Navegar por el futuro de la fijación de precios con IA: Pricing Co-Pilot

En el complejo y cambiante panorama de los mercados mundiales, es difícil exagerar la importancia estratégica de la fijación de precios. Es el eje que no sólo afecta a los ingresos y los márgenes, sino que también determina la competitividad del mercado.

Aquí es donde interviene la Inteligencia Artificial (IA), revolucionando la forma en que las industrias enfocan las estrategias de fijación de precios. En concreto, la aplicación de la IA en la fijación de precios de licitaciones y RFP (solicitud de propuesta) en Italia, España, Francia, los países nórdicos y otros mercados de la UE y ME ha sido sencillamente transformadora.

La revolución de los precios impulsada por la IA

La tecnología de IA ha abierto nuevas vías para analizar datos históricos, reconocer patrones de victorias y derrotas y aplicar estos conocimientos a futuras licitaciones y solicitudes de propuestas. Esta destreza analítica ha dotado a las empresas de predicciones y escenarios basados en resultados de la vida real, lo que se ha traducido en un aumento sustancial de los ingresos (entre el 12 % y el 25 %) y una mejora de los márgenes (entre el 17 % y el 25 %) en diversos mercados y activos.

Nuestro enfoque de fijación de precios en tres fases

Nuestro viaje hacia la fijación de precios está meticulosamente estructurado en tres fases, cada una de ellas diseñada para construir sobre las ideas y los cimientos establecidos en los pasos anteriores.

Fase 1: Descubrimiento, limpieza y enriquecimiento de datos

El primer paso del proceso consiste en conservar y mejorar meticulosamente el conjunto de datos, garantizando su integridad y riqueza. Esto implica un examen exhaustivo de los datos para identificar cualquier incoherencia, error o falta de información que pudiera socavar la precisión de los modelos predictivos. Una vez detectados estos problemas, los datos se someten a un riguroso proceso de limpieza para corregir las entradas no válidas y garantizar la calidad general del conjunto de datos.

Sin embargo, la fase de preparación va más allá de la mera limpieza de datos. Para liberar realmente el potencial de los modelos predictivos, es esencial enriquecer el conjunto de datos con información valiosa sobre el mercado. Este proceso de enriquecimiento implica la integración de fuentes de datos externas relevantes, como tendencias del sector, inteligencia competitiva e información reglamentaria, para proporcionar una comprensión más completa y contextual de la dinámica del mercado.

Al combinar los datos internos con estos conocimientos externos, el conjunto de datos se convierte en un poderoso activo que puede impulsar predicciones más precisas y procesables. Esta sólida base de datos limpios y enriquecidos sienta las bases para el desarrollo de modelos predictivos sólidos y fiables en las fases posteriores del proyecto.

Fase 2: Construcción del modelo

En esta fase, la atención se centra en el desarrollo de sofisticados modelos predictivos que incorporan una amplia gama de variables. Estos modelos están diseñados para afrontar retos complejos, como la previsión de precios a nivel molecular y la identificación de las ofertas ganadoras más probables para cada unidad de mantenimiento de existencias (SKU).

Los algoritmos tienen en cuenta una amplia gama de factores que influyen en el precio de los medicamentos o productos médicos a lo largo de todo su ciclo de vida, desde el lanzamiento inicial hasta los escenarios posteriores a la expiración de la patente. Al tener en cuenta el impacto de las distintas dinámicas del mercado, los cambios normativos y el panorama competitivo, estos modelos aportan información valiosa sobre las estrategias de fijación de precios y ayudan a las organizaciones a navegar por las complejidades de las industrias farmacéutica y sanitaria. El objetivo último es dotar a los equipos locales de recomendaciones basadas en datos que optimicen los ingresos, maximicen la rentabilidad y garanticen un crecimiento sostenible en un mercado cada vez más competitivo.

La diferencia Vamstar

La búsqueda de una mayor eficiencia comercial es cada vez más urgente en un contexto de inflación, escasez y cambio hacia una asistencia sanitaria basada en el valor. Vamstar se distingue por aprovechar la IA para orquestar, analizar y proporcionar inteligencia sobre datos farmacéuticos y de tecnología médica. Este enfoque no sólo mejora la visibilidad del mercado, sino que también optimiza las estrategias de fijación de precios, simplificando y automatizando los flujos de trabajo comerciales para lograr la excelencia en las ventas.

El impacto

La adopción de la IA en la fijación de precios hace algo más que mejorar las métricas financieras; representa un cambio de paradigma en la forma en que las empresas abordan el mercado. Al proporcionar una visión detallada de la dinámica de la oferta y la demanda y facilitar la toma de decisiones informadas, las tecnologías de IA como las que ofrece Pricing Co-Pilot están estableciendo nuevos estándares de eficiencia y competitividad en el sector sanitario.

Conclusión

La integración de la IA en las estrategias de fijación de precios supone un importante paso adelante para las industrias que se esfuerzan por navegar por las complejidades de los mercados modernos. Con un historial demostrado de mejora de ingresos y márgenes, la IA ofrece una vía prometedora no sólo para sobrevivir, sino para prosperar en el panorama competitivo. A medida que seguimos explorando y perfeccionando estas tecnologías, las posibilidades de innovación y mejora de las estrategias de fijación de precios son ilimitadas.