No es fácil manejar toda la información que tenemos disponible. Ni siquiera es fácil saber qué información es realmente importante para conseguir un objetivo. Definir bien ese objetivo es una de las partes más importantes dentro de todas las tareas que nos ocupan nuestro día a día en un laboratorio farmacéutico.
Vivimos en un mundo donde todo se puede (y se quiere) medir, pero ¿es realmente imprescindible para conseguir el objetivo? Desde mi punto de vista, depende.
Los datos nos proporcionan información muy valiosa en la mayoría de situaciones, pero también pueden crear un verdadero caos si no analizamos cuáles son los realmente necesarios para la búsqueda de dicho objetivo. En este sentido, el objetivo debe ser claro y conocido por todo el equipo que trabaja en el proyecto, para evitar discrepancias en el resultado final. Este es uno de los grandes retos en los que debemos centrar nuestra atención. Y para ello, es importante evitar que lo urgente y el deseo de querer medirlo todo se confunda con lo importante o, lo que es más peligroso, que un objetivo mal definido nos llene el ordenador de datos incorrectamente parametrizados, costosos e inútiles en la puesta en marcha de un plan de acción.
Este desafío se nos plantea en diferentes funciones dentro de los laboratorios. Así, el trabajo multidisciplinar que actualmente llevamos a cabo no hace más que resaltar varias cuestiones: la importancia de saber definir bien los objetivos por parte de cada uno de los roles de la compañía, la cantidad de información con la que contamos internamente, y la forma de conseguir otros datos que completen un escenario en el que nos sintamos cómodos para definir los planes de acción.
Los insights consisten básicamente en eso: en ser capaces de convertir datos en información de alta calidad, que nos permita profundizar en el porqué de las situaciones de mercado a las que nos enfrentamos y definir los planes de acción más adecuados para lograr los resultados deseados. Sin duda, los insights son mucho más que datos concretos, y para obtenerlos debemos combinar información cuantitativa con inputs cualitativos que nos ayuden a entender mejor la evolución de una determinada situación.
Del conocimiento interno a la obtención de un insight de calidad
Como se ha comentado anteriormente, uno de los mayores retos que se nos plantea es saber manejar todo el conocimiento del que disponemos dentro de los laboratorios y que, en muchas ocasiones, se difumina por la búsqueda de la inmediatez. Pero, además, saber cómo conseguir esa información es un “arte” del que dependerá que podamos contar con todas las herramientas para un buen análisis.
Por esta razón, el conocimiento interno debería ser una parte importante del proceso de generación de insights. Pero esto no es una tarea sencilla, ya que requiere también de un esfuerzo significativo por parte de las personas encargadas de buscarlos. En relación a ello, tenemos que incorporar su conocimiento de una manera natural, con transparencia en cuanto a nuestro objetivo final y dándoles la confianza de que dicho know how será tenido en cuenta para la elaboración de un plan de acción y la consecución de los objetivos de la compañía. De esta forma, además, conseguimos que ellos se sientan representados e involucrados.
Aquí se plantea otra cuestión que se debe abordar: cómo combinar la información cualitativa dentro de un entorno en el que el dato es el protagonista. Hay que trabajar en ello, buscando que el mix sea lo más favorable posible para conseguir obtener unos buenos insights.
Bajo mi punto de vista en procesos como el profiling, segmentación o el targeting, así como en la definición de planes de marketing o de acceso, su opinión debe ser igual o más importante que la de las personas que dentro del equipo estamos encargado de esos proyectos.
¿Qué sucede con los insights digitales?
Sin duda, los insights digitales han sido un boom, y lo digo en el amplio sentido de la palabra. Estamos encantados con la cantidad de datos que podemos obtener de las campañas digitales que realizamos. Ya no nos asombra que podamos medir cuánto tiempo pasa una persona en una determinada web, el lugar desde donde procede, la trazabilidad que ha seguido o qué contenido ha sido más consultado. Incluso nos congratula saber cuántos mails han sido abiertos durante la última campaña. Esto es maravilloso, no seré yo el que lo niegue, pero ¿es suficiente?
Yo creo que no. Para mí, no son más que un montón de números recopilados en un Excel, si nos limitamos a sacar KPI’s que no conducen a medir el cumplimiento de un objetivo claro que sea parte de una estrategia integral.
Debemos ser sinceros, y creo que todos esos datos, a pesar de la facilidad que este tipo de campañas nos ofrece con unas métricas muy precisas (y abundantes), no son suficientes. Para la generación de insights relevantes para el negocio, debemos complementar dichas métricas con un testeo más profundo de nuestros clientes. No tengo dudas sobre el impacto que pueden tener estas acciones, pero sí acerca de muchas de las métricas que se nos ofrecen para medir su impacto. Las conversaciones que solemos tener con muchos clientes son prueba de ello, pues nos dan a entender que, aunque a priori la valoración sea positiva según esos análisis, no siempre están alineadas con el objetivo final.
Así, precisamente en esa alineación es en lo que tenemos que trabajar con los insights digitales, huyendo simplemente del dato e incorporando el grado de cumplimiento de las expectativas de nuestros clientes a través de un trabajo cualitativo.
¿Cómo los insights juegan un papel clave en el acceso de fármacos al mercado?
Los insights tienen un papel fundamental en la industria farmacéutica y más aún cuando se trata del acceso de fármacos o medicamentos al mercado. Nuestro entorno cada vez es más exigente con este punto y los insights que obtenemos de los fármacos en la práctica clínica habitual han pasado a ser un eje primordial para poder justificar que un determinado tratamiento esté o no disponible en el mercado.
Los estudios que valoran el impacto real de un determinado tratamiento y su entorno son claves para defender el valor que estimamos que debería tener un medicamento. También la definición y el análisis de los PROMs (Patient Reported Outcomes) y los PREMs (Patient Reported Experience) cobran una relevancia significativa, no solo para el lanzamiento de un producto, sino también por ver como ese fármaco está ofreciendo a los pacientes una mejora en el abordaje de una determinada patología.
¿Y qué hay del Big Data, del machine learning o de la inteligencia artificial?
Actualmente debemos ser capaces de barajar todas las posibilidades que la tecnología nos ofrece para la creación de soluciones que aporten, tanto a nivel del Sistema Nacional de Salud como en hospitales concretos, diferentes opciones para que una mayor cantidad de pacientes sean tratados de la forma más eficaz en el menor periodo de tiempo posible.
He visto mucho interés desde los laboratorios en poner en marcha proyectos de este tipo, pero falta plasmarlo en proyectos concretos. Debemos ir paso a paso y no intentar ponernos a la altura de compañías que tienen mucha más experiencia en el manejo de tecnología como el Big Data, el machine learning o la inteligencia artificial. Pero, sin lugar a duda, es importantísimo que todos conozcamos las posibilidades que nos ofrece esta forma de manejar los datos y a la vez seamos creativos en la búsqueda de soluciones que ayuden a los laboratorios en todas las fases del desarrollo de un fármaco, con el objetivo de beneficiar al paciente con tratamientos innovadores y sostenibles para el sistema sanitario.
¿Qué otros procesos debemos conocer sea cual sea nuestro rol?
Muchas veces identificamos algunos departamentos como los “encargados” de la gestión del dato. Departamentos de Business Intelligence o departamentos financieros tienen un gran conocimiento acerca de cómo tratar estos datos de forma eficiente, pero deberíamos ir más allá. Saber gestionar el dato es una responsabilidad de todos los que trabajamos en un laboratorio y, para ello, debemos ser capaces de conocer los procesos en los que tratamos dicha información y con los que buscamos insights.
Por eso, estoy convencido de que todos deberíamos tener nociones básicas sobre cómo son algunos de estos procesos claves (como, por ejemplo, la realización de un forecast), qué datos existen actualmente fuera de los laboratorios o qué es importante cuando estamos buscando estrategias de desarrollo de negocio.
Para terminar, me gustaría desterrar la idea de que el manejo de datos es solo para aquellos que utilizan a diario herramientas como Excel, Power BI o Tableau, y animar a todas las personas a explorarlos sin miedo alguno. Esto va más allá, y solo siendo capaces de realizar una buena gestión de los datos podremos encontrar insights de calidad que nos ayuden a cumplir un objetivo concreto.
Fernando Gil-Fournier
Market Access Partner en Roche y Director del Programa Executive Strategic Business Insights en CESIF
