Implementando Advanced Analytics na Indústria Farmacêutica__

Implementando Advanced Analytics na Indústria Farmacêutica

 Entenda o que é Advanced Analytics e quais os benefícios e soluções que eles proporcionam à indústria farmacêutica.

Este artigo foi escrito por  Francisco Gaia, Assoc. Director, Data Science & Advanced Analytics chez MSD, especialmente para a ebdi.

Nunca foi tão claro como em 2020: a abundância e correta utilização de dados torna a nossa vida melhor.

Tal fato foi escancarado para o mundo no enfrentamento da pandemia de coronavírus – provavelmente, o maior acontecimento global desde a Segunda Guerra Mundial:  ao atravessar a crise, foram mais bem sucedidos os países que alavancaram os dados disponíveis para conter o espalhamento da doença, como Coreia do Sul e Nova Zelândia.

Ficou evidente também no mundo corporativo: se, até 2019, já víamos as empresas cujos negócios são baseados em Dados encabeçarem o ranking das Corporações mais valiosas do mundo (Apple, Google, Microsoft, Amazon e Facebook), substituindo as Indústrias de Energia e Bens de Consumo(1), a transformação acelerada “por” 2020 as impulsionou ainda mais.

Neste ano, Netlflix e Amazon, nativas digitais que têm Advanced Analytics no centro de tudo o que fazem, foram as corporação global que mais cresceram(1).

Não podemos negar que o desenvolvimento e aplicação de modelos estatísticos avançados melhoram a nossa vida: seu poder preditivo torna mais fácil e prazerosa a decisão de escolher que filme assistir, que livro ler, que música ouvir ou que caminho evitará o trânsito dos horários de pico.

Tal é o motivo da valorização acelerada de companhias que nos oferecem estas facilidades.

Terão que incorporar Advanced Analytics em suas operações diárias, em sua tomada de decisão, em como desenvolvem seus produtos e como se comunicam com seus clientes e consumidores.

As organizações que pretendem sobreviver no mundo pós-pandemia não têm escolha: 

Ajustaram sua estratégia de portfólio e, com isso, estavam prontos para as novas demandas de um ambiente em transformação.

O poder de Advanced Analytics: modelos matemáticos complexos são a nossa melhor ferramenta para apontar os cenários mais prováveis em momentos de incerteza.

Em um mundo em transformação, a incerteza é ampla e frequente. Companhias data driven têm os dados e as análises incorporados no coração da tomada de decisão. 

Não que o mundo seja menos incerto para elas – o cenário em que atuam é tão desafiador quanto para qualquer outra empresa, mas, por construírem suas estratégias com base em fatos e evidências, companhias que alavancam Advanced Analytics dimensionam melhor as incertezas; pois é este o papel da estatística, sua melhor amiga.

A Sáude tem grande potencial de alavancar Advanced Analytics

Na Indústria Farmacêutica, em especial, a ampla captação de dados de Saúde e sua correta utilização de maneira transversal por toda a cadeia de distribuição de medicamentos é o próximo passo a gerar grande impacto em nossas vidas:

  • Na pesquisa e desenvolvimento de novos fármacos, na busca por novos alvos terapêuticos ou na identificação de biomarcadores que otimizem o diagnóstico correto;
  • Na fabricação e distribuição de medicamentos, identificando gaps de oferta e evitando o desabastacimento, otimizando processos fabris e rede de fornecedores;
  • No marketing farmacêutico, elevando as parcelas de mercado cobertas pela sua força de vendas sem investimento adicional, otimizando a alocação de recursos entre seu portfolio de canais promocionais, customizando mensagens aos melhores segmentos de médicos e/ou pacientes;
  • Oferecendo aos profissionais de Saúde modelos preditivos que lhes ajudem a identificar o melhor tratamento individualmente, paciente a paciente, melhorando a adesão e, assim, eficácia dos tratamentos oferecidos.

O desenvolvimento de novas moléculas que tragam ganhos terapêuticos reais para os pacientes é cada vez mais custoso e, à medida que mais e mais patentes caem, os antes dominantes medicamentos referência tendem a deixar de ser a escolha de médicos e pacientes, especialmente em mercados tão sensíveis a preço, como o brasileiro – em que medicamentos genéricos já correspondem a cerca de 1/4 das prescrições médicas.

Portanto, Advanced Analytics pode ajudar a Indústria Farmacêutica     inovadora a ganhar vantagem competitiva. 

A abordagem analítica do Business Intelligence tradicional (descritivo – às vezes, diagnóstico) não oferece mais a sofisticação necessária que o marketing farmacêutico necessita para competir com a pressão de preços, reter share of voice em segmentos com crescente número de concorrentes, identificar canais promocionais de preferência e otimizar a alocação de recursos.

Soma-se a isso o fato de que a própria Tecnologia da Informação tem se transformado nos últimos anos: 

Complexas infraestruturas e a capacidade de armazenar volumes imensos de dados se tornaram mais baratos, assim como tem se tornado mais simples o desenvolvimento e aplicação de modelos matemáticos complexos (Artificial Intelligence, Machine Learning).

 Empresas de todos os tamanhos, hoje, têm a capacidade de testar milhares de modelos estatísticos repetidas vezes, de modo confiável e financeiramente acessível.

Por fim, entre tantas opções terapêuticas à disposição dos profissionais de Saúde, deve ser papel da Indústria Farmacêutica auxiliá-los na escolha da melhor delas para seus pacientes – otimizando tratamentos e melhorando vidas.

Esta não é, porém, uma jornada fácil.

Já assitimos a executivos de Big Pharma investirem centenas de milhões de dólares em Data and Analytics, construindo a infraestrutura, atraindo e desenvolvendo os melhores talentos na Ciência de Dados – apenas, para, poucos anos depois, com um punhado de use cases em mãos, chegar à “conclusão” de que o impacto de Advanced Analytics foi “inconclusivo”.

Ouvindo algumas dastas histórias, na minha opinião, a dificuldade em gerar impactos [significativos e mensuráveis] não vem de “o que” foi implementado mas, sim, de “como”. 

Percebo que muitas companhias mantêm um mindset de “teste” na abordagem à sua recém-fundada inovadora estrutura de Advanced Analytics: um grupo de nerds que sentam ali naquele cantinho daquele outro andar e ficam “programando” – “o que eles fazem, mesmo?”. 

Assim, sem conseguir inserir no Negócio todos aqueles modelos, os impactos potenciais realmente não serão realizados.

A solução, portanto, para fechar o gap entre impacto potencial e impacto realizado é ter um time de Advanced Analytics que seja par do Negócio – não subordinado a ele (especialmente em organizações altamente hierárquicas, como costumam ser as Farmacêuticas); ter experts do Negócio em questão como parte deste time, não apenas programadores e estatísticos.

Sair rápido do campo de testes e escalar os modelos ao Negócio assim que validados para produção, ou seja, tirar os modelos do seu “cantinho isolado” o mais rápido possível e treinar os parceiros de Negócio a aplicá-los.

A abordagem passa inevitavelmente por uma longa jornada de change mangement, cujo componente mais importante é a comunicação. A organização como um todo deve estar envolvida no processo de implementação de Advanced Analytics desde o início.

Todos devem saber, ver e sentir o que este novo time está desenvolvendo e executando. 

Seus objetivos, estratégia e feitos devem ser comunicados constantemente – sugiro uma vitrine dedicada a isso, por exemplo, uma Newsletter periódica que aponte de maneira clara no que o time está trabalhando no momento e quais os impactos esperados para o Negócio.

Não sendo um nativo digital, a Indústria Farmacêutica vai precisar passar por mudanças profundas a fim de ser bem-sucedida na implementação de Advanced Analytics, isto é, para capturar todo o potencial que ele representa:

  • Passar dos atuais modelos em silo entre Analytics, Negócio e TI, para modelos de colaboração interdisciplinar;
  • Abandonar os tradicionais projetos isolados de Analytics – para os quais levam-se meses apenas para der um dado “trabalhável” – para use cases sprints ágeis, com governaça leve e enxuta;
  • Incluir o change management como parte fundamental das iniciativas de Analytics para naturalmente incorporar decisões baseadas em evidências ao Negócio;
  • Talvez o mais importante: ter a coragem organizacional e convicção no data-driven para desafiar as ideias pré-concebidas e as “regras” de décadas passadas que ainda enviesam decisões de Negócio.

A bem-sucedida implementação de Advanced Analytics requer uma transformação cultural profunda:

Nenhuma transformação organizacional pode acontecer sem o comprometimento da alta gestão. 

Se a empresa busca um abordagem mais analítica para resolver problemas de negócio, o comitê executivo não deve aceitar propostas que não sejam baseadas em dados, diagnósticos que não sejam baseados em evidências, ou planos de marketing que não apresentem acompanhamento de indicadores de desempenho. 

Os stakeholders internos devem estar engajados no desenvolvimento ou ser responsáveis pelas entregas com base em Analytics

Isto implica que o time de Analytics não pode estar operando em uma ilha isolado do resto da organização: suas habilidades e ferramentas devem permear todas as áreas, com capilaridade suficiente para que todos sejam tocados pela transformação.

Enfim, em um mercado altamente regulado e cada vez mais sensível a preço, as companhias farmacêuticas que alavancarem Advanced Analytics para uma avançada tomada de decisão data-driven terão uma vantagem competitiva sólida em relação a seus pares:

  • Forbes, The World’s most valuable brands
  • McKinsey & Company, How pharma can accelerate business impact from advanced analytics
  • McKinsey & Company, Building an effective analytics organization

 

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