Mit KI in die Zukunft der Preisgestaltung: Co-Pilot für die Preisgestaltung

In der komplexen und sich schnell entwickelnden Landschaft der globalen Märkte kann die strategische Bedeutung der Preisgestaltung kaum überbewertet werden. Es ist der Dreh- und Angelpunkt, der sich nicht nur auf Umsatz und Margen auswirkt, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit des Marktes bestimmt.

Hier setzt künstliche Intelligenz (KI) an und revolutioniert die Art und Weise, wie Branchen Preisstrategien angehen. Insbesondere die Implementierung von KI in Ausschreibungen und RFP (Request for Proposal) -Preisen in Italien, Spanien, Frankreich, den nordischen Ländern und anderen EU- und ME-Märkten war nichts weniger als transformativ.

Die KI-gesteuerte Preisrevolution

Die KI-Technologie hat neue Wege eröffnet, um historische Daten zu analysieren, Gewinn- und Verlustmuster zu erkennen und diese Erkenntnisse auf zukünftige Ausschreibungen und Ausschreibungen anzuwenden. Diese analytischen Fähigkeiten haben Unternehmen mit Prognosen und Szenarien gestärkt, die auf realen Ergebnissen basieren und zu einem erheblichen Umsatzwachstum — von 12 % bis 25 % — und verbesserten Margen von 17 % bis 25 % in verschiedenen Märkten und Vermögenswerten führen.

Unser dreistufiger Preisansatz

Unser Weg zur Preisgestaltung ist akribisch in drei Phasen gegliedert, die jeweils auf den Erkenntnissen und Grundlagen der vorangegangenen Schritte aufbauen.

Phase 1: Datenermittlung, -reinigung und -anreicherung

Der erste Schritt im Prozess besteht darin, den Datensatz sorgfältig zu kuratieren und zu verbessern, um seine Integrität und seinen Reichtum zu gewährleisten. Dies beinhaltet eine gründliche Untersuchung der Daten, um Inkonsistenzen, Fehler oder fehlende Informationen zu identifizieren, die möglicherweise die Genauigkeit der Vorhersagemodelle untergraben könnten. Sobald diese Probleme erkannt wurden, werden die Daten einem strengen Bereinigungsprozess unterzogen, um die ungültigen Einträge zu korrigieren und die Gesamtqualität des Datensatzes sicherzustellen.

Die Vorbereitungsphase geht jedoch über die reine Datenbereinigung hinaus. Um das Potenzial der Vorhersagemodelle wirklich zu erschließen, ist es unerlässlich, den Datensatz mit wertvollen Markteinblicken anzureichern. Bei diesem Anreicherungsprozess werden relevante externe Datenquellen wie Branchentrends, Wettbewerbsinformationen und regulatorische Informationen integriert, um ein umfassenderes und kontextbezogeneres Verständnis der Marktdynamik zu ermöglichen.

Durch die Kombination der internen Daten mit diesen externen Erkenntnissen wird der Datensatz zu einem leistungsstarken Vermögenswert, der genauere und umsetzbarere Vorhersagen ermöglichen kann. Diese solide Grundlage sauberer, angereicherter Daten bildet die Grundlage für die Entwicklung robuster und zuverlässiger Vorhersagemodelle in den nachfolgenden Projektphasen.

Phase 2: Modellbau

In dieser Phase liegt der Fokus auf der Entwicklung ausgefeilter prädiktiver Modelle, die eine Vielzahl von Variablen einbeziehen. Diese Modelle wurden entwickelt, um komplexe Herausforderungen anzugehen, z. B. die Prognose von Preisen auf molekularer Ebene und die Ermittlung der wahrscheinlichsten Gewinnergebote für einzelne Lagerhaltungseinheiten (SKUs).

Die Algorithmen berücksichtigen eine Vielzahl von Faktoren, die die Preisgestaltung von Medikamenten oder Medizinprodukten während ihres gesamten Lebenszyklus beeinflussen, von der ersten Markteinführung bis hin zu Ablaufszenarien nach dem Patent. Durch die Berücksichtigung der Auswirkungen verschiedener Marktdynamiken, regulatorischer Veränderungen und Wettbewerbslandschaften bieten diese Modelle wertvolle Einblicke in Preisstrategien und helfen Unternehmen, die Komplexität der Pharma- und Gesundheitsbranche zu bewältigen. Das ultimative Ziel ist es, lokale Teams mit datengesteuerten Empfehlungen auszustatten, die den Umsatz optimieren, die Rentabilität maximieren und ein nachhaltiges Wachstum in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt gewährleisten.

Phase 3: Iterative Optimierung durch A/B-Tests und Verstärkungslernen

In der Abschlussphase des Projekts wird ein zweigleisiger Ansatz angewendet, um die Wirksamkeit unseres Preispiloten zu verfeinern und zu validieren. Zunächst wird ein umfangreiches A/B-Testing durchgeführt, bei dem die Leistung unserer KI-gesteuerten Preisstrategien mit traditionellen Methoden verglichen wird. Dieser rigorose Benchmarking-Prozess ermöglicht es uns, die konkreten Verbesserungen und den Mehrwert, den die neue Lösung mit sich bringt, zu quantifizieren. Durch die Messung wichtiger Kennzahlen wie Umsatzwachstum, Margensteigerung und Marktanteilsgewinne simuliert das Modell reale Szenarien.

Für einen kontinuierlichen Lernprozess nutzen wir jedoch die Kraft des verstärkenden Lernens, um eine selbstoptimierende Feedbackschleife zu schaffen. Da der Pricing Co-Pilot unter realen Marktbedingungen eingesetzt wird, lernt er aktiv aus den Ergebnissen seiner Entscheidungen. Durch die Analyse der realen Ergebnisse identifizieren die Algorithmen des maschinellen Lernens Muster, Korrelationen und kausale Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren und deren Auswirkungen auf die Preiseffektivität. Dieser fortlaufende Lernprozess ermöglicht es den Modellen, ihre Vorhersagen im Laufe der Zeit anzupassen und zu verfeinern, wodurch sie immer genauer werden und auf die sich ändernde Marktdynamik reagieren.

Einer der Hauptvorteile dieses iterativen Optimierungsansatzes ist die Möglichkeit, eine Vielzahl von Szenarien zu simulieren. Durch die Nutzung der erweiterten Modelle können Teams verschiedene Preisstrategien, Kampagnen und Wettbewerbsreaktionen in einer virtuellen Umgebung erkunden. Dies ermöglicht es ihnen, die potenziellen Ergebnisse und Risiken im Zusammenhang mit jedem Szenario zu bewerten und sie in die Lage zu versetzen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse zu treffen.

Durch die Kombination von A/B-Tests und Verstärkungslernen zielt der Pricing Co-Pilot darauf ab, eine kontinuierliche Weiterentwicklung und Anpassung an die sich ständig verändernde Landschaft der Pharma- und Medizintechnikbranche zu erreichen. Diese Phase dient als Grundstein für das Projekt und liefert eine robuste, zuverlässige und kontinuierlich verbesserte Preislösung, die nachhaltiges Wachstum und Rentabilität vorantreibt.

Der Vamstar-Unterschied

Das Streben nach mehr kommerzieller Effizienz ist vor dem Hintergrund von Inflation, Engpässen und der Verlagerung hin zu einer wertorientierten Gesundheitsversorgung immer dringlicher geworden. Vamstar zeichnet sich durch den Einsatz von KI zur Orchestrierung, Analyse und Bereitstellung von Informationen zu MedTech- und Pharmadaten aus. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Marktsichtbarkeit, sondern optimiert auch die Preisstrategien, wodurch kommerzielle Arbeitsabläufe vereinfacht und automatisiert werden, um hervorragende Vertriebsleistungen zu erzielen.

Die Auswirkungen

Die Einführung von KI in der Preisgestaltung verbessert nicht nur die Finanzkennzahlen, sondern stellt auch einen Paradigmenwechsel in der Herangehensweise von Unternehmen an den Markt dar. Durch die Bereitstellung eines detaillierten Überblicks über die Nachfrage- und Angebotsdynamik und die Erleichterung einer fundierten Entscheidungsfindung setzen KI-Technologien wie die von Pricing Co-Pilot angebotenen neue Maßstäbe für Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit im Gesundheitswesen.

Schlussfolgerung

Die Integration von KI in Preisstrategien ist ein bedeutender Fortschritt für Branchen, die die Komplexität moderner Märkte meistern wollen. Mit ihrer nachweislichen Erfolgsbilanz bei der Steigerung von Umsätzen und Gewinnspannen bietet KI einen vielversprechenden Weg, um im Wettbewerb nicht nur zu überleben, sondern zu gedeihen. Während wir diese Technologien weiter erforschen und verfeinern, sind die Möglichkeiten für Innovationen und Verbesserungen bei Preisstrategien grenzenlos.