Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) không chỉ dành cho các ứng dụng trò chuyện – Chúng cũng có thể tăng cường khả năng tiếp cận khách hàng của các đội bán hàng dược phẩm

Trong số các sản phẩm bán hàng cấp cao, dược phẩm được coi là một trong những sản phẩm khó bán nhất, đặc biệt là trong thị trường nhanh chóng như ngày nay, nơi các loại thuốc mới và chuyên dụng được chấp thuận mỗi tuần. Với sự phong phú của các loại thuốc mới này trên thị trường, các bác sĩ bận rộn có khó khăn trong việc cập nhật các phát triển mới và đang tìm kiếm hướng dẫn từ các đại diện của các công ty dược phẩm có trình độ để tư vấn cho họ về cách các sản phẩm mới có thể giúp họ phục vụ tốt hơn nhu cầu cụ thể của bệnh nhân; những khác biệt giữa các loại thuốc mới và các phương pháp điều trị họ đã sử dụng, và cách kết quả sẽ được cải thiện bởi những loại thuốc này, và nhiều hơn nữa. Một đội bán hàng muốn tiếp cận những khách hàng này phải tìm thấy họ, và phải thể hiện kiến thức không chỉ về sản phẩm, mà còn về dân số mục tiêu cho một loại thuốc, điều kiện thị trường, vấn đề pháp quy, đề xuất của đối thủ cạnh tranh, và nhiều hơn nữa.

Việc thu thập thông tin này -甚至 ít hơn việc掌握 nó – là một quá trình khó khăn, tốn thời gian và nhàm chán, đặc biệt là đối với các đội bán hàng tại các công ty dược phẩm nhỏ, nơi tài nguyên có thể bị hạn chế. Nhưng đối với các đội bán hàng sử dụng công nghệ thu thập và phân tích dữ liệu tiên tiến – có thể đặc biệt là tại các công ty nhỏ – quá trình này trở nên mượt mà và dễ dàng hơn. Cụ thể, các đội bán hàng có thể sử dụng các giải pháp AI/ML phân tích các tập dữ liệu lớn – sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, hoặc LLMs – để trích xuất thông tin về khách hàng, sản phẩm, hành trình bệnh nhân, vấn đề pháp quy, và bất cứ điều gì khác họ cần để kết nối với các chuyên gia chăm sóc sức khỏe (HCPs) và hoàn thành bán hàng.

Phân tích tự động dựa trên LLM của các nguồn dữ liệu sử dụng các thuật toán được hỗ trợ bởi AI và máy học không chỉ là cách hiệu quả nhất để trích xuất những thông tin này; trong một thế giới trở nên phức tạp và đầy dữ liệu hơn mỗi ngày, nó thực sự là lựa chọn hiệu quả duy nhất có sẵn. Việc thực hiện điều này một cách thủ công sẽ cấu thành một quá trình dài và lặp đi lặp lại, dễ bị lỗi của con người. Và thậm chí một phiên bản thành công của dữ liệu đó – vì tiềm năng lỗi của con người – có khả năng dẫn đến một nền tảng mong manh không được tối ưu hóa để tận dụng đầy đủ tiềm năng kinh doanh của dữ liệu. Ngoài ra, các đội bán hàng sẽ cần các ứng dụng phân tích để phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin và kiến thức thực sự họ cần – và việc phát triển các ứng dụng như vậy trong nhà có khả năng nằm ngoài khả năng của hầu hết các tổ chức dược phẩm.

Cách tốt nhất các đội có thể đáp ứng những thách thức này là triển khai một nền tảng AI/ML sẽ cung cấp cho họ hướng dẫn họ cần, khi họ cần. Các nền tảng như vậy có thể cho phép các đội độc lập thực hiện mọi thứ họ cần để có được những thông tin này, bao gồm cả việc thu thập các nguồn dữ liệu, áp dụng các LLM cần thiết, và sử dụng các ứng dụng sẽ cho phép các đội bán hàng nhanh chóng và hiệu quả có được những thông tin họ cần. Ưu điểm của việc triển khai một nền tảng như vậy so với các giải pháp khác – đặc biệt là so với việc thuê một công ty tư vấn để phát triển những thông tin này – là việc làm việc với một nền tảng cung cấp cho các đội quyền kiểm soát đầy đủ và liên tục đối với quá trình, cho phép họ điều chỉnh dữ liệu khi cần để tập trung vào những thông tin họ cần, Và với các nền tảng AI linh hoạt dựa trên LLM, quá trình có được thông tin bán hàng trở nên đơn giản như nhấn một vài nút,

Điều này đặc biệt liên quan đến các đội bán hàng tại các công ty dược phẩm nhỏ, thường chuyên cung cấp giải pháp cho các tình trạng và bệnh cụ thể – và thường có tài nguyên hạn chế, tài nguyên mà nếu chúng tồn tại trong tổ chức, có khả năng sẽ được phân bổ cho nghiên cứu, không phải khoa học dữ liệu cho hoạt động thương mại.

Dữ liệu dồi dào ngày nay, được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, cả trong và ngoài tổ chức. Khi dữ liệu được phân tích bởi các thuật toán dựa trên LLMs phân tích dữ liệu thông qua các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, tất cả thông tin từ nhiều nguồn phong phú được đưa vào ngữ cảnh. Ngữ cảnh này cung cấp cho các đội bán hàng những thông tin họ cần về sản phẩm, bài thuyết trình, nhu cầu khách hàng, thông tin ngành, dữ liệu liên quan đến nhu cầu cụ thể của HCP và bệnh nhân, cùng với nhiều hơn nữa.

LLMs là trung tâm của phân tích văn bản tiên tiến, chẳng hạn như được cung cấp bởi ChatGPT và các động cơ AI tiên tiến khác. Không chỉ là một công cụ để viết luận hoặc thơ, ChatGPT dựa trên LLMs chung có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn và tổng hợp thông tin cung cấp các giải pháp mới để giải quyết vấn đề. Sử dụng LLMs bao gồm dữ liệu về dược phẩm, ngành y tế, nhóm bệnh nhân, thông tin cộng đồng, dữ liệu pháp quy, và nhiều hơn nữa, các đội bán hàng sẽ có thể khám phá ra nhiều khách hàng tiềm năng hơn, cách tiếp cận mới và tốt hơn, trình bày sản phẩm, hoàn thành bán hàng, khuyến khích bán hàng lặp lại, và nhiều hơn nữa.

Các nền tảng sử dụng công nghệ này cho phép khai thác dữ liệu để có được những thông tin này – và áp dụng chúng vào các tình huống bán hàng cụ thể bằng cách sử dụng các ứng dụng được thiết kế cho mục đích đó – cho phép các đội bán hàng bắt đầu kinh doanh, tương tác với khách hàng và hoàn thành giao dịch. Các nền tảng như vậy hỗ trợ việc tạo và lưu trữ tự động cơ sở dữ liệu theo thời gian thực mà không cần các đội bán hàng sử dụng mã code, cũng như việc áp dụng tự động các thuật toán sử dụng LLMs được tạo ra bởi phân tích dữ liệu.

Quá trình tự động tích hợp bất kỳ số lượng nguồn dữ liệu nào, làm sạch và làm phong phú chúng để cải thiện chất lượng dữ liệu, và sau đó tự động tạo ra một cơ sở dữ liệu phức tạp với các bảng 360 độ cho mỗi HCP trong vũ trụ liệu pháp liên quan, bao gồm các tính năng thực tế, lịch sử, đo lường, tính toán và dự đoán, cũng như các mô hình, bảng điều khiển và KPI, tất cả được lập danh mục với một công cụ tìm kiếm tự khám phá để phù hợp với yêu cầu của người dùng với các tài sản dữ liệu cụ thể. Thông qua các nền tảng như vậy, các đội nhận được mọi thứ họ cần để tương tác với khách hàng – và hoàn thành bán hàng.

Trong nhiều năm, chúng ta đã nghe về “cuộc cách mạng AI sắp tới”, nơi AI tạo sinh tiên tiến sẽ cải thiện đáng kể cuộc sống của chúng ta – giúp làm cho nhiều hoạt động của con người trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Giờ đây, dường như chúng ta đang ở trên ngưỡng của cuộc cách mạng đó – và mô hình được trình bày bởi ChatGPT và công nghệ LLM, nơi văn bản và dữ liệu có thể được phân tích để tìm ra nhiều cách và tốt hơn để làm việc – bao gồm cả việc giúp các công ty dược phẩm tiếp cận đúng HCP với các giải pháp tốt hơn sẽ giúp làm cho bệnh nhân của họ khỏe mạnh hơn. Công nghệ như vậy có thể đi một chặng đường dài trong việc cung cấp cho các đội bán hàng những công cụ họ cần để giúp HCP thực hiện điều đó.