Previsões de quotas de vendas baseadas em IA e aprendizagem automática (ML) para uma empresa farmacêutica

Contexto

O cliente é uma empresa farmacêutica global especializada em saúde cerebral, com uma grande força de vendas distribuída por todo o Canadá. Precisava de modernizar o seu processo de definição de quotas de vendas, especialmente para dois medicamentos de elevado desempenho. O processo existente era manual e baseava-se sobretudo em dados históricos de vendas.

Desafio

A abordagem tradicional de previsão apresentava várias limitações: • Esforço manual: Processo moroso. • Múltiplos fatores de influência: As quotas de vendas eram definidas com base nas vendas históricas, na atividade da concorrência, no comportamento de prescrição dos médicos e na dinâmica do mercado. • Fragmentação dos dados: Estas variáveis estavam armazenadas em diferentes tabelas, tornando a integração complexa. O cliente precisava de uma solução automatizada e orientada por dados, capaz de integrar múltiplas tabelas de dados e fornecer previsões precisas e detalhadas.

Abordagem

1. Integração de dados: Recolha de dados do IQVIA, incluindo: - Vendas históricas - Dados de médicos - Tendências de mercado - Desempenho da concorrência 2. Preparação de dados: - Limpeza e estruturação dos dados - Criação de variáveis específicas por medicamento para aumentar a relevância do modelo 3. Técnicas de modelação: - Utilização de uma combinação de SARIMA (para séries temporais), Random Forest e XGBoost (para reconhecimento de padrões e previsão), com seleção do modelo mais adequado - Treino dos modelos para prever vendas mensais ao nível de MSA

Principais resultados

Benefícios

Ao integrar várias fontes de dados, incluindo vendas históricas, dados de médicos e tendências de mercado, e ao utilizar uma combinação de modelos avançados de IA/ML como SARIMA, Random Forest e XGBoost, a Keyrus desenvolveu uma solução que alcançou aproximadamente 70% de precisão nas previsões ao nível de MSA e mensal. Este sistema automatizado e orientado por dados reduziu significativamente o esforço manual e o erro humano, permitindo um planeamento de vendas mais atempado e eficaz, sendo também escalável para utilização futura noutros medicamentos.

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