Цифровая трансформация коммерческих моделей в фарме

Данные как новый фактор конкурентоспособности

Ключевым драйвером гибкости и скорости бизнес-трансформации сегодня выступает цифровизация. Как отметил Сергей Никитчук, партнер Группы компаний Б1, она позволяет устранять функциональные разрывы между подразделениями и выстраивать единый контур планирования и исполнения.

Фармацевтическая индустрия генерирует значительно большие объемы данных по сравнению с другими секторами экономики. Однако основная проблема лежит не в сборе информации, а в ее управлении. Основные вызовы:

• построение многомерных OLAP-кубов (массив данных, упорядоченный по измерениям или категориям — от Ред.);
• трансформация «сырых» логов в структурированные данные для конечных пользователей; закрепление регламентов владельцев;
• стандартизация метрик и создание единого источника достоверных данных.

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) в фармотрасли также напрямую зависит от качества и доступности данных. ИИ создает ценность только при интеграции в бизнес-процессы, поэтому внедрение должно быть сфокусировано на приоритетных коммерческих сценариях с измеримым эффектом: прогнозирование спроса, рекомендательные системы по продажам и др.

У большинства фармкомпаний уровень цифровизации уже достаточно высок в магистральных процессах, таких как ERP (планирование ресурсов предприятия — от Ред.), управление финансами, закупками. Но остается еще много так называемых «бюрократических» процессов, и здесь задачей становится сокращение времени на процессы, которые отвлекают сотрудников от главных задач. Согласно данным, которые привел эксперт, неэффективные системы съедают до 22% рабочего времени сотрудников.

Условия успешной автоматизации сквозных процессов:

• Продумать, как должен работать весь сквозной процесс, какие компоненты в него входят, как это будет реализовано. Убрать все второстепенное, найти основные потери и риски, минимизировать их.
• Согласование правил, ролей и зон ответственности между ключевыми функциями.
• Пост-релизное сопровождение и управление принятием со стороны пользователей.

Цифровизация дает эффект не в момент внедрения ИT-системы, а когда компания трансформирует сквозной бизнес-процесс в управляемую модель, объединяющую коммерцию, маркетинг, финансы, юриспруденцию и ИT. И надо продумать, как будущий пользователь будет проходить этот процесс без лишних действий.

«Акрихин»: работа с данными в реальном времени

По словам Сергея Исаева, директора по цифровым направлениям бизнеса «Акрихин», драйверами роста компании выступают технологии ИИ и машинного обучения (ML). Фундаментом для построения цифровых моделей служат данные, источники которых компания постоянно расширяет: отчеты дистрибуторов, система МДЛП, публичные данные. Например, парсинг цен с e-comm-площадок позволяет отслеживать цены на собственные продукты и товары конкурентов, оперативно корректируя коммуникацию с бренд-менеджерами.

«Акрихин» также развивает собственную платформу для заказа аптек, что в сочетании с мониторингом данных обеспечивает реагирование в реальном времени. Для обработки больших объемов информации задействованы алгоритмы, подготавливающие релевантные данные для принятия решений. Корпоративная платформа с ИИ-агентами позволяет сотрудникам использовать языковые модели без риска трансграничной передачи данных или утечки персональной информации — все процессы изолированы и контролируются внутри веб-сервиса компании.

От отчетности к прескриптивным сценариям

Николай Демидов, генеральный директор «Альфарм», отметил, что данные о продажах сегодня пронизывают практически всю бизнес-аналитику фармкомпании. Рынок требует не относительной, а высокой точности информации. Будущее — за ИИ-платформами в сочетании с режимом реального времени. Данные поступают ночью, решение готово к утру.

Все движется в сторону систем управления знаниями, где многообразные данные будут существовать вместе, анализироваться с помощью ИИ-агентов или, возможно, тех инструментов, названия которых пока нет. Главной характеристикой этих данных будет гиперперсонализация — индивидуальное задание для сотрудника компании, индивидуальный план развития, план действий (например, для конкретного врача).

Также отмечается движение к прескриптивным сценариям, элементы которой уже существуют в некоторых компаниях. Это информация, которая даже не отвечает на вопрос, что делать, а дает сценарии работы, прямые указания, как действовать в той или иной ситуации — на основе тех данных, которые компании удалось агрегировать и собрать в своем хранилище.

Главным риском, с которым сегодня сталкиваются фармацевтические компании, Николай Демидов назвал отставание фармы за темпами развития цифровой торговли и т.д. Фарма обладает большим ресурсом, но на пути ее встают такие барьеры, как незрелость компаний, неспособность менеджмента развивать компанию в нужном направлении. Еще одно препятствие для перехода компании на новый уровень прогнозирования — комплексная нехватка интегрированных данных и специализированных сервисов для работы с ними. Регуляторика является одновременно и барьером, и драйвером развития прескриптивной аналитики.

Переход к совершенной аналитике требует серьезной трансформации инфраструктуры и корпоративной культуры компании. Счастливое завтра компании определяется открытой саморазвивающейся ИИ-платформой, которая объединяет все типы доступных и разнородных данных и дает инсайты, чтобы действовать проактивно, быть точнее конкурентов и быстрее изменяющегося рынка.

Бренды создают устойчивую бизнес-модель

Одна их бизнес-моделей в фарме — брендирование дженериков. По словам Сергея Сомарева, руководителя направления по развитию бизнеса «Доктор Редди’с Лабораторис», совокупность брендов создает достаточно устойчивую бизнес-модель в его компании. К выбору тех или иных продуктов, которые планируют запустить, подходят с целью в будущем довести его до уровня узнаваемого бренда.

Система МДЛП глубоко интегрирована в аналитические дашборды. Любой сотрудник, связанный с продажами, в режиме онлайн видит план и факт выполнения, например, по медицинским представителям. Это повышает прозрачность KPI и эффективность взаимодействия с партнерами по товаропроводящей цепочке.

Бренд требует больших инвестиций. Ни одна компания не может эффективно создавать разнообразные продукты. У «Доктора Редди’с Лабораторис» определенная часть брендов производится на партнерских площадках либо по лицензионным соглашениям. А также компания активно ищет бренды, которые могла бы купить.

Сергей Сомарев раскрыл:

«Мне очень импонируют компании, которые в партнерских моделях готовы работать по открытой схеме себестоимости. Это когда компания предоставляет полную калькуляцию — из чего складывается цена поставки и какова фиксированная накрутка. И дальше мы уже вместе начинаем работать».

Брендирование — это, как правило, долгосрочный, на годы, инвестиционный проект. Но в последующем он дает стабильный и устойчивый результат. Создание бренда — это только начальная прямая, которая поможет завоевать доверие потребителей и врачей через большое количество усилий, в том числе через работу с ИИ.

По материалам сессии «Коммерческие модели в фарме: от данных к росту», прошедшей в рамках 33-го Российского фармацевтического форума им. Н.А. Семашко