LLMs Não São Apenas para Aplicativos de Chat – Eles Podem Aumentar o Alcance dos Times de Vendas de Farmacêuticas ao Cliente, Também

Entre as vendas de alto nível, os produtos farmacêuticos estão entre os mais difíceis de vender, especialmente no mercado acelerado de hoje, onde novos e especializados medicamentos são aprovados a cada semana. Com essa abundância de novos medicamentos chegando ao mercado, os médicos ocupados têm dificuldade em acompanhar os novos desenvolvimentos e estão procurando a orientação de representantes de empresas farmacêuticas educados para aconselhá-los sobre como os novos produtos podem ajudá-los a atender melhor às necessidades específicas de seus pacientes; quais são as diferenças entre os novos medicamentos e os tratamentos que eles vêm usando, e como os resultados serão melhorados por esses medicamentos, e muito mais. Uma equipe de vendas que deseja alcançar esses clientes deve localizá-los e deve demonstrar um conhecimento não apenas do produto, mas também da população-alvo para um medicamento, condições de mercado, questões regulamentares, ofertas dos concorrentes e muito mais.

Coletar essas informações – para não falar em dominá-las – é um processo difícil, demorado e tedioso, especialmente para equipes de vendas em empresas farmacêuticas menores, onde os recursos provavelmente são limitados. Mas para equipes de vendas que utilizam tecnologias avançadas de coleta e análise de dados – talvez especialmente em empresas menores – o processo é muito mais suave e fácil. Especificamente, as equipes de vendas podem usar soluções de IA/ML que analisam grandes conjuntos de dados – usando modelos de linguagem grandes, ou LLMs – para extrair insights sobre clientes, produtos, jornadas de pacientes, questões regulamentares e qualquer outra coisa que eles precisem para se conectar com profissionais de saúde, e fechar vendas.

A análise automatizada baseada em LLM de fontes de dados usando algoritmos alimentados por IA e aprendizado de máquina não é apenas a forma mais eficaz de extrair esses insights; em um mundo que se torna cada vez mais complicado e carregado de dados a cada dia, é realmente a única opção eficiente disponível. Fazer isso manualmente constituiria um longo processo iterativo que estaria propenso a erros humanos. E mesmo uma iteração bem-sucedida desses dados – devido a esse potencial de erro humano – provavelmente resultaria em uma base frágil que não estaria otimizada para utilizar totalmente o potencial de negócios dos dados. Além disso, as equipes de vendas precisariam de aplicativos analíticos para analisar os dados e entregar os insights e conhecimentos reais que elas precisam – e desenvolver tais aplicativos internamente provavelmente estaria além das capacidades da maioria das organizações farmacêuticas.

A melhor maneira pelas quais as equipes podem enfrentar esses desafios é implantar uma plataforma de IA/ML que forneça a elas a orientação de que precisam, quando precisam. Tais plataformas podem permitir que as equipes façam independentemente tudo o que elas precisam para adquirir esses insights, incluindo a coleta de fontes de dados, a aplicação dos LLMs necessários e a utilização dos aplicativos que permitirão que as equipes de vendas obtenham rapidamente e de forma eficiente os insights de que precisam. A vantagem de implantar tal plataforma sobre outras soluções – especialmente sobre contratar uma empresa de consultoria para desenvolver esses insights – é que trabalhar com uma plataforma dá às equipes controle total e contínuo sobre o processo, permitindo que elas ajustem os dados conforme necessário para se concentrar nos insights de que precisam, E com plataformas ágeis baseadas em LLM e alimentadas por IA, o processo de aquisição de insights de vendas é tão simples quanto pressionar alguns botões,

Isso é especialmente relevante para equipes de vendas em empresas farmacêuticas menores, que frequentemente se especializam em fornecer soluções para condições e doenças específicas – e que frequentemente têm recursos limitados, que, se existirem na organização, provavelmente iriam para a pesquisa, e não para a ciência de dados para operações comerciais.

Os dados abundam hoje, coletados de uma ampla variedade de fontes, tanto dentro quanto fora da organização. Quando os dados são analisados por algoritmos baseados em LLMs que analisam os dados por meio de consultas de linguagem natural, todas as informações de uma rica variedade de fontes são colocadas em contexto. Esse contexto fornece às equipes de vendas os insights de que elas precisam sobre produtos, apresentações, necessidades dos clientes, informações da indústria, dados relevantes para necessidades específicas de HCPs e seus pacientes, juntamente com muito mais.

LLMs estão no coração da análise de texto avançada, como a fornecida pelo ChatGPT e outros motores avançados baseados em IA. Longe de ser apenas uma ferramenta para escrever ensaios ou poemas, o ChatGPT baseado em LLMs gerais pode analisar dados de muitas fontes e sintetizar insights que fornecem novos caminhos para resolver problemas. Usando LLMs que abrangem dados sobre produtos farmacêuticos, a indústria médica, coortes de pacientes, informações comunitárias, dados regulamentares e muito mais, as equipes de vendas serão capazes de descobrir mais clientes potenciais, novas e melhores maneiras de se aproximar deles, apresentar seus produtos, fechar vendas, encorajar vendas repetidas e mais.

Plataformas que utilizam essa tecnologia permitem que as equipes de vendas minem os dados para esses insights – e os apliquem a situações de vendas específicas usando aplicativos projetados para esse propósito – permitem que as equipes de vendas se concentrem nos negócios, engajando-se com os clientes e fechando acordos. Tais plataformas suportam a criação e armazenamento automatizados em tempo real de uma base de dados sem exigir que as equipes de vendas usem código, bem como a aplicação automatizada dos algoritmos que utilizam os LLMs criados pela análise de dados.

O processo automatizado integra qualquer número de fontes de dados, limpa e enriquece-os para melhorar a qualidade dos dados e, em seguida, gera automaticamente um banco de dados elaborado com tabelas de 360 graus para cada HCP no universo terapêutico relevante, incluindo recursos fatuais, históricos, medidos, calculados e preditivos, bem como modelos, painéis e KPIs, todos catalogados com um mecanismo de busca de autoexploração para corresponder às solicitações dos usuários com ativos de dados específicos. Por meio de tais plataformas, as equipes obtêm tudo o que elas precisam para se engajar com os clientes – e fechar vendas.

Por anos, temos ouvido falar sobre a “revolução de IA que está por vir”, aquela em que a IA gerativa avançada vai melhorar muito nossas vidas – ajudando a tornar uma ampla gama de atividades humanas mais fáceis e eficientes. Agora parece que estamos à beira dessa revolução – e o modelo apresentado pelo ChatGPT e pela tecnologia LLM, onde o texto e os dados podem ser analisados para mais e melhores maneiras de fazer as coisas – incluindo ajudar as empresas farmacêuticas a alcançar os HCPs certos com soluções melhores que ajudarão a tornar seus pacientes mais saudáveis. Tal tecnologia pode ir longe para fornecer às equipes de vendas as ferramentas de que elas precisam para ajudar os HCPs a fazer isso acontecer.