Eine in ein Customer Relationship Management System integrierte KI kann die Mitarbeitenden im Vertrieb auf vielfältige Weise unterstützen und entlasten. Beispielsweise können Algorithmen das bisherige Klick- und Verordnungsverhalten von Ärzten analysieren und auf dieser Basis „Next-Best-Action-Empfehlungen“ abgeben: Sie schlagen dem Außendienst den optimalen Zeitpunkt und den besten Kanal für die nächste Kontaktaufnahme vor. Ebenso können Sprachassistenten die gesprochenen Berichte des Außendienstes direkt nach dem Arztgespräch erfassen – die generative KI filtert relevante medizinische Insights heraus, fasst sie zusammen und trägt sie strukturiert in die CRM-Datenbank ein. Auch Inhalte können mithilfe von KI noch stärker personalisiert werden: Das System segmentiert Zielgruppen dynamisch anhand von Echtzeitdaten. So können Marketing-E-Mails und Präsentationen automatisch an das spezifische Fachgebiet und die Interessen des jeweilgen HCPs angepasst werden. Und die KI unterstützt auch bei der Vorbereitung: Vor einem Praxisbesuch aggregiert die KI aktuelle klinische Studienergebnisse und vergangene Interaktionen. Der Vertriebsmitarbeiter erhält auf diese Weise ein kompaktes Briefing mit personalisierten Argumentationsketten.
Die Mitarbeitenden einbinden
Doch die technischen Funktionen alleine reichen nicht aus, damit der Einsatz von KI erfolgreich ist, wie Demen Selcan, Industry Architect Healthcare & Life Sciences bei Salesforce, im Blog des Unternehmens betont. Entscheidend sei vor allem die aktive Einbindung der Mitarbeitenden. KI-gestützte Workflows könnten nur dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn sie die gewohnten Abläufe der Nutzer:innen unterstützen und nahtlos in den Arbeitsalltag integriert werden. Würden Mitarbeitende hingegen gezwungen, sich starren Systemen anzupassen, sinke die Akzeptanz spürbar. Besonders wirkungsvoll seien intuitive Benutzeroberflächen sowie praxisorientierte Schulungen, die den Mehrwert visualisieren – „reine Klick-Anleitungen reichen in der Regel nicht aus, um nachhaltige Akzeptanz zu schaffen“, so Selcan.
V.l.n.r.: Holger Schönecker (Pharmakon Software), Morad Khosrow-Shahi (ysura), Alexander Osterbrink (SYCOR), Demen Selcan (Salesforce)
Ein weiterer Erfolgsfaktor ist für ihn das Executive Sponsorship: Wenn die Unternehmensführung die Bedeutung von KI-Projekten betone und deren Ergebnisse klar mit übergeordneten Unternehmens- und Qualitätszielen verknüpfe, steige die Relevanz im gesamten Betrieb. „Zudem tragen sichtbare Erfolgsgeschichten entscheidend dazu bei, Vertrauen aufzubauen und die Motivation im Team langfristig zu sichern“, betont Demen Selcan. Die Frage sei nicht, ob man KI-Technologie einsetzt, sondern wo man anfängt. Selcans Empfehlung: „Ein klares IT-Budget festlegen und dann mit einem konkreten Anwendungsfall starten, der einen nachweisbaren Nutzen hat.“
Zeitgewinn für die echten Kundenbeziehungen
Mit dem Einzug von Agentic AI in die Pharma-CRM-Plattformen werde sich der Vertriebsalltag im Außendienst ändern. Administrative Routineaufgaben würden automatisiert und Agenten lieferten proaktiv Empfehlungen und Insights. Eine smarte Besuchsplanung berücksichtige Targeting-Infos, beste Besuchszeiten und routenoptimierte Touren. „Anstelle der klassischen Besuchsvorbereitung treten AI-generierte Audio-Stories. Gesprächsergebnisse werden eingesprochen und die Besuchsdokumentation entsprechend vorbefüllt. Der Sales Rep wird mit Hilfe dieser Assistenten durch den Tag begleitet und gewinnt Zeit für echte Kundenbeziehungen“, fasst Alexander Osterbrink, Head of Commercial Excellence bei SYCOR die Vorteile zusammen.
Dieses neue „Day in a Life“ erfordere aber ein Umdenken und auch neue Trainingswege – weg vom reinen Prozess-Training hin zur Befähigung, Agenten als aktiven Sparringspartner zu nutzen, Ergebnisse kritisch zu bewerten und Entscheidungen souverän zu steuern.
Fundiertere Entscheidungen und mehr Zeit für Gespräche
Niemand im Außendienst brauche noch ein Chat-Tool – „was wirklich hilft, ist eine KI, die die Daten versteht, mit denen man täglich arbeitet“, so Morad Khosrow-Shahi, Chief Product & Technology Officer bei ysura.
Vor dem Termin würden generative Sprachmodelle verstreute CRM-Daten, frühere Interaktionen und medizinische Inhalte zu einer Zusammenfassung auf einen Blick verdichten, und das innerhalb von Sekunden statt in Stunden manueller Recherche. „Lernende Modelle erkennen Muster über tausende Interaktionen hinweg und schlagen datenbasiert vor, welcher Kontakt über welchen Kanal als Nächstes wirkt.“ Nach dem Besuch werde das Gespräch automatisch in einen strukturierten Bericht und Follow-up-Tasks überführt, so dass aus diktierten oder notierten Eindrücken saubere Daten entstehen. „Das Ergebnis spürt man sofort“, betont Khosrow-Shahi: „Weniger Klickarbeit, fundiertere Entscheidungen und mehr Zeit für das Gespräch mit dem Kunden.“
Daten werden im richtigen Moment nutzbar
Das Pharma-CRM der nächsten Generation werde nicht mehr nur als Datenbank verstanden, sondern es entwickele sich zu einer intelligenten Arbeitsumgebung, die Vertrieb, Marketing und Management im Alltag konkret unterstütze. KI könne dabei helfen, aus vorhandenen CRM-Daten schneller Orientierung, konkrete Hinweise und bessere Entscheidungsgrundlagen abzuleiten, zählt Holger Schönecker, Geschäftsführer und Gründer von Pharmakon Software, auf. „Der Mehrwert entsteht nicht dadurch, dass noch mehr Daten gesammelt werden. Entscheidend ist, dass vorhandene Informationen im richtigen Moment nutzbar werden.“
Gerade im Pharmaumfeld sei das besonders relevant, denn Außendienst, Marketing und Management arbeiteten mit vielen Informationen zu Fachkreisen, Kontakten, Besuchshistorien, Kampagnen, Einwilligungen und freigegebenen Inhalten. „KI kann helfen, diese Informationen besser zusammenzuführen und daraus im konkreten Arbeitsprozess Nutzen zu schaffen“, so Schönecker.
Das bedeute für den Außendienst vor allem Entlastung: KI könne helfen, schneller zum Ziel zu kommen, Kundentermine besser vorzubereiten, relevantere Inhalte zu finden und die Nachbereitung einfacher zu machen. Gleichzeitig werde der Zugang zu komplexeren CRM-Funktionen leichter, etwa bei Zielgruppendefinitionen, Workflows oder der Auswertung umfangreicher Kundendaten.
Wichtig ist Schönecker aber auch festzuhalten: „KI im Pharma-CRM ist kein Autopilot!“ Gerade im regulierten Pharmaumfeld müssten Datenqualität, Rollenrechte, Nachvollziehbarkeit, geprüfte Inhalte und menschliche Verantwortung von Anfang an mitgedacht werden. „KI sollte Vorschläge machen, Informationen verdichten und unterstützen. Die Entscheidung bleibt beim Menschen.“