Far crescere la quota di mercato dei prodotti MedTech con l’intelligenza di mercato abilitata dall’IA

Nel panorama competitivo della tecnologia medica (MedTech), valutare con precisione e far crescere la quota di mercato è una sfida significativa affrontata dai dirigenti senior e dai responsabili commerciali. Spesso si trovano ad affrontare richieste specifiche relative a determinati prodotti per aree geografiche molto precise, spinte dalla consapevolezza che possa esistere un’opportunità, ma prive dei dati quantitativi necessari per convalidare il potenziale di mercato e giustificare l’investimento. Anche se la loro organizzazione è attiva con il prodotto e nella regione in questione, possono esserci problemi nel fare affidamento sui dati provenienti dai team di vendita locali e dai distributori. Questo post esplora una strategia per affrontare queste sfide utilizzando l’intelligenza di mercato abilitata dall’intelligenza artificiale (IA).

La necessità di un’intelligence di mercato affidabile

Un’intelligence di mercato accurata è fondamentale per prendere decisioni informate sull’ingresso nel mercato, l’espansione e gli investimenti. Tuttavia, uno dei problemi più comuni è la dipendenza da fonti di dati limitate o da informazioni obsolete.

Sfide con le fonti di dati tradizionali

I team di vendita regionali e i distributori spesso fungono da fonti primarie di intelligence di mercato. Sebbene le loro informazioni aneddotiche possano essere preziose, fare affidamento esclusivamente su di loro può essere problematico a causa di potenziali pregiudizi e della mancanza di una prospettiva di mercato più ampia.

• Team di vendita: concentrati sulla chiusura degli accordi, i team di vendita possono fornire informazioni distorte o incomplete, portando a una sovrastima della domanda o a una sottostima della concorrenza. La loro rappresentazione della posizione dell’azienda sul mercato può essere eccessivamente positiva, priva di obiettività.
• Distributori: l’intelligence di mercato dei distributori potrebbe essere limitata alle loro specifiche linee di prodotto e base clienti, risultando in una visione distorta del mercato nel suo insieme. Inoltre, i distributori possono essere concorrenti e quindi non disposti a condividere informazioni dettagliate.
• Rapporti sindacati: Rapporti pronti all’uso, tipicamente prodotti su base annuale, si basano pesantemente su dati forniti limitati dai fornitori e sulla ricerca di scrivania. Questi rapporti spesso mancano della tempestività e della profondità necessarie per fornire informazioni praticabili a livello locale.

Affiancare i big data all’IA può aiutare a superare molte di queste sfide, ovvero:

• Fornendo precisione dei dati.
• Rimuovendo i silos di dati.
• Accelerando la consegna delle informazioni.
• Abilitando una prospettiva più ampia.
• Aumentando l’obiettività.
• Eliminando il pregiudizio di vendita.
• Rimuovendo i vincoli di tempo.