Модели LLM не только для приложений-чатов – они также могут повысить охват клиентов команд продаж фармацевтических компаний

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, поступающих на рынок, занятым врачам трудно уследить за новыми разработками, и они обращаются за советом к образованным представителям фармацевтических компаний, чтобы те посоветовали им, как новые продукты могут помочь им лучше обслуживать конкретные потребности своих пациентов; какие различия между новыми препаратами и методами лечения, которые они использовали ранее, и как результаты будут улучшены этими препаратами и многое другое. Команда продаж, которая хочет достичь этих клиентов, должна найти их и должна продемонстрировать знания не только о продукте, но и о целевой аудитории для препарата, рыночных условиях, нормативных вопросах, предложениях конкурентов и многом другом.

Сбор этой информации – не говоря уже о ее освоении – является трудным, длительным и утомительным процессом, особенно для команд продаж в небольших фармацевтических компаниях, где ресурсы, скорее всего, ограничены. Но для команд продаж, которые используют передовые технологии сбора и анализа данных – особенно в небольших компаниях – процесс намного проще и легче. Конкретно, команды продаж могут использовать решения на основе ИИ/МЛ, которые анализируют большие наборы данных – используя большие языковые модели, или LLM – 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 LLM источников данных с помощью алгоритмов, работающих на ИИ и МЛ, не только является наиболее эффективным способом извлечения этих сведений; в мире, который становится все более сложным и наполненным данными с каждым днем, это фактически единственный эффективный вариант. Ручной анализ данных был бы долгим, итеративным процессом, подверженным человеческим ошибкам. И даже успешная итерация этих данных – из-за потенциала человеческой ошибки – вероятно, приведет к хрупкой основе, которая не будет оптимизирована для полного использования бизнес-потенциала данных. Кроме того, команды продаж понадобятся аналитические приложения, чтобы разобрать данные и предоставить фактические сведения 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 развернуть платформу ИИ/МЛ, которая предоставит им необходимое руководство, когда им это нужно. Такие платформы могут позволить командам самостоятельно выполнять все, что им нужно, чтобы получить эти сведения, включая сбор источников данных, применение необходимых LLM и использование приложений, которые позволят командам продаж быстро и эффективно получить необходимые им сведения. Преимущество развертывания такой платформы над другими решениями – особенно над привлечением консалтинговой фирмы для разработки этих сведений – 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 сведениях, которые им нужны. И с помощью гибких платформ ИИ/МЛ на основе LLM процесс получения сведений о продажах так же прост, как нажатие нескольких кнопок.

Это особенно актуально для команд продаж в небольших фармацевтических компаниях, 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 науку о данных для коммерческих операций.

Сегодня существует множество данных, собранных из широкого спектра источников, как внутри, так и вне организации. Когда данные анализируются алгоритмами на основе LLM, которые разбирают данные через естественно-языковые запросы, вся информация из богатого разнообразия источников помещается в контекст. Этот контекст предоставляет командам продаж необходимые сведения о продуктах, презентациях, потребностях клиентов, информации отрасли, данных, актуальных для конкретных медицинских работников и потребностей их пациентов, а также многое другое.

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

Платформы, которые используют эту технологию, делают процесс добычи данных для этих сведений – и применение их к конкретным ситуациям продаж с помощью приложений, предназначенных для этой цели – позволяют командам продаж сосредоточиться на своей работе, взаимодействуя с клиентами и заключая сделки. Такие платформы поддерживают создание и хранение базы данных в режиме реального времени без необходимости использования командами продаж кода, а также автоматическое применение алгоритмов с использованием LLM, созданных путем анализа 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 соответствующем терапевтическом мире, включая фактические, исторические, измеренные, рассчитанные и прогнозируемые функции, а также модели, панели управления и КПИ, все каталогизированные с помощью поисковой системы самообследования, чтобы сопоставить запросы пользователей с конкретными данными. 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 существенно улучшит нашу жизнь – помогая сделать широкий спектр человеческой деятельности проще и более эффективной. Теперь кажется, что мы находимся на пороге этой революции – и модель, представленная ChatGPT и технологией LLM, где текст и данные могут быть проанализированы для лучших способов делать вещи – включая помощь фармацевтическим компаниям достичь нужных медицинских работников с лучшими решениями, которые помогут сделать их пациентов здоровее. Такая технология может многое сделать, чтобы предоставить командам продаж инструменты, которые им нужны, чтобы помочь медицинским работникам сделать это.