LLMs 不仅适用于聊天应用程序 – 它们还可以提高制药销售团队的客户覆盖范围

在高级销售中，制药产品是最难销售的产品之一，尤其是在今天快速发展的市场中，每周都有新的和专门的药物被批准。随着大量新的药物涌入市场，忙碌的医生很难跟上新的发展，他们正在寻求受过教育的制药公司代表的指导，以告知他们如何使用新的产品更好地满足他们的患者的特定需求；新药和他们一直使用的治疗方法有什么区别，以及这些药物将如何改善结果等。想要接触到这些客户的销售团队必须找到他们，并且不仅要展示对产品的了解，还要了解目标人群、市场条件、监管问题、竞争对手的产品等等。

收集这些信息 – 更不用说掌握它们 – 对于制药公司的销售团队来说是一个困难、耗时和繁琐的过程，尤其是对于资源有限的小型制药公司。但是，对于利用先进数据收集和分析技术的销售团队 – 特别是在小公司中 – 这个过程变得更加顺畅和容易。具体来说，销售团队可以使用人工智能/机器学习解决方案来分析大型数据集 – 使用 大型语言模型 或 LLMs – 来提取有关客户、产品、患者旅程、监管问题等方面的见解，以便与医疗保健专业人员（HCPs）建立联系并完成销售。

使用人工智能和机器学习算法自动化地分析数据源的LLM-based分析不是最有效的方式来提取这些见解；在一个每天变得更加复杂和数据驱动的世界中，这几乎是唯一高效的选择。手动完成这个过程将是一个漫长的、容易出错的迭代过程，即使成功完成，也会因为潜在的人为错误而导致一个脆弱的基础，这个基础无法充分发挥数据的商业潜力。此外，销售团队需要分析应用程序来解析数据并提供他们需要的实际见解和知识 – 并且开发这样的应用程序对于大多数制药组织来说可能超出了他们的能力。

销售团队可以通过部署人工智能/机器学习平台来应对这些挑战，该平台将为他们提供所需的指导。这样的平台可以使团队独立完成所有必要的工作，以获取这些见解，包括收集数据源、应用必要的LLMs以及使用能够使销售团队快速高效地获取所需见解的应用程序。与其他解决方案相比 – 特别是与聘请咨询公司开发这些见解相比 – 部署这样的平台的优势在于，它为团队提供了对该过程的完全和持续的控制，使他们能够根据需要调整数据以集中于所需的见解。并且，具有敏捷的LLM-based人工智能平台，获取销售见解的过程就像按几个按钮一样简单。

这对于小型制药公司的销售团队尤其相关，他们通常专门为特定疾病和病症提供解决方案 – 并且通常具有有限的资源，如果这些资源存在于组织中，可能会被用于研究，而不是商业运营中的数据科学。

今天，数据来自各种来源，包括组织内部和外部。当数据被基于LLMs的算法分析时，这些算法通过自然语言查询解析数据，所有来自各种来源的信息都被置于上下文中。这个上下文为销售团队提供了他们需要的关于产品、演示、客户需求、行业信息、与特定HCPs和他们的患者需求相关的数据等方面的见解，以及更多信息。

LLMs是高级文本分析的核心，例如由ChatGPT和其他高级人工智能引擎提供的分析。远不止于写作工具，ChatGPT基于通用LLMs可以分析来自多个来源的数据，并综合出提供新解决方案的见解。使用涵盖制药、医疗行业、患者群体、社区信息、监管数据等数据的LLMs，销售团队将能够发现更多的潜在客户，新的和更好的方法来接近他们，展示他们的产品，完成销售，鼓励重复销售等。

利用这项技术的平台使得挖掘这些见解的数据 – 并使用为此目的而设计的应用程序将这些见解应用于特定的销售情况 – 能够使销售团队专注于业务，参与客户并完成销售。这样的平台支持实时自动创建和存储数据基础，无需销售团队使用代码，以及使用LLMs创建的数据分析自动应用算法。

自动化过程集成了任意数量的数据源，清理和丰富它们以提高数据质量，然后自动生成一个具有360度表格的精细数据库，适用于相关治疗领域中的每个HCP，包括事实、历史、测量、计算和预测特征，以及模型、仪表盘和KPI，所有这些都被一个自我探索搜索引擎编目，以匹配用户的请求与特定的数据资产。通过这样的平台，团队获得了他们需要的一切，以便与客户互动 – 并完成销售。

多年来，我们一直听说“即将到来的人工智能革命”，即先进的生成性人工智能将大大改善我们的生活 – 使人类活动的广泛领域变得更容易、更高效。现在似乎我们正处于这一革命的前沿 – 并且由ChatGPT和LLM技术呈现的模型，在这种模型中，文本和数据可以被分析以找到更好地做事的方法 – 包括帮助制药公司以更好的解决方案接触到正确的HCPs，以帮助使他们的患者更健康。这种技术可以在很大程度上帮助销售团队获得他们需要的工具，以帮助HCPs实现这一目标。