Модели крупномасштабного языка не только для чат-приложений – они также могут повысить охват клиентов фармацевтических продажных команд

Среди высокоуровневых продаж фармацевтические препараты занимают одно из первых мест среди самых трудных продуктов для продажи, особенно на сегодняшнем быстроменяющемся рынке, где каждую неделю появляются новые и специализированные лекарства. С таким изобилием новых препаратов, занятые врачи с трудом справляются с новыми разработками и обращаются за советом к образованным представителям фармацевтических компаний, чтобы те могли посоветовать им, как новые продукты могут помочь им лучше обслуживать конкретные потребности их пациентов; какие различия между новыми препаратами и методами лечения, которые они использовали ранее, и как результаты будут улучшены этими препаратами и т. д. Продажная команда, которая хочет достичь этих клиентов, должна найти их и продемонстрировать знания не только продукта, но и целевой аудитории для препарата, рыночных условий, нормативных вопросов, предложений конкурентов и многое другое.

Сбор этой информации – не говоря уже о ее освоении – является трудным, длительным и утомительным процессом, особенно для продажных команд небольших фармацевтических компаний, где ресурсы, скорее всего, ограничены. Но для продажных команд, которые используют передовые технологии сбора и анализа данных – особенно в небольших компаниях – процесс намного проще и легче. Конкретно, продажные команды могут использовать решения на основе ИИ/МЛ, которые анализируют большие наборы данных – используя модели крупномасштабного языка, или МКЯ – чтобы извлечь информацию о клиентах, продуктах, пути пациентов, нормативных вопросах и всем, что им нужно, чтобы связаться с медицинскими работниками и заключить продажи.

Автоматизированный анализ данных с помощью МКЯ и алгоритмов, основанных на машинном обучении, не только является наиболее эффективным способом извлечения этих данных; в мире, который становится все более сложным и наполненным данными с каждым днем, это на самом деле единственный эффективный вариант. Делать это вручную было бы долгим, итеративным процессом, подверженным человеческим ошибкам. И даже успешная итерация этих данных – из-за потенциала человеческих ошибок – скорее всего, приведет к хрупкой основе, которая не будет оптимизирована для полного использования бизнес-потенциала данных. Кроме того, продажным командам понадобятся аналитические приложения, чтобы проанализировать данные и предоставить фактические данные и знания, которые им нужны – и разработка таких приложений внутри компании, скорее всего, будет выходить за пределы возможностей большинства фармацевтических организаций.

Лучший способ, которым команды могут решить эти проблемы, – это развертывание платформы ИИ/МЛ, которая предоставит им необходимое руководство, когда им это нужно. Такие платформы могут позволить командам самостоятельно делать все, что им нужно, чтобы получить эти данные, включая сбор источников данных, применение необходимых МКЯ и использование приложений, которые позволят продажным командам быстро и эффективно получить необходимые данные. Преимущество развертывания такой платформы над другими решениями – особенно над привлечением консалтинговой фирмы для разработки этих данных – заключается в том, что работа с платформой дает командам полный и постоянный контроль над процессом, позволяя им корректировать данные по мере необходимости, чтобы сосредоточиться на необходимых данных, А с помощью гибких платформ на основе МКЯ и ИИ процесс получения данных о продажах так же прост, как нажатие нескольких кнопок,

Это особенно актуально для продажных команд небольших фармацевтических компаний, которые часто специализируются на предоставлении решений для конкретных состояний и заболеваний – и которые часто имеют ограниченные ресурсы, которые, если они существуют в организации, скорее всего, будут направлены на исследования, а не на научные данные для коммерческих операций.

Данные повсюду сегодня, собираемые из широкого разнообразия источников, как внутри, так и вне организации. Когда данные анализируются алгоритмами, основанными на МКЯ, которые обрабатывают данные через естественно-языковые запросы, вся информация из богатого разнообразия источников помещается в контекст. Этот контекст предоставляет продажным командам информацию, необходимую для продуктов, презентаций, потребностей клиентов, отраслевой информации, данных, связанных с конкретными медицинскими работниками и потребностями их пациентов, и многое другое.

МКЯ находятся в основе передового текстового анализа, такого как тот, который предоставляется ChatGPT и другими передовыми ИИ-инженерами. Далеко не только инструмент для написания эссе или стихов, ChatGPT, основанный на общих МКЯ, может анализировать данные из многих источников и синтезировать данные, которые предоставляют новые пути решения проблем. Используя МКЯ, которые охватывают данные о фармацевтике, медицинской промышленности, когортах пациентов, общественной информации, нормативных данных и многое другое, продажные команды смогут открыть больше потенциальных клиентов, новые и лучшие способы обращения к ним, представления своих продуктов, заключения продаж, поощрения повторных продаж и многое другое.

Платформы, которые используют эту технологию, позволяют продажным командам добывать эти данные – и применять их к конкретным продажным ситуациям с помощью приложений, предназначенных для этой цели – позволяют продажным командам приступить к работе, взаимодействуя с клиентами и заключая сделки. Такие платформы поддерживают создание и хранение основы данных в режиме реального времени без необходимости для продажных команд использовать код, а также автоматическое применение алгоритмов, использующих МКЯ, созданных анализом данных.

Автоматизированный процесс интегрирует любое количество источников данных, очищает и обогащает их, чтобы улучшить качество данных, а затем автоматически генерирует сложную базу данных с таблицами 360 градусов для каждого медицинского работника в соответствующей терапевтической вселенной, включая фактические, исторические, измеренные, рассчитанные и прогнозируемые функции, а также модели, панели и показатели производительности, все каталогизированные с помощью поисковой системы самообследования, чтобы сопоставить запросы пользователей с конкретными активами данных. Благодаря таким платформам команды получают все, что им нужно, чтобы взаимодействовать с клиентами – и заключать продажи.

На протяжении многих лет мы слышали о «грядущей революции ИИ», той, где передовая генеративная ИИ значительно улучшит нашу жизнь – помогая сделать широкий спектр человеческой деятельности проще и более эффективным. Теперь кажется, что мы находимся на пороге этой революции – и модель, представленная ChatGPT и технологией МКЯ, где текст и данные могут быть проанализированы для лучших способов делать вещи – включая помощь фармацевтическим компаниям в достижении правильных медицинских работников с лучшими решениями, которые помогут сделать их пациентов здоровее. Такая технология может многое сделать, чтобы предоставить продажным командам инструменты, необходимые им, чтобы помочь медицинским работникам сделать это.