiken die grote datasets analyseren – met behulp van large language models, of LLM’s – om inzichten te verkrijgen over klanten, producten, patiëntreizen, regelgevingskwesties en alles wat ze nodig hebben om verbinding te maken met HCP’s en verkoop te sluiten.

Geautomatiseerde LLM-gebaseerde analyse van gegevensbronnen met behulp van AI- en machine learning-algoritmen is niet alleen de meest effectieve manier om deze inzichten te verkrijgen; in een wereld die elke dag complexer en gegevensrijker wordt, is het eigenlijk de enige efficiënte optie die beschikbaar is. Dit handmatig doen zou een lang, iteratief proces zijn dat vatbaar is voor menselijke fouten. En zelfs een succesvolle iteratie van die gegevens zou – vanwege die potentiële menselijke fouten – waarschijnlijk resulteren in een broze basis die niet is geoptimaliseerd om het volledige zakelijke potentieel van de gegevens te benutten. Bovendien zouden verkoopteams analytische toepassingen nodig hebben om de gegevens te parseren en de daadwerkelijke inzichten en kennis te leveren die ze nodig hebben – en het ontwikkelen van dergelijke toepassingen in-house zou waarschijnlijk buiten de mogelijkheden van de meeste farmaceutische organisaties liggen.

De beste manier waarop teams deze uitdagingen kunnen aanpakken, is door een AI/ML-platform te implementeren dat hen de leiding geeft die ze nodig hebben, wanneer ze die nodig hebben. Dergelijke platforms kunnen teams in staat stellen om onafhankelijk alles te doen wat ze nodig hebben om deze inzichten te verkrijgen, inclusief het verzamelen van gegevensbronnen, het toepassen van de vereiste LLM’s en het gebruik van de toepassingen die verkoopteams in staat stellen om snel en efficiënt de inzichten te verkrijgen die ze nodig hebben. Het voordeel van het implementeren van een dergelijk platform boven andere oplossingen – vooral boven het inhuren van een adviesbureau om deze inzichten te ontwikkelen – is dat werken met een platform teams volledige en continue controle geeft over het proces, waardoor ze de gegevens kunnen aanpassen als dat nodig is om de inzichten te verkrijgen die ze nodig hebben, En met agile LLM-gebaseerde AI-gepowered platforms is het proces van het verkrijgen van verkoopinzichten zo eenvoudig als het indrukken van een paar knoppen,

Dit is vooral relevant voor verkoopteams bij kleine farmaceutische bedrijven, die vaak gespecialiseerde oplossingen bieden voor specifieke aandoeningen en ziekten – en die vaak beperkte middelen hebben, die, als ze al in de organisatie bestaan, waarschijnlijk naar onderzoek zouden gaan, en niet naar datawetenschap voor commerciële operaties.

Er is tegenwoordig veel gegevens beschikbaar, verzameld uit een breed scala aan bronnen, zowel binnen als buiten de organisatie. Wanneer gegevens worden geanalyseerd door algoritmen op basis van LLM’s die de gegevens parseren via natuurlijke taalqueries, wordt alle informatie uit een rijke variëteit aan bronnen in context geplaatst. Deze context biedt verkoopteams de inzichten die ze nodig hebben over producten, presentaties, klantbehoeften, industrie-informatie, gegevens die relevant zijn voor specifieke HCP’s en de behoeften van hun patiënten, en veel meer.

LLM’s vormen de kern van geavanceerde tekstanalyse, zoals die wordt geboden door ChatGPT en andere geavanceerde AI-gebaseerde motoren. Verre van alleen een hulpmiddel om essays of gedichten te schrijven, kan ChatGPT op basis van algemene LLM’s gegevens uit veel bronnen analyseren en inzichten synthetiseren die nieuwe wegen bieden om problemen op te lossen. Met behulp van LLM’s die gegevens omvatten over farmaceutische producten, de medische industrie, patiëntcohorts, gemeenschapsinformatie, regelgevingsgegevens en veel meer, kunnen verkoopteams meer potentiële klanten ontdekken, nieuwe en betere manieren om hen te benaderen, hun producten te presenteren, verkoop te sluiten, herhaalde verkoop te stimuleren en meer.

Platforms die deze technologie gebruiken, maken het mogelijk om de gegevens te mijnen voor deze inzichten – en om ze toe te passen op specifieke verkoopsituaties met behulp van toepassingen die daarvoor zijn ontworpen – zodat verkoopteams kunnen beginnen met het doen van zaken, het engageren met klanten en het sluiten van deals. Dergelijke platforms ondersteunen de real-time geautomatiseerde creatie en opslag van een gegevensbasis zonder dat verkoopteams code hoeven te gebruiken, evenals de geautomatiseerde toepassing van de algoritmen met behulp van de LLM’s die zijn gemaakt door de gegevensanalyse.

Het geautomatiseerde proces integreert elk aantal gegevensbronnen, reinigt en verrijkt ze om de gegevenskwaliteit te verbeteren, en genereert vervolgens automatisch een uitgebreide database met 360-gradentabellen voor elke HCP in het relevante therapeutische universum, inclusief feitelijke, historische, gemeten, berekende en voorspellende kenmerken, evenals modellen, dashboards en KPI’s, allemaal gecatalogiseerd met een zelfverkenningzoekmachine om gebruikersaanvragen te matchen met specifieke gegevensassets. Via dergelijke platforms krijgen teams alles wat ze nodig hebben om met klanten te engageren – en om verkoop te sluiten.

Al jaren horen we over de “komende AI-revolutie”, die waar geavanceerde generatieve AI ons leven enorm zal verbeteren – door een breed scala aan menselijke activiteiten gemakkelijker en efficiënter te maken. Nu lijkt het erop dat we aan de vooravond van die revolutie staan – en het model dat wordt gepresenteerd door ChatGPT en LLM-technologie, waar tekst en gegevens kunnen worden geanalyseerd voor meer en betere manieren van doen – inclusief het helpen van farmaceutische bedrijven om de juiste HCP’s te bereiken met betere oplossingen die hun patiënten gezonder kunnen maken. Een dergelijke technologie kan een lange weg gaan in het bieden van verkoopteams de tools die ze nodig hebben om HCP’s te helpen dit te laten gebeuren.