Navigeren door de toekomst van prijzen met AI: Pricing Co-Pilot

In het complexe en snel evoluerende landschap van wereldwijde markten kan het strategische belang van prijszetting nauwelijks overschat worden. Het is de spil die niet alleen de omzet en marges beïnvloedt, maar ook het concurrentievermogen op de markt bepaalt.

Dit is waar kunstmatige intelligentie (AI) een rol speelt en een revolutie teweegbrengt in de manier waarop bedrijfstakken prijsstrategieën benaderen. In het bijzonder de implementatie van AI in aanbestedingen en RFP (Request for Proposal) prijsstelling in Italië, Spanje, Frankrijk, Scandinavië en andere EU- & ME-markten is niets minder dan transformerend geweest.

De AI-gestuurde prijsrevolutie

AI-technologie heeft nieuwe wegen geopend voor het analyseren van historische gegevens, het herkennen van patronen van winst en verlies en het toepassen van deze inzichten op toekomstige aanbestedingen en RFP’s. Deze analytische vaardigheid heeft bedrijven in staat gesteld om voorspellingen en scenario’s te maken die zijn gebaseerd op werkelijke uitkomsten, wat heeft geleid tot substantiële omzetgroei – variërend van 12% tot 25% – en verbeterde marges van 17% tot 25% in diverse markten en bedrijfsmiddelen.

Onze prijsstelling in drie fasen

Onze reis naar een prijs is zorgvuldig gestructureerd in drie fasen, die elk zijn ontworpen om voort te bouwen op de inzichten en fundamenten die in de voorgaande stappen zijn gelegd.

Fase 1: Ontdekken, opschonen en verrijken van gegevens

De eerste stap in het proces is het zorgvuldig samenstellen en verbeteren van de dataset om de integriteit en rijkdom ervan te waarborgen. Dit omvat een grondig onderzoek van de gegevens om eventuele inconsistenties, fouten of ontbrekende informatie te identificeren die de nauwkeurigheid van de voorspellende modellen zouden kunnen ondermijnen. Zodra deze problemen zijn gedetecteerd, ondergaan de gegevens een rigoureus opschoonproces om de ongeldige gegevens te corrigeren en de algehele kwaliteit van de dataset te waarborgen.

De voorbereidingsfase gaat echter verder dan alleen het opschonen van gegevens. Om het potentieel van de voorspellende modellen echt te ontsluiten, is het essentieel om de dataset te verrijken met waardevolle marktinzichten. Dit verrijkingsproces omvat het integreren van relevante externe gegevensbronnen, zoals trends in de sector, informatie over concurrenten en regelgevende informatie, om een uitgebreider en contextueel begrip te krijgen van de marktdynamiek.

Door de interne gegevens te combineren met deze externe inzichten, wordt de dataset een krachtig hulpmiddel dat nauwkeurigere en beter uitvoerbare voorspellingen kan opleveren. Deze solide basis van schone, verrijkte gegevens vormt de basis voor de ontwikkeling van robuuste en betrouwbare voorspellende modellen in de volgende fasen van het project.

Fase 2: Modelbouw

In deze fase ligt de nadruk op het ontwikkelen van geavanceerde voorspellende modellen die een groot aantal variabelen bevatten. Deze modellen zijn ontworpen om complexe uitdagingen aan te gaan, zoals het voorspellen van prijzen op moleculair niveau en het identificeren van de meest waarschijnlijke winnende biedingen voor individuele voorraadhoudende eenheden (SKU’s).

De algoritmen houden rekening met een breed scala aan factoren die de prijsstelling van geneesmiddelen of medische producten gedurende hun hele levenscyclus beïnvloeden, van de eerste lancering tot scenario’s voor de periode na het verlopen van het patent. Door rekening te houden met de impact van verschillende marktdynamieken, wijzigingen in de regelgeving en concurrerende landschappen, bieden deze modellen waardevolle inzichten in prijsstrategieën en helpen ze organisaties om te navigeren door de complexiteit van de farmaceutische industrie en de gezondheidszorg. Het uiteindelijke doel is om lokale teams te voorzien van datagestuurde aanbevelingen die inkomsten optimaliseren, winstgevendheid maximaliseren en duurzame groei garanderen in een steeds competitievere markt.

Het Vamstar-verschil

Het streven naar meer commerciële efficiëntie is steeds dringender geworden tegen de achtergrond van inflatie, tekorten en de verschuiving naar value-based gezondheidszorg. Vamstar onderscheidt zich door gebruik te maken van AI voor het orkestreren, analyseren en leveren van intelligentie over MedTech en farmaceutische gegevens. Deze aanpak verbetert niet alleen de zichtbaarheid van de markt, maar optimaliseert ook prijsstrategieën, waardoor commerciële workflows worden vereenvoudigd en geautomatiseerd om uitmuntende verkoop te realiseren.

De impact

De toepassing van AI in de prijsstelling is meer dan alleen een verbetering van de financiële statistieken; het betekent een paradigmaverschuiving in de manier waarop bedrijven de markt benaderen. Door een gedetailleerd beeld te geven van de dynamiek van vraag en aanbod en geïnformeerde besluitvorming mogelijk te maken, stellen AI-technologieën zoals die van Pricing Co-Pilot nieuwe normen voor efficiëntie en concurrentievermogen in de gezondheidszorgsector.

Conclusie

De integratie van AI in prijsstrategieën betekent een grote sprong voorwaarts voor industrieën die zich een weg willen banen door de complexiteit van moderne markten. Met zijn bewezen staat van dienst wat betreft het verbeteren van inkomsten en marges, biedt AI een veelbelovend pad om niet alleen te overleven, maar ook te gedijen in het concurrerende landschap. Terwijl we deze technologieën blijven onderzoeken en verfijnen, zijn de mogelijkheden voor innovatie en verbetering van prijsstrategieën grenzeloos.