Prijsbeslissingen automatiseren met behulp van AI-gestuurde datasets

De winsten in de farmaceutische industrie eroderen gestaag – dankzij stijgende kosten voor arbeid en grondstoffen, naast aanhoudende prijsdruk. Het is daarom belangrijker dan ooit om de prijs van medicijnen goed te bepalen.

Traditionele methoden om de prijs van medicijnen vast te stellen en erover te onderhandelen gedurende de levensduur van een medicijn maken geen gebruik van de schat aan beschikbare gegevens en beperken daarom de winstgevendheid. Dit brengt ook het risico van kostbare fouten met zich mee: denk bijvoorbeeld maar aan de pijnlijke val van Aduhelm-maker Biogen.

Vamstar pakt deze uitdagingen aan door gebruik te maken van AI in combinatie met een zorgvuldig samengestelde dataset om het prijsstellings- en onderhandelingsproces te stroomlijnen en te automatiseren.

Van het verzamelen en verfijnen van relevante gegevens tot het toepassen van geavanceerde patroonherkenning en voorspellende analyses, lees verder om te zien hoe Vamstar’s Polaris-platform leveranciers helpt om optimale prijzen vast te stellen in een moeilijke markt.

Handmatig prijzen bepalen is inherent riskant

In de biowetenschappen maximaliseert een optimale prijsstelling de waarde, minimaliseert het risico en verbetert uiteindelijk het resultaat voor de patiënt. Toch vertrouwen leveranciers vaak op verouderde, foutgevoelige methoden om hun prijzen te bepalen – fouten die zeer kostbaar kunnen zijn bij meerjarige contracten. De bron van het probleem ziet er ongeveer zo uit:

• De Excel-valkuil: Excel is nooit geschikt geweest voor de complexiteit van farmaceutische prijsbepaling. Het modelleren van dynamische marktfactoren, concurrentiestrategieën en ingewikkelde kostenstructuren met behulp van een spreadsheet is omslachtig en risicovol. Formules worden verkeerd afgestemd, gegevens raken verouderd en er sluipen onvermijdelijk kostbare fouten in.
• Te eenvoudige modellen: Eenvoudige kostprijs-plus prijzen functioneren als basis, maar bieden geen diepgang in de modellering in een markt die genuanceerd en complex is. Vereenvoudigde modellen weerspiegelen niet het ware potentieel van een product in vergelijking met de concurrentie, noch de bereidheid (en het vermogen) van betalers om hun aanbod te verbeteren.
• Inkomstenbeheer schiet tekort: Pogingen in het verleden om platforms voor inkomstenbeheer te gebruiken hebben het prijsbeheer verbeterd, maar platforms voor inkomstenbeheer zijn niet gebouwd met het specifieke doel van prijsoptimalisatie in gedachten en kunnen geen geneesmiddelenprijzen modelleren.
• Onaangeboorde goudmijn van gegevens: Een schat aan waardevolle prijsgegevens blijft onbenut. Informatie over marktaandelen, historische prijstrends en informatie over concurrenten zijn allemaal beschikbaar in openbare datasets, maar deze datasets zijn verspreid en niet op elkaar aangesloten. De huidige prijsmethodes bieden geen manier om deze enorme verzameling inzichten te integreren en te gebruiken.The net result is missed profit opportunities, vulnerability to competitor moves, and less-than-ideal value delivered to payers and to patients, risking suboptimal patient care.

Het nettoresultaat is gemiste winstkansen, kwetsbaarheid voor concurrenten en minder dan ideale waarde voor betalers en patiënten, met het risico op suboptimale patiëntenzorg.

Complexe onderhandelingen vereisen uitgebreide analyses

Het vaststellen van prijzen voor farmaceutische producten is geen eenmalige taak. Het is een ingewikkelde dans met interne berekeningen, externe marktdynamiek en uiteindelijk een waardevoorstel dat betalers overtuigt.

Uitgebreide en actuele gegevens, diepgaande en brede analyses en een goede mate van automatisering leiden tot een nauwkeuriger en beter verdedigbaar proces voor het vaststellen van initiële prijzen. Dit betekent dat leveranciers markttrends, vergelijkbare producten en de unieke voordelen die een geneesmiddel biedt, kunnen meenemen in hun prijsbeslissingen.

Bovendien helpen deze inzichten fabrikanten bij het optimaliseren van de prijsstelling gedurende de levenscyclus van het geneesmiddel – en leveren zo hoognodige gegevens tijdens complexe onderhandelingen.

Betalers zullen natuurlijk proberen de kosten te minimaliseren, vaak gewapend met interne datasets. Hier bieden concrete prijsgegevens de vuurkracht om bezwaren te weerleggen en vanuit een sterke positie te onderhandelen.

Gedetailleerde marktanalyses, inzicht in de prijsstelling van concurrenten en zelfs historische trends op het gebied van kortingen bieden een hefboomwerking. Uitgebreide analyses en gegevens bieden ook ondersteunend bewijs in een wereld van veranderende regelgeving en verhoogde controle rond medicijnkosten.

Gegevens, AI en automatisering van Vamstar

Om de waarde van innovatie veilig te stellen, moeten geneesmiddelenfabrikanten een manier vinden om de gegevens te verzamelen en te analyseren die prijsbeslissingen ondersteunen – maar dat is makkelijker gezegd dan gedaan. Bij Vamstar hebben we een prijsbepalingsproduct ontwikkeld dat gebruik maakt van een grote hoeveelheid gegevens, zorgvuldig toegepaste AI en speciaal gebouwde automatisering om ongekende controle te bieden over het prijsbepalingsproces. Het werkt als volgt:

Stap 1: Een farmaceutische dataset samenstellen en verfijnen

Het eerste obstakel bij het vaststellen van prijzen is de gefragmenteerde aard van relevante gegevens. Er bestaan openbare datasets over prijstrends, concurrentieanalyse, historische winsten en verliezen en talloze andere factoren, maar deze datasets zijn verspreid, rommelig en vaak ontworpen voor andere industrieën.

Vamstar begint de reis hier als onze deskundige datawetenschappers nauwgezet deze verspreide datasets verzamelen. We verzamelen gegevens over marktaandeel, penetratiepercentages en productadoptiepercentages; we schonen ze op en passen ze aan met behulp van life science-specifieke kennis om ervoor te zorgen dat de gegevens waarde opleveren.

Vervolgens verbinden we deze gegevens tot een zeer zorgvuldig samengestelde, eigen dataset die fungeert als motor voor farmaceutische intelligentie.

Stap 2: Gebruik de patroonzoekende kracht van AI

Nu de basis is gelegd, staan de AI-gestuurde hulpmiddelen van Vamstar centraal. Met behulp van beproefde AI-modellen, aangepast voor gebruik in de biowetenschappen, bouwt Vamstar uiterst geavanceerde patroonherkennings- en voorspellingsengines, specifiek getraind op de complexiteit van prijzen in de biowetenschappen.

Wij combineren uw interne gegevens met onze aangepaste dataset om verborgen verbanden te onthullen tussen kortingsniveaus, concurrentiestrategieën, marktdynamiek en de unieke waardepropositie van een product.

AI houdt ook marktveranderingen tijdens de levenscyclus van het geneesmiddel in de gaten en gebruikt strenge analyses om prijskansen te ontdekken. Deze patronen zouden met het blote oog niet zichtbaar zijn, maar vormen de basis voor intelligente, winstgevende prijsbeslissingen, waaronder het onderhandelen over andere kortingen en hogere vergoedingspercentages.

Step 3: Automation that turns insight into action

Data and analysis are meaningless without action, and taking the steps to set an accurate price is often not possible for life sciences companies under time constraints. Vamstar delivers a streamlined platform that eliminates the tedious, error-prone aspects of pricing.

Vamstar Polaris delivers data-driven pricing recommendations, scenario modeling tools and a centralized hub for tracking pricing performance. It’s the difference between fiddling with spreadsheets and an expert co-pilot guiding every decision.

Automation goes beyond internal efficiency. When negotiations with payers begin, a supplier is already armed with hard evidence. Suppliers can justify their prices with confidence, not with vague promises, but with clear data demonstrating a product’s superior value.

Empowered prijsbepaling gedurende de gehele levenscyclus van een geneesmiddel

De impact van Vamstar’s geïnformeerde, geautomatiseerde, AI-ondersteunde prijsstellingsplatform reikt veel verder dan een enkele lancering of onderhandeling. Het gaat om het garanderen van een optimale prijsstelling in elke fase van de levenscyclus van een geneesmiddel:
Sterke fundamenten: Prijsstelling is nooit een schot in het duister, altijd ondersteund door datagestuurde inzichten die ervoor zorgen dat initiële aanbiedingen in lijn zijn met de stand van de markt.

• Stop kostbare fouten: Voorkom excelfouten en misrekeningen die miljoenen kunnen kosten dankzij het vangnet van vaste processen en uitgebreide automatisering.
• Maximaliseer prijzen gedurende de levenscyclus: Vamstar zorgt ervoor dat fabrikanten winst blijven maken, zelfs na verlies van exclusiviteit, door prijsgegevens te leveren die zorgen voor optimale prijsstelling en prijskalibratie gedurende de levenscyclus van het geneesmiddel.
• Juiste aanbod, juiste klant: Compenseer voor verschuivende marktomstandigheden met behulp van AI-analytics die trends en kopersgedrag monitoren – en aanbiedingen op maat maken voor specifieke segmenten om lekkage als gevolg van te algemene prijsstelling te voorkomen.
• Onderhandelingsvoordeel: Raad nooit bij elke stap wat de betaler zou kunnen accepteren – werk met concrete gegevensanalyses inclusief historische trends en markt- en concurrentiële intelligentie.
• Winstoptimalisatie binnen beperkingen: Vind de sweet spot, zelfs binnen sterk gereguleerde kaders, door verschillende scenario’s te modelleren en de impact van kortingen te begrijpen.

AI-gestuurde prijsbepaling ondersteunt ook de inspanningen van de sector om de patiëntresultaten te maximaliseren door indirect (of direct) resultaten te boeken via een beter begrip van de werkelijke waardebepalende factoren voor elke stakeholder.

Dynamische prijzen voor een veranderend landschap

Aangezien de winstmarges onder druk blijven staan, zijn er meer marktveranderingen op komst. Alleen de leveranciers die investeren in een juiste prijsstelling zullen erin slagen om voortdurende prijserosie te voorkomen, evenals geknepen winsten gedurende de levensduur van het geneesmiddel.

Leveranciers die gebruik maken van Vamstar’s Polaris kunnen een prijsstrategie ontwikkelen die net zo dynamisch is als de markt zelf, gemiste kansen minimaliseren en de waarde maximaliseren die een life sciences bedrijf haalt uit elke innovatie die het op de wereld brengt.

De benodigde gegevens en analysetools zijn beschikbaar – de tijd om te handelen is nu. Neem nu contact op met Vamstar om te zien hoe Polaris uw organisatie kan helpen het prijsvormingsproces te verbeteren – en de winst van uw organisatie.