I 50 principali casi d’uso dell’IA per i team commerciali dell’industria MedTech e farmaceutica

L’utilizzo dell’IA è in crescita nei settori MedTech e Farmaceutico, in quanto le aziende mirano a incrementare i propri margini operativi in mezzo alle sfide economiche. I futuri vincitori utilizzeranno l’IA per migliorare le prestazioni e individuare tendenze e segnali che plasmeranno i mercati futuri. Inoltre, sono in corso numerosi progetti pilota in tutto il settore. Negli ultimi tre anni, abbiamo tenuto più di mille discussioni e realizzato diverse implementazioni/progetti della nostra piattaforma di IA in materia di gare d’appalto, determinazione dei prezzi, accesso al mercato e vendite.

Di seguito sono riportati i 50 casi d’uso principali (organizzati in ordine alfabetico):

1. Reporting automatico: Generazione automatica di report sulle vendite.
2. Previsione del tasso di successo delle offerte: Stimare la probabilità di vincere una gara d’appalto.
3. Analisi della concorrenza: Monitoraggio e analisi delle strategie dei concorrenti.
4. Analisi costo-efficacia: Valutare il rapporto costo-efficacia dei prodotti.
5. Previsione della domanda: Prevedere la domanda sulla base dei dati di gara.
6. Analisi degli sconti: Valutare l’impatto degli sconti sulla redditività.
7. Automazione dei documenti: Generazione automatica dei documenti di gara.
8. Integrazione dell’e-commerce: Piattaforme di vendita online guidate dall’intelligenza artificiale e armonizzazione dei dati ERP.
9. Analisi dei dati storici: Analisi dei dati delle gare d’appalto passate alla ricerca di modelli.
10. Tendenze storiche dei prezzi: Analizzare i dati sui prezzi passati per ottenere informazioni.
11. Gestione delle scorte: Prevedere le esigenze e le carenze di magazzino.
12. Lead Scoring: Privilegiare i lead sulla base di informazioni basate sui dati.
13. Analisi dei prezzi delle licenze: Stabilire i prezzi per gli accordi di licenza.
14. Analisi dei margini: Analizzare i margini di profitto delle offerte di gara.
15. Strategia di ingresso nel mercato: Analizzare i percorsi migliori per entrare in nuovi mercati.
16. Previsioni di crescita del mercato: Prevedere i tassi di crescita del mercato potenziale.
17. Segmentazione del mercato: Segmentare i mercati per approcci mirati.
18. Analisi della quota di mercato: Basata sulle gare vinte e perse.
19. Analisi delle tendenze di mercato: Prevedere e adattarsi alle tendenze di mercato emergenti.
20. Marketing multicanale: Coordinare le campagne attraverso i canali.
21. Analisi dei prezzi dei nuovi prodotti: Determinare i prezzi per il lancio di nuovi prodotti.
22. Gestione degli ordini: Automatizzare l’elaborazione degli ordini dei clienti.
23. Analisi dell’accesso del paziente: Comprendere l’accessibilità ai prodotti da parte dei pazienti.
24. Analisi dell’impatto delle politiche: Prevedere l’impatto delle politiche sanitarie.
25. Analisi della salute della popolazione: Comprendere le tendenze sanitarie delle popolazioni.
26. Sorveglianza post-commercializzazione: Monitorare i prodotti dopo il lancio.
27. Analisi predittiva dei prezzi: Prevedere i risultati futuri dei prezzi.
28. Rilevamento delle anomalie di prezzo: Rilevare e correggere gli errori di prezzo.
29. Algoritmi di ottimizzazione dei prezzi: Sviluppare algoritmi per decisioni automatizzate sui prezzi.
30. Segmentazione dei prezzi: Impostare prezzi diversi per segmenti di clienti diversi.
31. Test A/B dei prezzi: Testare diversi prezzi per determinare la strategia migliore.
32. Analisi dei contratti di prezzo: Analizzare e ottimizzare i contratti di prezzo.
33. Simulazione dei prezzi: Simulare scenari di prezzo per prevedere i risultati.
34. Ottimizzazione della strategia di pricing: Determinare il prezzo ottimale dell’offerta.
35. Raccomandazioni sui prodotti: Per i rappresentanti di vendita durante le riunioni con i clienti.
36. Gestione dei preventivi: Generazione automatica di preventivi.
37. Analisi in tempo reale: Fornisce dati di vendita in tempo reale.
38. Analisi dei dati di gara in tempo reale: Approfondimenti in tempo reale durante le gare d’appalto.
39. Analisi degli sconti: Valutazione dell’impatto degli sconti sulla strategia di prezzo complessiva.
40. Playbook di vendita: Strategie di vendita generate dall’intelligenza artificiale.
41. Impatto della catena di approvvigionamento sui prezzi: Analizzare come i fattori della catena di fornitura influenzano i prezzi.
42. Sistemi di avviso gare d’appalto: Notifica ai team delle gare d’appalto rilevanti.
43. Pulizia dei dati di gara e gestione del CRM: Pulire e raffinare i dati delle gare d’appalto.
44. Visualizzazione dei dati di gara: Strumenti visivi per i dati di gara.
45. Modellazione finanziaria delle gare d’appalto: Modellare gli aspetti finanziari delle gare d’appalto.
46. Analisi del mercato delle gare d’appalto: Analisi di mercati di gara specifici.
47. Previsioni sull’esito delle gare: Prevedere l’esito delle gare d’appalto.
48. Previsioni di gara: Prevedere le prossime opportunità di gara.
49. Rapporti sulle gare d’appalto: Generazione automatica di rapporti di gara.
50. Prezzi basati sul valore: Prezzo dei prodotti in base al valore percepito.

Se volete saperne di più, contattatemi direttamente a praful@vamstar.io