大型语言模型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，每周都会有新的专用药物被批准。随着新药不断涌入市场，忙碌的医生很难跟上新发展的步伐，他们正在寻求受过教育的制药公司代表的指导，帮助他们了解如何更好地为患者提供服务；新产品与他们一直使用的治疗方法有什么不同，使用这些药物会如何改善治疗效果等。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，还要展示对目标人群、市场条件、监管问题、竞争对手的产品等方面的了解。

收集这些信息 – 更不用说掌握它们 – 是一个困难、耗时和枯燥的过程，尤其对于小型制药公司的销售团队来说，他们的资源可能有限。但对于使用先进数据收集和分析技术的销售团队来说，尤其是在小公司中，过程会变得更加顺畅和容易。具体来说，销售团队可以使用基于人工智能/机器学习的解决方案，使用大型语言模型（LLM）分析大型数据集，以提取有关客户、产品、患者旅程、监管问题等方面的见解，并与医疗保健专业人员（HCP）建立联系，完成销售。

使用人工智能和机器学习算法自动分析数据源的LLM分析不是仅仅有效的方法，在一个每天变得更加复杂和数据密集的世界中，这是唯一高效的选择。手动完成这一过程将是一个漫长的、易于出错的过程，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，这个基础不能充分利用数据的商业潜力。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见解和知识，但在公司内部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。

团队应对这些挑战的最佳方式是部署一个能够为他们提供所需指导的人工智能/机器学习平台。这样的平台可以使团队独立完成所有需要的工作，包括收集数据源、应用必要的LLM和使用能够快速高效地为销售团队提供所需见解的应用程序。与其他解决方案相比，尤其是与聘请咨询公司开发这些见解相比，使用平台的优势在于它为团队提供了对过程的完全控制，使他们能够根据需要调整数据以集中精力于他们需要的见解。使用敏捷的LLM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，并且通常拥有有限的资源，如果这些资源存在于组织中，可能会被用于研究，而不是用于商业运营的数据科学。

今天，数据来自广泛的来源，包括组织内部和外部的数据。当LLM分析数据时，使用自然语言查询解析数据，所有来自丰富多样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见解，包括产品、演示、客户需求、行业信息、与特定HCP和患者需求相关的数据等方面的信息。

LLM是高级文本分析的核心，例如ChatGPT和其他先进的基于人工智能的引擎所提供的分析。ChatGPT不仅仅是一个工具，可以用来写文章或诗歌，它还可以使用一般LLM分析来自多个来源的数据，并综合出新的解决问题的方法。使用包含有关制药、医疗行业、患者群体、社区信息、监管数据等方面的数据的LLM，销售团队将能够发现更多的潜在客户，找到更好的方法来接近他们，介绍他们的产品，完成销售，并鼓励重复销售等。

使用这种技术的平台使销售团队能够挖掘这些见解，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。这些平台支持实时自动创建和存储数据基础，无需销售团队编写代码，以及使用LLM自动应用算法。自动化过程集成了任意数量的数据源，清理和丰富这些数据以提高数据质量，然后自动生成一个包含每个相关治疗领域的HCP的360度表的详细数据库，包括事实、历史、测量、计算和预测特征，以及模型、仪表盘和关键绩效指标（KPI），所有这些都被一个自我探索搜索引擎编目，以匹配用户的请求和特定的数据资产。通过这些平台，团队可以获得他们需要的一切，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”，这场革命将通过人工智能使我们的生活变得更容易、更高效。现在看来，我们正处于这场革命的前沿，ChatGPT和LLM技术所呈现的模式，即文本和数据可以被分析以找到更好的方法来做事情 – 包括帮助制药公司找到合适的HCP并提供更好的解决方案，以帮助使他们的患者更健康。这种技术可以在很大程度上为销售团队提供他们需要的工具，以帮助HCP实现这一目标。