Top-Pharma nutzt Vamstars KI-gestützte Preisanalysen

Das Pharmaunternehmen stand vor Herausforderungen bei der Nutzung traditioneller Preisdatenquellen, um Nettopreise vorherzusagen und Marktdynamiken zu verstehen. Es benötigte ein umfassenderes Verständnis des Krankenhausmarktes in einem bestimmten Krankheitsbereich, insbesondere des institutionellen Geschäfts und des Brutto-zu-Netto-Preisbildungsprozesses, um das zukünftige Ertragspotenzial des Zielunternehmens genau einschätzen zu können.

Vamstar sammelte fünf Jahre historischer Daten zu Nettopreisen aus 15 Ländern sowie alle öffentlich bekanntgegebenen Zuschläge bei Ausschreibungen. Diese Daten stammten aus Vamstars KI-gestützter Datenbank für Preise und Ausschreibungen. Unser Analystenteam berechnete zudem den durchschnittlichen Nettopreis pro Einheit, indem es öffentlich zugängliche Ausschreibungsbekanntmachungen, Zuschläge und Dokumente kombinierte und daraus die Gesamtnachfrage aus diesen Verträgen in 20 weiteren Ländern ableitete.

Abschließend schätzte das Team die Nettopreise in Märkten mit eingeschränkter Transparenz mithilfe von Modellierungstechniken, die auf realen Datenpunkten aus den ursprünglichen 15 Ländern basierten. Darüber hinaus kombinierte das Team diese Daten mit Import-Export-Datensätzen sowie weiteren öffentlich zugänglichen Daten zu Lieferketten und Volumen, um ein umfassendes Verständnis von Wert und Volumen in jedem der Top-50-Märkte zu gewinnen. 

Diese Daten – einschließlich Erkenntnissen aus bevorstehenden Markteinführungen und Informationen zum Preisverfall vergleichbarer Produkte – wurden verwendet, um ein KI-gestütztes Modell mit über 300 Variablen zu erstellen, um zukünftige Preise zu prognostizieren. Diese Modelle wurden anschließend mit A/B-Testmethoden überprüft, um sicherzustellen, dass alle Erkenntnisse gründlich validiert sind. Durch Reinforcement Learning kann das KI-System aus den Handlungen der Pricing-Teams lernen und so zu einem wertvollen Entscheidungsinstrument werden.

Mit den datengestützten Empfehlungen und Erkenntnissen von Vamstar gewann das Pharmaunternehmen ein tiefes Verständnis für die Marktgröße, das Volumen, die Brutto-zu-Netto-Entwicklung und zukünftige Prognosen. Es identifizierte Rabattmuster in verschiedenen Regionen und erkannte vielversprechende Möglichkeiten zur Differenzierung. Das KI-gestützte Modell ermöglichte es dem Unternehmen, Marktannahmen schnell zu testen und Preisbewegungen für die nächsten 3 bis 5 Jahre auf Grundlage der aktuellen Geschäftstätigkeit zu simulieren.

Vamstars Fachwissen in der KI-gestützten Marktanalyse, den Einblicken in Nettopreise und den detaillierten Modellierungsfähigkeiten lieferte dem Pharmaunternehmen umsetzbare Erkenntnisse über den Markt. Dadurch konnte es die Komplexität der Brutto-zu-Netto-Preisbildung und der allgemeinen Wettbewerbsdynamik, einschließlich deren zukünftiger Entwicklung, besser steuern.

Diese Fallstudie zeigt, wie Vamstars Plattform Pricing-Teams in der Branche bei strategischen Entscheidungen unterstützen kann und dabei hilft, erfolgreiche Einblicke in den tatsächlichen Marktwert eines Produkts sowohl aus aktueller als auch aus zukünftiger Perspektive zu gewinnen.