Медичний представник може проводити багато польових візитів протягом одного робочого дня. Після кожної зустрічі потрібно зафіксувати в CRM, які бренди обговорювалися, яких домовленостей було досягнуто, які матеріали використовувалися або були запитані, що потрібно зробити під час наступного контакту та яким був результат зустрічі.
Чим довше відкладається заповнення візиту, тим вищий ризик втратити деталі. Саме тому Voice-to-Visit у Proxima Cloud CRM створюється як інструмент, який дозволяє внести результати зустрічі одразу після візиту — природною мовою, без ручного заповнення кожного поля окремо.
Зміст
Голосові AI-асистенти стають новим стандартом для pharma CRM
Використання голосового введення та AI для роботи польових команд уже стає помітним напрямом розвитку CRM-рішень у фармацевтичній індустрії. Системи переходять від простого speech-to-text до контекстного AI-мапінгу в CRM.
Голосові AI-інструменти використовуються для спрощення фіксації результатів взаємодії з HCP та скорочення ручного введення даних. AI-асистенти перетворюють слова користувача на текст і далі інтелектуально заповнюють розпізнаними значеннями поля в CRM. Розширюються голосові сценарії та взаємодія з CRM.
Розвиток таких можливостей у відомих pharma CRM-платформах підтверджує ширшу тенденцію: AI дедалі глибше інтегрується у повсякденні процеси польових команд і переходить від ролі окремого помічника до інструмента, вбудованого безпосередньо у щоденний робочий простір польових команд.
Від голосу до структурованої картки візиту або як працює Voice-to-Visit у Proxima Cloud CRM
Ринок прямує в бік зростання використання технологій ШІ, і Proxima Cloud CRM розвиває власні AI-сценарії, інтегровані у бізнес-логіку наших клієнтів..
Технічно Voice-to-Visit у Proxima Cloud CRM працює не як звичайне голосове введення тексту.
Ми створили сценарій голосового заповнення картки візиту в мобільному застосунку з обов’язковою перевіркою даних користувачем перед збереженням.
Медичний представник надиктовує результат зустрічі, система перетворює аудіо на текст, після чого LLM аналізує зміст і контекст промови та виконує мапінг — визначає, яка частина сказаного має потрапити в конкретне поле CRM.
Таким чином, один природний голосовий звіт проходить кілька етапів:
голос → транскрипція → AI/LLM-мапінг → структуровані значення полів → перевірка медпредставником → збереження візиту.
LLM отримує структуру картки конкретного клієнтського середовища Proxima Cloud CRM і працює з дозволеними для цього середовища значеннями. Наприклад, для полів «Products» чи «Materials» модель не повинна вигадувати нові бренди або матеріали: вона зіставляє сказане з тим, що вже налаштовано в CRM.
Результат AI формується у структурованому вигляді, а для розпізнаних та інтерпретованих даних передбачені рівні впевненості моделі confidence у сформованій інтерпретації (на погляд моделі): High, Medium або Low.
П’ять цільових полів Voice-to-Visit
Логіка Voice-to-Visit передбачає роботу з п’ятьма основними групами даних картки візиту.
| Поле CRM | Що система шукає у промові |
|---|---|
| Products — $brand | Бренди препаратів, які обговорювалися або промотувалися під час візиту |
| Agreement — $agreement | Конкретні домовленості та зобов’язання, досягнуті за результатами зустрічі |
| Reminder — $reminder_next_call | Що потрібно зробити або перевірити під час наступного контакту |
| Materials — $materials | Матеріали, які були використані/передані або запитані |
| Call Result — $call_result | Підсумковий результат і тональність зустрічі |
Brands, Agreement і Call Result у базовій бізнес-логіці належать до обов’язкових даних картки.
1. Products (Promoted Brands): система працює з реальними брендами клієнтського середовища
Якщо співробітник польової команди говорить:
«Під час візиту я промотувала бренд Alpafix»,
Voice-to-Visit має зіставити Alpafix із продуктом, доступним у Proxima Cloud CRM.
AI вибирає значення з налаштованого списку і не створює нове значення самостійно.
Якщо бренд уже підтягнувся до візиту з циклового плану, Voice-to-Visit працює разом із поточною структурою візиту, а користувач після обробки все одно може перевірити та відкоригувати список.
2. Agreement: як слова «потенціал», «план» і «факт» стають даними CRM
Agreement — один із найцікавіших прикладів AI-мапінгу.
У бізнес-сценарії представник фармкомпанії не повинен відкривати кожну колонку та вводити цифри вручну. Він може природно сказати:
«По Alpafix потенціал тридцять дев’ять, план тридцять, факт десять».
У CRM ці поняття відповідають структурованим показникам Agreement:
Тобто для прикладу голосові команди тексту:
Потенціал (Potential) 39, План (Plan) 30, Факт (Actual) 10
мають сформувати в Agreement поля для Alpafix:
Potential (per month) = 39, Target scripts (per month) = 30, Actual scripts (per month) = 10
3. Materials: тільки релевантні матеріали
Voice-to-Visit може визначати матеріали, які лікар запросив або медичний представник використав чи залишив під час зустрічі.
Це можуть бути носії з записами CLM презентаці, зазначені брошури, інші промоматеріали. Для структурованих значень система орієнтується на перелік матеріалів, визначених для зустрічі, наперед налаштованих у відповідному клієнтському середовищі CRM та доступних для даного співробітника.
Наприклад:
«Були використані брошури Alpafix».
Якщо брошури Alpafix доступни цьому користувачу та пов’язана з брендом Alpafix, вони можуть бути визначені як Promotional Material.
Це дозволяє уникнути ситуації, коли AI створює у CRM неіснуючі назви довідникових об’єктів.
4. Reminder (Next Visit): AI виділяє дію на майбутнє
Фрази на кшталт:
«На наступному візиті потрібно перевірити фактичну кількість призначень»,
або
«Лікар попросив принести додаткові матеріали»
мають іншу функцію, ніж опис уже завершеної зустрічі.
LLM визначає такі частини промови як Reminder , і записує короткий текст у відповідне поле. Воно відобразиться в нотатках для наступного візиту.
5. Call Result: вільний зміст, але структурований результат
Результат зустрічі медпредставник може проговорювати природно:
«Візит пройшов успішно. Лікар був зацікавлений у препараті та позитивно сприйняв інформацію».
AI аналізує зміст і тональність та співвідносить його з допустимим результатом, налаштованим для конкретного клієнтського середовища. Наприклад, позитивним, нейтральним чи негативним результатом або необхідністю повторного візиту.
Не обов’язково диктувати всі п’ять полів
Voice-to-Visit підтримує часткове заповнення.
Людина може проговорити тільки домовленості або лише результат і наступну дію.
Решту даних можна залишити без змін або доповнити вручну. Такий сценарій передбачений: після AI-обробки користувач отримує дані для перевірки й може редагувати будь-яке поле перед збереженням.
Медпредставник завжди перевіряє результат
LLM не приймає фінальне рішення замість користувача.
Після транскрипції та мапінгу відкривається екран перевірки. Користувач бачить розпізнані дані та рівень впевненості AI — високий, середній або низький.
Медпредставник може:
- прийняти запропоновані зміни;
- виправити окремі значення;
- доповнити дані вручну;
- відмовитися від запропонованої версії.
Функція продовжує розвиватися
Voice-to-Visit — AI-функціонал, тому якість роботи залежить не лише від транскрипції, а й від точності мапінгу бізнес-контексту на структуру конкретної CRM.
Під час тестування команда перевіряє різні типи візитів, варіанти формулювань, назви брендів, матеріалів, числові показники та сценарії часткового заповнення. За результатами таких тестів уточнюються правила інтерпретації, конфігурація та поведінка моделі.
Коректніше говорити не про те, що «AI сам автоматично навчається після кожної фрази», а про те, що Voice-to-Visit послідовно доопрацьовується на основі реальних тестових сценаріїв і зворотного зв’язку користувачів.
Що це означає для клієнтів Proxima Cloud CRM
Цінність технології визначається не самим фактом розпізнавання голосу, а тим, наскільки органічно AI вбудований у реальний процес роботи медпредставника.
У Proxima Cloud CRM Voice-to-Visit працює безпосередньо з карткою візиту: система не просто створює транскрипцію, а аналізує зміст промови, співвідносить його зі структурою конкретного клієнтського середовища та розподіляє дані між полями. Медпредставник може надиктувати весь звіт або лише потрібну частину, перевірити запропонований AI результат, відредагувати його вручну та продовжити роботу у звичній картці CRM.
Саме в цьому практична перевага підходу Proxima Cloud CRM: Voice-to-Visit не створює паралельний AI-процес, а стає частиною вже налаштованої CRM-логіки компанії — з її брендами, матеріалами, довідниками, полями та правилами роботи. При цьому функція розвивається як частина мобільного Proxima Cloud CRM, а не як окремий інструмент для ведення голосових нотаток.
Для порівняння, у конкурентних CRM-платформах може сплачуватись додаткова плата за AI-функції, або встановлюватись певні платформні вимоги до iOS/iPadOS. Весь AI-функціонал Proxima Cloud CRM входить до Базового тарифного плану.
Для фармацевтичної компанії результат простий: менше ручної адміністративної роботи для польової команди, швидше внесення результатів візиту та більше структурованих даних у CRM саме тоді, коли деталі зустрічі ще свіжі. Це відповідає ширшому напряму розвитку Proxima Cloud CRM — від системи обліку активностей до інтелектуальної платформи, де AI, аналітика та автоматизація допомагають медичним представникам і менеджерам працювати з даними швидше та змістовніше.
Спробуйте функцію Voice-to-Visit
Voice-to-Visit доступний як частина розвитку Proxima Cloud CRM і допомагає перенести ключову інформацію про візит у CRM ще тоді, коли контекст зустрічі залишається свіжим.
Якщо ви вже користувач Proxima Cloud CRM. Попросіть вашого адміністратора увімкнути Voice-to-Visit. Спробуйте функцію та поділіться з нами зауваженнями й пропозиціями.
Шукаєте CRM для власного бізнесу? Спробуйте демонстраційну версію Proxima Cloud CRM.
Як Voice-to-Visit працює на практиці, показуємо на прикладі голосового звіту після візиту до лікаря. Читайте в блозі → "Voice-to-Visit у дії: голосовий звіт медпредставника у картці візиту Proxima Cloud CRM"
