Rivoluzionare le strategie di offerta per le gare con l’IA

Un case study del Pricing Co-pilot di Vamstar per un’azienda di farmaci generici tra le prime dieci.

Cliente
Il migliore a livello internazionale nel settore farmaceutico, mercato dei generici.
Obiettivo primario
Rafforzare la strategia di gara e l’ottimizzazione dei margini utilizzando strumenti guidati dall’IA in scenari post-LoE
Abilità di Vamstar
- Pricing Co-Pilot basato sull’IA
- Tecnologia di orchestrazione dei dati
- Modelli di deep learning

Introduzione

Un’azienda farmaceutica leader, con una solida presenza internazionale e operazioni in crescita in Europa, si è trovata nella condizione di dover affrontare l’aumento della concorrenza nel mercato dei farmaci generici, in particolare nelle gare d’appalto successive alla Perdita di Esclusività (LoE), dove i prezzi di mercato sono crollati fino al 95%.

Per affrontare queste sfide, la leadership dell’azienda, sia europea che globale, ha cercato metodi innovativi per identificare opportunità di guadagno e migliorare i margini in queste condizioni di prova.

Durante la conferenza CPhI, Vamstar ha presentato ai dirigenti dell’azienda il suo Pricing Co-Pilot basato sull’intelligenza artificiale, che promette di rivoluzionare il loro approccio alle gare d’appalto sfruttando l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo per analizzare e prevedere efficacemente i risultati delle gare.

Risultati chiave

In Vamstar ci impegniamo a trasformare il panorama dell’accesso al mercato delle scienze biologiche e della catena di approvvigionamento con una tecnologia all’avanguardia e un supporto senza eguali.

Crescita dei ricavi
Aumento del win rate
Miglioramento del margine

Viaggio di trasformazione

Prima di Vamstar
Durante la nostra collaborazione
Dopo

L’azienda ha incontrato difficoltà nel gestire le pressioni competitive del mercato dei farmaci generici, affidandosi alle conoscenze tradizionali del mercato e alla raccolta e all’analisi manuale dei dati per le gare d’appalto.

Nonostante i tentativi di utilizzare modelli basati su Excel per le stime dei prezzi, sono giunti alla conclusione che modellare accuratamente gli scenari delle gare d’appalto e tenere conto della miriade di variabili che influenzano i risultati delle gare era un compito insormontabile.

La dirigenza ha riconosciuto la necessità di un approccio più sofisticato per promuovere la crescita e la redditività a fronte di una concorrenza agguerrita.

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Risorse

Casi di studio

Come un leader globale del MedTech ha trasformato le lacune informative dei distributori in un aumento del fatturato del +9,2% in 30 mercati.

Una azienda internazionale leader nel settore MedTech mirava a migliorare la visibilità del mercato e il processo decisionale strategico. Vamstar ha implementato un motore di orchestrazione dei dati basato sull’IA, fornendo un’analisi completa dei dati di gara e degli insight di mercato. Questa trasformazione ha migliorato la comprensione delle tendenze di mercato da parte del cliente e ha abilitato strategie mirate per l’introduzione dei prodotti e la differenziazione competitiva. Tra i principali risultati figurano un miglioramento dei margini del 4,5% e un aumento dei ricavi del 9,2%, dimostrando il significativo impatto dell’IA nel guidare crescita e redditività nel settore MedTech.

Tendenze nell’adozione dell’ESG e scenari politici nelle gare d’appalto MedTech europee

MedTech Europe ha incaricato Vamstar di analizzare le tendenze ESG nelle gare d’appalto MedTech. Utilizzando tecnologie di NLP e ML, Vamstar ha esaminato oltre 15.000 documenti, delineando una mappa dell’utilizzo dei criteri ESG e fornendo una guida strategica per migliorare l’integrazione ESG nel procurement, aumentando la competitività e la sostenibilità del settore.

Valorizzare le intuizioni dell’intelligenza artificiale per le negoziazioni strategiche di licenze dei biosimilari

Due aziende leader nel settore dei biosimilari hanno utilizzato l’IA di Vamstar per rivalutare investimenti e accordi di licenza. L’analisi approfondita dei dati ha permesso di identificare 10 principali obiettivi, facilitando l’integrazione in un piano strutturato da 1,6 miliardi di dollari, ottimizzando così le loro strategie di crescita.

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