L’Intelligenza Artificiale sta diventando importante nei dispositivi medici, facendo pensare a come influenzerà i team commerciali e di vendita. In che modo l’IA può aiutare i professionisti delle vendite nel settore dei dispositivi medici a migliorare il coinvolgimento dei clienti e a incrementare i ricavi? Questo articolo analizza come l’apprendimento automatico possa migliorare il targeting dei potenziali clienti, la personalizzazione dei prezzi, l’identificazione dei segnali d’acquisto, la prioritizzazione dei lead e altro ancora. Mostra come questa tecnologia possa cambiare in modo significativo le pratiche aziendali.

La pandemia COVID-19 ha influenzato in modo significativo vari aspetti del settore MedTech. Da un lato, ha stimolato la richiesta di soluzioni di analisi rapide e accurate e di un’adeguata fornitura di dispositivi di protezione individuale e di materiale medico di consumo. Dall’altro, ha catalizzato il passaggio all’assistenza sanitaria virtuale, offrendo nuove opportunità alle aziende di dispositivi medici.

Tuttavia, il rinvio delle cure non urgenti e le varie sfide economiche, commerciali e della catena di fornitura hanno accelerato la trasformazione digitale delle operazioni commerciali e della catena di fornitura in questo settore. Un sondaggio condotto su 200 aziende di dispositivi medici ha rivelato che il 75% sta intraprendendo una qualche forma di iniziativa di trasformazione digitale.

Anche prima della pandemia, il settore ha dovuto affrontare pressioni per rinnovare le proprie strategie commerciali e di vendita. Uno studio di BCG ha evidenziato come le aziende del settore MedTech stanzino molte più risorse per le spese di vendita, generali e amministrative rispetto ai costi dei prodotti venduti rispetto alle loro controparti dei settori tecnologico e industriale.

Il settore utilizza ancora metodi di vendita obsoleti. Questi metodi si concentrano sui medici, sugli amministratori o su entrambi. Di conseguenza, negli ultimi dieci anni non si è registrata alcuna crescita delle vendite.

I team di vendita dei dispositivi medici si trovano spesso ad affrontare problemi quali inefficienze e colli di bottiglia nei processi, che possono compromettere l’esperienza del cliente. Inoltre, l’evoluzione dei portafogli di prodotti, le aspettative omnicanale, i diversi segmenti di clientela, i prezzi variabili e la necessità di configurazioni personalizzate complicano ulteriormente il processo di vendita.

Sfruttando l’intelligenza artificiale per migliorare i processi di quotazione e incasso, i team di vendita dei dispositivi medici possono eliminare le inefficienze e favorire un migliore coinvolgimento dei clienti. Questo articolo evidenzia cinque aree chiave in cui l’IA può avere un impatto significativo:

1. Ottimizzazione della strategia di prezzo per le gare d’appalto e le vendite dirette: La maggior parte delle aziende intervistate ha dichiarato la necessità di processi più snelli per la scoperta delle gare d’appalto, la formulazione dei prezzi, la scontistica e la creazione delle offerte. L’intelligenza artificiale può offrire approfondimenti sofisticati sui canali delle gare d’appalto, consentendo una gestione più efficiente delle gare e un miglioramento delle prestazioni.
2. Passaggio da un sistema di quotazione manuale a uno automatizzato: Molti team di vendita si affidano ancora a processi manuali come i fogli di calcolo, con conseguenti incoerenze e problemi di standardizzazione. Le tecnologie di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico possono risolvere questi problemi, offrendo strumenti automatizzati basati su cloud per la determinazione dei prezzi e dei preventivi, in grado di gestire configurazioni di prodotto complesse.
3. Riduzione dell’inserimento manuale dei dati e della generazione di preventivi: I professionisti delle vendite nel settore dei dispositivi medici dedicano una parte considerevole del loro tempo all’inserimento manuale dei dati e alle attività amministrative. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi CPQ (Configure, Price, Quote) può automatizzare queste attività, consentendo ai team di vendita di concentrarsi su attività di maggior valore.
4. Miglioramento dell’accuratezza e della coerenza dei preventivi: Tenersi al passo con le modifiche di sconti, linee di prodotti e conformità può essere impegnativo. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono garantire che i preventivi di vendita siano accurati e coerenti, migliorando l’esperienza del cliente.
5. Incorporazione delle informazioni di mercato nelle quotazioni: La mancanza di informazioni di mercato può ostacolare l’efficacia delle strategie di prezzo e di sconto dei prodotti. Un sistema CPQ dotato di intelligenza artificiale può integrare i dati di mercato in tempo reale nel processo di quotazione, consentendo di prendere decisioni informate.

Il settore dei dispositivi medici sta subendo una trasformazione significativa. Utilizzando sistemi CPQ basati sull’intelligenza artificiale, le aziende possono migliorare le vendite, coinvolgere meglio i clienti e gestire in modo più efficace le sfide del mercato odierno.

Le forniture mediche comprendono un’ampia gamma di prodotti, dagli strumenti chirurgici alle bende, utilizzati nelle strutture sanitarie. Classificare e assegnare correttamente i codici a queste forniture mediche è fondamentale per l’approvvigionamento, la tracciabilità, la fatturazione, gli ordini, la gestione delle scorte e la sicurezza dei pazienti.

Le sfide principali includono il costo elevato delle transazioni della catena di fornitura sanitaria (fino a quattro volte superiore rispetto ad altri settori), gli sprechi significativi sostenuti, ad esempio 5 miliardi di dollari di DPI COVID-19 ritenuti “inutilizzabili”. Inoltre, a livello globale, dal 10% al 34% della spesa sanitaria dei Paesi OCED è stata sprecata per cure inappropriate.

Abbiamo suddiviso la sfida in code-to-code, code-to-product, product-to-product, product-to-evidence e product-to-opportunity. Più specificamente

• Da codice a codice: supponiamo di avere un codice come CPV e di volerlo abbinare al nostro codice interno o ad altri codici come UNSPSC.
• Da codice a prodotto: immaginiamo che come acquirente imbarchiate un nuovo fornitore con 30.000 articoli o articoli a cui dovete assegnare delle categorie. Come fornitore devo filtrare o assegnare il codice acquirente ai miei prodotti.
• Da prodotto a prodotto: come acquirente ho molti prodotti nel mio paniere, di marche o fornitori diversi, come posso confrontare i prodotti per trovarne di simili? Come fornitore, come posso capire il panorama del mercato.
• Product-to-evidence: ora, come acquirente, volete esaminare le evidenze cliniche di molti prodotti, come fate al momento? Come fornitore, voglio vedere cosa fanno i miei concorrenti.
• Product-to-opportunity: come acquirente voglio vedere i prodotti del fornitore, o come fornitore voglio vedere le opportunità a cui posso partecipare o che stanno facendo i miei concorrenti.

Ecco una selezione delle complessità legate alla classificazione:

• Complessità, diversità e problemi di standardizzazione: L’enorme varietà di forniture mediche, ognuna con le sue specifiche uniche, rende la classificazione complicata. Differenziare tra prodotti con variazioni minime può essere difficile. Possono mancare convenzioni di denominazione e categorizzazione standardizzate per le forniture mediche, soprattutto tra produttori o Paesi diversi. Diversi fornitori potrebbero utilizzare nomi, codici o specifiche differenti per prodotti simili, rendendo difficile mantenere una classificazione standardizzata.
• Evoluzione continua dei prodotti: Con il progredire della tecnologia medica, vengono costantemente introdotti sul mercato nuovi prodotti. Mantenere aggiornati i sistemi di classificazione diventa un compito costante.
• Sovrapposizione di categorie: Alcune forniture mediche possono rientrare in più categorie, generando confusione sulla corretta classificazione.
• Errori umani, scala e abilità: Possono verificarsi errori nei processi di inserimento manuale o di categorizzazione, con conseguenti classificazioni errate. Il personale deve essere addestrato a comprendere e utilizzare correttamente il sistema di classificazione, e questa formazione deve essere aggiornata con l’evoluzione del sistema.
• Requisiti normativi e di conformità: Regioni o Paesi diversi possono avere normative diverse in materia di forniture mediche, che possono influire sulle modalità di classificazione o codifica. In contesti multinazionali, la traduzione e la localizzazione possono introdurre ulteriori complessità nella classificazione.
• Interoperabilità e integrazione: I diversi sistemi di una struttura sanitaria, come la fatturazione, le cartelle cliniche elettroniche e la gestione dell’inventario, devono comunicare senza problemi. Le discrepanze nella classificazione dei codici possono causare problemi di integrazione. I sistemi tradizionali degli ospedali o delle strutture possono ancora basarsi su sistemi di classificazione obsoleti, con conseguenti discrepanze nell’integrazione con sistemi o fornitori più recenti. I sistemi di classificazione devono essere compatibili con i sistemi di gestione dell’inventario per garantire una tracciabilità continua dell’utilizzo dei materiali medici e delle esigenze di rifornimento.

Per affrontare queste sfide è necessaria una combinazione di tecnologia, formazione e attenta pianificazione. Le soluzioni potrebbero includere l’investimento in moderni sistemi di gestione dell’inventario, la formazione continua del personale, la collaborazione con i fornitori per la standardizzazione e la revisione e l’aggiornamento regolari dei sistemi di classificazione. Non è possibile farlo manualmente a livello globale per tutti i prodotti e i servizi sanitari, per cui è necessaria una soluzione di monitoraggio e tracciamento automatizzata, che fortunatamente con l’emergere dei big data, dell’IA generativa e dell’analisi dei grafi è possibile.

Sebbene ChatGPT-4 possa essere ottimo per riassumere il testo, i nostri data scientist hanno scoperto che il suo utilizzo per la corrispondenza tra codici, come GMDN e UNSPSC, porta all’assegnazione di codici di classificazione errati anche dopo un’attenta preparazione dei dati. Queste risposte imprecise sono un processo noto come allucinazione e sono state ampiamente discusse dalla stampa come un problema importante per la fiducia e la qualità. Anche l’abbinamento prodotto-codice può sfuggire rapidamente di mano a causa del rumore.

Vamstar vanta una profonda esperienza nella scienza dei dati e nell’intelligenza artificiale all’avanguardia nei settori della sanità e delle tecnologie mediche. Abbiamo ottenuto finanziamenti per la ricerca Innovate UK e AI Venture e collaboriamo attivamente con le principali università.

Abbiamo sviluppato soluzioni innovative sotto forma di una piattaforma guidata da tecnologie AI, per consentire la standardizzazione e la catalogazione automatizzata di prodotti/servizi sanitari, arricchita da informazioni raccolte da fonti eterogenee per migliorare il processo decisionale in materia di acquisti.

Abbiamo raccolto, estratto tramite NLP, normalizzato e arricchito i più grandi set di dati di gare d’appalto pubbliche al mondo da acquirenti quali ospedali, cliniche e università. Ad esempio, conosciamo le opportunità di gara in corso per i prodotti MedTech, i fornitori aggiudicatari e i modelli di acquisto.

Parallelamente, abbiamo raccolto, normalizzato e arricchito prodotti e articoli dai cataloghi di produttori, fornitori e distributori utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale e l’intelligenza artificiale generativa. In questo modo abbiamo ottenuto una comprensione completa dei portafogli e delle offerte sul lato dell’offerta.

Abbiamo unito questi due enormi set di dati specifici per il settore sanitario e medicale e abbiamo creato il più grande grafo di conoscenza che ci consente di eseguire un graph matching di prodotti e codici su una scala mai vista prima, utilizzando le caratteristiche dei prodotti di basso livello e le specifiche del settore sanitario in tutte le lingue.

Creare il più grande grafo di conoscenza del settore sanitario e delle scienze della vita al mondo, che collega tutti gli acquirenti, i fornitori, i prodotti, i servizi e i dispositivi medici del settore sanitario in tutti i Paesi, è un compito complesso che richiede competenze uniche e una grande quantità di dati normalizzati e arricchiti. Il grafo sottostante è stato creato utilizzando complessi modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), AI generativa e apprendimento automatico, compreso l’uso di istanze GPU per l’addestramento dei nostri modelli NLP di apprendimento profondo personalizzati. In collaborazione con l’Università di Sheffield, leader mondiale nel campo dell’NLP, abbiamo aumentato la scala sia in termini di dati elaborati sia in termini di nodi e relazioni rappresentati nel grafo di rete.

Abbiamo unito tre tecnologie all’avanguardia come l’intelligenza artificiale generativa, l’elaborazione del linguaggio naturale e i grafi di conoscenza, in perfetta armonia, per abbinare automaticamente tutte le assegnazioni e le classificazioni di codici e prodotti. Tutto ciò viene orchestrato utilizzando una serie complessa di pipeline proprietarie di big data e machine learning facilmente scalabili nel cloud.

Abbiamo la capacità unica di eseguire operazioni altamente scalabili e accurate:

• Da codice a codice: Corrispondenza automatica tra CPV, UNSPC, GMDN, GUDID, UDI, eClass e corrispondenza tra codice interno/catalogo/tassonomia.
• Da codice a prodotto: Assegnazione di CPV, UNSPC, eClass o codice interno/catalogo/tassonomia ai prodotti.
• Da prodotto a prodotto: confrontare i prodotti con altri prodotti e fornire un punteggio di corrispondenza.
• Da prodotto a evidenza: riassume l’evidenza clinica per un prodotto o un gruppo di prodotti.
• Da prodotto a opportunità: siamo in grado di abbinare una gara d’appalto o un’opportunità privata ai prodotti di un fornitore.

Vamstar è la principale piattaforma di scambio B2B per la sanità e le scienze della vita alimentata dall’intelligenza artificiale, che aggrega e analizza oltre 750 miliardi di dollari di spesa tra 86.000 acquirenti di prodotti e servizi sanitari pubblici e privati in oltre 100 Paesi. La tecnologia della supply chain basata sul cloud di Vamstar connette acquirenti e fornitori per automatizzare i processi aziendali chiave, traducendo i dati e le analisi basate sui risultati in azioni significative per l’ecosistema sanitario, in modo da muoversi rapidamente, operare in modo efficiente e ottenere grandi sinergie, consentendo una migliore cura dei pazienti e massimizzando i risparmi del settore per i suoi clienti.

Utilizziamo i Big Data e l’apprendimento automatico per consentire un approvvigionamento intelligente, gare d’appalto più rapide, contratti semplificati, opportunità in tempo reale, intelligenza incorporata e servizi correlati, tra cui il commercio di prodotti sanitari basato sul web tra ospedali, cliniche, laboratori e fornitori sul mercato.

Vedendo il quadro generale e tutte le connessioni, Vamstar fornisce agli stakeholder del settore sanitario preziose intuizioni e prospettive di mercato. Vamstar collabora con leader dell’industria, del mondo accademico e governativo in oltre 100 paesi per applicare il pensiero di livello superiore alle attività quotidiane e alle questioni strategiche. Offre ai propri clienti soluzioni che li rendono più efficienti e li aiutano a prendere decisioni informate sui dati per garantire il loro futuro.

Sbloccare le informazioni dai dati delle gare d’appalto o delle offerte pubbliche di acquisto

I dati relativi alle gare d’appalto contengono una grande quantità di informazioni che possono informare vari aspetti della strategia GTM di un’azienda MedTech. Alcune delle informazioni chiave che possono essere ricavate dai documenti di gara includono:

1. Disponibilità dei prodotti: I bandi e i documenti di gara spesso specificano i tipi di prodotti richiesti, insieme alle loro specifiche tecniche e alle caratteristiche desiderate. Queste informazioni possono aiutare le aziende del settore MedTech a comprendere la gamma di prodotti disponibili sul mercato e a identificare le lacune o le opportunità di innovazione.

2. Paesaggio dei fornitori: Le notifiche di aggiudicazione delle gare d’appalto rivelano gli aggiudicatari, fornendo informazioni sul panorama competitivo. Analizzando queste informazioni, le aziende del settore MedTech possono identificare i loro principali concorrenti, valutare la loro quota di mercato, seguire l’andamento dei prezzi e monitorare le loro attività.

3. Prezzi e sconti: In molti mercati, i documenti di gara rendono noti i prezzi e gli sconti offerti dai fornitori. Questa trasparenza consente alle aziende del settore MedTech di effettuare un benchmark delle proprie strategie di prezzo, di comprendere la sensibilità ai prezzi degli acquirenti e di identificare le opportunità di posizionamento competitivo.

4. Preferenze dell’acquirente: I documenti di gara spesso delineano i criteri di valutazione utilizzati dagli acquirenti per valutare le offerte. Questi criteri possono includere fattori quali la qualità del prodotto, il supporto post-vendita, la formazione e la sostenibilità. Comprendendo le preferenze degli acquirenti, le aziende del settore MedTech possono adattare le loro offerte e proposte di valore per soddisfare meglio le esigenze dei clienti.

5. Condizioni di mercato: I dati delle gare d’appalto possono fornire informazioni sulle condizioni specifiche del mercato, come i requisiti normativi, i requisiti di contenuto locale e i termini di pagamento. Queste informazioni sono fondamentali per le aziende del settore MedTech che vogliono entrare in nuovi mercati o espandere la loro presenza in quelli esistenti.

6. Fattori non legati al prezzo: Oltre al prezzo, i documenti di gara possono specificare i fattori non legati al prezzo che influenzano la decisione di aggiudicazione, come le capacità tecniche, le evidenze cliniche e la reputazione del fornitore. Le aziende del settore MedTech possono utilizzare queste informazioni per differenziarsi ed evidenziare i propri punti di forza.

La gara d’appalto o il paesaggio RFP

La gara d’appalto è un processo altamente regolamentato che mira a garantire una concorrenza leale, la trasparenza e il rapporto qualità-prezzo negli appalti pubblici. I governi e le istituzioni sanitarie bandiscono gare d’appalto per invitare i fornitori a presentare offerte per la fornitura di beni o servizi. La procedura di gara prevede in genere diverse fasi:

1. Bando di gara: L’acquirente pubblica un avviso che illustra i requisiti, le specifiche e la tempistica del processo di approvvigionamento.
2. Documenti di gara: I fornitori interessati possono ottenere documenti di gara dettagliati che forniscono ulteriori informazioni sull’ambito di lavoro, sui criteri di valutazione e sui requisiti di presentazione.
3. Presentazione delle offerte: I fornitori preparano e presentano le loro offerte, che comprendono proposte tecniche e commerciali, nonché la documentazione di supporto.
4. Valutazione delle offerte: L’acquirente valuta le offerte presentate in base a criteri predefiniti, che possono includere prezzo, qualità, capacità tecniche e altri fattori.
5. Notifica di aggiudicazione: L’acquirente annuncia l’offerente vincitore e fornisce un feedback ai partecipanti non selezionati.
6. Documenti di aggiudicazione: L’acquirente e il fornitore vincitore firmano un contratto che definisce i termini e le condizioni dell’accordo.

Durante questo processo, viene generata una quantità significativa di informazioni che vengono rese disponibili al pubblico o al semi-pubblico, anche se per un periodo di tempo limitato. Queste informazioni possono fornire preziose indicazioni sul panorama competitivo, sulle tendenze del mercato e sulle esigenze dei clienti.

Introduzione

Nel mondo altamente competitivo e regolamentato della tecnologia medica “MedTech”, la creazione di una strategia GTM convincente è fondamentale per il successo. Mentre il mercato statunitense si affida in larga misura alle vendite dirette e alle trattative a livello di GPO, la maggior parte del mercato globale opera attraverso il canale delle gare d’appalto (chiamate anche Request For Proposals “RFP”).

I bandi di gara (pre e post gara), i documenti, le notifiche di aggiudicazione e i documenti di aggiudicazione contengono una grande quantità di informazioni preziose che possono informare e plasmare la strategia GTM di un’azienda MedTech. Analizzando sistematicamente questi dati, i team di vendita, marketing, accesso al mercato, commerciale e prezzi possono ottenere informazioni sulle dinamiche di mercato, sulle attività dei concorrenti, sulle tendenze dei prezzi e sulle preferenze degli acquirenti. Tuttavia, il processo di estrazione, organizzazione e integrazione di queste informazioni può essere impegnativo a causa della loro natura semi-strutturata e non strutturata, della limitata disponibilità pubblica e della necessità di fonderle con i set di dati interni.

Questo articolo analizzerà l’importanza dei dati di gara nello sviluppo di una solida strategia di GTM per i prodotti MedTech e fornirà indicazioni su come utilizzare efficacemente queste informazioni per ottenere successo nei mercati istituzionali.

Sfide nell’estrazione e nell’utilizzo dei dati sulle gare d’appalto

Sebbene i documenti delle gare d’appalto e delle RFP offrano un valore immenso, l’estrazione e l’utilizzo di queste informazioni possono essere difficili per diversi motivi:

1. Dati semi-strutturati e non strutturati: I documenti di gara sono spesso sotto forma di PDF, documenti Word o pagine HTML, che contengono un mix di dati strutturati e non strutturati. L’estrazione di informazioni rilevanti da queste fonti richiede tecniche avanzate di parsing dei dati e di elaborazione del linguaggio naturale.
2. Disponibilità pubblica limitata: I bandi e i documenti di gara sono in genere disponibili nel dominio pubblico per un periodo limitato, che spesso va da poche settimane a un mese. Questa breve finestra pone delle sfide ai team che cercano di raccogliere e analizzare i dati manualmente.
3. Integrazione dei dati: Per trarre il massimo valore dai dati delle gare d’appalto, è necessario integrarli con i dati interni relativi alle vendite, ai prezzi e alle informazioni di mercato. Questa integrazione consente di identificare modelli, tendenze e correlazioni tra mercati e segmenti di prodotto. Tuttavia, la fusione di fonti di dati eterogenee può essere complessa e richiedere molto tempo.
4. Lingua e localizzazione: Le gare d’appalto sono spesso pubblicate nelle lingue locali e possono utilizzare terminologia e formati specifici per ogni Paese. Le aziende del settore MedTech che operano in più aree geografiche devono superare le barriere linguistiche e garantire un’interpretazione coerente dei dati nei vari mercati.

Sfruttare la tecnologia per l’analisi dei dati di gara

Per affrontare le sfide legate all’estrazione e all’utilizzo dei dati delle gare d’appalto, le aziende del settore MedTech possono avvalersi di tecnologie avanzate quali:

1. Web Scraping: Gli strumenti di web scraping automatizzati possono estrarre sistematicamente dati di gara da portali online, siti web e database. Questi strumenti sono in grado di gestire grandi volumi di dati e di navigare in strutture complesse di siti web per acquisire informazioni rilevanti.
2. Riconoscimento ottico dei caratteri “OCR”: La tecnologia OCR è in grado di convertire documenti di gara e immagini scannerizzate in testo leggibile dalla macchina, consentendo l’estrazione di dati strutturati da fonti non strutturate.
3. Elaborazione del linguaggio naturale “NLP”: Gli algoritmi NLP possono analizzare il testo dei documenti di gara per identificare le informazioni chiave, come le specifiche dei prodotti, i criteri di valutazione e i punti di prezzo. L’NLP può anche aiutare nella traduzione e localizzazione linguistica.
4. Piattaforme di orchestrazione dei dati: Le piattaforme specializzate nell’integrazione dei dati possono semplificare il processo di fusione dei dati delle gare d’appalto con i set di dati interni. Queste piattaforme possono gestire la pulizia, la standardizzazione e l’armonizzazione dei dati, garantendo una base di dati coerente e affidabile per l’analisi.

Applicare gli approfondimenti sulle gare d’appalto alle strategie GTM

Una volta estratti e integrati i dati delle gare d’appalto, le aziende del settore MedTech possono utilizzare gli insight per informare e ottimizzare le proprie strategie GTM attraverso le quattro dimensioni chiave di prezzo, posizionamento, luogo e promozione.

1. Prezzi: I dati sulle gare d’appalto forniscono visibilità sulle strategie di prezzo dei concorrenti e sulla sensibilità ai prezzi degli acquirenti. Le aziende del settore MedTech possono utilizzare le informazioni sui prezzi netti per sviluppare modelli di prezzo competitivi, offrire sconti mirati e negoziare in modo più efficace con i team di approvvigionamento.
2. Posizionamento: Analizzando i criteri di valutazione delle gare d’appalto e le preferenze degli acquirenti, le aziende del settore MedTech possono affinare il posizionamento dei loro prodotti e le loro proposte di valore. Ciò può comportare l’evidenziazione di caratteristiche uniche del prodotto, l’enfatizzazione dei benefici clinici o la presentazione delle capacità di assistenza post-vendita per differenziarsi dalla concorrenza.
3. Posto: I dati delle gare d’appalto possono rivelare i requisiti e le condizioni specifiche del mercato che influenzano la distribuzione e la logistica dei prodotti MedTech. Le aziende possono utilizzare queste informazioni per ottimizzare la loro catena di fornitura, stabilire partnership locali e garantire la conformità alle normative.
4. Promozione: I bandi di gara e le notifiche di aggiudicazione forniscono informazioni sui decisori e sugli influenzatori coinvolti nel processo di approvvigionamento. Le aziende del settore MedTech possono sfruttare queste informazioni per adattare le loro attività promozionali, come campagne di marketing mirate, coinvolgimento dei key opinion leader e iniziative educative.

Oltre alle quattro P, i dati delle gare d’appalto possono anche far luce sul panorama normativo e sul suo impatto sui mercati istituzionali. Monitorando i requisiti e le specifiche delle gare d’appalto, le aziende del settore MedTech possono rimanere al passo con l’evoluzione di regolamenti, standard e certificazioni. Questa conoscenza può aiutare le aziende ad adattare in modo proattivo i loro prodotti e processi per soddisfare le mutevoli richieste del mercato.

Conclusione

I dati delle gare d’appalto rappresentano una miniera d’oro di informazioni per le aziende del settore MedTech che desiderano sviluppare strategie GTM efficaci nei mercati istituzionali. Analizzando sistematicamente i bandi di gara, i documenti, le notifiche di aggiudicazione e i documenti di aggiudicazione, le aziende possono comprendere a fondo le dinamiche del mercato, le attività dei concorrenti, le tendenze dei prezzi e le preferenze degli acquirenti.

Tuttavia, l’estrazione e l’utilizzo dei dati delle gare d’appalto pone sfide significative a causa della loro natura semi-strutturata e non strutturata, della limitata disponibilità pubblica e della necessità di integrare i dati. Per superare queste sfide, le aziende del settore MedTech devono sfruttare tecnologie avanzate come web scraping, OCR, NLP e piattaforme di integrazione dei dati.

Applicando gli insight derivati dai dati delle gare d’appalto alle quattro dimensioni chiave di prezzo, posizionamento, posizionamento e promozione, le aziende del settore MedTech possono creare strategie GTM convincenti che risuonino con i clienti, si differenzino dai concorrenti e portino al successo sul mercato. Inoltre, il monitoraggio del panorama normativo attraverso i dati delle gare d’appalto può aiutare le aziende a rimanere conformi e ad adattarsi ai mutevoli requisiti del mercato.

In conclusione, le aziende del settore MedTech che investono nell’analisi sistematica dei dati delle gare d’appalto e integrano le informazioni nelle loro strategie di GTM saranno ben posizionate per navigare nelle complessità dei mercati istituzionali, guidare la crescita e ottenere un vantaggio competitivo sostenibile.

Vamstar

Vamstar può svolgere un ruolo cruciale nel migliorare l’efficacia della strategia GTM di un’azienda MedTech, affrontando le sfide associate all’estrazione, all’analisi e all’utilizzo dei dati delle gare d’appalto su scala e in modo asincrono. Sfruttando tecnologie avanzate come il web scraping, l’OCR, l’NLP, il Machine Learning e l’integrazione dei dati, Vamstar è in grado di automatizzare il processo di raccolta e organizzazione delle informazioni sulle gare d’appalto da varie fonti, compresi tutti i set di dati interni provenienti da CRM, sistemi di gestione prezzi/ricavi o sistemi ERP. In questo modo non solo si risparmiano tempo e risorse, ma si garantisce anche un set di dati completo e aggiornato, facilmente accessibile e analizzabile da diversi team dell’organizzazione.

Inoltre, la piattaforma di Vamstar può fornire un repository centralizzato per i dati delle gare d’appalto, consentendo una perfetta integrazione con i sistemi interni di vendita, pricing e market intelligence. Questa integrazione permette di identificare modelli, tendenze e correlazioni tra mercati e segmenti di prodotto, consentendo alle aziende del settore MedTech di prendere decisioni basate sui dati e di adattare le proprie strategie GTM in tempo reale. Sfruttando le informazioni ricavate dalla piattaforma di Vamstar, le aziende del settore MedTech possono ottimizzare i loro modelli di prezzo, perfezionare il posizionamento dei prodotti, razionalizzare i canali di distribuzione e adattare le attività promozionali per soddisfare meglio le esigenze dei loro clienti target e rimanere davanti alla concorrenza.

Contesto:

Il 20 marzo 2024 la House of Commons Committee on Public Accounts ha pubblicato un rapporto che affronta le inefficienze dei processi di approvvigionamento della catena di fornitura dell’NHS.

Il rapporto ha fatto luce su diverse sfide, tra cui le difficoltà nel raggiungere gli obiettivi di quota di mercato, i problemi di supervisione, la mancanza di fiducia tra le parti interessate e i ritardi nelle iniziative di trasformazione.

In questo articolo esploriamo il contesto del rapporto e proponiamo raccomandazioni per l’implementazione di una piattaforma di orchestrazione dei dati basata sull’intelligenza artificiale per promuovere coerenza, fiducia e trasparenza nei processi di approvvigionamento.

Introduzione:

L’NHS spende ogni anno circa 8 miliardi di sterline in attrezzature mediche e materiali di consumo. La NHS Supply Chain, istituita nel 2018, mira a realizzare risparmi e ad aumentare la quota di mercato aggregando il potere di spesa e riducendo le variazioni di prezzo.

Tuttavia, persistono problemi nel convincere i trust a utilizzare la NHS Supply Chain, con il risultato di perdere opportunità di risparmio. Questo documento esplora come i sistemi di orchestrazione dei dati basati sull’intelligenza artificiale possano affrontare queste sfide e migliorare l’efficienza della NHS Supply Chain e i risultati per i pazienti.

Sfide chiave:

1. Bassa partecipazione dei trust: La NHS Supply Chain non è riuscita a convincere i trust a utilizzare i suoi servizi, con il risultato che la quota di mercato è solo del 57% a fronte di un obiettivo dell’80% entro il 2023-24. Questo limita i potenziali risparmi e i guadagni di efficienza. Questo limita i potenziali risparmi e guadagni di efficienza.
2. Supervisione e supporto deboli: L’NHSE si è dimostrato debole nella supervisione e nel supporto alla NHS Supply Chain, non riuscendo a convalidare i risparmi dichiarati e a fornire un adeguato sostegno finanziario agli sforzi di modernizzazione.
3. Mancanza di responsabilità da parte dei trust: L’NHSE non sfida efficacemente i trust ad acquistare di più attraverso la NHS Supply Chain, affidandosi ai trust per analizzare i dati sugli acquisti e cambiare le pratiche in modo indipendente.
4. Rendicontazione dei risparmi incoerente: La NHS Supply Chain ha utilizzato diversi metodi per calcolare e riportare i risparmi, causando confusione e sfiducia tra i trust.
5. Ritardo nei benefici della trasformazione: Il programma di trasformazione dell’NHS Supply Chain, volto a migliorare la sua attività, è previsto per il periodo 2022-30. I benefici richiederanno diversi anni per concretizzarsi. I benefici richiederanno diversi anni per concretizzarsi a causa dei vincoli di capacità e dei problemi legati ai sistemi preesistenti.
6. Bilanciare costi e qualità: Si teme che l’attenzione ai costi possa influire sulla qualità dei prodotti e sui risultati dei pazienti. I medici devono essere maggiormente coinvolti nelle scelte di acquisto per garantire che la cura del paziente sia considerata insieme al valore e al costo.

Per affrontare queste sfide e migliorare l’efficienza della catena di approvvigionamento dell’NHS, proponiamo l’implementazione di una tecnologia di orchestrazione dei dati e di analisi guidata dall’intelligenza artificiale per ridurre i rischi per l’NHS. Questa tecnologia garantirà la coerenza dei dati, creerà fiducia e promuoverà la trasparenza nei processi di approvvigionamento.

La soluzione di orchestrazione dei dati basata sull’intelligenza artificiale supporterà:

1. Previsione della domanda: Implementare algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i dati storici di approvvigionamento, i dati demografici dei pazienti e le tendenze cliniche per prevedere con precisione la domanda di attrezzature mediche e materiali di consumo. Ciò consentirà alla Supply Chain dell’NHS di ottimizzare i livelli di inventario, ridurre le scorte e migliorare la partecipazione del personale garantendo la disponibilità dei prodotti.
2. Ottimizzazione dinamica dei prezzi: Sviluppare un motore di prezzi alimentato dall’intelligenza artificiale che analizzi continuamente le condizioni di mercato, i contratti con i fornitori e i modelli di acquisto del trust per offrire prezzi competitivi e trasparenti. In questo modo si creano fiducia e sicurezza e si incoraggia un maggiore utilizzo della catena di fornitura del servizio sanitario nazionale.
3. Analisi intelligente degli acquisti: Implementare analisi basate sull’intelligenza artificiale per identificare modelli di acquisto, variazioni di prezzo e potenziali opportunità di risparmio tra i trust. Fornire informazioni utili all’NHSE e ai trust, consentendo sfide e responsabilità basate sui dati per l’utilizzo della catena di approvvigionamento dell’NHS.
4. Rendicontazione unificata dei risparmi: Stabilire una metodologia di calcolo dei risparmi standardizzata e alimentata dall’intelligenza artificiale che integri i dati della NHS Supply Chain, dei trust e dei fornitori. Garantire coerenza, trasparenza e fiducia nei risparmi riportati da tutti gli stakeholder.
5. Gestione della trasformazione assistita dall’intelligenza artificiale: Sfruttare gli strumenti di gestione dei progetti di intelligenza artificiale per ottimizzare l’allocazione delle risorse, identificare i percorsi critici e monitorare i progressi del programma di trasformazione della NHS Supply Chain. Utilizzare l’analisi predittiva per anticipare e ridurre i rischi, garantendo la consegna tempestiva dei benefici della modernizzazione.
6. Approvvigionamento basato sul valore: Implementare un framework di IA che incorpori i risultati clinici, la soddisfazione del paziente e i risparmi sui costi a lungo termine nelle decisioni di acquisto. Coinvolgere i medici nella definizione delle metriche di valore e utilizzare l’IA per analizzare le evidenze del mondo reale, garantendo un equilibrio tra costi e qualità.

Conclusione:

L’implementazione di sistemi di orchestrazione dei dati basati sull’intelligenza artificiale può migliorare significativamente l’efficienza, i risparmi e i risultati dei pazienti della NHS Supply Chain. Sfruttando l’analisi predittiva, i prezzi dinamici, gli approfondimenti sugli acquisti intelligenti, la rendicontazione unificata dei risparmi, la gestione della trasformazione assistita dall’IA e gli acquisti basati sul valore, la NHS Supply Chain può superare le sfide esistenti e promuovere la partecipazione dei trust. La collaborazione tra NHS Supply Chain, NHSE, trust e clinici è fondamentale per realizzare il pieno potenziale di queste soluzioni di AI e garantire un processo di approvvigionamento sostenibile e incentrato sul paziente.

Nel panorama complesso e in rapida evoluzione dei mercati globali, l’importanza strategica dei prezzi non può essere sopravvalutata. È il perno che non solo influenza i ricavi e i margini, ma determina anche la competitività del mercato.

È qui che interviene l’intelligenza artificiale (AI), rivoluzionando il modo in cui le industrie approcciano le strategie di pricing. In particolare, l’implementazione dell’IA nelle gare d’appalto e nelle RFP (Request for Proposal) in Italia, Spagna, Francia, Paesi nordici e altri mercati dell’UE e dei Paesi Bassi è stata a dir poco trasformativa.

La rivoluzione dei prezzi guidata dall’intelligenza artificiale

La tecnologia AI ha aperto nuove strade per l’analisi dei dati storici, il riconoscimento di modelli di vittorie e sconfitte e l’applicazione di queste intuizioni alle future gare d’appalto e RFP. Questa capacità analitica ha permesso alle aziende di avere previsioni e scenari che si basano su risultati reali, portando a una crescita sostanziale dei ricavi (tra il 12% e il 25%) e a un miglioramento dei margini tra il 17% e il 25% in diversi mercati e attività.

Il nostro approccio ai prezzi in tre fasi

Il nostro viaggio verso la determinazione del prezzo è meticolosamente strutturato in tre fasi, ognuna delle quali è progettata per costruire sulle intuizioni e sulle basi poste nelle fasi precedenti.

Fase 1: individuazione, pulizia e arricchimento dei dati

La prima fase del processo consiste nel curare e migliorare meticolosamente il set di dati, garantendone l’integrità e la ricchezza. Ciò comporta un esame approfondito dei dati per identificare eventuali incongruenze, errori o informazioni mancanti che potrebbero potenzialmente compromettere l’accuratezza dei modelli predittivi. Una volta individuati questi problemi, i dati vengono sottoposti a un rigoroso processo di pulizia per correggere le voci non valide e garantire la qualità complessiva del set di dati.

Tuttavia, la fase di preparazione va oltre la semplice pulizia dei dati. Per sbloccare veramente il potenziale dei modelli predittivi, è essenziale arricchire il set di dati con preziose informazioni di mercato. Questo processo di arricchimento prevede l’integrazione di fonti di dati esterni rilevanti, come le tendenze del settore, le informazioni sulla concorrenza e le informazioni normative, per fornire una comprensione più completa e contestuale delle dinamiche del mercato.

Combinando i dati interni con questi approfondimenti esterni, il set di dati diventa una risorsa potente in grado di fornire previsioni più accurate e attuabili. Questa solida base di dati puliti e arricchiti pone le basi per lo sviluppo di modelli predittivi robusti e affidabili nelle fasi successive del progetto.

Fase 2: costruzione del modello

In questa fase, l’attenzione si concentra sullo sviluppo di sofisticati modelli predittivi che incorporano una vasta gamma di variabili. Questi modelli sono progettati per affrontare sfide complesse, come la previsione dei prezzi a livello molecolare e l’identificazione delle offerte vincenti più probabili per le singole unità di stoccaggio (SKU).

Gli algoritmi tengono conto di un’ampia gamma di fattori che influenzano il prezzo dei farmaci o dei prodotti medici durante il loro intero ciclo di vita, dal lancio iniziale agli scenari successivi alla scadenza del brevetto. Considerando l’impatto delle varie dinamiche di mercato, dei cambiamenti normativi e dei paesaggi competitivi, questi modelli forniscono preziose indicazioni sulle strategie di prezzo e aiutano le organizzazioni a destreggiarsi nella complessità del settore farmaceutico e sanitario. L’obiettivo finale è quello di fornire ai team locali raccomandazioni basate sui dati per ottimizzare i ricavi, massimizzare la redditività e garantire una crescita sostenibile in un mercato sempre più competitivo.

La differenza Vamstar

La ricerca di una maggiore efficienza commerciale è diventata sempre più urgente in un contesto di inflazione, carenze e passaggio a un’assistenza sanitaria basata sul valore. Vamstar si distingue per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per orchestrare, analizzare e fornire informazioni sui dati del settore MedTech e farmaceutico. Questo approccio non solo migliora la visibilità del mercato, ma ottimizza anche le strategie di prezzo, semplificando e automatizzando i flussi commerciali per raggiungere l’eccellenza nelle vendite.

L’impatto

L’adozione dell’IA nella determinazione dei prezzi non si limita a migliorare le metriche finanziarie, ma rappresenta un cambiamento paradigmatico nel modo in cui le aziende approcciano il mercato. Fornendo una visione granulare delle dinamiche della domanda e dell’offerta e facilitando un processo decisionale informato, le tecnologie AI come quelle offerte da Pricing Co-Pilot stanno definendo nuovi standard di efficienza e competitività nel settore sanitario.

Conclusione

L’integrazione dell’IA nelle strategie di pricing segna un significativo balzo in avanti per le industrie che cercano di navigare nelle complessità dei mercati moderni. Con la sua comprovata esperienza nel migliorare i ricavi e i margini, l’IA offre un percorso promettente per non solo sopravvivere, ma anche prosperare nel panorama competitivo. Continuando a esplorare e perfezionare queste tecnologie, le possibilità di innovazione e miglioramento delle strategie di pricing sono illimitate.