Questo progetto è stato realizzato per un importante player dell’industria farmaceutica e, più in particolare, per i suoi prodotti antinfluenzali. L’azienda si è avvalsa della collaborazione con Moxoff per pianificare al meglio le proprie campagne marketing in corrispondenza dei periodi di picco di influenza nel contesto nuovo e incerto determinato dalla pandemia da COVID-19.
Descrizione e Benefici
La previsione della domanda di farmaci è soggetta a variabili esterne note perché soggette a stagionalità, come le pollinosi o l’influenza, oltre che la concorrenza del mercato, ma talvolta incognite come una pandemia. I sistemi di previsione della domanda di farmaci utilizzati dalle Pharma Companies basati sulle curve epidemiche dell’influenza e sulle analisi statistiche dei trend di acquisto dei farmaci anti-influenzali dell’anno precedente, non sono bastati a prevedere una “normale” richiesta di farmaci seguita a un anno in cui il virus dell’influenza era praticamente scomparso a causa di mascherine, vaccinazioni, distanziamento. Come risultato, la previsione di produzione e distribuzione dei farmaci ha lasciato, dopo la pandemia, farmacie e consumatori privi dei farmaci necessari per la gestione dei sintomi. In situazioni di contesti incerti e imprevedibili, la previsione della domanda richiede modelli di previsione accurati, affidabili e in grado di analizzare grandi quantità di dati qualitativi e quantitativi.
Un’intervento basato su tre fronti
A partire dalla molteplicità ed eterogeneità delle variabili economico-politico-sociali, sanitarie e tecnologiche necessarie a fare previsioni accurate della domanda di farmaci, è stato utilizzato un modello ampio di Intelligenza Artificiale basato su algoritmi di Machine Learning, integrato a sistemi di modellazione matematica. L’integrazione di AI, Machine Learning e matematica ha permesso sia di estrarre informazioni, sia di produrre simulazioni a partire da una grande quantità di dati qualitativi (cambiamento dei comportamenti dei consumatori) e quantitativi (numeri o vettori di numeri) che descrivono le variabili esterne al mercato e concorrono a influenzare le previsioni. Le previsioni di scenario ottenute dagli algoritmi addestrati sui workflow aziendali, permettono alle industrie farmaceutiche di compiere scelte di pianificazione della produzione più rappresentative di nuovi scenari possibili, e di avere un modello di previsione flessibile e rapido per modificare la pianificazione al presentarsi di eventi imprevedibili.
L’intervento di Moxoff ha preso in considerazione:
– La creazione di un modello basato sulle serie storiche, per la previsione settimanale della curva influenzale.
– La simulazione, tramite modelli epidemiologici, dei diversi scenari legati all’evolversi della pandemia da COVID-19, che dipendono dalla copertura vaccinale e dalle misure adottate per il contenimento del contagio.
– Lo sviluppo di un modello che prevede le vendite settimanali, combinando le stime ottenute dai precedenti due metodi
- Simulazioni custumizzate sul workflow aziendale in grado di adeguarsi a scenari di elevata variabilità
- Attendibilità e Flessibilità, il modello è in grado di prendere in considerazione le variabili di contesto fortemente impattanti quali, per esempio, lo sviluppo della pandemia COVID-19
- Supporto alla pianificazione della produzione, della distribuzione e del marketing
