Da sempre, l’industria farmaceutica è un settore fortemente competitivo, globalizzato e regolamentato, soprattutto in ambito produttivo. Ogni anno le compagnie investono quasi 200 miliardi di dollari in R&D, con un costo medio per singolo farmaco di circa 2 miliardi (fonte: Statista). Secondo il recentissimo Pharmaceutical Innovation Report di Deloitte, nel mondo Life Science le performance medie degli investimenti in ricerca e sviluppo sono in aumento, ma il ROI si manterrà elevato solo grazie a continui e ulteriori investimenti in tecnologie digitali e approcci decisionali basati sulla data science.
Nel pharma, l’analisi dei dati riguarda non soltanto il comparto finanziario, le performance di prodotto, l’ottimizzazione della supply chain e dei processi produttivi, ma deve far parte del bagaglio culturale dell’intera impresa. Per massimizzare l’efficacia degli investimenti, infatti, questa deve porsi come data-driven company in tutto e per tutto. Il ruolo della Business Intelligence si rivela fondamentale in questo caso, coprendo svariati use case, alcuni dei quali peculiari: le analisi cliniche, per esempio, ma anche la compliance dei processi produttivi, l’evidence-based reporting e l’analisi delle performance di vendita, che si basano su un modello con caratteristiche distintive.
Affidabilità e qualità del dato per migliorare le vendite
Posta la centralità del dato sulle performance e il ritorno degli investimenti, come abilitare le fattispecie di cui sopra, e quali ostacoli incontrano le aziende che operano in questo settore?
Centrale è il tema dell’affidabilità e della fiducia nel dato (trust), che nasce come punto fermo su cui ‘costruire’ le principali decisioni aziendali. Tutto ciò sembra ovvio, ma in aziende di grandi dimensioni, fortemente distribuite, con un’organizzazione multinazionale e, talvolta, derivanti da fusioni e acquisizioni, ottenere una Single Version of the Truth è tutt’altro che scontato. Accade infatti che le divisioni adottino soluzioni diverse di Business Intelligence e che trattino il dato in maniera differente, ovvero definiscano in modo diverso le metriche (KPI) di valutazione dei fenomeni aziendali. Talvolta, sono proprio diverse le fonti da cui attingono per ricavare gli insight, con il rischio di avere numeri diversi relativi allo stesso fenomeno. Se questo accade, si abbatte la fiducia nel dato e si aumentano i rischi connessi a qualsiasi tipo di decisione.
L’ambito commerciale è un esempio eloquente di quanto sopra. Il modello di vendita del mondo farmaceutico è peculiare e si basa sul rapporto tra l’informatore scientifico, il medico e le prescrizioni effettuate. Le strutture commerciali sono molto complesse e hanno diversi team specializzati in categorie di prodotti, di farmaci e di trattamenti, il che rende molto complesso il monitoraggio delle performance su ampia scala. “Il mondo Pharma è molto sfidante – ci spiega Carlo San Martino, Country Manager di MicroStrategy -. Per prima cosa, le direzioni commerciali vogliono capire quante vendite sono state influenzate dai vari informatori, ma a differenza di altri settori qui non c’è una connessione diretta con una vendita, con uno scontrino. Analizzando correttamente i dati è possibile ottenere queste informazioni, ma la qualità del dato e dei KPI costruiti sui dati di vendita diventano ancor più centrali che altrove. Se non si verificano, infatti, perdono di rilevanza tante attività come le promozioni e gli incentivi”. Impossibile, quindi, scendere a patti con la Single Version of the Truth.
Infine, rimanendo nell’ambito commerciale, la Business Intelligence può compensare il poco tempo a disposizione dei medici e la conseguente difficoltà dei sales nell’ottenere appuntamenti e colloqui. Gli strumenti di BI permettono di massimizzare l’efficienza e l’efficacia dei team commerciali fornendo loro informazioni circa i prodotti, i trend delle prescrizioni e anche i competitor, così da personalizzare il rapporto con i medici, sfruttare al massimo il tempo a loro disposizione e incrementare la produttività delle vendite.
L’impatto della Business Intelligence sulla ricerca
Commercializzare un nuovo farmaco è un percorso lungo e tortuoso. Spesso sono necessari più di 10 anni e investimenti ingenti in ricerca e sviluppo. Le aziende intraprendono questo percorso quando hanno sufficienti garanzie di successo, che ancora una volta provengono dalla Business Intelligence.
L’analisi del panorama delle sperimentazioni cliniche è determinante per quantificare i rischi ed evidenziare le opportunità connesse a un certo percorso di sviluppo. Lo stesso vale per l’evidence-based reporting, ovvero il processo con cui le aziende dimostrano l’efficacia dei propri farmaci, sia a livello di esito clinico che di riduzione dei costi dell’healthcare. Anche in questo caso, alla Business Intelligence è richiesta la capacità di integrarsi con svariate fonti di dati interne ed esterne all’azienda, di aggregarli e tracciare numerosi KPI tenendo conto di trattamenti, patologie, ospedalizzazioni, tempi, costi e molto altro. I dati, di diversa natura, vengono quindi federati e arricchiti per fornire insight coerenti e di valore.
L’esigenza di una piattaforma affidabile e customizzabile
Nell’industria farmaceutica, le possibilità di adozione della Business Intelligence sono svariate e vanno ben al di là di quelle citate. In più, ogni azienda ha le sue caratteristiche distintive, il suo modello organizzativo e, sotto il profilo tecnico, i suoi sistemi e le sue fonti di dati.
La soluzione ideale per un’azienda di livello enterprise che opera nel settore farmaceutico deve essere flessibile e customizzabile rispetto a svariati casi d’uso e fonti di dati. Inoltre, deve permettere rapide interrogazioni, supportare nativamente la fruizione da dispositivo mobile (tablet, smartphone) e permettere una condivisione personalizzata degli insight. Questi, infatti, devono essere non solo impeccabili nel contenuto e omogenei in tutta l’organizzazione, ma anche facilmente fruibili dai loro utenti. In più, c’è una forte esigenza di semplificazione: la piattaforma deve permettere a utenti non tecnici di realizzare autonomamente (Self-Service BI) analisi approfondite attingendo a metriche definite da un architect, che è l’unica figura tecnica del progetto. In questo modo, il business ottiene quell’agilità che non potrebbe avere se dovesse affidare ogni analisi al personale IT.
Tra quelle presenti nel Magic Quadrant Gartner, la piattaforma di Analytics MicroStrategy (disponibile anche in Cloud in modalità PAAS) ha tutte queste caratteristiche. La flessibilità parte dall’integrazione delle fonti dati, con più di 200 integrazioni già realizzate rispetto a database relazionali standard, NoSQL e strutture Big Data, oltre ad un SDK che permette di realizzare ulteriori connettori in caso di necessità. Soprattutto, MicroStrategy garantisce la famosa Single Version of the Truth: “A livello di architettura – spiega San Martino – la piattaforma si basa su uno strato semantico che si integra e astrae tutta la complessità delle fonti sottostanti. Si vanno a mappare e a federare le sorgenti e poi si crea la “Single Version of the Truth” nello strato semantico attraverso la definizione delle metriche di business, ovvero i KPI di cui l’azienda vuole tenere traccia. Questi vengono poi utilizzati per tutte le analisi, a prescindere da chi le pone in essere (divisione, country… ndr). Il risultato è la certezza di allineamento di tutta l’azienda”.
Un altro aspetto differenziante su cui l’azienda pone l’accento è il supporto nativo per l’esperienza mobile: “Se consideriamo l’ambito sales, non dobbiamo dimenticare che il grosso della forza vendita opera in mobilità anche in ambito pharma. Quasi tutte le aziende hanno una derivazione mobile del CRM, ma la parte analitica è spesso troppo basilare. MicroStrategy va oltre e, al di là di una visualizzazione mobile delle varie dashboard e report, permette di costruire (con approccio no-code, ndr) app iOS e Android dedicate, con funzionalità ad hoc che sfruttano a pieno anche i sensori del device mobili e offrono la possibilità di consultazione offline dei dati. Tutto ciò è particolarmente utile, visto che non sempre i commerciali operano in aree ben coperte dalla rete mobile. Il tutto, ovviamente, attinge allo strato semantico e vi è dunque assoluta garanzia della qualità del dato”.
Infine, la customizzazione deve riguardare la condivisione dei dati, le dashboard e i report. “La soluzione – aggiunge San Martino – offre totale libertà nella creazione di dashboard. Ci sono visualizzazioni di tutti i tipi che permettono un’indagine sempre più approfondita nei dati senza perderne l’immediatezza e la fruibilità. Inoltre grazie alla tecnologia freeform canvas, si può personalizzare completamente l’aspetto estetico. Molto importante anche in ambito Pharma per rispettare la brand identity”.
