La efectividad de la fuerza de ventas (SFE) ha sido un área de interés en la industria farmacéutica durante muchos años, pero más por sus aspectos administrativos que por su capacidad para acelerar los resultados comerciales a través de un uso adecuado de datos y tecnología.
Ahora que la inversión en análisis digital y de datos es una prioridad en la industria farmacéutica, es hora de ver cómo la SFE puede unirse a esta tendencia y desempeñar un papel transformador y protagónico. La SFE podría impactar en la efectividad de los roles de ventas y en cada rol de campo (representantes de ventas, MSL, KAM, etc.), con el objetivo final de mejorar la satisfacción del cliente, la generación de demanda, el cumplimiento y el margen de la empresa.
Esto podría tener un mayor impacto en la asignación óptima de recursos: ¿Cuáles son los métodos novedosos que existen para realizar la segmentación y la orientación de manera competente?
Impulsar tu estrategia basada en datos
“Si torturas los datos el tiempo suficiente, confesarán cualquier cosa”. (Ronald Coase, Premio Nobel de Economía)
La tecnología ahora puede recopilar datos relevantes de los proveedores de atención médica (HCP) y conocer a cada uno de ellos, lo que permite mejorar las prácticas de segmentación y orientación a fin de que el modelo de impacto sea más eficiente para impulsar la generación de demanda. No solo podemos puntuar a los HCP por los valores de PX, sino que ahora también podemos comprender al cliente desde la perspectiva de la actitud, el comportamiento y la demografía, y sus preferencias al relacionarse con la industria farmacéutica.
Por otro lado, las actividades médicas y de marketing ahora están más centradas en el cliente, por lo que el papel de los representantes de ventas sigue siendo una pieza fundamental para construir esa relación, y esa interacción debe ser igual de eficiente y personalizada como sea posible, y debe incluir una coordinación en todo el recorrido omnicanal.
¿Cómo podemos aprovechar la cantidad de datos disponibles en la nube para personalizar la experiencia de cada HCP y comprender sus necesidades para aumentar el compromiso y las relaciones a largo plazo?
Cada estrategia de datos moderna debe considerar 3 capas:
- Arquitectura de datos: plataformas Customer 360°
- Información empresarial con paneles impulsados por análisis avanzados
- Modelos de IA (análisis predictivo y prescriptivo)
Ahora nos centraremos en cómo el análisis prescriptivo, por ejemplo, la optimización matemática, les permite a las organizaciones usar sus crecientes cantidades de datos para tomar millones de decisiones automatizadas. Como resultado, las organizaciones pueden maximizar el retorno de las inversiones, al tiempo que amplían y mejoran las relaciones con los clientes, lo que les permite traducir los datos de los clientes en estrategias prácticas.
Ingresar al reino de la optimización matemática
El uso de técnicas de optimización y modelado matemático para resolver problemas complejos consiste en maximizar o minimizar uno o más objetivos, considerando las restricciones y limitaciones del problema. Las aproximaciones matemáticas para resolver estos problemas han existido durante mucho tiempo, pero ahora el poder de cómputo y la disponibilidad de datos hacen posible su implementación en entornos de casos de negocios.
Con la optimización matemática, podemos resolver problemas farmacéuticos clásicos para tomar decisiones comerciales; por ejemplo:
- ¿Cómo asignar la cantidad más eficiente de HCP a un REP determinado?
- ¿Cómo crear territorios médicos o de ventas óptimos?
- ¿Cómo elegir la mejor ruta para visitar a cada cliente en el mínimo tiempo posible?
- ¿Cómo lograr la mejor combinación entre canales de contacto, considerando toda la estrategia omnicanal?
Cualquiera que sea la situación, podemos entender el impacto de las diferentes decisiones, de modo que los resultados de cada decisión se cuantifiquen y podamos seleccionar los elementos que mejor cumplan con los objetivos.
Planificación del territorio del equipo de ventas para la efectividad de la fuerza de campo
Un territorio de ventas es una región geográfica compuesta por clientes asignados a un vendedor o equipo de ventas específico. El objetivo de un territorio de ventas es apuntar a un mercado específico utilizando una estrategia de ventas optimizada que ofrezca recursos de manera eficiente a los equipos de ventas para que estos puedan cerrar tratos en ese mercado.
El objetivo de la planificación del territorio de ventas es encontrar la división óptima de las áreas de mercado entre el equipo de ventas para aprovechar mejor el potencial de ese mercado y, por lo tanto, maximizar las ganancias. Con la ayuda de la planificación territorial, se pueden especificar áreas de ventas realistas y justas en función de la distribución de los aspectos potenciales del mercado.
Existen muchas razones por las que las empresas decidirían emprender un ejercicio de optimización del territorio. Algunos ejemplos incluyen un cambio en la estrategia de lanzamiento al mercado, incorporación de nuevos productos a la cartera, cobertura de clientes insuficiente, altos costos debido a rutas de viaje ineficientes, mal uso del esfuerzo entre la fuerza de ventas, entre otros.
Las empresas pueden optimizar el tamaño y la composición del territorio de ventas al combinar los datos de CRM, ERP, CMS, otras bases de datos internas y señales externas. Algunos puntos de datos comunes necesarios para establecer territorios de ventas incluyen la carga de trabajo, el potencial de ventas, las restricciones geográficas y el tiempo de viaje. Con una implementación previa de un algoritmo de segmentación de clientes, también es posible utilizar esa salida y considerar los resultados de contacto y calendario para cada tipo de cliente.
Un enfoque altamente eficiente para la planificación del territorio de ventas son los algoritmos de optimización combinatoria. La optimización combinatoria es una técnica matemática para resolver problemas donde debemos encontrar una solución óptima entre muchas posibles combinaciones de características. Por ejemplo, en el problema del viajante de comercio, el objetivo es encontrar la ruta más corta entre un conjunto de puntos y ubicaciones que debe visitar ese viajante, manteniendo los costos de viaje y la distancia recorrida en el nivel más bajo posible.
Podemos aprovechar las heurísticas utilizadas para resolver este problema a fin de encontrar la ruta óptima para un representante de ventas. Como ocurre con este ejemplo, muchos otros problemas de optimización combinatoria ya resueltos pueden trasladarse a las industrias farmacéutica y de salud para mejorar y escalar las operaciones.
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