LLMs er ikke bare for chat-applikasjoner – de kan også øke farmasøytiske salgsteamers kundereach

Blant høynivå salg, rangerer legemidler blant de hardeste produktene å selge, spesielt i dagens raske marked, der nye og spesialiserte legemidler godkjennes hver uke. Med denne mengden nye legemidler som kommer på markedet, har travle leger vanskelig for å holde pace med nye utviklinger, og søker veiledning fra utdannede legemiddelfirmaer til å rådgive dem om hvordan nye produkter kan hjelpe dem å bedre betjene de spesifikke behovene til deres pasienter; hva er forskjellene mellom nye legemidler og behandlinger de har brukt tidligere, og hvordan vil resultater bli forbedret av disse legemidlene, og mer. Et salgsteam som ønsker å nå disse kundene, må finne dem, og må vise en kunnskap ikke bare om produktet, men også om målpopulasjonen for et legemiddel, markedsvilkår, regulatoriske spørsmål, konkurrenters tilbud og mye mer.

Å samle inn denne informasjonen – for å ikke si å mestre den – er en vanskelig, tidskrevende og kjedelig prosess, spesielt for salgsteam i mindre legemiddelfirmaer, der ressurser sannsynligvis er begrenset. Men for salgsteam som utnytter avanserte datainnsamling- og analyse-teknologier – kanskje spesielt i små firmaer – er prosessen mye glattere og enklere. Spesifikt kan salgsteam bruke AI/ML-løsninger som analyserer store datamengder – ved å bruke store språkmodeller, eller LLMs – til å trekke ut innsikt om kunder, produkter, pasientreiser, regulatoriske spørsmål og alt de trenger for å koble til HCPs og lukke salg.

Automatisert LLM-basert analyse av datakilder ved hjelp av AI og maskinlæring-drevne algoritmer er ikke bare den mest effektive måten å trekke ut disse innsiktene; i en verden som blir mer komplisert og data-belastet hver dag, er det faktisk den eneste effektive muligheten som er tilgjengelig. Å gjøre dette manuelt ville utgjøre en lang, iterativ prosess som ville være utsatt for menneskelig feil. Og selv en vellykket iterasjon av denne dataen ville – på grunn av denne potensielle menneskelige feilen – sannsynligvis resultere i en skjør grunn som ikke ville være optimalisert for å fullt ut nyttiggjøre forretningspotensialet i dataene. I tillegg ville salgsteamene trenger analytiske applikasjoner for å parsere dataene og levere de faktiske innsiktene og kunnskapene de trenger – og å utvikle slike applikasjoner internt ville sannsynligvis være utenfor evnen til de fleste legemiddelfirmaer.

Den beste måten teamene kan møte disse utfordringene er å deployere en AI/ML-plattform som vil gi dem den veiledningen de trenger, når de trenger den. Slike plattformer kan enable teamene til å uavhengig gjøre alt de trenger for å tilegne seg disse innsiktene, inkludert å samle inn datakilder, å bruke de nødvendige LLMs, og å bruke applikasjonene som vil enable salgsteamene til å raskt og effektivt få de innsiktene de trenger. Fordelen med å deployere en slik plattform over andre løsninger – spesielt over å hyre en konsulentselskap for å utvikle disse innsiktene – er at å arbeide med en plattform gir teamene full og kontinuerlig kontroll over prosessen, og muliggjør dem til å justere dataene som nødvendig for å nå de innsiktene de trenger, Og med agile LLM-baserte AI-drevne plattformer, er prosessen med å tilegne seg salgsinnsikt like enkelt som å trykke på noen knapper,

Dette er spesielt relevant for salgsteam i små legemiddelfirmaer, som ofte spesialiserer seg i å tilby løsninger for spesifikke tilstander og sykdommer – og som ofte har begrensede ressurser, som, hvis de eksisterer i organisasjonen, sannsynligvis ville gå mot forskning, ikke data-vitenskap for kommersielle operasjoner.

Data er overalt i dag, samlet inn fra en rekke kilder, både innenfor og utenfor organisasjonen. Når dataene analyseres av algoritmer basert på LLMs som parser dataene gjennom naturlige språk-spørsmål, settes all informasjon fra en rik variasjon av kilder inn i kontekst. Denne konteksten gir salgsteamene de innsiktene de trenger om produkter, presentasjoner, kundebehov, bransjeinformasjon, data relevant for spesifikke HCPs og deres pasienters behov, sammen med mye mer.

LLMs er i hjertet av avansert tekst-analyse, som den som tilbys av ChatGPT og andre avanserte AI-baserte motorer. Langt fra å bare være et verktøy for å skrive essayer eller dikt, kan ChatGPT basert på generelle LLMs analysere data fra mange kilder og syntetisere innsikt som gir nye løsninger for å løse problemer. Ved å bruke LLMs som omfatter data om legemidler, medisinsk industri, pasientkohorter, samfunnsinformasjon, regulatoriske data og mye mer, vil salgsteamene kunne oppdage flere potensielle kunder, nye og bedre måter å nærme seg dem, presentere sine produkter, lukke salg, oppmuntre til gjentakende salg og mer.

Plattformer som utnytter denne teknologien gjør det mulig å grave ut data for disse innsiktene – og å anvende dem på spesifikke salgs-situasjoner ved hjelp av applikasjoner designet for dette formålet – og enable salgsteamene til å gå til bunns og engasjere seg med kundene og lukke avtaler. Slike plattformer støtter sanntids-automatisert opprettelse og lagring av en data-grunnlag uten å kreve at salgsteamene bruker kode, samt automatisert anvendelse av algoritmene som utnytter LLMs skapt av data-analysen.

Den automatiserte prosessen integrerer enhver mengde datakilder, rensker og beriker dem for å forbedre datakvaliteten, og så auto-genererer en omfattende database med 360-graders-tabeller for hver HCP i den relevante terapeutiske universet, inkludert faktiske, historiske, målte, beregnede og predikative funksjoner, samt modeller, dashboards og KPI-er, alle katalogisert med en selv-utforsknings-søkemotor for å matche brukernes forespørsler med spesifikke data-ressurser. Via slike plattformer, får teamene alt de trenger for å engasjere seg med kundene – og lukke salg.

I årevis har vi hørt om den “kommende AI-revolusjonen”, den hvor avansert generativ AI vil kraftig forbedre våre liv – hjelpe å gjøre en rekke av menneskelig aktivitet enklere og mer effektiv. Nå ser det ut til at vi er på randen av denne revolusjonen – og modellen presentert av ChatGPT og LLM-teknologi, der tekst og data kan analyseres for mer og bedre måter å gjøre ting på – inkludert å hjelpe legemiddelselskaper å nå riktige HCPs med bedre løsninger som vil hjelpe å gjøre deres pasienter sunnere. Slik teknologi kan gå langt mot å gi salgsteamene de verktøyene de trenger for å hjelpe HCPs å gjøre dette.