La previsión de la demanda en el sector farmacéutico

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Jose Presencia. Director General. ToolsGroup España.

La previsión de la demanda en el sector farmacéutico

04/4/2011
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En la cadena de valor del sector farmacéutico aparecen fundamentalmente tres grandes actores: los Laboratorios que fabrican las especialidades, los Distribuidores que compran a muchos proveedores y dan un servicio 'casi perfecto' a sus clientes, y los Despachos de Farmacia que son los minoristas que venden directamente a los consumidores. Además, el mundo hospitalario tiene sus propias particularidades diferenciadas. Dado el gran número de productos que se gestionan en toda la cadena logística del sector (productos éticos genéricos o no, y productos OTC), y dada la dimensión geográfica cada vez mayor del mercado, son muchas las estrategias de Marketing que se pueden aplicar.

 

 

Por ello, las consideraciones sobre el proceso de Previsión de la Demanda que siguen se deben ver como generales del sector, siendo imprescindible que cada empresa encuentre su propia aproximación según sus objetivos de negocio.

¿Por qué hacen falta las previsiones?
Además de servir para generar presupuestos y objetivos comerciales para los diferentes niveles de la red de ventas, tener buenas previsiones de demanda es el primer paso para gestionar dos variables de negocio clave: a) asegurar la disponibilidad de producto en el sitio y momento justos, de manera que no se pierda ninguna venta por no disponibilidad del mismo; b) evitar excesos de stock que suponen costes financieros, operativos y de obsolescencia de producto.

El proceso de Previsión de la Demanda
Según nuestra experiencia, el proceso de Previsión de la Demanda debe estar formado por tres elementos que operan de manera conjunta, con mayor o menor importancia de cada una de ellas según la empresa concreta que los ejecuta:

• Un motor de cálculo totalmente automático, que es capaz de generar previsiones básicas teniendo en cuenta la demanda histórica
• Una capa analítica, en la que los expertos de marketing analizan el efecto de sus acciones (promociones, publicidad, etc) y añaden inteligencia externa que no se deriva del simple análisis de las series históricas del pasado.
• Una capa colaborativa, en la que la red comercial puede realizar modificaciones a la previsión según su conocimiento a corto/medio plazo de la realidad del mercado.

El motor de cálculo automático, base para conseguir buenas previsiones
El punto de partida del proceso de Previsión de la Demanda es un motor que sea capaz de analizar las series históricas, calcular tendencias y estacionalidades y generar una previsión básica de manera totalmente automática. Muchos de los sistemas implantados dejan de utilizarse debido a la gran servidumbre de tiempo y esfuerzo que requiere de los usuarios. Las principales consideraciones a tener en cuenta en este punto son las siguientes:
• El tratamiento de las estacionalidades lo debe realizar de manera automática el sistema. Además, dependiendo de la extensión del mercado que se gestione, las estacionalidades pueden ser diferentes en cada geografía (España y Latinoamérica, por ejemplo)
• Es crítico que este motor automático pueda trabajar con series históricas de granularidad variable, teniendo en cuenta las tres dimensiones básicas: a) jerarquía de producto: series por referencia o por agrupaciones de las mismas por diferentes atributos: familia, actividad terapéutica, etc; b) jerarquía de mercado: por cliente, canal, geografía, etc.; c) eje temporal: detalle mensual, semanal o diario.
La previsión se debe poder visualizar y corregir cruzando cualquier nivel de la jerarquía de producto (ejemplo: Familia o referencia) con cualquier nivel de la jerarquía de mercado (ejemplo: Distribuidor) y con cualquier detalle temporal (Ejemplo: diario para productos OTC con fuerte actividad push, mensual con productos éticos).
• Para conseguir que el sistema básico sea automático es necesario que el algoritmo trate dos series temporales de la demanda de manera independiente: la demanda en cantidad y la demanda en líneas de pedido. De esta manera se tiene un conocimiento más preciso de qué está pasando en el mercado y se pueden automatizar ciertas acciones. Por ejemplo, si un mes se tiene un pico de demanda en cantidad pero no ha habido un aumento de las líneas de pedido la probabilidad de que dicho pico suponga un cambio de tendencia es más bajo que en el caso en el que ha aumentado también las líneas de pedido; el algoritmo automático debe tener la inteligencia para reaccionar ante estas variables.

Añadiendo inteligencia externa: la capa analítica
En algunos mercados y para algunas referencias aplican en el sector farmacéutico técnicas de Marketing de productos de Gran Consumo: promociones, descuentos, publicidad en televisión, etc. La primera cuestión es medir el efecto cuantitativo que tiene este tipo de variables. Para ello, el sistema debe permitir analizar en el pasado cuál ha sido el efecto de variables exógenas en las ventas, de manera que se construyan modelos representativos del evento (una promoción, por ejemplo). Cuando en el futuro se prevé aplicar una promoción similar, la previsión básica se puede corregir según el modelo construido con las experiencias pasadas. Esta capa analítica se debe usar sólo donde tenga sentido usarla, no de manera extensiva en todos los casos. Así, debido a que sobre el mercado están actuando de forma simultánea muchas acciones propias y de la competencia, a veces es prácticamente imposible aislar la relación causa-efecto de cada variable por separado. La solución para proporcionar el Nivel de Servicio comprometido en estos casos no pasa por empecinarse en ajustar el efecto de cada una de estas variables en las previsiones, sino aceptar que el mercado tiene una elevada incertidumbre y modelar de manera precisa el stock de seguridad que se requiere para amortiguar la incertidumbre de la demanda (y en su caso, del proveedor).Para ello es necesario construir modelos estadísticos que relacionen el Stock con el Nivel de Servicio Objetivo.
Ejemplos de eventos que se pueden modelar para corregir las previsiones básicas son los siguientes: a) llenado del canal ante el lanzamiento de un nuevo producto; b) promociones al consumidor final; c) descuentos al canal; d) inversión publicitaria; e) política de precio

La participación de la fuerza comercial: la capa colaborativa
Una vez se tiene la previsión básica corregida por las acciones de Marketing, ésta se pueden publicar hacia la red comercial para que se añada el conocimiento que a corto plazo puede influir de manera significativa en la previsión. Por ejemplo, un Jefe de Ventas de productos OTC está negociando la venta de una familia de productos en un canal nuevo (por ejemplo, una cadena de hipermercados) que va a significar un aumento considerable de la venta de dichos productos. Si esta información no se conoce con la antelación suficiente para que la fábrica reaccione, nos podemos encontrar con una rotura de stocks muy negativa para las ventas y la relación con el cliente. La solución es diseñar un work-flow de trabajo en el que la previsión, con el nivel de detalle más adecuado, esté publicada a través de Internet para que usuarios autorizados la puedan corregir según su conocimiento del mercado. Pueden existir varias versiones de la previsión, pero al final alguien debe “aprobar” la versión que será definitiva. Naturalmente, este mecanismo no necesariamente debe aplicar ni a todas las referencias ni a todos los canales o geografías. De ahí la importancia del diseño del work-flow de trabajo.

Conclusiones
El uso de tecnología avanzada para el cálculo de previsiones de demanda es un requisito para proveer los elevados Niveles de Servicio que se requieren en la industria farmacéutica. Este proceso requiere la participación de Marketing y de la red comercial, apartando cada uno de ellos su conocimiento analítico y operativo en un work-flow de trabajo previamente diseñado de acuerdo con los objetivos de cada empresa.

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