Tác giả: Doron Aspitz
ngày 28 tháng 2 năm 2024
Trong số các sản phẩm bán hàng cấp cao, ngành dược phẩm được xem là một trong những loại hàng khó bán nhất, đặc biệt là trong thị trường hiện nay phát triển nhanh chóng, nơi mà mỗi tuần lại có những loại thuốc mới và chuyên biệt được phê duyệt. Với sự đa dạng của những loại thuốc mới này ra thị trường, các bác sĩ bận rộn gặp khó khăn trong việc theo kịp các phát triển mới, và hướng đến sự hỗ trợ từ các đại diện của các công ty dược phẩm được giáo dục để tư vấn cho họ về cách sản phẩm mới có thể giúp họ phục vụ nhu cầu cụ thể của bệnh nhân của mình; sự khác biệt giữa các loại thuốc mới và các liệu pháp họ đã sử dụng, và cách mà kết quả sẽ được cải thiện bởi những loại thuốc này, và nhiều hơn nữa. Một nhóm bán hàng muốn tiếp cận những khách hàng đó phải định vị họ, và phải hiển thị một kiến thức không chỉ về sản phẩm mà còn về dân số mục tiêu cho một loại thuốc, điều kiện thị trường, vấn đề quy định, những sản phẩm cạnh tranh khác, và nhiều hơn nữa.
Thu thập thông tin này – chưa kể việc làm chủ nó – là một quy trình khó khăn, tốn thời gian và nhàm chán, đặc biệt là đối với các nhóm bán hàng tại các công ty dược phẩm nhỏ, nơi tài nguyên có thể bị hạn chế. Nhưng đối với các nhóm bán hàng sử dụng các công nghệ thu thập và phân tích dữ liệu tiên tiến – có thể đặc biệt là ở các công ty nhỏ – quy trình trở nên mượt mà và dễ dàng hơn nhiều. Cụ thể, các nhóm bán hàng có thể sử dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo/máy học như phân tích các tập dữ liệu lớn – sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, hay LLMs – để trích xuất thông tin về khách hàng, sản phẩm, hành trình của bệnh nhân, vấn đề quy định, và bất kỳ điều gì khác mà họ cần để kết nối với các HCPs và hoàn tất bán hàng.
Phân tích tự động dựa trên LLMs của các nguồn dữ liệu bằng cách sử dụng các thuật toán được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo và máy học không chỉ là cách hiệu quả nhất để trích xuất những thông tin này; trong một thế giới ngày càng phức tạp và đầy dữ liệu, đó thực sự là lựa chọn hiệu quả duy nhất có sẵn. Thực hiện điều này bằng cách thủ công sẽ đòi hỏi một quy trình dài, lặp đi lặp lại mà có khả năng mắc lỗi của con người. Và thậm chí một phiên bản thành công của dữ liệu đó cũng sẽ – do khả năng mắc lỗi của con người – có khả năng dẫn đến một nền tảng cố hữu không tối ưu hóa để tận dụng hết tiềm năng kinh doanh của dữ liệu. Ngoài ra, các nhóm bán hàng cũng cần các ứng dụng phân tích để phân tích dữ liệu và cung cấp những hiểu biết và kiến thức thực sự mà họ cần – và việc phát triển các ứng dụng như vậy trong nhà có khả năng sẽ vượt ra ngoài khả năng của hầu hết các tổ chức dược phẩm.
Cách tốt nhất mà các nhóm có thể đối mặt với những thách thức này là triển khai một nền tảng trí tuệ nhân tạo/máy học (AI/ML) sẽ cung cấp cho họ sự hướng dẫn mà họ cần, khi họ cần nó. Các nền tảng như vậy có thể giúp các nhóm tự mình thực hiện mọi thứ mà họ cần để có được những thông tin này bao gồm việc tổng hợp các nguồn dữ liệu, áp dụng các LLMs cần thiết và sử dụng các ứng dụng mà sẽ giúp các nhóm bán hàng nhanh chóng và hiệu quả có được những thông tin mà 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 đưa cho các nhóm sự kiểm soát đầy đủ và liên tục về quy trình, cho phép họ điều chỉnh dữ liệu khi cần thiết để tập trung vào những thông tin mà họ cần. Và với các nền tảng trí tuệ nhân tạo/máy học (AI/ML) linh hoạt dựa trên LLMs, quá trình thu thập thông tin bán hàng trở nên đơn giản như việc nhấn một vài nút,
Điều này đặc biệt có liên quan đến các nhóm bán hàng tại các công ty dược phẩm nhỏ, thường chuyên về việc cung cấp các giải pháp cho các điều kiện và bệnh tật cụ thể – và thường có tài nguyên hạn chế, nếu có tồn tại trong tổ chức, có thể sẽ được dành cho nghiên cứu, không phải khoa học dữ liệu cho hoạt động thương mại.
Dữ liệu ngày nay phong phú, được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, cả bên trong và bên ngoài tổ chức. Khi dữ liệu được phân tích bằng các thuật toán dựa trên LLMs thông qua các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, tất cả thông tin từ một loạt các nguồn phong phú được đặt vào bối cảnh. Bối cảnh này cung cấp cho các nhóm bán hàng những thông tin mà họ cần về sản phẩm, bài thuyết trình, nhu cầu của khách hàng, thông tin ngành, dữ liệu liên quan đến các HCPs cụ thể và nhu cầu của bệnh nhân của họ, cùng với nhiều hơn nữa.
LLMs là trung tâm của phân tích văn bản tiên tiến, như những gì được cung cấp bởi ChatGPT và các động cơ trí tuệ nhân tạo tiên tiến khác. Xa hơn nữa, không chỉ là một công cụ để viết tiểu luận hoặc thơ, ChatGPT dựa trên LLMs chung có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn và tổng hợp thông tin mà cung cấp những con đường mới để giải quyết vấn đề. Sử dụng các LLMs bao gồm dữ liệu về dược phẩm, ngành y tế, các nhóm bệnh nhân, thông tin cộng đồng, dữ liệu quy định, và nhiều hơn nữa, các nhóm bán hàng sẽ có khả năng khám phá thêm khách hàng tiềm năng, cách tiếp cận họ một cách mới và tốt hơn, trình bày sản phẩm của họ, hoàn tất bán hàng, khuyến khích mua lại, và nhiều hơn nữa.
Các nền tảng sử dụng công nghệ này làm khai thác dữ liệu cho 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 – giúp các nhóm bán hàng tiếp cận khách hàng và hoàn thành giao dịch. Những nền tảng như vậy hỗ trợ việc tạo và lưu trữ cơ sở dữ liệu một cách tự động và thời gian thực mà không đòi hỏi các nhóm bán hàng phải sử dụng mã code, cũng như việc áp dụng tự động các thuật toán sử dụng các LLMs được tạo ra từ phân tích dữ liệu.
Quy trình tự động tích hợp bất kỳ số lượng nguồn dữ liệu nào, làm sạch và làm giàu chúng để cải thiện chất lượng dữ liệu, và sau đó tự động tạo ra một cơ sở dữ liệu phức tạp với bảng 360 độ cho mỗi HCP trong vũ trụ điều trị liên quan, bao gồm các đặc điểm thực tế, lịch sử, đo lường, tính toán và dự đoán, cũng như các mô hình, bảng điều khiển và KPIs, tất cả được liệt kê 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 nhóm có mọi thứ cần để tiếp cận với khách hàng – và hoàn thành bán hàng.
Trong nhiều năm qua, chúng ta đã nghe về “cách mạng AI sắp tới”, nơi trí tuệ nhân tạo sinh sáng tiến sẽ cải thiện đáng kể cuộc sống của chúng ta – giúp làm cho một loạt các hoạt động con người dễ dàng và hiệu quả hơn. Bây giờ có vẻ như chúng ta đang ở ngưỡng cửa 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 cách làm tốt hơn – bao gồm cả việc giúp các công ty dược phẩm tiếp cận các HCPs đúng cách với các giải pháp tốt hơn sẽ giúp bệnh nhân của họ khỏe mạnh hơn. Công nghệ như vậy có thể đi xa hơn nữa trong việc cung cấp cho các nhóm bán hàng các công cụ mà họ cần để giúp HCPs thực hiện điều đó.
