LLMs Не Тільки Для Чат-Додатків – Вони Можуть Підвищити Досягнення Команд Фармацевтичних Продавців До Клієнтів

Серед високорівневих продажів фармацевтичні товари займають одне з перших місць серед найважчих продуктів для продажу, особливо на сучасному швидкозмінному ринку, де щотижня затверджуються нові та спеціалізовані лікарські засоби. З цієї великої кількості нових лікарських засобів, що з’являються на ринку, зайняті лікарі мають труднощі з ознайомленням з новими розробками, і шукають поради освічених представників фармацевтичних фірм, щоб порадити їм, як нові продукти можуть допомогти їм краще задовольняти конкретні потреби їхніх пацієнтів; які є відмінності між новими лікарськими засобами та лікуваннями, які вони використовували раніше, і як результати будуть покращені цими лікарськими засобами та інше. Команда продажів, яка хоче досягнути цих клієнтів, повинна знайти їх і повинна демонструвати знання не тільки продукту, але також цільової популяції для лікарського засобу, ринкових умов, регуляторних питань, пропозицій 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 фірмах, де ресурси, ймовірно, обмежені. Але для команд продажів, які використовують передові технології збору та аналізу даних – можливо, особливо в малих фірмах – процес значно спрощується та полегшується. Зокрема, команди продажів можуть використовувати рішення на основі штучного інтелекту/машинного навчання, які аналізують великі набори даних – за допомогою больших мовних моделей, або LLM – для отримання інформації про клієнтів, продукти, пацієнтів, регуляторні 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, що працюють на основі штучного інтелекту та машинного навчання, не лише є найефективнішим способом отримання цих знань; у світі, який щодня ставає все більш складним та наповненим даними, це насправді 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 хиткої основи, яка не була б оптимізована для повного використання бізнес-потенціалу даних. Крім того, команди продажів потребували б аналітичних додатків для розбору даних та надання фактичних знань та інформації, які їм потрібні – і розробка таких додатків всередині компанії, ймовірно, була б поза можливостями більшості фармацевтичних організацій.

Найкращий спосіб подолання цих викликів полягає у розгортанні платформи штучного інтелекту/машинного навчання, яка надасть їм необхідну допомогу, коли їм це потрібно. Такі платформи можуть дозволити командам самостійно робити все, що їм потрібно для отримання цих знань, включаючи збір джерел даних, застосування необхідних LLM та використання додатків, які дозволять командам продажів швидко та ефективно отримувати необхідні їм знання. Перевага розгортання такої платформи над іншими рішеннями – особливо над наймом консалтингової фірми 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 потрібні. І з гнучкими платформами штучного інтелекту/машинного навчання на основі LLM процес отримання знань про продажі є таким же простим, як натискання кількох кнопок,

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

Дані сьогодні надзвичайно багаті, зібрані з широкого різноманіття джерел, як всередині, так і зовні організації. Коли дані аналізуються алгоритмами на основі LLM, які розбирають дані через природні мовні запити, вся інформація з багаторічних джерел ставиться у контекст. Цей контекст надає командам продажів знання, які їм потрібні про продукти, презентації, потреби клієнтів, інформацію про галузь, дані, що стосуються конкретних медичних працівників та потреб їхніх пацієнтів, а також багато іншого.

LLM є в центрі передового текстового аналізу, такого як той, який надається ChatGPT та іншими передовими двигунами на основі штучного інтелекту. Далеко не лише інструмент для написання есеїв чи віршів, ChatGPT на основі 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 товари, медичну галузь, когорти пацієнтів, громадську інформацію, регуляторні дані та багато іншого, команди продажів зможуть виявити більше потенційних клієнтів, нових та кращих шляхів для підходу до них, презентації своїх продуктів, завершення продажів, заохочення повторних продажів та інше.

Платформи, які використовують цю технологію, роблять видобуток даних для цих знань – та застосування їх до конкретних ситуацій з продажами за допомогою додатків, призначених для цієї мети – дозволяють командам продажів займатися своєю роботою, вступаючи у контакт з клієнтами та завершуючи угоди. Такі платформи підтримують створення та зберігання даних у режимі реального часу без необхідності 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 розвинену 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 показники ефективності, всі каталогізовані з самоз’яснюючимся пошуковим двигуном для збігання запитів користувачів з конкретними активами даних. За допомогою таких платформ команди отримують все, що їм потрібно для взаємодії з клієнтами – та завершення продажів.

Тривалий час ми чули про “майбутню революцію штучного інтелекту”, ту, де передова генераційна штучний інтелект суттєво покращить нашу життя – допомагаючи 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 та дані можуть бути проаналізовані для нових та кращих шляхів виконання завдань – включаючи допомогу фармацевтичним компаніям досягнути правильних медичних працівників з кращими рішеннями, які допоможуть зробити їхніх пацієнтів здоровішими. Така технологія може суттєво сприяти наданню командам продажів інструментів, які їм потрібні для допомоги медичним працівникам у досягненні цього.