LLM не тільки для чат-ботів – вони можуть збільшити охоплення клієнтів фармацевтичних продажів

Серед високорівневих продажів фармацевтичні препарати займають одне з перших місць серед найважчих продуктів для продажу, особливо на сучасному швидкозмінному ринку, де щотижня затверджуються нові та спеціалізовані препарати. З цієї великої кількості нових препаратів, що з’являються на ринку, зайняті лікарі мають труднощі з ознайомленням з новими розробками, і вони звертаються за порадами до освічених представників фармацевтичних компаній, щоб ті порадили їм, як нові продукти можуть допомогти їм краще задовольняти конкретні потреби їхніх пацієнтів; які є відмінності між новими препаратами та лікуваннями, які вони застосовували раніше, і як результати будуть покращені цими препаратами, та інше. Команда продажів, яка хоче досягнути цих клієнтів, повинна знайти їх та продемонструвати знання не тільки про продукт, але й про цільову аудиторію для препарату, ринкові умови, нормативні питання, пропозиції конкурентів та багато іншого.

Збір цієї інформації – не кажучи вже про її освоєння – є складним, трудомістким і нудним процесом, особливо для команд продажів у малих фармацевтичних компаніях, де ресурси, ймовірно, обмежені. Але для команд продажів, які використовують передові технології збору та аналізу даних – особливо в малих компаніях – процес значно спрощується та стає легшим. Зокрема, команди продажів можуть використовувати рішення на основі штучного інтелекту та машинного навчання, які аналізують великі набори даних – використовуючи більші мовні моделі, або LLM – для отримання інформації про клієнтів, продукти, пацієнтів, нормативні питання та все інше, що їм потрібно для зв’язку з медичними працівниками та завершення продажів.

Автоматизований аналіз джерел даних на основі LLM з використанням алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання не тільки є найефективнішим способом отримання цих знань; у світі, який щодня стає все більш складним та насиченим даними, це фактично єдиний ефективний варіант. Виконання цього процесу вручну становило би тривалий, ітеративний процес, який був би схильний до помилок людини. І навіть успішна ітерація цих даних – через потенційну possibility помилок людини – ймовірно, призвела б до хрупкої основи, яка не була б оптимізована для повного використання бізнес-потенціалу даних. Крім того, команди продажів потребували б аналітичних застосунків для розбору даних та надання фактичних знань та інформації, яку їм потрібно – і розробка таких застосунків всередині компанії, ймовірно, була б поза можливостями більшості фармацевтичних організацій.

Найкращим способом подолання цих викликів є розгортання платформи штучного інтелекту та машинного навчання, яка надасть їм необхідні знання та поради. Такі платформи можуть дозволити командам самостійно робити все, що їм потрібно для отримання цих знань, включаючи збір джерел даних, застосування необхідних LLM та використання застосунків, які дозволять командам продажів швидко та ефективно отримувати необхідні знання. Перевага розгортання такої платформи над іншими рішеннями – особливо над наймом консалтингової компанії для розробки цих знань – полягає в тому, що робота з платформою надає командам повний та безперервний контроль над процесом, дозволяючи їм коригувати дані за необхідності, щоб зосередитися на знаннях, які їм потрібно. А з гнучкими платформами на основі LLM, процес отримання знань про продажі стає таким же простим, як натискання кількох кнопок,

Це особливо актуально для команд продажів у малих фармацевтичних компаніях, які часто спеціалізуються на наданні рішень для конкретних станів та захворювань – і які часто мають обмежені ресурси, які, якщо вони існують у компанії, ймовірно, будуть спрямовані на дослідження, а не на наукові дослідження для комерційних операцій.

Дані існують сьогодні у великій кількості, зібрані з різноманітних джерел, як всередині, так і зовні компанії. Коли дані аналізуються алгоритмами на основі LLM, які розбирають дані через природні мовні запити, вся інформація з багатого різноманіття джерел подається у контексті. Цей контекст надає командам продажів знання про продукти, презентації, потреби клієнтів, інформацію про галузь, дані, актуальні для конкретних медичних працівників та їхніх пацієнтів, а також багато іншого.

LLM знаходяться в центрі передового текстового аналізу, такого як той, який надається ChatGPT та іншими передовими штучно-інтелектуальними двигунами. Далеко не тільки інструмент для написання есеїв або віршів, ChatGPT, заснований на загальних LLM, може аналізувати дані з багатьох джерел та синтезувати знання, які надають нові шляхи для вирішення проблем. Використовуючи LLM, які охоплюють дані про фармацевтичні препарати, медичну галузь, когорти пацієнтів, інформацію про громаду, нормативні дані та багато іншого, команди продажів зможуть виявити потенційних клієнтів, нові та кращі шляхи для підходу до них, презентації продуктів, завершення продажів, заохочення повторних продажів та багато іншого.

Платформи, які використовують цю технологію, дозволяють видобувати дані для цих знань – та застосовувати їх до конкретних ситуацій продажів за допомогою застосунків, розроблених для цієї мети – дозволяють командам продажів займатися своєю роботою, вступаючи у контакт з клієнтами та завершуючи угоди. Такі платформи підтримують автоматичне створення та збереження даних у реальному часі без потреби використання коду командами продажів, а також автоматичне застосування алгоритмів з використанням LLM, створених під час аналізу даних.

Автоматизований процес інтегрує будь-яку кількість джерел даних, очищує та збагачує їх для покращення якості даних, а потім автоматично генерує розгорнуту базу даних з таблицями 360 градусів для кожного медичного працівника у відповідному терапевтичному світі, включаючи фактичні, історичні, виміряні, обчислені та прогнозовані ознаки, а також моделі, панелі управління та ключові показники виконання, всі каталогізовані з допомогою самоз’яснювального пошукового двигуна для відповідності запитів користувачів з конкретними активами даних. За допомогою таких платформ команди отримують все, що їм потрібно для вступу у контакт з клієнтами – та завершення продажів.

Тривалий час ми чули про “надходящу революцію штучного інтелекту”, ту, яка значно покращить нашу життя – допоможе зробити широкий спектр людської діяльності легшим та ефективнішим. Тепер здається, що ми находимося на порозі цієї революції – і модель, представлена ChatGPT та технологією LLM, де текст і дані можуть бути проаналізовані для кращих способів виконання речей – включаючи допомогу фармацевтичним компаніям у досягненні правильних медичних працівників з кращими рішеннями, які допоможуть зробити їхніх пацієнтів здоровішими. Така технологія може суттєво допомогти командам продажів у наданні їм інструментів, необхідних для допомоги медичним працівникам у досягненні цього.