LLM nie są tylko dla aplikacji czatowych – mogą również zwiększyć zasięg klientów zespołów sprzedaży w firmach farmaceutycznych

Wśród wysokopoziomowych sprzedaży, produkty farmaceutyczne są jednymi z najtrudniejszych do sprzedaży, szczególnie na dzisiejszym dynamicznym rynku, gdzie co tydzień pojawiają się nowe i specjalistyczne leki. Z tego powodu lekarze mają trudności z nadążaniem za nowymi rozwojami i szukają porady u wykształconych przedstawicieli firm farmaceutycznych, aby dowiedzieć się, jak nowe produkty mogą pomóc im lepiej obsługiwać specyficzne potrzeby ich pacjentów; jakie są różnice między nowymi lekami a tymi, które używali wcześniej, i jak wyniki będą poprawione przez te leki, i więcej. Zespół sprzedaży, który chce dotrzeć do tych klientów, musi ich znaleźć i musi wykazać się wiedzą nie tylko o produkcie, ale także o docelowej grupie dla leku, warunkach rynkowych, kwestiach regulacyjnych, ofertach konkurencji i wielu innych.

Zebranie tej informacji – nie mówiąc już o jej opanowaniu – jest trudnym, czasochłonnym i nudnym procesem, szczególnie dla zespołów sprzedaży w mniejszych firmach farmaceutycznych, gdzie zasoby są prawdopodobnie ograniczone. Ale dla zespołów sprzedaży, które wykorzystują zaawansowane technologie zbierania i analizy danych – perhaps szczególnie w mniejszych firmach – proces jest znacznie łatwiejszy. Konkretnie, zespoły sprzedaży mogą wykorzystywać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i maszynowym uczeniu, które analizują duże zestawy danych – wykorzystując duże modele językowe, lub LLM – aby wyodrębnić informacje o klientach, produktach, ścieżkach pacjentów, kwestiach regulacyjnych i wszystkim innym, co potrzebne jest do nawiązania kontaktu z HCP i zamknięcia sprzedaży.

Automatyczna analiza danych źródłowych przy użyciu algorytmów opartych na LLM jest nie tylko najskuteczniejszym sposobem wyodrębniania tych informacji; w świecie, który staje się coraz bardziej skomplikowany i obciążony danymi na co dzień, jest to naprawdę jedyna efektywna opcja. Wykonanie tego ręcznie stanowiłoby długi, iteracyjny proces, który byłby podatny na błędy ludzkie. I nawet udana iteracja tych danych – z powodu potencjalnych błędów ludzkich – prawdopodobnie doprowadziłaby do kruchych podstaw, które nie byłyby zoptymalizowane pod kątem pełnego wykorzystania potencjału biznesowego danych. Ponadto, zespoły sprzedaży potrzebowałyby aplikacji analitycznych, aby przetworzyć dane i dostarczyć rzeczywiste informacje i wiedzę, której potrzebują – i rozwijanie takich aplikacji wewnętrznie prawdopodobnie przekraczałoby możliwości większości organizacji farmaceutycznych.

Najlepszym sposobem, aby zespoły mogły sprostać tym wyzwaniom, jest wdrożenie platformy opartej na sztucznej inteligencji i maszynowym uczeniu, która zapewni im niezbędną wiedzę, gdy jej potrzebują. Takie platformy mogą umożliwić zespołom niezależne wykonanie wszystkiego, co potrzebne jest do uzyskania tych informacji, w tym zebranie źródeł danych, zastosowanie odpowiednich LLM i wykorzystanie aplikacji, które umożliwią zespołom sprzedaży szybkie i efektywne uzyskanie informacji, których potrzebują. Zaletą wdrożenia takiej platformy w porównaniu z innymi rozwiązaniami – szczególnie w porównaniu z zatrudnieniem firmy konsultingowej do opracowania tych informacji – jest to, że praca z platformą daje zespołom pełną i ciągłą kontrolę nad procesem, umożliwiając im dostosowanie danych według potrzeb, aby skupić się na informacjach, których potrzebują, A z pomocą elastycznych platform opartych na LLM i sztucznej inteligencji, proces uzyskiwania informacji sprzedażowych jest tak prosty, jak naciśnięcie kilku przycisków,

Jest to szczególnie istotne dla zespołów sprzedaży w mniejszych firmach farmaceutycznych, które często specjalizują się w dostarczaniu rozwiązań dla konkretnych chorób i schorzeń – i które często mają ograniczone zasoby, które, jeśli istnieją w organizacji, prawdopodobnie zostaną skierowane na badania, a nie na naukę danych dla operacji handlowych.

Dane są obecnie powszechne, zebrane z różnych źródeł, zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz organizacji. Gdy dane są analizowane przez algorytmy oparte na LLM, które parsują dane za pomocą zapytań języka naturalnego, cała informacja z bogatych źródeł jest umieszczana w kontekście. Ten kontekst zapewnia zespołom sprzedaży informacje, których potrzebują o produktach, prezentacjach, potrzebach klientów, informacjach branżowych, danych dotyczących konkretnych HCP i potrzeb ich pacjentów, a także wiele innych.

LLM są sercem zaawansowanej analizy tekstu, takiej jak ta dostarczana przez ChatGPT i inne zaawansowane silniki oparte na sztucznej inteligencji. Daleko od jednego tylko narzędzia do pisania esejów lub wierszy, ChatGPT oparty na ogólnych LLM może analizować dane z wielu źródeł i syntetyzować informacje, które dostarczają nowe ścieżki do rozwiązywania problemów. Wykorzystując LLM, które obejmują dane o produktach farmaceutycznych, branży medycznej, kohortach pacjentów, informacjach społeczności, danych regulacyjnych i wielu innych, zespoły sprzedaży będą mogły odkryć więcej potencjalnych klientów, nowe i lepsze sposoby podejścia do nich, prezentowania swoich produktów, zamykania sprzedaży, zachęcania do powtarzających się sprzedaży i wiele innych.

Platformy, które wykorzystują tę technologię, umożliwiają zespołom sprzedaży wydobycie tych informacji – i stosowanie ich w konkretnych sytuacjach sprzedażowych za pomocą aplikacji zaprojektowanych do tego celu – umożliwiają zespołom sprzedaży zajęcie się biznesem, angażując się z klientami i zamykając transakcje. Takie platformy obsługują tworzenie i przechowywanie podstawy danych w czasie rzeczywistym bez konieczności użycia kodu przez zespoły sprzedaży, a także automatyczne stosowanie algorytmów wykorzystujących LLM utworzonych przez analizę danych.

Automatyczny proces integruje dowolną liczbę źródeł danych, oczyszcza i wzbogaca je, aby poprawić jakość danych, a następnie automatycznie tworzy rozbudowaną bazę danych z tabelami 360 stopni dla każdego HCP w odpowiednim uniwersum terapeutycznym, w tym faktyczne, historyczne, pomierzone, obliczone i przewidywane funkcje, a także modele, pulpity i KPI, wszystkie skatalogowane z samodzielnym silnikiem wyszukiwania, aby dopasować żądania użytkowników do konkretnych aktywów danych. Za pomocą takich platform zespoły otrzymują wszystko, co potrzebne, aby zaangażować się z klientami – i zamknąć sprzedaż.

Przez lata słyszeliśmy o „nadirającej rewolucji sztucznej inteligencji”, tej, w której zaawansowana generatywna sztuczna inteligencja znacznie poprawi nasze życie – ułatwiając szeroki zakres ludzkiej aktywności i czyniąc ją bardziej efektywną. Teraz wydaje się, że jesteśmy na progu tej rewolucji – i model przedstawiony przez ChatGPT i technologię LLM, w którym tekst i dane mogą być analizowane w celu znalezienia lepszych sposobów robienia rzeczy – w tym pomocy firmom farmaceutycznym w dotarciu do odpowiednich HCP z lepszymi rozwiązaniami, które pomogą uczynić ich pacjentów zdrowszymi. Taka technologia może znacznie przyczynić się do zapewnienia zespołom sprzedaży narzędzi, których potrzebują, aby pomóc HCP w tym.