LLMs não servem apenas para aplicativos de bate-papo – eles também podem aumentar o alcance dos clientes das equipes de vendas farmacêuticas

Entre as vendas de eminente nível, os produtos farmacêuticos estão entre os produtos mais difíceis de vender, principalmente no mercado vertiginoso de hoje, onde medicamentos novos e especializados são aprovados todas as semanas. Com esta infinidade de novos medicamentos chegando ao mercado, os médicos ocupados têm dificuldade em escoltar os novos desenvolvimentos e procuram a orientação de representantes de empresas farmacêuticas qualificados para aconselhá-los sobre porquê novos produtos podem ajudá-los a atender melhor às necessidades específicas de seus pacientes; quais são as diferenças entre os novos medicamentos e os tratamentos que têm utilizado, e porquê os resultados serão melhorados com estes medicamentos e muito mais. Uma equipe de vendas que queira inferir esses clientes deve localizá-los e provar conhecimento não exclusivamente do resultado, mas também da população-alvo de um medicamento, das condições de mercado, das questões regulatórias, das ofertas dos concorrentes e muito mais.

Reunir essas informações – e muito menos dominá-las – é um processo difícil, demorado e tedioso, principalmente para equipes de vendas em empresas farmacêuticas menores, onde os recursos são provavelmente limitados. Mas para as equipes de vendas que utilizam tecnologias avançadas de coleta e estudo de dados – talvez principalmente em pequenas empresas – o processo é muito mais tranquilo e fácil. Especificamente, as equipes de vendas podem usar soluções de IA/ML que analisam grandes conjuntos de dados – usando grandes modelos de linguagem, ou LLMs – para extrair insights sobre clientes, produtos, jornadas de pacientes, questões regulatórias e qualquer outra coisa necessária para se conectar com profissionais de saúde e fechar vendas. .

A estudo automatizada de fontes de dados baseada em LLM usando IA e algoritmos baseados em aprendizagem de máquina não é exclusivamente a maneira mais eficiente de extrair esses insights; em um mundo que fica cada dia mais complicado e sobrecarregado de dados, é realmente a única opção eficiente disponível. Fazer isso manualmente constituiria um processo longo e iterativo que estaria sujeito a erros humanos. E mesmo uma iteração bem-sucedida desses dados – devido ao potencial de erro humano – provavelmente resultaria numa base frágil que não seria otimizada para utilizar plenamente o potencial mercantil dos dados. Aliás, as equipes de vendas precisariam de aplicativos analíticos para explorar os dados e fornecer os insights e conhecimentos reais de que precisam – e o desenvolvimento de tais aplicativos internamente provavelmente estaria além das capacidades da maioria das organizações farmacêuticas.

A melhor maneira de as equipes enfrentarem esses desafios é implantar uma plataforma de IA/ML que lhes forneça a orientação necessária, conforme necessário. Essas plataformas podem permitir que as equipes façam de forma independente tudo o que precisam para comprar esses insights, incluindo agrupar as fontes de dados, utilizar os LLMs necessários e utilizar os aplicativos que permitirão às equipes de vendas obter os insights de que precisam de forma rápida e eficiente. A vantagem de implantar tal plataforma sobre outras soluções – principalmente sobre a contratação de uma empresa de consultoria para desenvolver esses insights – é que trabalhar com uma plataforma dá às equipes controle totalidade e contínuo sobre o processo, permitindo-lhes ajustar os dados conforme necessário, a término de zerar -nos insights de que precisam. E com plataformas ágeis baseadas em LLM e alimentadas por IA, o processo de compra de insights de vendas é tão simples quanto pressionar alguns botões,

Isto é principalmente relevante para as equipas de vendas de pequenas empresas farmacêuticas, que muitas vezes se especializam em fornecer soluções para condições e doenças específicas – e que muitas vezes têm recursos limitados, que, se existirem na organização, provavelmente iriam para a investigação, e não para a ciência de dados. para operações comerciais.

Os dados são abundantes hoje, coletados de uma ampla variedade de fontes, tanto dentro porquê fora da organização. Quando os dados são analisados ​​por algoritmos baseados em LLMs que analisam os dados através de consultas em linguagem procedente, todas as informações de uma rica variedade de fontes são contextualizadas. Nascente contexto fornece às equipes de vendas os insights necessários sobre produtos, apresentações, necessidades dos clientes, informações do setor, dados relevantes para profissionais de saúde específicos e as necessidades de seus pacientes, além de muito mais.

Os LLMs estão no núcleo da estudo avançada de texto, porquê a fornecida pelo ChatGPT e outros mecanismos avançados baseados em IA. Longe de ser exclusivamente uma utensílio para grafar ensaios ou poemas, o ChatGPT fundamentado em LLMs gerais pode explorar dados de muitas fontes e sintetizar insights que fornecem novos caminhos para resolver problemas. Usando LLMs que abrangem dados sobre produtos farmacêuticos, a indústria médica, coortes de pacientes, informações da comunidade, dados regulatórios e muito mais, as equipes de vendas serão capazes de deslindar mais clientes em potencial, novas e melhores maneiras de abordá-los, apresentar seus produtos, fechar vendas , incentive vendas repetidas e muito mais.

As plataformas que utilizam esta tecnologia fazem a mineração dos dados para obter esses insights – e aplicá-los a situações específicas de vendas usando aplicativos projetados para esse término – permitindo que as equipes de vendas comecem a trabalhar, interagindo com os clientes e fechando negócios. Essas plataformas suportam a geração e o armazenamento automatizados em tempo real de uma base de dados sem exigir que as equipes de vendas usem código, muito porquê a emprego automatizada dos algoritmos utilizando os LLMs criados pela estudo de dados.

O processo automatizado integra qualquer número de fontes de dados, limpa-as e enriquece-as para melhorar a qualidade dos dados e, em seguida, gera maquinalmente um banco de dados elaborado com tabelas de 360 ​​graus para cada profissional de saúde no universo terapêutico relevante, incluindo dados factuais, históricos, medidos, calculados, e recursos preditivos, muito porquê modelos, painéis e KPIs, todos catalogados com um mecanismo de pesquisa de autoexploração para combinar as solicitações dos usuários com ativos de dados específicos. Por meio dessas plataformas, as equipes obtêm tudo o que precisam para interagir com os clientes – e fechar vendas.

Há anos que ouvimos falar da “revolução iminente da IA”, aquela em que a IA generativa avançada irá melhorar enormemente as nossas vidas – ajudando a tornar uma vasta gama de atividades humanas mais fáceis e mais eficientes. Agora parece que estamos à orla dessa revolução – e do padrão apresentado pela tecnologia ChatGPT e LLM, onde textos e dados podem ser analisados ​​para obter mais e melhores formas de fazer as coisas – incluindo ajudar as empresas farmacêuticas a inferir os profissionais de saúde certos com melhores soluções que ajudarão a tornar seus pacientes mais saudáveis. Essa tecnologia pode contribuir muito para fornecer às equipes de vendas as ferramentas necessárias para ajudar os profissionais de saúde a fazer isso suceder.