Modelele LLM nu sunt doar pentru aplicațiile de chat – pot îmbunătăți și accesul la clienți al echipelor de vânzări din domeniul farmaceutic

Printre vânzările de nivel înalt, produsele farmaceutice se numără printre cele mai greu de vândut, mai ales în piața actuală rapidă, unde sunt aprobate noi medicamente specializate în fiecare săptămână. Cu această mulțime de noi medicamente care apar pe piață, medicii ocupați au dificultăți în a ține pasul cu noile dezvoltări și se orientează spre îndrumarea reprezentanților educați ai firmelor farmaceutice pentru a-i consilia cum noile produse pot ajuta la servirea mai bună a nevoilor specifice ale pacienților lor; care sunt diferențele dintre noile medicamente și tratamentele pe care le-au folosit, și cum rezultatele vor fi îmbunătățite de aceste medicamente și multe altele. O echipă de vânzări care dorește să ajungă la acești clienți trebuie să îi localizeze și să afișeze o cunoaștere nu numai a produsului, ci și a populației țintă pentru un medicament, a condițiilor de piață, a problemelor legale, a ofertelor concurenților și multe altele.

Strângerea acestor informații – și mai ales stăpânirea lor – este un proces dificil, consumator de timp și plictisitor, mai ales pentru echipele de vânzări din cadrul firmelor farmaceutice mici, unde resursele sunt probabil limitate. Dar pentru echipele de vânzări care utilizează tehnologii avansate de colectare și analiză a datelor – poate mai ales la firmele mici – procesul este mult mai lin și mai ușor. În mod specific, echipele de vânzări pot utiliza soluții AI/ML care analizează seturi de date mari – utilizând modele de limbaj mari, sau LLM – pentru a extrage informații despre clienți, produse, călătorii pacienților, probleme legale și orice altceva de care au nevoie pentru a se conecta cu profesioniștii din domeniul sănătății și a închide vânzări.

Analiza automată LLM bazată pe surse de date utilizând algoritmi AI și machine learning nu este doar cel mai eficient mod de a extrage aceste informații; într-o lume care devine tot mai complicată și încărcată cu date în fiecare zi, este de fapt singura opțiune eficientă disponibilă. Realizarea acestui proces manual ar constitui un proces lung și iterativ care ar fi predispus la erori umane. Și chiar o iterație reușită a acestor date ar – din cauza acestei posibilități de eroare umană – probabil rezulta într-o fundație fragilă care nu ar fi optimizată pentru a valorifica pe deplin potențialul de afaceri al datelor. În plus, echipele de vânzări ar avea nevoie de aplicații analitice pentru a parsa datele și a furniza informațiile și cunoștințele de care au nevoie – și dezvoltarea unor astfel de aplicații în interiorul firmei ar fi probabil dincolo de capacitățile majorității organizațiilor farmaceutice.

Cea mai bună modalitate prin care echipele pot face față acestor provocări este să implementeze o platformă AI/ML care să le furnizeze îndrumarea de care au nevoie, pe măsură ce o necesită. Astfel de platforme pot permite echipelor să facă în mod independent tot ceea ce au nevoie pentru a obține aceste informații, inclusiv colectarea surselor de date, aplicarea modelelor LLM corespunzătoare și utilizarea aplicațiilor care să le permită echipelor de vânzări să obțină rapid și eficient informațiile de care au nevoie. Avantajul implementării unei astfel de platforme față de alte soluții – mai ales față de angajarea unei firme de consultanță pentru a dezvolta aceste informații – este că lucrul cu o platformă oferă echipelor control deplin și continuu asupra procesului, permițându-le să ajusteze datele după cum este necesar pentru a se concentra pe informațiile de care au nevoie. Și cu platformele agile LLM bazate pe AI, procesul de obținere a insight-urilor de vânzări este la fel de simplu ca apăsarea unor butoane,

Acest lucru este deosebit de relevant pentru echipele de vânzări din cadrul firmelor farmaceutice mici, care adesea se specializează în furnizarea de soluții pentru condiții și boli specifice – și care adesea au resurse limitate, care, dacă există în cadrul organizației, ar fi probabil direcționate către cercetare, nu către știința datelor pentru operațiunile comerciale.

Datele abundă astăzi, colectate dintr-o varietate largă de surse, atât din interiorul, cât și din afara organizației. Când datele sunt analizate de algoritmi bazate pe LLM care parcurg datele prin interogări în limbaj natural, toate informațiile dintr-o varietate bogată de surse sunt puse în context. Acest context oferă echipelor de vânzări informațiile de care au nevoie despre produse, prezentări, nevoile clienților, informații despre industrie, date relevante pentru anumiți profesioniști din domeniul sănătății și nevoile pacienților lor, împreună cu multe altele.

Modelele LLM se află în centrul analizei avansate a textului, cum ar fi cea oferită de ChatGPT și alte motoare avansate bazate pe AI. Mult mai mult decât un instrument pentru a scrie eseuri sau poezii, ChatGPT bazat pe LLM generale poate analiza date din multiple surse și sintetiza informații care oferă noi căi de a rezolva probleme. Utilizând LLM care cuprind date despre produse farmaceutice, industria medicală, cohorte de pacienți, informații despre comunitate, date legale și multe altele, echipele de vânzări vor putea descoperi mai mulți clienți potențiali, noi și mai bune modalități de a se apropia de ei, de a prezenta produsele, de a închide vânzări, de a încuraja vânzările repetitive și multe altele.

Platformele care utilizează această tehnologie permit mineritul datelor pentru aceste informații – și aplicarea lor în situații specifice de vânzări utilizând aplicații proiectate în acest scop – permit echipelor de vânzări să se concentreze pe afaceri, să interacționeze cu clienții și să închidă vânzări. Astfel de platforme susțin crearea și stocarea automată a unei fundații de date în timp real, fără a necesita ca echipele de vânzări să utilizeze cod, precum și aplicarea automată a algoritmilor care utilizează LLM create de analiza datelor.

Procesul automat integrează orice număr de surse de date, le curăță și le îmbunătățește pentru a îmbunătăți calitatea datelor și apoi generează automat o bază de date elaborată cu tabele 360 de grade pentru fiecare profesionist din domeniul sănătății din universul terapeutic relevant, incluzând caracteristici factuale, istorice, măsurate, calculate și predictive, precum și modele, tablouri de bord și indicatori de performanță, toate catalogate cu un motor de căutare de auto-explorare pentru a coresponda cererilor utilizatorilor cu active de date specifice. Prin astfel de platforme, echipele primesc tot ceea ce au nevoie pentru a interacționa cu clienții – și a închide vânzări.

De ani de zile am auzit despre “revoluția AI care urmează”, aceea în care AI-ul generativ avansat va îmbunătăți considerabil viețile noastre – ajutând la facilitarea unei game largi de activități umane și la creșterea eficienței. Acum pare că suntem pe punctul de a atinge acea revoluție – și modelul prezentat de ChatGPT și tehnologia LLM, în care textul și datele pot fi analizate pentru a găsi modalități mai bune și mai eficiente de a face lucrurile – inclusiv ajutarea companiilor farmaceutice să ajungă la profesioniștii din domeniul sănătății potriviți cu soluții mai bune care vor ajuta la îmbunătățirea sănătății pacienților. O astfel de tehnologie poate merge mult în direcția oferirii echipelor de vânzări a instrumentelor de care au nevoie pentru a ajuta profesioniștii din domeniul sănătății să facă acest lucru.