LLM:er är inte bara för chattapplikationer – de kan också förbättra läkemedelsföretags försäljningsteam och kundkontakt

Bland högnivåförsäljning är läkemedel bland de svåraste produkterna att sälja, särskilt i dagens snabbt föränderliga marknad, där nya och specialiserade läkemedel godkänns varje vecka. Med denna mängd nya läkemedel på marknaden har överbelastade läkare svårt att hålla jämna steg med de senaste utvecklingarna, och vänder sig till utbildade representanter från läkemedelsföretag för att få råd om hur nya produkter kan hjälpa dem att bättre tillgodose sina patienters specifika behov; vad är skillnaderna mellan nya läkemedel och de behandlingar de har använt tidigare, och hur kommer resultaten att förbättras med dessa läkemedel, och mer. Ett försäljningsteam som vill nå dessa kunder måste lokalisera dem och måste visa kunskap inte bara om produkten, utan också om målpopulationen för ett läkemedel, marknadsförhållanden, regulatoriska frågor, konkurrenters erbjudanden och mycket mer.

Att samla in denna information – för att inte tala om att bemästra den – är en svår, tidskrävande och tråkig process, särskilt för försäljningsteam på mindre läkemedelsföretag, där resurserna sannolikt är begränsade. Men för försäljningsteam som använder avancerad datainsamling och analys-teknologi – kanske särskilt på mindre företag – är processen mycket smidigare och enklare. Specifikt kan försäljningsteam använda AI/ML-lösningar som analyserar stora datamängder – med hjälp av stora språkmodeller, eller LLM:er – för att extrahera insikter om kunder, produkter, patientresor, regulatoriska frågor och allt annat de behöver för att koppla samman med HCP:er och stänga affärer.

Automatiserad LLM-baserad analys av datakällor med AI- och maskinlärningsdrivna algoritmer är inte bara det mest effektiva sättet att extrahera dessa insikter; i en värld som blir alltmer komplicerad och data-tung på daglig basis är det faktiskt det enda effektiva alternativet som finns tillgängligt. Att göra detta manuellt skulle utgöra en lång, iterativ process som skulle vara benägen för mänskliga fel. Och även en lyckad iteration av dessa data skulle – på grund av den potentiella mänskliga felet – sannolikt resultera i en skör grund som inte skulle vara optimerad för att fullt ut utnyttja affärspotentialen i data. Dessutom skulle försäljningsteam behöva analytiska applikationer för att tolka data och leverera de faktiska insikter och kunskaper de behöver – och att utveckla sådana applikationer internt skulle sannolikt ligga utanför de flesta läkemedelsorganisationers förmåga.

Det bästa sättet team kan möta dessa utmaningar är att distribuera en AI/ML-plattform som kommer att ge dem den vägledning de behöver, när de behöver den. Sådana plattformar kan möjliggöra för team att oberoende göra allt de behöver för att skaffa dessa insikter, inklusive att samla datakällor, tillämpa de relevanta LLM:erna och använda de applikationer som kommer att möjliggöra för försäljningsteam att snabbt och effektivt få de insikter de behöver. Fördelen med att distribuera en sådan plattform jämfört med andra lösningar – särskilt jämfört med att anställa ett konsultföretag för att utveckla dessa insikter – är att att arbeta med en plattform ger team full och kontinuerlig kontroll över processen, vilket möjliggör för dem att justera data efter behov för att fokusera på de insikter de behöver, och med agila LLM-baserade AI-drivna plattformar är processen att skaffa försäljningsinsikter så enkel som att trycka på några knappar,

Detta är särskilt relevant för försäljningsteam på mindre läkemedelsföretag, som ofta specialiserar sig på att tillhandahålla lösningar för specifika tillstånd och sjukdomar – och som ofta har begränsade resurser, som, om de finns i organisationen, sannolikt skulle gå till forskning, inte data-vetenskap för kommersiella operationer.

Data finns i överflöd idag, insamlad från en mängd olika källor, både inom och utanför organisationen. När data analyseras av algoritmer baserade på LLM:er som tolkar data genom naturliga språkfrågor, sätts all information från en rik variation av källor i sammanhang. Detta sammanhang ger försäljningsteam de insikter de behöver om produkter, presentationer, kundbehov, branschinformation, data relevant för specifika HCP:er och deras patienters behov, tillsammans med mycket mer.

LLM:er ligger i hjärtat av avancerad textanalys, såsom den som tillhandahålls av ChatGPT och andra avancerade AI-baserade motorer. Långt ifrån bara ett verktyg för att skriva essäer eller dikter, ChatGPT baserat på allmänna LLM:er kan analysera data från många källor och syntetisera insikter som ger nya vägar för att lösa problem. Genom att använda LLM:er som omfattar data om läkemedel, den medicinska industrin, patientkohorter, samhällsinformation, regulatoriska data och mycket mer, kommer försäljningsteam att kunna upptäcka fler potentiella kunder, nya och bättre sätt att närma sig dem, presentera sina produkter, stänga affärer, uppmuntra återkommande försäljning och mer.

Plattformar som använder denna teknik möjliggör gruvdrift av data för dessa insikter – och tillämpning av dem på specifika försäljningssituationer med hjälp av applikationer som är utformade för det ändamålet – och möjliggör för försäljningsteam att komma igång, engagera sig med kunder och stänga affärer. Sådana plattformar stöder realtidsautomatiserad skapande och lagring av en datagrund utan att kräva att försäljningsteam använder kod, samt automatiserad tillämpning av algoritmerna med hjälp av LLM:er som skapats av dataanalys.

Den automatiserade processen integrerar vilken datamängd som helst, rensar och berikar dem för att förbättra datakvaliteten, och sedan auto-genererar en omfattande databas med 360-graders tabeller för varje HCP i den relevanta terapeutiska universumet, inklusive faktiska, historiska, uppmätta, beräknade och prediktiva funktioner, samt modeller, instrumentpaneler och nyckeltal, alla katalogiserade med en självutforskande sökmotor för att matcha användarnas förfrågningar med specifika data-tillgångar. Via sådana plattformar får team allt de behöver för att engagera sig med kunder – och stänga affärer.

Under många år har vi hört talas om den “kommande AI-revolutionen”, den där avancerad generativ AI kommer att förbättra våra liv – och göra en mängd olika mänsklig aktivitet enklare och mer effektiv. Nu verkar det som att vi är på gränsen till den revolutionen – och modellen som presenteras av ChatGPT och LLM-teknik, där text och data kan analyseras för bättre och mer effektiva sätt att göra saker på – inklusive att hjälpa läkemedelsföretag nå rätt HCP:er med bättre lösningar som kommer att hjälpa deras patienter att bli friskare. Sådan teknik kan gå långt för att ge försäljningsteam de verktyg de behöver för att hjälpa HCP:er att göra det hända.