LLM-er 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 busy leger vanskelig for å holde pace med nye utviklinger, og ser mot veiledning fra utdannede legemiddelrepresentanter for 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, og hvordan vil resultater bli forbedret med disse legemidlene, og mer. Et salgsteam som ønsker å nå disse kundene, må lokalisere 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.

Samling av denne informasjonen – eller enda mer 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 hjelp av store språkmodeller, eller LLM-er – for å trekke ut innsikt om kunder, produkter, pasientreiser, regulatoriske spørsmål og alt annet de trenger for å knytte kontakt med HCP-er og lukke salg.

Automatisert LLM-basert analyse av datakilder ved hjelp av AI- og maskinlæring-baserte algoritmer er ikke bare den mest effektive måten å trekke ut disse innsiktene på; i en verden som blir mer komplisert og data-belastet hver dag, er det faktisk den eneste effektive løsningen 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 potensialet for menneskelig feil – sannsynligvis resultere i en skjør grunnlag som ikke ville være optimalt til å utnytte forretningspotensialet i dataene. I tillegg ville salgsteamene trenge 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 legemiddelorganisasjoner.

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 aktivere teamene til å uavhengig gjøre alt de trenger for å tilegne seg disse innsiktene, inkludert å samle inn datakilder, å bruke de nødvendige LLM-ene og å bruke applikasjonene som vil aktivere 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 arbeid med en plattform gir teamene full og kontinuerlig kontroll over prosessen, og muliggjør at de kan justere dataene etter behov for å fokusere på 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 bestemte 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 LLM-er 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 bestemte HCP-er og pasientenes behov, sammen med mye mer.

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

Plattformer som utnytter denne teknologien gjør det mulig å utvinne innsiktene fra dataene – og å bruke dem i bestemte salgs-situasjoner ved hjelp av applikasjoner designet for dette formålet – og muliggjør at salgsteamene kan gå til sak, engasjere seg med kunder og lukke avtaler. Slike plattformer støtter sanntids-automatisert opprettelse og lagring av en data-grunnlag uten å kreve at salgsteamene må bruke kode, samt automatisert anvendelse av algoritmene som utnytter LLM-ene som er skapt av data-analysen.

Den automatiske prosessen integrerer en hvilken som helst mengde datakilder, renser 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 predikerte funksjoner, samt modeller, dashboards og KPI-er, alle katalogisert med en selv-utforskende søke-motor for å matche brukernes forespørsler med bestemte data-ressurser. Via slike plattformer, får teamene alt de trenger for å engasjere seg med kunder – og lukke salg.

I årevis har vi hørt om den “kommande AI-revolusjonen”, den hvor avansert generativ AI vil forbedre våre liv – og gjøre en rekke 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 bedre og mer effektive måter å gjøre ting på – inkludert å hjelpe legemiddel-selskaper å nå de riktige HCP-er med bedre løsninger som vil hjelpe å gjøre pasientene sunnere. Slike teknologier kan gå langt i å gi salgsteamene de verktøyene de trenger for å hjelpe HCP-er å gjøre det skje.