Bisakah AI Bekerja di Route to Market Farmasi? ft. Hemal Savla
Menampilkan: Hemal Savla, Chief Information Officer, Shalina Healthcare
Host: Nikhil Chaudhary, VP Marketing di BeatRoute
Farmasi adalah salah satu industri paling teregulasi dan paling sensitif. Kepatuhan dan akurasi selalu didahulukan. Jadi, ketika brand farmasi menyusun roadmap AI, mereka harus jauh lebih berhati-hati dibanding perusahaan FMCG, bahan bangunan, atau home appliances.
Itulah yang membuat AI di farmasi menjadi pertanyaan yang sulit.
Dalam episode The BeatRoute Podcast ini, kami berbincang dengan Hemal Savla, CIO di Shalina Healthcare, salah satu perusahaan farmasi terbesar di Afrika. Hemal adalah CIO legendaris yang telah memimpin transformasi di consumer electronics, FMCG, alat kesehatan, konstruksi, dan kabel. Masa kerjanya di Shalina bertepatan dengan hadirnya AI, dan sangat sedikit orang yang bisa membedah topik ini sedalam dan setepat dia.
Kalau Anda berada di industri farmasi dan ingin memahami mengapa dan bagaimana menggunakan AI di route to market Anda, tidak ada orang yang lebih tepat untuk didengar.
Engagement Dokter Dimulai dari Beberapa Menit Saja
Dokter berada di pusat route to market farmasi karena mereka memengaruhi produk apa yang diresepkan untuk pasien. Namun medical representative sering hanya punya beberapa menit untuk berinteraksi dengan mereka.
Teknologi lapangan perlu membantu representative bersiap untuk jendela waktu yang terbatas itu. Mereka butuh konten yang tepat, rencana kunjungan yang jelas, dan tools yang memungkinkan mereka menyelesaikan aktivitas penting tanpa mengambil waktu dari percakapan.
My tech stack is then designed in such a way that it helps them plan the activities, sequence it out in a way so that they’re able to do almost everything in the limited time they get.” (Tech stack saya lalu dirancang sedemikian rupa sehingga membantu mereka merencanakan aktivitas, mengurutkannya agar mereka bisa melakukan hampir semuanya dalam waktu terbatas yang mereka punya., terj.)
Bagi brand farmasi, tantangannya bukan sekadar menambah jumlah kunjungan ke dokter. Tantangannya adalah membantu representative memanfaatkan beberapa menit yang mereka punya dengan lebih baik. Ini juga tantangan yang Hemal kembali sebut ketika membahas AI: membantu representative memprioritaskan kunjungan dan menerima panduan yang lebih relevan di lapangan.
Resep Belum Berarti Penjualan
Engagement dokter menciptakan permintaan resep, tetapi ketersediaan stok di apotek yang menentukan apakah pasien bisa membeli produk yang diresepkan.
Apoteker juga memengaruhi keputusan pembelian akhir. Jika produk tidak tersedia atau ada alternatif yang direkomendasikan, brand bisa kehilangan penjualan meski representative-nya sudah berhasil meyakinkan dokter.
Karena itu kunjungan ke apotek bukan sekadar membangun hubungan. Representative perlu mengecek stok, memahami produk dan harga pesaing, lalu membagikan informasi ini ke tim yang bertanggung jawab atas replenishment distributor.
If I’m promoting a certain product with my doctors, I am also ensuring that the product is available in the pharmacies around that area. That’s how my actual lead gets converted into actual sales.” (Kalau saya mempromosikan produk tertentu ke dokter, saya juga memastikan produk itu tersedia di apotek di sekitar area tersebut. Begitulah lead saya berubah menjadi penjualan nyata., terj.)
Menghubungkan promosi ke dokter dengan stok apotek di sekitarnya memberi brand visibilitas tentang di mana permintaan resep berpotensi tidak terpenuhi dan di mana replenishment dibutuhkan.
Hemal melihat peran spesifik untuk coaching berbasis AI di sini. Berdasarkan informasi dari stock-taking sebelumnya, AI bisa memberi tahu representative tentang potensi stockout dan membantu mereka bersiap untuk percakapan yang lebih relevan dengan apoteker. AI mendukung langkah berikutnya dari representative, bukan menggantikan kebutuhan untuk menghubungkan engagement dokter dengan eksekusi di apotek.
Satu Platform Lapangan Harus Bekerja di Semua Pasar
Brand farmasi bisa menstandarkan aktivitas lapangan inti di berbagai pasar Afrika sambil menyesuaikan teknologinya dengan bahasa lokal, model komersial, dan struktur tim.
Hemal menjelaskan bahwa kunjungan dokter, kunjungan apotek, detailing, stock-taking, dan order-taking mengikuti proses dasar yang serupa di negara-negara tempat timnya beroperasi.
If I’m looking at a platform or a solution for my field force, it cannot be radically different to different countries.” (Kalau saya mencari platform atau solusi untuk tim lapangan saya, platform itu tidak boleh berbeda secara radikal antarnegara., terj.)
Tantangannya adalah membuat tim komersial mengadopsi platform bersama tanpa mengabaikan kebutuhan lokal mereka.
Hemal mengatasi ini dengan melibatkan pemimpin bisnis sejak awal, menunjukkan apa yang sudah didukung platform yang ada, dan mengidentifikasi apa yang perlu diubah untuk pasar mereka.
Cara ini memberi setiap negara titik awal yang sama sambil tetap mengakomodasi perbedaan yang benar-benar memengaruhi eksekusi. Saat brand farmasi menjajaki AI, perbedaan itu tetap penting: sebuah kapabilitas harus cocok dengan proses lapangan dan kebutuhan bisnis di pasar tempat kapabilitas itu akan dipakai.
Teknologi Lapangan Harus Bertahan di Kondisi Lapangan
Platform field sales harus bekerja dalam kondisi nyata tempat medical representative beroperasi. Di berbagai pasar Afrika, koneksi internet yang tidak stabil bisa membuat sistem yang berjalan mulus di kantor pusat menjadi sulit dipakai di lapangan.
Tim Hemal mengatasinya dengan menguji solusi bersama representative sebelum rollout penuh. Pilot ini membantu mengidentifikasi apakah platform cocok dengan proses lokal, bekerja dengan infrastruktur yang tersedia, dan memungkinkan representative menyelesaikan aktivitas tanpa hambatan.
We do a pilot for a couple of weeks. We identify the challenges, address them, stabilize the platform, and then we do a full-scale rollout. And we follow this model in every country.” (Kami melakukan pilot selama beberapa minggu. Kami mengidentifikasi tantangannya, menanganinya, menstabilkan platformnya, lalu kami melakukan rollout penuh. Dan kami mengikuti model ini di setiap negara., terj.)
Tujuannya adalah mengidentifikasi dan menyelesaikan masalah ini sebelum platform digelar ke seluruh pasar.
Hemal mengambil pendekatan praktis yang sama untuk evaluasi AI. Sebelum mengadopsi sebuah solusi, ia ingin menguji apakah solusi itu bekerja dengan data dan sistem organisasinya sendiri.
Apa yang Harus Dicari Pemimpin Farmasi dalam Teknologi Penjualan Berbasis AI?
Platform field sales farmasi harus memenuhi kebutuhan bisnis saat ini sekaligus cukup fleksibel untuk mendukung perubahan di masa depan.
Bagi Hemal, kecocokan fungsionalitas datang lebih dulu. Setelah itu ia melihat seberapa mudah solusi tersebut beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang berubah, berintegrasi dengan sistem yang ada, dan menjaga konsistensi data di seluruh organisasi.
The second most important thing is the integration with your existing systems. Now, integration has its own challenges because each system is different.” (Hal terpenting kedua adalah integrasi dengan sistem yang sudah ada. Integrasi punya tantangannya sendiri karena setiap sistem berbeda., terj.)
Integrasi juga menuntut kepemilikan data yang jelas. Misalnya, jika ERP adalah source of truth untuk informasi produk, platform field sales tidak boleh membuat versi terpisah dari data yang sama.
Hemal juga menekankan pentingnya menguji kapabilitas AI dengan data dan lingkungan operasional organisasi sendiri, bukan hanya mengandalkan demo dari vendor.
Doing a POC on my environment is very, very crucial for me to understand whether that solution is going to fit in my environment.” (Melakukan POC di environment saya sangat, sangat krusial bagi saya untuk memahami apakah solusi itu akan cocok di environment saya., terj.)
Bagi pemimpin farmasi, mengevaluasi AI berarti menguji apakah AI bisa memberi hasil yang berguna dengan data, sistem, dan kebutuhan bisnis mereka sendiri. Demo yang sukses di tempat lain tidak menjamin hasil yang sama di organisasi mereka.
Bagaimana AI Bisa Memperbaiki Perencanaan Territory Farmasi
Di pasar Afrika tempat data pelanggan eksternal yang andal masih terbatas, informasi yang dikumpulkan lewat bertahun-tahun operasi lapangan menjadi sumber daya penting untuk perencanaan territory.
Interaksi dengan dokter dan apotek membantu brand memahami potensi pelanggan, produk pesaing, ketersediaan stok, dan aktivitas pasar. Informasi ini membantu tim memutuskan pelanggan mana yang diprioritaskan dan seberapa sering representative harus mengunjungi mereka.
How do I optimize that route to be the most productive? How do I ensure that my most likely customers are being met most frequently?” (Bagaimana saya mengoptimalkan rute itu agar paling produktif? Bagaimana saya memastikan pelanggan yang paling potensial paling sering dikunjungi?, terj.)
Hemal mengidentifikasi perencanaan territory sebagai area di mana AI bisa memberi dampak besar pada eksekusi penjualan farmasi.
AI bisa membantu medical representative merencanakan kunjungan berdasarkan potensi dan produktivitas pelanggan, memastikan dokter dan apoteker berpotensi tinggi mendapat perhatian yang sesuai.
Ia juga melihat AI membantu representative menyelaraskan promosi produk dengan prioritas tim marketing. Jika sebuah brand sedang fokus pada produk tertentu pada bulan berjalan, aktivitas detailing representative seharusnya mencerminkan prioritas itu.
Dengan jam kerja yang terbatas, representative perlu fokus pada pelanggan dan peluang yang paling penting. Perencanaan berbasis AI bisa membantu mereka memanfaatkan data lapangan yang tersedia untuk mengambil keputusan itu dengan lebih efektif.
Percakapan dengan Dokter Masih Menjadi Titik Buta
Teknologi field sales bisa membantu representative merencanakan kunjungan, menyajikan konten, dan mencatat aktivitas. Tetapi Hemal mengidentifikasi satu celah penting: percakapan yang benar-benar terjadi dengan dokter.
Beberapa menit itu bisa memunculkan pertanyaan, feedback, dan insight yang dapat memperbaiki engagement berikutnya. Namun sebagian besar informasi itu tidak tertangkap oleh sistem lapangan yang ada.
When the actual conversation with the doctor is happening, those four or five minutes, what is being discussed, what is the feedback we’re getting from doctors, that is not getting captured anywhere.” (Saat percakapan dengan dokter benar-benar terjadi, empat atau lima menit itu, apa yang dibahas, feedback apa yang kami dapat dari dokter, itu tidak terekam di mana pun., terj.)
Menangkap dan menganalisis percakapan ini dengan AI bisa membantu tim farmasi memahami kebutuhan dokter dengan lebih baik dan menyiapkan representative untuk follow-up yang lebih relevan.
Bagaimana AI Bisa Mendukung Digital Detailing yang Lebih Relevan
Beralih dari alat bantu visual cetak ke tablet memberi brand farmasi kendali lebih besar atas informasi yang dibagikan representative kepada dokter.
Konten yang dikelola terpusat membantu memastikan representative menyajikan informasi produk terbaru, bukan mengandalkan materi cetak yang mungkin sudah usang. Video dan format visual lain juga bisa membuat detailing lebih menarik dalam waktu terbatas yang tersedia.
We are actually using a lot of videos rather than using data sheets or presentations. That helps us get more time with doctors and better engagement with them.” (Kami sebenarnya banyak memakai video ketimbang data sheet atau presentasi. Itu membantu kami mendapat lebih banyak waktu dengan dokter dan engagement yang lebih baik., terj.)
Hemal juga menjelaskan bagaimana AI membantu timnya membuat konten yang lebih mencerminkan konteks pasar Afrika, alih-alih sepenuhnya bergantung pada materi yang dikembangkan untuk region lain.
Nilai digital detailing terletak pada membantu representative menyampaikan informasi yang mutakhir, relevan, dan lebih mudah dicerna dokter. Pembuatan konten berbasis AI menawarkan satu cara lagi untuk membuat materi itu lebih relevan dengan pasar tempat representative bekerja.
AI Bisa Melatih Rep di Antara Kunjungan Manajer
AI bisa membantu tim lapangan farmasi lewat dua cara: mengarahkan medical representative ke dokter dan apotek berpotensi tinggi, serta memberi coaching kontekstual selama kunjungan pelanggan.
Perencanaan berbasis AI bisa membantu representative memprioritaskan kunjungan dan menyelaraskan promosi produk dengan prioritas tim marketing.
Selama kunjungan, AI juga bisa memberi panduan berdasarkan interaksi sebelumnya. Misalnya, AI bisa mengingatkan representative tentang feedback dokter sebelumnya atau menandai kemungkinan stockout di apotek berdasarkan stock-taking sebelumnya.
Ini sangat berguna karena manajer lapangan tidak selalu bisa mendampingi representative dalam kunjungan mereka.
Because now they know they are not alone. There is somebody who is guiding them, coaching them along the way and helping them improve their conversations.” (Karena sekarang mereka tahu mereka tidak sendirian. Ada yang membimbing mereka, melatih mereka di sepanjang jalan dan membantu mereka memperbaiki percakapannya., terj.)
Alih-alih mengikuti checklist yang sama di setiap kunjungan, representative bisa menerima panduan berdasarkan riwayat pelanggan, situasi terkini, dan prioritas brand.
Bagi Hemal, coaching berbasis AI bisa membantu representative merasa lebih percaya diri, memperbaiki percakapan dengan pelanggan, dan membuat waktu mereka di lapangan lebih produktif.
Adopsi AI Dimulai dari Tim Lapangan
Rekomendasi AI yang berguna sekalipun tidak ada nilainya jika representative tidak memercayainya atau tidak menindaklanjutinya.
Bagi Hemal, adopsi yang berhasil dimulai dengan melibatkan tim bisnis dalam mendefinisikan masalah yang ingin diselesaikan AI. Representative perlu melihat bagaimana kapabilitas baru memperbaiki pekerjaan harian mereka, bukan merasa solusi itu dipaksakan oleh tim teknologi.
Any AI use cases in the organization have to be led by the business or functions themselves. It cannot be a technology-led initiative at all.” (Use case AI apa pun di organisasi harus dipimpin oleh bisnis atau fungsinya sendiri. Ini sama sekali tidak bisa menjadi inisiatif yang dipimpin teknologi., terj.)
Hemal juga menyadari karyawan bisa khawatir AI akan menggantikan pekerjaan mereka. Melibatkan mereka sejak awal dan menunjukkan bagaimana AI bisa mendukung pekerjaan mereka membantu membangun kepercayaan terhadap teknologi ini.
Ketika representative melihat hasil yang berguna di territory mereka sendiri, mereka menjadi lebih bersedia memakai AI dan mengidentifikasi area lain yang bisa terbantu.
Bagi brand farmasi, adopsi AI karena itu bukan sekadar soal memperkenalkan teknologi baru. Adopsi juga bergantung pada memberi tim lapangan peran yang berarti dalam menentukan bagaimana teknologi itu akan mendukung pekerjaan mereka.
AI Butuh Data yang Andal dan Pengawasan Manusia
AI bisa membantu representative mengambil keputusan yang lebih baik, tetapi membiarkannya bertindak sendiri memunculkan level risiko yang berbeda.
Hemal membedakan antara AI asistif, yang memberi rekomendasi, dan agent otonom, yang bisa mengambil keputusan dan bertindak atas nama pengguna.
Sebelum bergerak ke otonomi, organisasi butuh data yang andal dan kontrol yang jelas. Agent otonom bertindak berdasarkan informasi yang tersedia baginya. Jika informasi itu salah, agent bisa mengambil keputusan yang salah dan melakukan tindakan yang sulit dibatalkan.
You need to have a human in the loop always. You need to have that kill switch.” (Anda harus selalu punya human in the loop. Anda harus punya kill switch itu., terj.)
Ini sangat penting di industri yang teregulasi seperti farmasi. Hemal menekankan bahwa pengambilan keputusan otonom harus berlangsung dalam lingkungan yang terkontrol, dengan pengaman yang memadai dan pengawasan manusia.
Ia juga melihat persyaratan regulasi sebagai cara membuat evaluasi teknologi lebih terarah. Organisasi bisa menetapkan kontrol yang harus dipenuhi sebuah solusi sebelum implementasi, alih-alih memperlakukan kepatuhan sebagai pekerjaan susulan.
Bagi brand farmasi, pertanyaannya bukan sekadar apa yang bisa diotomatiskan AI. Pertanyaannya adalah apakah organisasi sudah punya data, pengaman, dan pengawasan yang dibutuhkan sebelum membiarkan AI mengambil keputusan dan bertindak secara mandiri.
Jalan ke Depan untuk AI di Eksekusi Penjualan Farmasi
Pengalaman Hemal menunjukkan peluang praktis untuk AI di eksekusi penjualan farmasi. Perencanaan territory bisa membantu representative fokus pada dokter dan apoteker berpotensi tinggi. Coaching kontekstual bisa membantu mereka bersiap untuk percakapan dengan pelanggan, sementara pembuatan konten berbasis AI bisa membuat materi detailing lebih relevan dengan pasar lokal.
Tetapi menemukan aplikasi yang berguna baru permulaan. Brand farmasi perlu menguji AI dengan data mereka sendiri, melibatkan tim bisnis yang akan memakainya, dan menetapkan pengaman yang memadai sebelum membiarkan AI bertindak secara mandiri.
Intinya: Hemal melihat peluang AI untuk memperbaiki perencanaan dan coaching di lapangan. Saat organisasi mempertimbangkan memberi AI otonomi lebih besar, ia menekankan perlunya data yang andal, pengaman yang memadai, dan pengawasan manusia.
Tentang BeatRoute
Platform SFA-DMS BeatRoute membantu brand farmasi menumbuhkan volume resep, menjaga ketersediaan produk di apotek, dan meningkatkan penjualan di channel OTC, semuanya lewat satu platform sales force automation. Hasilnya terbukti di 200+ brand enterprise, termasuk pemimpin farmasi seperti Shalina Healthcare, Unilab, DynaDrug, dan lainnya.