I Big Data nel Pharma non esistono

Come avere successo nella costruzione di Big Data nel farmaceutico. Condividi il Tweet

I Big Data nel farmaceuticoLucio Corsaro mi ha invitato a presentare la mia opinione sui Big Data nel Pharma qualche giorno fa ad un incontro periodico, che organizza in azienda. Un tema interessante, che è stato dibattuto da diverse angolazioni: dall’analisi del comportamento dei medici alla predittività, fino alla raccolta stessa dei dati.

Quello che voglio mettere in luce è che: i Big Data, così come sono da definizione, non possono essere concepiti nel farmaceutico senza una severa trasposizione ed una specifica declinazione rispetto alle regole del mercato.

Ci dobbiamo porre molte domande prima di poter dire con assoluta certezza di poter avviare la costruzione di Pharma Big Data. È giusto domandarsi se è possibile individuare l’interesse del medico, ma è giusto domandarsi se puoi farlo e come farlo.

Per utilizzare i Big Data nel pharma bisogna essere capaci di rispettare la privacy Condividi il Tweet

In azienda o presso l’azienda da cui ti rifornisci, sei sicuro che vi sia una completa compliance alla legislazione corrente ed a quella che a breve sarà in vigore in Europa? La particolare attenzione che richiedono la raccolta e la conservazione, in particolare di dati relativi al comportamento del medico, è stata prestata in azienda?

Il secondo da mettere in evidenza è: ho l’infrastruttura tecnica per raccogliere le informazioni necessarie e sufficienti per la qualificazione del comportamento dei medici? Il mio CRM o CLM è stato tarato per gestire e qualificare i dati durante l’acquisizione?

Per utilizzare i Big Data nel pharma occorre avere regolarità nell'aggiornamento Condividi il Tweet

Ancora da tenere presente: la raccolta dei dati è cadenzata, periodica e regolare in modo da consentire di tenere i dati sempre sostanzialmente aggiornati? La regolarità degli aggiornamenti del target non può solo basarsi sui medici visitati, tralasciando i medici non visti. Come vicariare la validazione anche i medici non visitati?

Tra i fattori essenziali vi è la qualificazione del risultato, la comprensione ed il passaggio dai dati ai fatti. In azienda abbiamo le competenze per farlo? La gestione dei risultati, ovvero il match tra dati acquisiti e dati propri aziendali, è stata fatta in modo da mettere in evidenza i medici da visitare e quelli da non visitare?

 

Modelli di Pharma Big Data

Le certificazioni sono una ottima base di partenza. In Merqurio siamo certificati ISO 27001 per la sicurezza dei dati, ma anche 9001 per i processi, e ancora SGCMF per la validazione del data base dei medici. Per questo siamo consapevoli dei processi relativi alla privacy e li prendiamo molto seriamente in considerazione.

Un CRM efficiente deve essere modellato sul Multichannel, solo in questo modo l’acquisizione del dato può avvenire secondo tutte le fonti contemporaneamente: ISF frontale, ISF remoto, online, email, sondaggi online, mappature. Tutto è sulla stessa piattaforma ed ora sulla stessa piattaforma abbiamo anche a disposizione strumenti di analisi estesi e complessi per ogni settore, basati su Business Intelligence.

I dati convergono su un unico medico, un unico codice, il data base è sempre totalmente manutenuto per non avere medici doppi e gestire la qualità del dato del medico e tenerlo aggiornato. Sappiamo quando il dato è stato riqualificato e, se occorre, possiamo selezionare solo i record non aggiornati da un certo lasso di tempo e controllare l’informazione.

Abbiamo una grande capacità d’analizzare ed innanzitutto di comprendere i dati grazie a professionisti che non solo sanno lavorare i dati, ma in qualche modo hanno uno “spiccato senso” per la qualità del dato. Possiamo fare il match dei dati sia in automatico che manualmente ed il risultato è sempre una informazione qualificata per: geografia, struttura, comportamento, interesse.

Non dati ma Big Data

Queste sono informazioni, non Big Data astratti. Questo è disporre di dati utili e non di una massa informe di record. Il passaggio da Big Data e informazioni utili è lungo, complesso, delicato e costoso. Un processo inclusivo verso tutte le fonti, interne ed esterne, dalle visite alle vendite, dalle azioni ai risultati, dal Non Personal Promotion al Digital: raccogliere ed unificare tutte le azioni del Multichannel in un unico strumento tecnologico che consenta di processare i dati e trasformarli in informazioni utili. E nel farmaceutico occorre prestare una attenzione maggiore, per la raccolta, la conservazione, l’aggiornamento.

Tu come fai in azienda? E come ti regoli quando ti occorrono dati e mappature?