AI en gegevens inzetten om een overtuigende GTM-strategie te ontwikkelen voor een medisch-technologisch product

Inzichten ontsluiten uit aanbestedings- of RFP-gegevens

Aanbestedingsgegevens bevatten een schat aan informatie die kan bijdragen aan verschillende aspecten van de GTM-strategie van een MedTech-bedrijf. Enkele van de belangrijkste inzichten die uit aanbestedingsdocumenten kunnen worden afgeleid, zijn:

1. Beschikbaarheid van producten: In aankondigingen van aanbestedingen en aanbestedingsdocumenten worden vaak de vereiste soorten producten gespecificeerd, samen met hun technische specificaties en gewenste kenmerken. Deze informatie kan MedTech-bedrijven helpen inzicht te krijgen in het aanbod van producten op de markt en hiaten of mogelijkheden voor innovatie te identificeren.

2. Leverancierslandschap: Kennisgevingen van aanbestedingen onthullen de succesvolle bieders, wat inzicht geeft in het concurrentielandschap. Door deze informatie te analyseren kunnen MedTech-bedrijven hun belangrijkste concurrenten identificeren, hun marktaandeel beoordelen, prijsbewegingen volgen en hun activiteiten monitoren.

3. Prijzen en kortingen: In veel markten maken aanbestedingsdocumenten de prijzen en kortingen bekend die leveranciers aanbieden. Deze transparantie stelt MedTech bedrijven in staat om hun prijsstrategieën te benchmarken, de prijsgevoeligheid van afnemers te begrijpen en mogelijkheden voor een concurrerende positionering te identificeren.

4. Voorkeuren van kopers: In aanbestedingsdocumenten worden vaak de evaluatiecriteria beschreven die inkopers gebruiken om offertes te beoordelen. Deze criteria kunnen factoren omvatten als productkwaliteit, after-sales ondersteuning, training en duurzaamheid. Door inzicht te krijgen in de voorkeuren van afnemers kunnen MedTech-bedrijven hun aanbod en waardeproposities beter afstemmen op de behoeften van de klant.

5. Marktomstandigheden: Aanbestedingsgegevens kunnen inzicht geven in marktspecifieke omstandigheden, zoals wettelijke vereisten, vereisten voor lokale inhoud en betalingsvoorwaarden. Deze informatie is cruciaal voor MedTech bedrijven die nieuwe markten willen betreden of hun aanwezigheid in bestaande markten willen uitbreiden.

6. Niet-prijsfactoren: Naast de prijs kunnen aanbestedingsdocumenten niet-prijsgerelateerde factoren specificeren die van invloed zijn op de gunningsbeslissing, zoals technische capaciteiten, klinisch bewijs en de reputatie van de leverancier. MedTech bedrijven kunnen deze informatie gebruiken om zich te onderscheiden en hun unieke sterke punten te benadrukken.

De aanbesteding of het RFP-landschap

Aanbesteding is een sterk gereguleerd proces dat tot doel heeft eerlijke concurrentie, transparantie en waar voor je geld te garanderen bij openbare aanbestedingen. Overheden en zorginstellingen schrijven aanbestedingen uit om leveranciers uit te nodigen om offertes in te dienen voor de levering van goederen of diensten. Het aanbestedingsproces bestaat meestal uit verschillende fasen:

1. Aankondiging van een aanbesteding: De inkoper publiceert een aankondiging waarin zijn eisen, specificaties en tijdschema voor het inkoopproces worden uiteengezet.
2. Aanbestedingsdocumenten: Geïnteresseerde leveranciers kunnen gedetailleerde aanbestedingsdocumenten krijgen met meer informatie over de reikwijdte van het werk, evaluatiecriteria en indieningsvereisten.
3. Inschrijving: Leveranciers bereiden hun offertes voor en dienen deze in, inclusief technische en commerciële voorstellen en ondersteunende documentatie.
4. Evaluatie van de offertes: De koper evalueert de ingediende offertes op basis van vooraf gedefinieerde criteria, waaronder prijs, kwaliteit, technische mogelijkheden en andere factoren.
5. Kennisgeving van de gunning: De koper maakt de winnende bieder bekend en geeft feedback aan de niet-succesvolle deelnemers.
6. Gunningsdocumenten: De koper en de winnende leverancier ondertekenen een contract met de voorwaarden van de overeenkomst.

Tijdens dit proces wordt een aanzienlijke hoeveelheid informatie gegenereerd en beschikbaar gesteld aan het publiek of semi-publiek, zij het voor een beperkte tijd. Deze informatie kan onschatbare inzichten verschaffen in het concurrentielandschap, markttrends en klantbehoeften.

Inleiding

In de zeer concurrerende en gereguleerde wereld van medische technologie “MedTech” is het opstellen van een overtuigende GTM-strategie cruciaal voor succes. Terwijl de Amerikaanse markt sterk afhankelijk is van directe verkoop en onderhandelingen op GPO-niveau, werkt het grootste deel van de wereldwijde markt via het tenderkanaal (ook wel Request For Proposals “RFP’s” genoemd).

Aanbestedingsberichten (pre-tender en post-tender), documenten, gunningsberichten en gunningsdocumenten bevatten een schat aan waardevolle informatie die de GTM-strategie van een MedTech-bedrijf kan informeren en vormgeven. Door deze gegevens systematisch te analyseren, kunnen verkoop-, marketing-, markttoegangs-, commerciële en prijsteams inzicht krijgen in marktdynamiek, activiteiten van concurrenten, prijstrends en kopersvoorkeuren. Het proces om deze informatie te extraheren, organiseren en integreren kan echter een uitdaging zijn vanwege de semi-gestructureerde en ongestructureerde aard, de beperkte publieke beschikbaarheid en de noodzaak om de informatie samen te voegen met interne datasets.

Dit artikel gaat in op het belang van aanbestedingsgegevens bij het ontwikkelen van een robuuste GTM-strategie voor MedTech-producten en geeft richtlijnen voor het effectief gebruiken van deze informatie om succes te behalen in institutionele markten.

Uitdagingen bij het extraheren en gebruiken van aanbestedingsgegevens

Hoewel aanbestedings- en RFP-documenten enorm waardevol zijn, kan het om verschillende redenen een uitdaging zijn om deze informatie eruit te halen en te gebruiken:

1.Semigestructureerde en ongestructureerde gegevens: Aanbestedingsdocumenten hebben vaak de vorm van PDF’s, Word-documenten of HTML-pagina’s, die een mix van gestructureerde en ongestructureerde gegevens bevatten. Het extraheren van relevante informatie uit deze bronnen vereist geavanceerde data parsing en natuurlijke taalverwerkingstechnieken.

2.Beperkte publieke beschikbaarheid: Aanbestedingen en documenten zijn meestal voor een beperkte periode beschikbaar in het publieke domein, vaak een paar weken tot een maand. Deze korte periode vormt een uitdaging voor teams die de gegevens handmatig proberen te verzamelen en analyseren.

3.Gegevensintegratie: Om maximale waarde te halen uit aanbestedingsgegevens, moeten deze worden geïntegreerd met interne verkoop-, prijs- en marktinformatiedatasets. Door deze integratie kunnen patronen, trends en correlaties tussen markten en productsegmenten worden geïdentificeerd. Het samenvoegen van ongelijksoortige gegevensbronnen kan echter complex en tijdrovend zijn.

4.Taal en lokalisatie: Aanbestedingen worden vaak in lokale talen gepubliceerd en kunnen landspecifieke terminologie en formaten gebruiken. MedTech bedrijven die actief zijn in meerdere geografische gebieden moeten taalbarrières overwinnen en zorgen voor een consistente interpretatie van gegevens in verschillende markten.

Technologie inzetten voor de analyse van aanbestedingsgegevens

Om de uitdagingen van het extraheren en gebruiken van aanbestedingsgegevens aan te gaan, kunnen MedTech-bedrijven gebruikmaken van geavanceerde technologieën zoals:

1. Web scraping: Geautomatiseerde tools voor web scraping kunnen systematisch aanbestedingsgegevens van online portals, websites en databases halen. Deze tools kunnen grote hoeveelheden gegevens verwerken en door complexe websitestructuren navigeren om relevante informatie te verzamelen.

2. Optische tekenherkenning “OCR”: OCR-technologie kan gescande aanbestedingsdocumenten en afbeeldingen omzetten in machineleesbare tekst, waardoor gestructureerde gegevens uit ongestructureerde bronnen kunnen worden gehaald.

3. Natuurlijke taalverwerking “NLP”: NLP-algoritmen kunnen de tekst in aanbestedingsdocumenten analyseren om belangrijke informatie te identificeren, zoals productspecificaties, evaluatiecriteria en prijspunten. NLP kan ook helpen bij taalvertalingen en lokalisatie.

4. Platforms voor gegevensintegratie: Gespecialiseerde data-integratieplatforms kunnen het proces van het samenvoegen van aanbestedingsgegevens met interne datasets stroomlijnen. Deze platforms kunnen gegevens opschonen, standaardiseren en harmoniseren en zorgen zo voor een consistente en betrouwbare gegevensbasis voor analyses.

Tenderinzichten toepassen op GTM-strategieën

Zodra de aanbestedingsgegevens zijn geëxtraheerd en geïntegreerd, kunnen MedTech-bedrijven de inzichten gebruiken om hun GTM-strategieën te informeren en te optimaliseren over de vier belangrijkste dimensies van prijsstelling, positionering, plaats en promotie.

1. Prijsstelling: Aanbestedingsgegevens bieden inzicht in de prijsstrategieën van concurrenten en de prijsgevoeligheid van inkopers. MedTech bedrijven kunnen informatie over nettoprijzen gebruiken om concurrerende prijsmodellen te ontwikkelen, gerichte kortingen aan te bieden en effectiever te onderhandelen met inkoopteams.

2. Positionering: Door evaluatiecriteria voor aanbestedingen en kopersvoorkeuren te analyseren, kunnen MedTech-bedrijven hun productpositionering en waardeproposities verfijnen. Hierbij kan het gaan om het benadrukken van unieke productkenmerken, het benadrukken van klinische voordelen of het laten zien van de mogelijkheden voor after-sales ondersteuning om zich te onderscheiden van concurrenten.

3. Plaats: Aanbestedingsgegevens kunnen marktspecifieke eisen en voorwaarden onthullen die van invloed zijn op de distributie en logistiek van MedTech-producten. Bedrijven kunnen deze informatie gebruiken om hun toeleveringsketen te optimaliseren, lokale partnerschappen aan te gaan en naleving van regelgeving te garanderen.

4. Promotie: Kennisgevingen van aanbesteding en gunning bieden inzicht in de besluitvormers en beïnvloeders die betrokken zijn bij het inkoopproces. MedTech bedrijven kunnen deze informatie gebruiken om hun promotieactiviteiten op maat te maken, zoals gerichte marketingcampagnes, betrokkenheid van belangrijke opinieleiders en educatieve initiatieven.

Naast de vier P’s kunnen aanbestedingsgegevens ook licht werpen op de regelgeving en de invloed daarvan op institutionele markten. Door aanbestedingseisen en -specificaties te volgen, kunnen MedTech-bedrijven op de hoogte blijven van veranderende regelgeving, normen en certificeringen. Deze kennis kan bedrijven helpen hun producten en processen proactief aan te passen aan de veranderende eisen van de markt.

Conclusie

Aanbestedingsgegevens vormen een goudmijn aan inzichten voor MedTech-bedrijven die effectieve GTM-strategieën in institutionele markten willen ontwikkelen. Door aankondigingen van aanbestedingen, documenten, gunningsberichten en gunningsdocumenten systematisch te analyseren, kunnen bedrijven een diepgaand inzicht krijgen in marktdynamiek, activiteiten van concurrenten, prijstrends en kopersvoorkeuren.

Het extraheren en gebruiken van aanbestedingsgegevens brengt echter aanzienlijke uitdagingen met zich mee vanwege de semigestructureerde en ongestructureerde aard ervan, de beperkte publieke beschikbaarheid en de noodzaak van gegevensintegratie. Om deze uitdagingen te overwinnen, moeten MedTech bedrijven gebruik maken van geavanceerde technologieën zoals web scraping, OCR, NLP en data-integratieplatforms.

Door de inzichten uit aanbestedingsgegevens toe te passen op de vier belangrijkste dimensies van prijsstelling, positionering, plaats en promotie, kunnen MedTech-bedrijven overtuigende GTM-strategieën creëren die aanslaan bij klanten, zich onderscheiden van concurrenten en marktsucces stimuleren. Daarnaast kan het monitoren van het regelgevingslandschap met behulp van aanbestedingsgegevens bedrijven helpen zich aan de regels te houden en zich aan te passen aan veranderende markteisen.

Concluderend: MedTech-bedrijven die investeren in de systematische analyse van aanbestedingsgegevens en de inzichten integreren in hun GTM-strategieën zullen goed gepositioneerd zijn om te navigeren door de complexiteit van institutionele markten, groei te stimuleren en een duurzaam concurrentievoordeel te behalen.

Vamstar

Vamstar kan een cruciale rol spelen bij het verbeteren van de effectiviteit van de GTM-strategie van een MedTech-bedrijf door de uitdagingen aan te pakken die gepaard gaan met het extraheren, analyseren en gebruiken van aanbestedingsgegevens op schaal en asynchroon. Door gebruik te maken van geavanceerde technologieën zoals web scraping, OCR, NLP, Machine Learning en data-integratie, kan Vamstar het proces van het verzamelen en organiseren van aanbestedingsinformatie uit verschillende bronnen automatiseren, inclusief alle interne datasets van CRM, Price/Revenue Management Systems of ERP-systemen. Dit bespaart niet alleen tijd en middelen, maar zorgt ook voor een uitgebreide en bijgewerkte dataset die gemakkelijk kan worden geraadpleegd en geanalyseerd door verschillende teams binnen de organisatie.

Bovendien kan het platform van Vamstar een gecentraliseerde opslagplaats bieden voor aanbestedingsgegevens, waardoor naadloze integratie met interne verkoop-, prijsstellings- en marktintelligentiesystemen mogelijk is. Deze integratie maakt de identificatie van patronen, trends en correlaties tussen markten en productsegmenten mogelijk, waardoor MedTech-bedrijven datagestuurde beslissingen kunnen nemen en hun GTM-strategieën in real-time kunnen aanpassen. Door gebruik te maken van de inzichten die voortkomen uit het platform van Vamstar, kunnen MedTech-bedrijven hun prijsmodellen optimaliseren, productpositionering verfijnen, distributiekanalen stroomlijnen en promotionele activiteiten op maat maken om beter te voldoen aan de behoeften van hun doelklanten en de concurrentie voor te blijven.