Prévision de la demande

Comme d’autres secteurs, l’industrie pharmaceutique est soumise à des évolutions cycliques qui impactent la demande. Ces évolutions peuvent être dues à des facteurs purement saisonniers ou externes (ex. épidémies, perte de brevet, arrivée d’un concurrent sur le marché,...)

Grâce au machine learning, Verteego Brain permet aux laboratoires pharmaceutiques de modéliser finement l’importance de ces différents facteurs afin de mieux anticiper ces flux stratégiques.

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Détection des ruptures

Le marché des médicaments génériques souffre d’une multitude de ruptures de stock causées par des pics de demande ou par l’export des médicaments au moment d’un pic de prix à l’étranger. En général, une rupture est constatée uniquement chez un fabricant, ce qui permet aux autres acteurs de répondre à la pénurie en approvisionnant plus fortement la zone géographique concernée par la rupture ou en augmentant leur production. Néanmoins, l’opacité du marché résulte en une détection des ruptures trop tardive ce qui réduit la réactivité des producteurs.

Verteego Brain permet de détecter des signaux faibles dans les séries temporelles en utilisant les données de vos clients afin de détecter les ruptures de stock au plus tôt.

Exemple ROI : Verteego Brain génère des résultats importants en détectant les ruptures de stock au niveau de la référence produit et du producteur 1 mois plus tôt avec un taux de faux positifs minimal (inférieur à 3%).

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Benchmarking automatisé de la concurrence

Dans le cadre de l'activité d'import parallèle de médicaments, il est important de rationaliser les données et d'automatiser le processus de détection des opportunités. Ce processus est essentiel pour le client afin d'identifier en permanence de nouveaux produits à acheter puis à commercialiser.

Verteego Brain permet un retour sur investissement rapide grâce à la réduction du temps passé et l'augmentation des revenus liés aux ventes supplémentaires.

Exemple de cas d’usage :

Verteego Brain a mené ce projet en 3 étapes :

  • Exploration détaillée des données à partir de bases de données de plusieurs dizaines de milliers de lignes.
  • Développement d'une base de données d'opportunités d'import parallèle dans le cloud pour automatiser la détection de nouveaux produits
  • Le projet est maintenant en exploitation.

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