Naviguer dans l’avenir de la tarification avec l’IA : Pricing Co-Pilot

Dans le paysage complexe et en évolution rapide des marchés mondiaux, l’importance stratégique de la tarification ne peut être surestimée. C’est le pivot qui non seulement affecte les revenus et les marges, mais détermine également la compétitivité du marché.

C’est là que l’intelligence artificielle (IA) intervient, en révolutionnant la manière dont les industries abordent les stratégies de tarification. En particulier, la mise en œuvre de l’IA dans les appels d’offres et les demandes de propositions en Italie, en Espagne, en France, dans les pays nordiques et sur d’autres marchés de l’UE et du ME a été tout simplement transformatrice.

La révolution de la tarification pilotée par l’IA

La technologie de l’IA a ouvert de nouvelles voies pour l’analyse des données historiques, la reconnaissance des modèles de gains et de pertes, et l’application de ces connaissances aux futurs appels d’offres et demandes de propositions. Ces prouesses analytiques ont permis aux entreprises de disposer de prédictions et de scénarios fondés sur des résultats réels, ce qui a entraîné une croissance substantielle du chiffre d’affaires – de 12 à 25 % – et une amélioration des marges de 17 à 25 % sur divers marchés et actifs.

Notre approche de la tarification en trois phases

Notre parcours vers la tarification est méticuleusement structuré en trois phases, chacune d’entre elles étant conçue pour s’appuyer sur les connaissances et les fondements établis au cours des étapes précédentes.

Phase 1 : Découverte, nettoyage et enrichissement des données

La première étape du processus consiste à conserver et à améliorer méticuleusement l’ensemble des données, afin d’en garantir l’intégrité et la richesse. Cela implique un examen approfondi des données afin d’identifier les incohérences, les erreurs ou les informations manquantes qui pourraient compromettre la précision des modèles prédictifs. Une fois ces problèmes détectés, les données sont soumises à un processus de nettoyage rigoureux afin de corriger les entrées invalides et de garantir la qualité globale de l’ensemble de données.

Cependant, la phase de préparation va au-delà du simple nettoyage des données. Pour véritablement libérer le potentiel des modèles prédictifs, il est essentiel d’enrichir l’ensemble de données avec des informations précieuses sur le marché. Ce processus d’enrichissement implique l’intégration de sources de données externes pertinentes, telles que les tendances du secteur, la veille concurrentielle et les informations réglementaires, afin de fournir une compréhension plus complète et contextuelle de la dynamique du marché.

En combinant les données internes avec ces informations externes, l’ensemble des données devient un atout puissant qui permet d’obtenir des prévisions plus précises et plus faciles à mettre en œuvre. Cette base solide de données propres et enrichies prépare le terrain pour le développement de modèles prédictifs robustes et fiables dans les phases ultérieures du projet.

Phase 2 : Construction du modèle

Au cours de cette phase, l’accent est mis sur le développement de modèles prédictifs sophistiqués qui intègrent un large éventail de variables. Ces modèles sont conçus pour relever des défis complexes, tels que la prévision des prix au niveau moléculaire et l’identification des offres gagnantes les plus probables pour des unités de stockage individuelles.

Les algorithmes prennent en compte un large éventail de facteurs qui influencent le prix des médicaments ou des produits médicaux tout au long de leur cycle de vie, depuis le lancement initial jusqu’aux scénarios d’expiration du brevet. En considérant l’impact des différentes dynamiques de marché, des changements réglementaires et des paysages concurrentiels, ces modèles fournissent des informations précieuses sur les stratégies de tarification et aident les organisations à naviguer dans les complexités des industries pharmaceutiques et des soins de santé. L’objectif final est de permettre aux équipes locales de formuler des recommandations fondées sur des données qui optimisent les revenus, maximisent la rentabilité et garantissent une croissance durable sur un marché de plus en plus concurrentiel.

La différence Vamstar

La recherche d’une plus grande efficacité commerciale est devenue de plus en plus urgente dans un contexte d’inflation, de pénuries et d’évolution vers des soins de santé fondés sur la valeur. Vamstar se distingue en exploitant l’IA pour orchestrer, analyser et fournir des informations sur les données MedTech et pharmaceutiques. Cette approche permet non seulement d’améliorer la visibilité du marché, mais aussi d’optimiser les stratégies de tarification, simplifiant et automatisant ainsi les flux de travail commerciaux pour atteindre l’excellence en matière de vente.

L’impact

L’adoption de l’IA dans la tarification ne se limite pas à l’amélioration des indicateurs financiers ; elle représente un changement de paradigme dans la manière dont les entreprises abordent le marché. En fournissant une vision granulaire de la dynamique de l’offre et de la demande, et en facilitant la prise de décision éclairée, les technologies d’IA telles que celles proposées par Pricing Co-Pilot établissent de nouvelles normes en matière d’efficacité et de compétitivité dans le secteur des soins de santé.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans les stratégies de fixation des prix représente un grand pas en avant pour les industries qui s’efforcent de naviguer dans les complexités des marchés modernes. L’IA, qui a fait ses preuves en matière d’augmentation des revenus et des marges, offre une voie prometteuse pour non seulement survivre, mais aussi prospérer dans le paysage concurrentiel. Alors que nous continuons à explorer et à affiner ces technologies, les possibilités d’innovation et d’amélioration des stratégies de tarification sont illimitées.