Top Pharma sfrutta le informazioni sui prezzi basate sull’IA di Vamstar

L’azienda farmaceutica affrontava difficoltà nell’utilizzare le fonti tradizionali di dati sui prezzi per prevedere i prezzi netti e comprendere le dinamiche di mercato. Aveva bisogno di una comprensione più approfondita del mercato ospedaliero in un’area terapeutica specifica, in particolare del business istituzionale e del processo di determinazione dei prezzi dal lordo al netto, per valutare con precisione il potenziale di guadagno futuro dell’azienda target.

Vamstar ha raccolto 5 anni di dati storici sui prezzi netti da 15 paesi e da tutte le aggiudicazioni di gare pubbliche annunciate. Questi dati provenivano dal database di Vamstar sui prezzi e sulle gare d’appalto alimentato dall’intelligenza artificiale. Il nostro team di analisti ha inoltre calcolato il prezzo netto medio per unità combinando gli avvisi di gara, le aggiudicazioni e i documenti pubblicamente disponibili, ricavando poi la domanda totale da quei contratti in altri 20 paesi.

Infine, il team ha stimato i prezzi netti nei mercati con visibilità limitata utilizzando tecniche di modellazione basate su dati reali provenienti dai 15 paesi originali. Inoltre, il team ha combinato questi dati con dataset di importazione ed esportazione e altri dati pubblicamente disponibili sulla catena di approvvigionamento e sui volumi per ottenere una comprensione completa del valore e del volume in ciascuno dei 50 principali mercati. 

Questi dati, compresi gli insight sui prossimi lanci e quelli sull’erosione dei prezzi di prodotti comparabili simili, sono stati utilizzati per costruire un modello guidato dall’IA con oltre 300 variabili per prevedere l’andamento futuro dei prezzi. Questi modelli sono stati poi testati utilizzando metodologie di A/B testing per garantire che ogni insight fosse sempre accuratamente validato. Attraverso l’apprendimento per rinforzo, il sistema di IA può apprendere dalle azioni dei team di pricing, rendendolo uno strumento prezioso per il processo decisionale.

Grazie alle raccomandazioni e agli insight basati sui dati forniti da Vamstar, l’azienda farmaceutica ha ottenuto una solida comprensione della scala e della dimensione del mercato, dell’evoluzione dal prezzo lordo al netto e delle previsioni future. Ha identificato modelli di sconto tra le varie regioni e ha riconosciuto promettenti opportunità di differenziazione. La modellazione basata sull’intelligenza artificiale ha permesso di testare rapidamente le ipotesi di mercato e simulare l’andamento dei prezzi nei successivi 3–5 anni in base alle operazioni attuali.

L’esperienza di Vamstar nell’analisi di mercato guidata dall’IA, negli insight sui prezzi netti e nelle capacità di modellazione dettagliata ha fornito all’azienda farmaceutica informazioni utilizzabili sul mercato. Questo l’ha resa capace di affrontare la complessità dei prezzi dal lordo al netto e delle dinamiche competitive complessive, compresa la loro evoluzione nei prossimi anni.

Questo caso di studio dimostra come la piattaforma di Vamstar possa guidare i team pricing del settore nel processo decisionale strategico, offrendo insight efficaci sul reale valore di mercato dell’asset, sia nella prospettiva attuale sia in quella futura.