Trasformare le strategie
di prezzo con l’IA

Sintesi Esecutiva

Nel mercato dei farmaci generici altamente competitivo di oggi, le strategie di prezzo possono determinare il successo o il fallimento di un’azienda. Questo case study analizza il potenziale trasformativo della soluzione Pricing Co-Pilot di Vamstar, basata sull’IA, per un importante produttore di generici alle prese con sfide nella determinazione dei prezzi degli appalti e nell’ottimizzazione delle offerte.

Principali Risultati

• I processi di pricing manuali attuali comportano perdite di ricavi significative e erosione dei margini.
• Il Pricing Co-Pilot di Vamstar ha dimostrato un miglioramento dei tassi di successo dal 5% all’80% e un incremento dei margini dal 6% al 30% nei diversi mercati.
• L’implementazione della soluzione basata sull’IA ha permesso di evitare una perdita di 0,8 M€ su una singola molecola in un mercato specifico.

Questa analisi completa presenta un caso convincente a favore dell’adozione di strategie di pricing guidate dall’IA, per migliorare la competitività, ottimizzare i ricavi e garantire una crescita sostenibile nel complesso mercato dei farmaci generici.

Introduzione

Il settore farmaceutico dei generici riveste un ruolo cruciale per la sanità globale, fornendo alternative accessibili ai farmaci di marca e aumentando la disponibilità di trattamenti essenziali.

Tuttavia, l’industria si confronta con sfide specifiche, in particolare per quanto riguarda la determinazione dei prezzi e l’ottenimento di contratti in mercati altamente competitivi. La performance di un’azienda negli appalti e nelle richieste di offerta (RFP) incide direttamente sul 95% dei ricavi nel settore dei generici.

Panoramica | Scenario dell’Industria dei Generici

L’industria dei generici opera in un contesto complesso, caratterizzato da sfide significative.

PRINCIPALI SFIDE DELL’INDUSTRIA DEI GENERICI:

CONCORRENZA DI PREZZO INTENSA: Con numerosi produttori che realizzano prodotti identici, il prezzo diventa spesso il principale elemento di differenziazione.

PRESSIONI REGOLATORIE: Standard di qualità rigorosi e controlli sui prezzi influenzano i margini di profitto.

VOLATILITÀ DEL MERCATO: Le fluttuazioni dei costi delle materie prime e dei tassi di cambio impattano le strategie di prezzo.

COMPLESSITÀ DELLA CATENA DI APPROVVIGIONAMENTO: Molte aziende di generici dipendono da prodotti importati, aggiungendo un ulteriore livello di complessità alle decisioni di prezzo.

Sfide nella Determinazione dei Prezzi e nelle Offerte per gli Appalti

I processi di appalto rappresentano un elemento cruciale del modello di business dei generici, in particolare nei mercati europei e asiatici. Tuttavia, diversi problemi affliggono l’approccio attuale alla definizione dei prezzi e alla partecipazione alle gare:

MANCANZA DI DECISIONI BASATE SUI DATI: Molte aziende si affidano alla conoscenza storica e all’“istinto” piuttosto che a un’analisi di mercato completa.

STRATEGIE DI PREZZO INCOERENTI: Poiché le decisioni sui prezzi sono spesso responsabilità dei team locali, possono verificarsi variazioni significative negli approcci e nei risultati tra i diversi mercati.

DIFFICOLTÀ NELL’EQUILIBRIO TRA TASSI DI SUCCESSO E REDDITIVITÀ: Le aziende faticano a individuare il prezzo ottimale che massimizzi sia le vittorie negli appalti sia i margini di profitto.

SCARSA CONOSCENZA DEL MERCATO: Senza strumenti analitici avanzati, è difficile identificare e sfruttare le tendenze di mercato e i comportamenti dei concorrenti.

PROCESSI MANUALI CHE RICHIEDONO MOLTO TEMPO: I metodi tradizionali di analisi dei dati storici e formulazione delle offerte sono laboriosi e soggetti a errori umani.

INCAPACITÀ DI ADATTARSI RAPIDAMENTE AI CAMBIAMENTI DI MERCATO: Le rapide variazioni nelle dinamiche di mercato o nelle strategie dei concorrenti possono rendere obsoleti i dati storici.

ECCESSIVA DIPENDENZA DALL’ESPERIENZA INDIVIDUALE: Quando le decisioni sui prezzi si basano fortemente sulla conoscenza di pochi individui chiave, le aziende rischiano di perdere informazioni critiche se questi dipendenti lasciano l’organizzazione.

Queste sfide spesso portano a risultati subottimali, tra cui:

• Perdite di ricavi a causa di offerte eccessive.
• Riduzione dei margini di profitto dovuta a offerte troppo basse.
• Prestazioni incoerenti tra diversi mercati e linee di prodotto.
• Occasioni mancate per acquisire quote di mercato.

Man mano che il settore dei generici continua a evolversi e ad affrontare pressioni crescenti, è sempre più evidente che gli approcci tradizionali alla definizione dei prezzi negli appalti non sono più sufficienti. È necessario adottare un modello più sofisticato e basato sui dati.

Nelle sezioni seguenti approfondiremo lo stato attuale dei processi di pricing, analizzeremo il potenziale di miglioramento e illustreremo come la soluzione Pricing Co-Pilot di Vamstar, basata sull’IA, possa affrontare queste sfide e generare miglioramenti sostanziali sia nei tassi di successo sia nella redditività.

Analisi dello Stato Attuale

Per comprendere appieno il potenziale impatto di una soluzione di pricing basata sull’IA, è fondamentale esaminare in dettaglio gli attuali processi di definizione dei prezzi e di partecipazione alle gare. Questa analisi mette in evidenza i limiti e le criticità dell’approccio tradizionale.

Esame Dettagliato dei Processi Attuali di Pricing e Offerta

I passaggi seguenti descrivono il processo tipico di definizione del prezzo e presentazione delle offerte, come indicato dalle informazioni disponibili:

REVISIONE DEI DATI STORICI: I team locali analizzano i risultati delle gare passate e i dati di prezzo precedenti.

ANALISI DEGLI SCONTI: Esaminano gli sconti applicati nelle offerte precedenti, spesso senza un approccio sistematico per valutarne l’efficacia.

ASSUNZIONI DI PREZZO: Basandosi su questa visione storica limitata, i team formulano ipotesi sui prezzi appropriati per la gara in corso.

DECISIONI BASATE SULL’INTUIZIONE: Le decisioni finali sui prezzi si basano spesso sull’intuizione o sul “sense check” di una o due persone con esperienza nel mercato.

INVIO DELL’OFFERTA: Il prezzo stabilito viene presentato per la gara senza un processo di validazione realmente basato sui dati.

Per illustrare questo processo, analizziamo le informazioni relative a un importante operatore (Azienda A) nel mercato italiano per un prodotto specifico, in un singolo Paese, nell’arco di 3 anni, con un’opportunità complessiva pari a 15 milioni di euro.

Limitazioni e criticità dell’approccio attuale

1. UTILIZZO LIMITATO DEI DATI: L’attuale processo si basa in gran parte su dati storici senza integrare tendenze di mercato più ampie o analisi dei competitor. Questo focus ristretto può portare a perdere opportunità e a decisioni di pricing subottimali.
2. DECISIONI INCOERENTI: Poiché le decisioni di pricing sono spesso lasciate alla discrezione dei singoli, esiste un elevato rischio di incoerenza tra diversi tender e mercati. Ciò può tradursi in performance imprevedibili e difficoltà nell’identificare le best practice.
3. MANCANZA DI PRECISIONE NEL PRICING: I dati dell’Azienda A mostrano che le loro tattiche generiche spesso generano ricavi inferiori al potenziale. Questo implica che l’azienda tende a ridurre i prezzi in modo aggressivo per aggiudicarsi le gare, ma ciò avviene a discapito dei profitti potenziali.
4. USO INEFFICIENTE DELLE RISORSE: Il processo manuale di analisi dei dati storici e di definizione dei prezzi richiede molto tempo ed è soggetto a errori umani. Questa inefficienza può portare a tempi di risposta più lenti e a opportunità mancate in mercati altamente dinamici.
5. CAPACITÀ LIMITATA DI OTTIMIZZARE LE FASCE DI PREZZO: I dati del Grafico A evidenziano diversi livelli di performance nelle varie fasce di prezzo. Senza strumenti avanzati di analisi, è difficile ottimizzare efficacemente le strategie di pricing per ciascun segmento, e risulta quasi impossibile farlo per l’intero portafoglio.
6. DIFFICOLTÀ NEL PREVEDERE IL COMPORTAMENTO DI MERCATO: L’approccio attuale non è in grado di modellare e prevedere il comportamento del mercato sulla base di pattern complessi e anomalie nei dati. Ciò limita la capacità dell’azienda di adeguare proattivamente le strategie in risposta ai cambiamenti del mercato.
7. IMPOSSIBILITÀ DI SFRUTTARE INSIGHT CROSS-MARKET: Con decisioni di pricing prese a livello locale, la possibilità di sfruttare insight e apprendimenti provenienti da altri mercati o linee di prodotto è molto limitata.
8. RISCHIO DI PERDITA DI KNOW-HOW: Fare affidamento sull’esperienza di pochi individui espone l’azienda al rischio che, in caso di loro uscita, si perda una parte significativa della conoscenza del mercato e della competenza nel pricing.
9. DIFFICOLTÀ NEL MANTENERE IL PROFILO DI MARGINE: I dati mostrano che l’approccio generico porta a una percentuale di ricavi ottenuti inferiore rispetto al potenziale totale. Ciò indica difficoltà nel mantenere i profili di margine desiderati in tutte le gare.
10. OPPORTUNITÀ DI OTTIMIZZAZIONE MANCATE: Come evidenziato nel Grafico A, esiste un significativo margine di ottimizzazione. L’approccio attuale lascia sul tavolo opportunità di guadagno (anche mantenendo l’attuale win-rate e base di costo), con un potenziale miglioramento del 25% nel prezzo di offerta per il primo posto e ulteriori possibilità di ottimizzazione fino al prezzo del secondo classificato.

Queste limitazioni evidenziano la necessità di un approccio più sofisticato e basato sui dati per il pricing e la partecipazione alle gare. Nella prossima sezione esploreremo perché il cambiamento è necessario e come una soluzione basata sull’AI può affrontare queste sfide.

La Necessità di un Cambiamento

Le limitazioni dell’attuale approccio al pricing, insieme all’evoluzione delle dinamiche di mercato, evidenziano l’urgenza di un cambio di paradigma nel modo in cui le aziende di generici affrontano il pricing e la partecipazione alle gare.

Pressioni di Mercato e Scenario Competitivo

L’industria dei generici sta affrontando pressioni crescenti che rendono un pricing ottimizzato più critico che mai:

1. CONCORRENZA IN AUMENTO: Con un numero crescente di player sul mercato, soprattutto provenienti da economie emergenti, la competizione sui prezzi è sempre più intensa.

2. CAMBIAMENTI REGOLATORI: Le normative in evoluzione riguardo la determinazione dei prezzi e i rimborsi in molti mercati stanno comprimendo i margini.

3. VOLATILITÀ DELLA SUPPLY CHAIN: Gli eventi globali recenti hanno evidenziato la vulnerabilità delle catene di approvvigionamento, con impatti sui costi e sulla disponibilità dei prodotti.

4. PROGRESSI TECNOLOGICI: I competitor che adottano analytics avanzati e soluzioni AI stanno acquisendo un vantaggio competitivo nelle strategie di pricing.

5. MAGGIORE COMPLESSITÀ DEI TENDER: Molte gare includono ormai criteri multipli oltre al prezzo, richiedendo strategie di offerta più sofisticate.

Potenziali Perdite di Ricavo e Erosione dei Margini

I dati forniti illustrano il significativo impatto finanziario di strategie di pricing subottimali. Il grafico mostra chiaramente i potenziali miglioramenti ottenibili con un approccio assistito dall’AI.

Miglioramenti Evidenziati

I dati forniti illustrano il significativo impatto finanziario delle strategie di pricing subottimali. Questo grafico mostra chiaramente i potenziali miglioramenti ottenibili con un approccio assistito dall’AI.

♦ 80% AUMENTO DEI WIN RATE

Integrando l’AI nell’approccio attuale, è possibile migliorare in modo significativo il tasso di successo, con la possibilità di superare l’80% rispetto all’attuale 30%, a seconda del modello e dell’ottimizzazione necessaria, portando in ultima analisi a un aumento significativo della quota di mercato.

♦ 32% DI RICAVI PIÙ ELEVATI

L’approccio assistito dall’AI potrebbe incrementare i ricavi da €2,45 milioni a €0,8–3,25 milioni, pari a un aumento del 32%.

♦ 16% DI MIGLIORE EFFICIENZA NELLE OFFERTE

L’approccio AI – con il modello Vamstar selezionato dal cliente – vince più gare (14 contro 12) e genera margini più elevati, indicando un pricing ottimale.

Implicazioni a Lungo Termine dell’Inazione

Il mancato utilizzo di strategie di pricing più avanzate potrebbe portare a diversi esiti negativi:

1. EROSIONE DELLA QUOTA DI MERCATO: Man mano che i concorrenti adottano strategie di pricing più sofisticate, le aziende che continuano a basarsi su metodi tradizionali rischiano di essere sistematicamente superate nelle gare o di operare con margini non sostenibili.

2. CALO DELLA REDDITIVITÀ: I dati mostrano un potenziale incremento significativo dei ricavi (€0,8 milioni per un solo principio attivo in un solo Paese). Moltiplicato per l’intero portafoglio prodotti, il mancato guadagno derivante da un pricing subottimale può diventare molto rilevante.

3. OPPORTUNITÀ DI CRESCITA MANCATE: Senza la capacità di prevedere accuratamente il comportamento del mercato e ottimizzare le offerte, le aziende possono perdere opportunità di espansione in nuovi mercati o nuove linee di prodotto.

4. ALLOCAZIONE INEFFICIENTE DELLE RISORSE: Continuare con processi manuali e dispendiosi in termini di tempo sottrae risorse preziose ad altre iniziative strategiche.

5. PERDITA DI VANTAGGIO COMPETITIVO: Con l’evoluzione del settore, le aziende che non sfruttano dati e AI nei processi decisionali rischiano di rimanere indietro rispetto ai concorrenti tecnologicamente più avanzati.

6. MAGGIORE VULNERABILITÀ AGLI SHOCK DI MERCATO: Senza modelli di pricing solidi e basati sui dati, le aziende sono meno preparate ad adattarsi rapidamente a cambiamenti improvvisi del mercato o a interruzioni della supply chain.

L’Opportunità di una Trasformazione

Sebbene la necessità di cambiamento sia evidente, essa rappresenta anche una significativa opportunità. Adottando strategie di pricing supportate dall’AI, le aziende di generici possono:

1. OTTIMIZZARE RICAVI E MARGINI: Come dimostra il potenziale incremento di €0,8M per una singola molecola in un solo mercato, esiste un ampio margine di miglioramento finanziario.

2. AUMENTARE LA COMPETITIVITÀ: Miglioramenti nei tassi di aggiudicazione (dal 30% a oltre l’80%, a seconda del modello scelto e del livello di ottimizzazione desiderato tra margini e ricavi) possono tradursi in una maggiore quota di mercato e in un posizionamento più solido.

3. ADOTTARE DECISIONI BASATE SUI DATI: Passare da un pricing basato sull’intuizione a strategie guidate dai dati consente risultati più coerenti e prevedibili.

4. MIGLIORARE L’EFFICIENZA OPERATIVA: Automatizzare gran parte del processo di pricing libera tempo prezioso per attività strategiche e analisi di mercato.

5. OTTENERE INSIGHT DI MERCATO: Le analisi avanzate possono offrire una comprensione più profonda delle dinamiche di mercato e dei comportamenti dei concorrenti, a supporto delle strategie aziendali più ampie.

Nella prossima sezione analizzeremo come la soluzione Pricing Co-Pilot di Vamstar affronta queste sfide e sfrutta tali opportunità, offrendo un percorso concreto per trasformare le strategie di pricing nel settore dei generici.

Introduzione alla Soluzione Pricing Co-Pilot di Vamstar

Per affrontare le sfide individuate e cogliere le opportunità emerse, Vamstar ha sviluppato il Pricing Co-Pilot, una soluzione basata sull’intelligenza artificiale progettata specificamente per il settore dei generici. Questo strumento innovativo sfrutta algoritmi avanzati di machine learning e deep learning per ottimizzare le strategie di pricing e migliorare i risultati nelle gare.

Un’Opportunità di Trasformazione

Se da un lato la necessità di cambiamento è evidente, dall’altro rappresenta anche una grande opportunità. Adottando strategie di pricing basate sull’AI, le aziende di generici possono:

• Ottimizzare ricavi e margini
• Aumentare la competitività
• Prendere decisioni basate sui dati
• Migliorare l’efficienza operativa
• Ottenere insight di mercato

Nella prossima sezione analizzeremo come la soluzione Pricing Co-Pilot di Vamstar affronta queste sfide e sfrutta tali opportunità, fornendo un percorso concreto per trasformare le strategie di pricing nel settore dei generici.

Pricing Co-Pilot: Funzionalità e Capacità

Il Pricing Co-Pilot è una soluzione completa che integra AI, machine learning e deep learning per sviluppare previsioni basate su schemi all’interno dei dati, includendo sia i dati diretti di win-loss sia i dati supplementari provenienti da diversi mercati. È progettato per lavorare insieme all’esperienza umana, migliorando il processo decisionale invece di sostituirlo completamente.

ANALISI PREDITTIVA Il sistema utilizza reti neurali profonde per analizzare i dati storici e prevedere il comportamento del mercato, consentendo decisioni di pricing più accurate.

ANALISI MULTIFATTORIALE Oltre ai soli prezzi storici, il Co-Pilot considera un’ampia gamma di fattori, tra cui le tendenze di mercato, il comportamento dei concorrenti, le dinamiche della supply chain e i cambiamenti normativi.

MARKET INTELLIGENCE IN TEMPO REALE Il sistema aggiorna continuamente i suoi modelli con gli ultimi dati di mercato, assicurando che le raccomandazioni di pricing siano sempre basate sulle condizioni correnti del mercato.

MODELLAZIONE DI SCENARI Gli utenti possono eseguire scenari “what-if” per comprendere i potenziali risultati di diverse strategie di pricing prima di inviare le offerte.

OTTIMIZZAZIONE DEI MARGINI Il Co-Pilot è progettato per trovare il giusto equilibrio tra win rate e redditività, massimizzando le prestazioni finanziarie complessive.

PROFILI DI RISCHIO PERSONALIZZABILI Le aziende possono impostare le proprie tolleranze al rischio, consentendo al sistema di adattare le sue raccomandazioni in linea con la strategia aziendale.

INTERFACCIA INTUITIVA Nonostante i complessi algoritmi sottostanti, il Co-Pilot presenta le informazioni in un formato facilmente comprensibile in MS-Excel, facilitando decisioni rapide.

CAPACITÀ DI INTEGRAZIONE Il sistema può integrarsi con i sistemi ERP, CRM e Price/Revenue Management esistenti, garantendo un flusso di dati senza interruzioni e un impatto minimo sui processi attuali.

Pricing Co-Pilot Illustrato 

Per illustrare la funzionalità del Pricing Co-Pilot, scorrere il flowchart qui sotto. Questo flowchart dimostra la natura ciclica del Pricing Co-Pilot, in cui ogni risultato di offerta rientra nel sistema, migliorando continuamente le sue capacità predittive.

Benefici della Implementazione

AUMENTO DEI TASSI DI SUCCESSO: Come evidenziato dai dati in Chart B, il Pricing Co-Pilot può aumentare i tassi di successo dal 30% a oltre l’80%, a seconda del livello di ottimizzazione desiderato tra margini e tassi di vittoria.

OTTIMIZZAZIONE DEI RICAVI: Il sistema ha dimostrato la capacità di prevenire perdite di ricavi pari a €0,8Mn su una singola molecola (Chart B).

PROTEZIONE DEI MARGINI: Individuando il prezzo ottimale, il Pricing Co-Pilot contribuisce a mantenere o migliorare i profili di margine.

COERENZA TRA I MERCATI: L’approccio guidato dall’AI garantisce strategie di pricing coerenti tra diversi mercati geografici e linee di prodotto.

EFFICIENZA TEMPORALE: L’automazione di gran parte del processo di analisi e previsione libera tempo prezioso per decisioni strategiche.

GESTIONE DEL RISCHIO: La capacità di modellare diversi scenari aiuta le aziende a comprendere meglio e gestire i rischi di pricing.

VANTAGGIO COMPETITIVO: I primi ad adottare questa tecnologia possono ottenere un vantaggio significativo nel mercato altamente competitivo dei farmaci generici.

Per illustrare ulteriormente il potenziale impatto, esaminiamo il potenziale di ottimizzazione come mostrato nel Chart C:

Il grafico precedente (Chart C) illustra chiaramente il significativo potenziale di ottimizzazione:

1. Offerta attuale per il primo posto: €9,40
2. Offerta ottimizzata con Pricing Co-Pilot: €12,24 (aumento del 30,21%)
3. Prezzo del secondo posto: €13,00
4. Prezzo del terzo posto: €13,50

Il Pricing Co-Pilot consente un aumento del 30,21% del prezzo di offerta mantenendo comunque la posizione vincente. Ciò rappresenta un’opportunità significativa di miglioramento dei ricavi e dei margini. Inoltre, esiste un ulteriore potenziale di ottimizzazione fino al prezzo del secondo classificato, permettendo guadagni ancora maggiori senza perdere la gara d’appalto.

Nella sezione successiva, esploreremo più in dettaglio la tecnologia e la metodologia alla base del Pricing Co-Pilot, spiegando come riesca a ottenere questi risultati impressionanti.

La Tecnologia alla Base

Approfondimento sulla Tecnologia

Il Pricing Co-Pilot sfrutta modelli di deep learning all’avanguardia, in particolare reti neurali profonde, per analizzare schemi complessi nei dati storici e in tempo reale. Ecco una panoramica dei principali componenti tecnologici.

RETI NEURALI PROFONDE: Sono modelli avanzati di machine learning ispirati al funzionamento del cervello umano. Costituite da più strati di nodi interconnessi, consentono di apprendere e rappresentare relazioni complesse e non lineari nei dati.

APPRENDIMENTO PER RINFORZO: Il sistema utilizza tecniche di reinforcement learning per migliorare continuamente le proprie previsioni in base ai risultati delle offerte precedenti.

ELABORAZIONE DEL LINGUAGGIO NATURALE: Algoritmi NLP vengono impiegati per estrarre informazioni rilevanti da fonti di dati non strutturate, come documenti di gara e report di mercato.

Metodologia

Il Pricing Co-Pilot segue una metodologia sofisticata per generare le sue raccomandazioni di prezzo:

1. RACCOLTA DATI: Il sistema aggrega dati provenienti da diverse fonti, tra cui: dati storici delle gare (vittorie/sconfitte, prezzi, volumi), report di intelligence di mercato, informazioni sui prezzi dei concorrenti, indicatori economici, aggiornamenti normativi e aggiornamenti sulla catena di approvvigionamento.
2. PREPROCESSAMENTO DEI DATI: I dati grezzi vengono puliti, normalizzati e strutturati per l’analisi. Questa fase include la gestione dei valori mancanti, l’individuazione degli outlier e la standardizzazione dei dati.
3. FEATURE ENGINEERING: Il sistema crea caratteristiche rilevanti (oltre 400 feature) dai dati grezzi che possono servire come input per i modelli predittivi. Ciò può includere metriche derivate come elasticità del prezzo, tendenze di quota di mercato o indicatori stagionali.
4. ADDISTRAMENTO DEL MODELLO: Più modelli di deep learning vengono addestrati sui dati preprocessati. Questi modelli apprendono a prevedere diversi risultati, come la probabilità di vincere una gara a diversi livelli di prezzo e il fatturato atteso.
5. GENERAZIONE DELLE PREVISIONI: Per una nuova gara, i modelli addestrati generano previsioni su un intervallo di possibili prezzi d’offerta. Queste previsioni includono: probabilità di vittoria, fatturato previsto, impatto sulla quota di mercato e possibili reazioni dei concorrenti.
6. REVISIONE UMANA: Il sistema presenta le proprie raccomandazioni agli esperti, che possono revisionare, modificare e approvare il prezzo finale dell’offerta.
7. INVIO DELL’OFFERTA: Una volta approvata, l’offerta viene inviata alla gara.
8. ANALISI DEI RISULTATI: Dopo la comunicazione dei risultati della gara, il sistema analizza l’esito confrontando le previsioni con i risultati reali.
9. AFFINAMENTO DEL MODELLO: Sulla base dell’analisi dei risultati, i modelli vengono perfezionati per migliorare le previsioni future. Questo processo di apprendimento continuo garantisce che il sistema diventi sempre più accurato nel tempo.

Input e Output dei Dati

Per illustrare l’impatto del Pricing Co-Pilot, esaminiamo i dati riportati nel Grafico D.

Questo grafico evidenzia diversi punti chiave:

1. 1. MAGGIORE CATTURA DI VALORE: Pur vincendo solo leggermente più bandi (in base al livello di ottimizzazione selezionato), il Co-Pilot di Vamstar cattura un valore significativamente superiore – oltre il 200%.
   2. DISTRIBUZIONE STRATEGICA DELLE VITTORIE: L’obiettivo principale del Co-Pilot è massimizzare il valore delle offerte, come dimostrato dall’aumento significativo del valore totale ottenuto con una differenza inferiore al 10% tra le prime due offerte vincenti.
   3. GESTIONE DEL RISCHIO: Il Co-Pilot riduce l’esposizione a vincite ad alto rischio e basso margine, evidenziata dal numero minore di vittorie nella categoria con differenza di prezzo >10%.
   4. EFFICIENZA COMPLESSIVA: Nonostante vinca bandi leggermente più alti, il Co-Pilot genera €3,25M di ricavi rispetto ai €2,45M dell’approccio generico, con un miglioramento del 32%.

Questi risultati dimostrano la capacità del Pricing Co-Pilot non solo di vincere bandi, ma di vincere i bandi giusti ai prezzi giusti, massimizzando il valore complessivo per l’azienda. Nella sezione successiva, esploreremo più in dettaglio i benefici dell’implementazione del Pricing Co-Pilot, includendo case study e storie di successo in diversi mercati.

Benefici dell’Implementazione

L’implementazione del Pricing Co-Pilot di Vamstar offre numerosi vantaggi che rispondono direttamente alle sfide affrontate dalle aziende di farmaci generici nel mercato competitivo odierno. Esploriamo questi benefici in dettaglio, supportati dai dati dei nostri case study e delle storie di successo.

Aumento dei Tassi di Vittoria

Un beneficio chiave del Pricing Co-Pilot è la capacità di incrementare significativamente i tassi di successo nelle gare d’appalto. I nostri dati mostrano un miglioramento evidente, con i tassi di vittoria che passano dal 30% prima dell’implementazione a livelli ottimizzati, aumentando i ricavi senza compromettere i margini. Ciò si traduce in una maggiore quota di mercato e potenziale di fatturato.

Ottimizzazione dei Prezzi e dei Margini

Il Pricing Co-Pilot non si limita a vincere più gare; le vince al prezzo ottimale, proteggendo e spesso migliorando i profili di margine. Riprendiamo il potenziale di ottimizzazione mostrato in precedenza:

Questo grafico dimostra come il Pricing Co-Pilot ottimizza i prezzi delle offerte:

1. Senza il Co-Pilot, l’azienda ha presentato un’offerta di €9,40.
2. Con il Co-Pilot, l’offerta è stata ottimizzata a €12,24.
3. Il secondo posto è stato €13, indicando spazio per ulteriori ottimizzazioni.

Questa ottimizzazione rappresenta un aumento del 30,21% del prezzo dell’offerta pur mantenendo la vittoria nella gara, traducendosi direttamente in margini e ricavi migliorati.

Decisioni Basate sui Dati

Il Pricing Co-Pilot trasforma il processo di offerta nelle gare d’appalto, passando da un approccio basato sull’intuizione e su dati storici limitati a un metodo completo, guidato dai dati.

Questo cambiamento comporta diversi vantaggi:

1. COERENZA: Le decisioni si basano su un insieme standardizzato di dati e algoritmi, riducendo la variabilità tra diversi mercati o linee di prodotto.
2. OBIETTIVITÀ: L’approccio guidato dall’IA riduce l’impatto dei bias personali o della conoscenza incompleta del mercato.
3. ANALISI COMPLETA: Il sistema considera una gamma di fattori più ampia di quanto sia umanamente possibile, inclusi trend di mercato sottili e comportamenti dei concorrenti.
4. ADATTABILITÀ IN TEMPO REALE: Il Co-Pilot può adattarsi rapidamente alle nuove informazioni di mercato, permettendo strategie di pricing più agili.

Efficienza e Allocazione delle Risorse

L’implementazione del Pricing Co-Pilot riduce significativamente il tempo e le risorse necessarie per le decisioni di pricing:

1. 1. ANALISI AUTOMATIZZATA: Il sistema è in grado di elaborare grandi quantità di dati e generare raccomandazioni di prezzo in una frazione del tempo necessario a un team umano.
   2. MODELLAZIONE DI SCENARI: Il Co-Pilot può simulare rapidamente più scenari di pricing, consentendo ai team di esplorare diverse strategie in modo efficiente.
   3. FOCUS SULLA STRATEGIA: Automatizzando gran parte dell’analisi dei dati e dei processi di previsione, il sistema libera tempo prezioso per decisioni strategiche e analisi di mercato.

Gestione del Rischio

Il Pricing Co-Pilot migliora la gestione del rischio in diversi modi:

1. 1. VALUTAZIONE DELLE PROBABILITÀ: Per ogni possibile prezzo di offerta, il sistema fornisce la probabilità di vincita, consentendo decisioni più informate in termini di rischio-rendimento.
   2. PROTEZIONE DEL MARGINE: Ottimizzando i prezzi delle offerte, il sistema contribuisce a proteggere i margini in gare altamente competitive.
   3. ANALISI DELL’IMPATTO SUL MERCATO: Il Co-Pilot può prevedere la quota di mercato potenziale e gli impatti competitivi delle diverse strategie di prezzo, aiutando a evitare conseguenze negative inattese.

Vantaggio Competitivo

I primi adottanti di strategie di pricing guidate dall’AI ottengono un significativo vantaggio competitivo:

1. 1. TEMPI DI RISPOSTA PIÙ RAPIDI: La capacità di generare rapidamente offerte ottimizzate consente alle aziende di rispondere più velocemente alle opportunità di mercato.
   2. INTELLIGENZA DI MERCATO MIGLIORATA: L’apprendimento continuo del sistema fornisce approfondimenti sempre più accurati sulle dinamiche di mercato e sul comportamento dei concorrenti.
   3. PRICING STRATEGICO: La possibilità di perfezionare le strategie di prezzo per diversi segmenti di mercato o linee di prodotto permette un approccio competitivo più sfumato ed efficace.

Impatto Finanziario a Lungo Termine

L’effetto cumulativo di questi benefici si traduce in significativi miglioramenti finanziari a lungo termine, come illustrato nel grafico seguente. In un mercato in calo, l’AI può generare fino a €3,2 Mn aggiuntivi ottimizzando il corridoio di offerta per una singola molecola nell’arco di 5 anni.

Processo di Implementazione

L’implementazione del Pricing Co-Pilot di Vamstar è progettata per essere fluida ed efficiente, minimizzando le interruzioni nelle operazioni correnti e garantendo rapidamente valore aggiunto. Di seguito, una panoramica dettagliata del processo di implementazione e delle risorse richieste.

Tempistiche e Fasi

Il tipico programma pilota ha una durata di 6-9 settimane, suddiviso nelle seguenti fasi:

1. 1. FASE 1: RACCOLTA E PREPARAZIONE DEI DATI (3 SETTIMANE): Raccogliere dati storici delle gare, informazioni di mercato e analisi dei concorrenti. Pulire e strutturare i dati per l’ingestione nel sistema.
   2. FASE 2: TRAINING E VALIDAZIONE DEL MODELLO (2 SETTIMANE): Addestrare i modelli AI sui dati specifici dell’azienda. Validare i risultati del modello confrontandoli con gli esiti storici noti.
   3. FASE 3: FORMAZIONE DEGLI UTENTI E TEST A/B (2 SETTIMANE): Formare gli utenti chiave sul sistema. Eseguire il Pricing Co-Pilot in parallelo con i processi esistenti per confronto.
   4. FASE 4: GO-LIVE E MONITORAGGIO DELLE PRESTAZIONI (2 SETTIMANE): Implementare completamente il Pricing Co-Pilot per le gare in tempo reale. Monitorare le prestazioni e apportare eventuali aggiustamenti.

Requisiti di Risorse

Il processo di implementazione è progettato per essere efficiente in termini di risorse, richiedendo un coinvolgimento minimo da parte dell’azienda cliente:

1. PERSONALE:

1. 1. Un project manager (impegno part-time)
   2. Un esperto locale per paese (circa 5 giornate lavorative complessive)
   3. Utenti chiave dei team di pricing e gare (per formazione e feedback)

2. DATI:

1. 1. Dati storici delle gare (preferibilmente 2-3 anni)
   2. Report di market intelligence
   3. Dataset Vamstar
   4. Informazioni sui prezzi dei concorrenti (se disponibili)

3. TEMPO RICHIESTO:

1. 1. Riunione di kickoff: 2-3 ore
   2. Riunioni di stato settimanali: 1 ora a settimana
   3. Sessioni di formazione: 2-3 ore per utente chiave
   4. Revisione finale e decisione di go-live: 2-3 ore

Integrazione con i Sistemi Esistenti

Il Pricing Co-Pilot è progettato per integrarsi perfettamente con i sistemi ERP, CRM e di gestione Prezzi/Ricavi già in uso.

Questa integrazione garantisce:

1. 1. FLUSSO DATI IN TEMPO REALE: Le informazioni più aggiornate su mercato e gare sono sempre disponibili per i modelli AI.
   2. USO COERENTE DEI DATI: Tutti i reparti lavorano con le stesse informazioni aggiornate.
   3. FLUSSO DI LAVORO SNELLO: Le raccomandazioni di pricing possono essere facilmente incorporate nei processi esistenti di risposta alle gare.

Gestione del Cambiamento

L’implementazione efficace del Pricing Co-Pilot richiede spesso un certo livello di gestione del cambiamento.

Per facilitarla, Vamstar offre:

1. 1. BRIEFING ESECUTIVI: Per garantire comprensione e supporto da parte della leadership.
   2. WORKSHOP PER GLI UTENTI: Per affrontare dubbi e mostrare il valore del sistema.
   3. SUPPORTO CONTINUO: Un team dedicato disponibile per assistere in caso di problemi post-implementazione.

Struttura del Programma Pilota

Per le aziende che desiderano convalidare l’efficacia del Pricing Co-Pilot prima della piena implementazione, si raccomanda un programma pilota strutturato:

1. AMBITO: Selezionare 1-2 mercati chiave o linee di prodotto per il pilota.
2. DURATA: 3-6 mesi, a seconda della frequenza delle gare.
3. METRICHE DI SUCCESSO: Definire KPI chiari, come miglioramento del tasso di aggiudicazione, incremento dei ricavi e aumento dei margini.
4. ESECUZIONE PARALLELA: Continuare i processi esistenti insieme al Co-Pilot per un confronto diretto.
5. REVISIONI REGOLARI: Effettuare revisioni mensili delle performance per monitorare i progressi e affrontare eventuali problemi.

Espansione e Scaling

Dopo un pilota di successo, l’espansione verso una piena implementazione generalmente comporta:

1. Estensione dei dati: Ampliare gli input per coprire tutti i mercati e prodotti rilevanti.
2. Formazione degli utenti: Addestrare ulteriori utenti in diversi dipartimenti e regioni.
3. Raffinamento dei modelli AI: Migliorare i modelli sulla base di dati più ampi e del feedback degli utenti.
4. Integrazione nei processi standard: Incorporare il Pricing Co-Pilot nelle procedure operative standard per tutte le risposte alle gare.

Seguendo questo processo strutturato, le aziende possono iniziare rapidamente a ottenere i benefici dell’ottimizzazione dei prezzi basata su AI, minimizzando al contempo le interruzioni nelle operazioni esistenti. La natura scalabile della soluzione garantisce che, man mano che vengono raccolti più dati e i modelli vengono perfezionati, i miglioramenti delle performance continueranno a crescere nel tempo.

Nella sezione successiva, affronteremo le preoccupazioni e le obiezioni più comuni dei team di management riguardo all’adozione di soluzioni di pricing basate su AI.

Affrontare Preoccupazioni e Obiezioni

Quando si valuta l’adozione di una soluzione basata su AI come il Pricing Co-Pilot, i team di management spesso sollevano preoccupazioni e obiezioni legittime. Affrontarle in modo proattivo è fondamentale per garantire un’implementazione e un’adozione di successo. Esploriamo alcune delle preoccupazioni più comuni e forniamo risposte dettagliate.

Affidabilità dei Dati e Fiducia

1. FORMAZIONE PERSONALIZZATA: Il Pricing Co-Pilot viene addestrato sui dati storici specifici della vostra azienda, combinati con dati di mercato selezionati, garantendo la comprensione delle sfumature del vostro mercato.
2. APPRENDIMENTO CONTINUO: Il sistema aggiorna continuamente i propri modelli in base a nuovi dati e risultati, migliorando l’accuratezza nel tempo.
3. TRASPARENZA: Il Co-Pilot fornisce spiegazioni per le sue raccomandazioni, permettendo agli utenti di comprendere i fattori che influenzano ogni decisione.
4. PROCESSO DI VALIDAZIONE: Durante l’implementazione, viene eseguita una fase di test parallela in cui le raccomandazioni dell’AI vengono confrontate con i risultati reali e i metodi tradizionali.
5. SUPERVISIONE UMANA: Il sistema è progettato per supportare il processo decisionale umano, non per sostituirlo. Le decisioni finali rimangono sempre nelle mani del vostro team.

Bilanciare le raccomandazioni dell’AI con l’esperienza umana

1. AUMENTO, NON SOSTITUZIONE: Il Pricing Co-Pilot è progettato per potenziare il processo decisionale umano, non per sostituirlo. Fornisce insight basati sui dati a supporto dell’esperienza del vostro team.
2. INTEGRAZIONE DELLE COMPETENZE UMANE: Il sistema consente aggiustamenti manuali e può apprendere da queste interventi, incorporando le competenze umane nei suoi modelli.
3. LIBERARE IL PENSIERO STRATEGICO: Automatizzando l’analisi dei dati e le raccomandazioni di prezzo iniziali, il Co-Pilot libera il team per concentrarsi su strategie di livello superiore e sulla gestione delle relazioni.
4. PRESERVAZIONE DELLA CONOSCENZA: Il sistema può catturare e utilizzare le conoscenze dei membri più esperti del team, preservando questo patrimonio anche in caso di cambiamenti di personale.
5. SOGLIE DI CONFIDENZA PERSONALIZZABILI: È possibile impostare soglie di fiducia per le decisioni automatizzate, garantendo la revisione umana per tutte le raccomandazioni al di sotto di tali soglie. Per illustrare come l’expertise umana e l’AI lavorano insieme, fare riferimento alla nostra precedente mappa di processo.

Ritorno sull’Investimento e Questioni di Costo

1. METRICHE CHIARE DI ROI: Come dimostrato dai nostri case study, il Pricing Co-Pilot ha evidenziato miglioramenti significativi nei tassi di successo, nei ricavi e nei margini. Ad esempio, ha permesso di evitare una perdita di ricavi di €0,8 milioni su una singola molecola in un mercato.
2. SCALABILITÀ: Il valore del sistema aumenta man mano che viene applicato a più prodotti e mercati, con costi aggiuntivi minimi.
3. EFFICIENZA OPERATIVA: Automatizzando gran parte dell’analisi dei dati e delle raccomandazioni iniziali sui prezzi, il sistema riduce il tempo e le risorse necessarie per le offerte.
4. MITIGAZIONE DEI RISCHI: Prezzi più accurati riducono il rischio di perdere opportunità o di fallire gare a causa di sovraprezzature.
5. VANTAGGIO COMPETITIVO: Gli early adopter della pricing basata su AI acquisiscono un vantaggio significativo sul mercato, con potenziale aumento della quota di mercato e della fiducia dei clienti.

Sfide di Implementazione e Preoccupazioni per la Discontinuità Operativa

1. 1. IMPLEMENTAZIONE GRADUALE: Il processo di implementazione, della durata di 4-9 settimane, è progettato per ridurre al minimo le interruzioni, con la maggior parte del lavoro svolto in parallelo alle operazioni esistenti.
   2. REQUISITI MINIMI DI RISORSE: Come indicato in precedenza, l’implementazione richiede un impegno limitato dal vostro team – principalmente un project manager part-time e circa 5 giorni lavorativi di un esperto di paese o SME (subject matter expert).
   3. INTEGRAZIONE SENZA SOLUZIONI DI CONTINUITÀ: Il Pricing Co-Pilot è progettato per integrarsi con i sistemi ERP, CRM e di gestione dei prezzi/ricavi esistenti, garantendo un flusso di lavoro fluido.
   4. FORMAZIONE COMPLETA: Forniamo una formazione approfondita a tutti gli utenti chiave, assicurandoci che siano a loro agio con il sistema prima del deployment completo.
   5. PROGRAMMA PILOTA: Per chi è preoccupato da possibili interruzioni diffuse, offriamo la possibilità di iniziare con un pilota limitato in uno o due mercati prima del rollout completo.
   6. SUPPORTO DEDICATO: Il nostro team fornisce supporto continuo durante l’implementazione e oltre, risolvendo rapidamente eventuali problemi. Affrontando queste preoccupazioni in modo diretto e fornendo risposte chiare e basate sui dati, possiamo costruire fiducia nella capacità del Pricing Co-Pilot di generare valore significativo con interruzioni minime.

Conclusione e Prossimi Passi

Questo White Paper ha esaminato il potenziale della soluzione Pricing Co-Pilot di Vamstar, basata su AI, per una serie di principali produttori di farmaci generici che affrontano sfide nella determinazione dei prezzi e nell’ottimizzazione delle offerte. Il settore dei generici opera in un contesto complesso, caratterizzato da intensa concorrenza sui prezzi, pressioni regolatorie e volatilità di mercato. Gli attuali processi di pricing manuale spesso comportano perdite significative di ricavi e erosione dei margini a causa di strategie incoerenti, limitate informazioni di mercato e eccessiva dipendenza dall’esperienza di singoli individui.

Il Pricing Co-Pilot di Vamstar affronta queste sfide sfruttando algoritmi avanzati di machine learning e deep learning per ottimizzare le strategie di prezzo e migliorare i risultati delle offerte. Il sistema ha mostrato risultati impressionanti, inclusi miglioramenti del 20-40% nei tassi di successo e del 6-30% nei profili di margine in diversi mercati. In un caso specifico, ha evitato una perdita di ricavi di €0,8Mn su una singola molecola in un mercato.

Il processo di implementazione è progettato per essere fluido ed efficiente, con una durata tipica di 6-9 settimane per un programma pilota. Richiede un impegno minimo di risorse da parte dell’azienda cliente e può essere integrato senza soluzione di continuità nei sistemi esistenti. La soluzione offre numerosi vantaggi, tra cui aumento dei tassi di successo, ottimizzazione di prezzi e margini, decisioni basate sui dati, migliore gestione del rischio e vantaggi competitivi significativi.

Sebbene i team di gestione possano avere preoccupazioni riguardo all’affidabilità dei dati, all’equilibrio tra AI ed esperienza umana, al ritorno sull’investimento e alle potenziali interruzioni delle operazioni correnti, il caso studio affronta questi aspetti in maniera completa e dettagliata.