Navigare nel futuro dei prezzi con l’intelligenza artificiale: Pricing Co-Pilot

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.