Top Pharma aprovecha las perspectivas de precios impulsadas por la IA de Vamstar

La empresa farmacéutica enfrentaba dificultades al utilizar fuentes tradicionales de datos de precios para prever los precios netos y comprender la dinámica del mercado. Necesitaba una comprensión más profunda del mercado hospitalario en un área terapéutica específica, especialmente del negocio institucional y del proceso de precios desde el bruto al neto, con el fin de evaluar con precisión el potencial de ingresos futuros de la empresa objetivo.

Vamstar recopiló cinco años de datos históricos sobre precios netos procedentes de 15 países, así como de todas las adjudicaciones de licitaciones anunciadas públicamente. Estos datos se extrajeron de la base de datos de precios y licitaciones impulsada por IA de Vamstar. Nuestro equipo de analistas también calculó el precio neto unitario promedio combinando avisos de contratos, adjudicaciones y documentos públicos disponibles, y derivando la demanda total a partir de esos contratos en otros 20 países.

Finalmente, el equipo estimó los precios netos en mercados con visibilidad limitada utilizando técnicas de modelización basadas en datos reales de los 15 países iniciales. Además, se combinaron estos datos con conjuntos de datos de importación-exportación y otras fuentes públicas relacionadas con la cadena de suministro y los volúmenes, con el objetivo de obtener una comprensión integral del valor y el volumen en cada uno de los 50 principales mercados. 

Estos datos —junto con insights sobre próximos lanzamientos y la erosión de precios observada en productos comparables— se utilizaron para construir un modelo impulsado por IA con más de 300 variables para prever la evolución futura de los precios. Posteriormente, estos modelos fueron validados mediante metodologías de pruebas A/B para garantizar la solidez de los resultados. Gracias al aprendizaje por refuerzo, el sistema de IA puede aprender de las acciones del equipo de precios, convirtiéndose en una herramienta valiosa para la toma de decisiones.

Gracias a las recomendaciones y conocimientos basados en datos proporcionados por Vamstar, la empresa farmacéutica adquirió una comprensión sólida de la escala y el tamaño del mercado, de la evolución de los precios desde el bruto al neto y de las previsiones futuras. Identificó patrones de descuento por región y reconoció oportunidades prometedoras de diferenciación. La modelización impulsada por IA les permitió probar rápidamente hipótesis de mercado y simular movimientos de precios para los próximos 3 a 5 años en función de sus operaciones actuales.

La experiencia de Vamstar en análisis de mercado impulsado por IA, conocimientos sobre precios netos y capacidades detalladas de modelización proporcionó a la empresa farmacéutica información práctica sobre el mercado. Esto les permitió gestionar eficazmente la complejidad de la fijación de precios bruto-neto y de las dinámicas competitivas en general, incluida su evolución en los próximos años.

Este caso demuestra cómo la plataforma de Vamstar puede guiar a los equipos de precios del sector en la toma de decisiones estratégicas, ofreciendo información precisa sobre el valor real del activo en el mercado, tanto en el presente como en el futuro.