Wie ein führendes Pharmaunternehmen GenAI nutzt, um seine Marketingeffizienz zu steigern

13 Mai 2024

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Ein Kunde von delaware, ein führendes Pharmaunternehmen, untersucht, wie GenAI seine regionalen Marketing- und Vertriebsteams unterstützen kann. Mit Hilfe von delaware wurde ein Proof-of-Concept erstellt, um das unternehmenseigene GPT-Modell für die Erstellung präziser und konformer Marketingunterlagen zu trainieren.

Kunde: Ein globales Pharmaunternehmen, das in mehr als 170 Ländern tätig ist.
Herausforderung: Verringerung des Zeitaufwands für die Erstellung korrekter und konformer Marketingmaterialien.
Lösung: Ein sicheres Proof-of-Concept-GPT-Modell, das auf Azure OpenAI läuft und auf dem riesigen Fundus des Unternehmens an bestehenden Marketingmaterialien, PIM und DAM aufgebaut ist.

Die Herausforderung: Verbesserung der Marketingeffizienz

Als führendes Pharmaunternehmen muss das Unternehmen eine Vielzahl von Vorschriften auf nationaler, internationaler und sektorspezifischer Ebene einhalten. Das Marketingteam bildet hier keine Ausnahme. Wenn es über seine Produkte kommuniziert, müssen die Informationen genau und aktuell sein - insbesondere in Bezug auf Inhaltsstoffe und potenzielle Risiken und Nebenwirkungen. Da die Forschungs- und Entwicklungsteams des Unternehmens jedoch ständig an der Verbesserung von Produkten und Formulierungen arbeiten, können sich diese Informationen schnell ändern.

Zur Erstellung von Geschäftspräsentationen, Prospekten, Websites usw. extrahieren die Vertriebs- und Marketingteams Informationen und Details aus den ständig aktualisierten Produktinformationsmanagement- (PIM) und Digital Asset Management-Systemen (DAM) des Unternehmens. Diese Informationen werden dann manuell zu Marketingmaterialien verarbeitet. Das Ganze ist sehr zeitaufwändig und erhöht die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter erheblich. In vielen Fällen bedeutet dies auch, dass nicht viel Zeit für Kreativität oder eine menschliche Note bleibt - also für die Bereiche, in denen Vertriebs- und Marketingteams den größten Mehrwert schaffen können.

Die Lösung: Automatisierung mit GenAI

Inspiriert von der rasanten Entwicklung der GenAI-Technologie beschloss das regionale Marketingteam des Unternehmens, ein Experiment zu wagen: Was wäre, wenn es möglich wäre, die Erstellung präziser und aktueller Marketingmaterialien auf der Grundlage von PIM- und DAM-Daten zu automatisieren?

Unter fachkundiger Anleitung des GenAI-Teams von delaware wurde ein Proof-of-Concept (PoC) erstellt, um ein eigenes, privates GPT-Modell des Unternehmens zu entwickeln. Um den spezifischen Tonfall des Unternehmens nachzubilden, wurde das Modell auf der enormen Datenbank des Unternehmens mit historischem Marketingmaterial, z. B. Webseiten, Broschüren und anderen Dokumenten, trainiert. Um das Modell zu erden und die sachliche Richtigkeit zu gewährleisten, ist es mit den ständig aktualisierten PIM- und DAM-Systemen des Unternehmens verbunden.

Natürlich spielt die Sicherheit eine wesentliche Rolle, da ist die Pharmaindustrie keine Ausnahme. Daher wurde das GPT-Modell auf einer hochgradig gesicherten Azure OpenAI-Umgebung eingerichtet, in der auch die gesamte Datenverarbeitung stattfindet.

Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosteneffizienz

In seinem PoC entschied sich das Unternehmen für die Implementierung des GPT-3.5-Modells von OpenAI anstelle des neueren GPT-4.0-Turbo-Modells. "Das war eine sehr bewusste Entscheidung", erklärt Sven Arnauts, Global AI Lead bei delaware.

"Die neuesten Modelle von OpenAI kosten 15 Mal mehr als ältere Versionen. Und obwohl sie im Allgemeinen leistungsfähiger sind, bedeutet dies nicht unbedingt bessere Ergebnisse für alle Anwendungsfälle. Wenn man also ein Projekt in Angriff nimmt, sollte man sich überlegen, was man damit erreichen will, bevor man sich für das neueste und leistungsfähigste GPT-Modell entscheidet. In diesem Fall war von Anfang an klar, dass GPT-3.5 die praktikabelste und kostengünstigste Lösung sein würde."

Ergebnis: Der Vorteil des Vorwärtsscheiterns

Das GPT-Modell musste in der Lage sein, genaue und aktuelle Produkttexte zu generieren, eine Struktur für Marketingdokumente vorzuschlagen und sogar Layout und Bildmaterial aus bereits vorhandenen Vorlagen zu beziehen, um ein hochgradig ausgearbeitetes Angebot zu erstellen. Vor der Veröffentlichung überprüfen die (menschlichen) Experten des Unternehmens das Angebot und validieren es, um die Richtigkeit und Konformität sicherzustellen.

Infolgedessen hat sich die Arbeitsbelastung der Vertriebs- und Marketingteams von der manuellen Suche und Verarbeitung von Daten auf die Validierung von Vorschlägen verlagert, die mit dem GPT-Modell erstellt wurden. Das bedeutet, dass mehr Zeit für Kreativität und Qualitätskontrolle zur Verfügung steht, was letztlich auch die Markteinführung bestimmter Produkte beschleunigt.

Das Projekt ist vorerst auf eine Region beschränkt. Aber da die potenziellen Vorteile für die gesamte Gruppe immer deutlicher werden, wird es in der Unternehmenszentrale immer stärker wahrgenommen.