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Rédigé par : Michael Townsend, directeur de recherche, Life Sciences Commercial Strategies

Introduction
La partie commerciale des organisations des sciences de la vie (OSV) a adopté de nouveaux outils numériques pour atteindre les prestataires de soins de santé (PS) et les organisations de soins de santé (OSS) avec des informations essentielles sur les nouvelles thérapies et les nouveaux dispositifs et les conditions qu’ils peuvent aider à guérir ou à gérer. Accélérant une tendance déjà en cours, les HCP ont exploité de nouveaux canaux numériques pour acquérir les dernières données médicales sur les médicaments et les dispositifs compte tenu des restrictions COVID-19 sur les visites personnelles.

Ces dernières années, de nombreux organismes de santé publique ont restreint ou réduit l’accès des représentants commerciaux des sciences de la vie aux prescripteurs, et les protocoles COVID-19 ont transformé cette situation en un quasi-blocage des visites au cabinet. Les protocoles COVID-19 ont transformé cette situation en une quasi-fermeture des visites au cabinet. Dans de nombreux cas, les jeunes et les natifs du numérique préfèrent communiquer avec les représentants commerciaux par courrier électronique, réunions à distance, chats sur les médias sociaux ou portails d’entreprise pour obtenir les informations dont ils ont besoin. Les OLS ne doivent pas simplement s’adapter à ces nouvelles méthodes d’engagement pour atteindre ces professionnels de la santé et maintenir leur avantage concurrentiel ; ils doivent plutôt se réorganiser autour des besoins émergents de ces clients et de leurs patients.

De nombreuses organisations de soins de longue durée ont reconnu la nécessité de rationaliser leurs communications avec les professionnels de la santé et les organismes de santé en coordonnant leurs messages entre les ventes, le marketing et les affaires médicales, tout en éliminant systématiquement les silos au sein de leur organisation grâce à une meilleure collaboration entre les départements. Cette nouvelle coordination et cette visibilité interne peuvent se traduire par des communications plus pertinentes et plus percutantes entre les OLS et les médecins, souvent en réduisant le nombre global de messages. Les doublons et les messages contradictoires provenant de différents groupes au sein des marques sont éliminés. L’importance accrue accordée par les équipes commerciales à la gestion des comptes clés pour les négociations de prix et de remboursement a parfois entraîné un vide au niveau du rôle traditionnellement occupé par les représentants des affaires médicales. Les OLS espèrent qu’en augmentant l’engagement numérique à la fois pour les responsables des comptes clés et les chargés de liaison des sciences médicales, ces deux types de rôles en contact avec la clientèle seront également plus efficaces grâce à une coordination accrue utilisant des plateformes d’engagement numérique qui éliminent les silos.

Les entreprises du secteur des sciences de la vie investissent dans l’IA et l’analytique pour accroître l’efficacité et la pertinence de ces engagements avec les prestataires de soins de santé.

La concentration des efforts sur la transformation numérique a créé de nouvelles opportunités au-delà de l’accent traditionnel mis sur les activités des PCH. La construction des parcours des patients et le soutien des plans de soins à l’aide de big data provenant de sources internes et externes, analysés à l’aide de techniques d’analyse avancées et d’intelligence artificielle (IA), permettent aux OLS de comprendre et de soutenir les patients et les cliniciens tout au long du processus de point de soins comme jamais auparavant. L’explosion des preuves du monde réel (RWE) sous la forme de dossiers médicaux électroniques (EHR), de données sur les demandes de remboursement, de dossiers d’essais cliniques et de données rapportées par les patients, y compris à partir de dispositifs portables compatibles avec l’Internet des objets (IoT) ou l’Internet des objets médicaux (IoMT), a permis aux entreprises de reconstituer ces parcours de patients dans les moindres détails tout en tenant compte d’importants facteurs de différenciation des patients tels que l’âge, les conditions socio-économiques, les comorbidités et les autres médicaments que les patients peuvent utiliser.

En outre, des sources externes de données sur les prescriptions, les affiliations et la participation aux essais cliniques peuvent aider ces équipes commerciales à trouver les médecins et les HCO les plus susceptibles de traiter les patients qui pourraient bénéficier de leurs thérapies. En examinant ces données de manière globale, ainsi que des sources internes telles que la gestion de la relation client (CRM), les réponses marketing et l’automatisation des forces de vente (SFA), les représentants commerciaux et les équipes commerciales peuvent obtenir des informations précieuses sur les professionnels de santé et les patients qu’ils traitent. Les « suggestions » générées par la plateforme, ou les meilleures actions suivantes recommandées aux commerciaux sur le terrain et à d’autres professionnels, peuvent faire gagner beaucoup de temps aux commerciaux et aux médecins et avoir un impact significatif sur les ventes, au bénéfice de toutes les parties prenantes, y compris les patients.

Cependant, la qualité et la nature en temps réel des suggestions dépendent de la capacité de la plateforme à ingérer des données provenant de sources multiples en temps réel, en utilisant des algorithmes formés aux sciences de la vie pour donner du sens aux données. Actuellement, de nombreux fournisseurs de CRM n’utilisent qu’une seule source de données, ce qui réduit leur capacité à fournir des informations sophistiquées. Les OLS investissent dans l’IA et l’analytique pour accroître l’efficacité et la pertinence de ces engagements avec les professionnels de la santé. Une récente enquête d’IDC a révélé que plus de 60 % des répondants du secteur des sciences de la vie ont déjà mis en place des algorithmes d’IA ou prévoient de les déployer en 2021, et 17 % prévoient de le faire dans les années suivantes (voir figure 1).