Révolutionner les stratégies d’appels d’offres grâce à l’IA

L’entreprise s’est efforcée de gérer les pressions concurrentielles du marché des génériques, en s’appuyant sur une connaissance traditionnelle du marché et sur la collecte et l’analyse manuelles de données pour les appels d’offres.

Malgré des tentatives d’utilisation de modèles Excel pour les estimations de prix, elle a conclu que la modélisation précise des scénarios d’appel d’offres et la prise en compte de la myriade de variables influençant les résultats de l’appel d’offres constituaient une tâche insurmontable.

Les dirigeants ont reconnu la nécessité d’adopter une approche plus sophistiquée pour stimuler la croissance et la rentabilité face à une concurrence intense.

Vamstar a collaboré étroitement avec l’entreprise pour déployer le copilote de tarification basé sur l’IA en Italie.

Cela impliquait de collecter et d’organiser les données des appels d’offres, d’analyser les facteurs influents dans les résultats des appels d’offres et de développer des modèles prédictifs à l’aide de techniques avancées d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur.

La solution de Vamstar a permis des tests A/B et un apprentissage par renforcement, permettant un raffinement continu des algorithmes en fonction des résultats réels des appels d’offres, transformant efficacement l’outil en un système dynamique d’aide à la décision.

Le succès du projet a créé un buzz dans les opérations européennes de l’entreprise, avec diverses équipes désireuses d’adopter cette nouvelle technologie. Le copilote de tarification a non seulement facilité une meilleure prise de décision, mais a également démocratisé l’accès à des analyses sophistiquées, permettant aux membres de l’équipe de diverses expertises techniques d’exploiter les données pour un avantage stratégique.

 Le copilote de tarification basé sur l’IA de Vamstar a profondément transformé la façon dont les sociétés pharmaceutiques abordent les appels d’offres concurrentiels sur le marché des génériques. En utilisant des données historiques, des analyses avancées et l’apprentissage automatique, la solution a permis à l’entreprise d’optimiser ses marges et de prendre des décisions éclairées et basées sur les données.

 Cette étude de cas souligne le potentiel important de l’IA pour améliorer la rentabilité et la croissance dans des conditions de marché difficiles, ouvrant la voie à la société pour renforcer son leadership sur le marché et poursuivre sa trajectoire de succès.