La forma en que la industria farmacéutica mide la efectividad de sus fuerzas de ventas está atravesando un cambio profundo. Durante años, las compañías se apoyaron en indicadores como cantidad de visitas, frecuencia de contacto o actividad de los representantes para evaluar el desempeño comercial. Pero el avance de la inteligencia artificial, la multiplicación de los canales digitales y los cambios en los hábitos de los profesionales de la salud están poniendo en cuestión esas métricas.
El desafío ya no pasa solamente por determinar cuántas veces un representante contactó a un médico, sino por entender qué valor generó ese contacto y si tuvo algún impacto concreto sobre las decisiones de prescripción.
Un análisis publicado por Pharmaceutical Executive plantea precisamente esta discusión y señala que las compañías farmacéuticas destinan importantes recursos a medir la efectividad de sus fuerzas de ventas. Según el artículo, las grandes compañías pueden invertir entre US$4 millones y US$6 millones al año en investigaciones de terceros destinadas a relevar y analizar las interacciones entre representantes y profesionales de la salud. Sin embargo, persisten dudas acerca de cuánto de esa información termina generando mejoras concretas en el negocio.
El problema está, en buena medida, en que el escenario comercial cambió. Los médicos tienen menos tiempo disponible, el acceso de los representantes a los consultorios se volvió más limitado y las interacciones digitales ganaron espacio. De acuerdo con los datos citados por Pharmaceutical Executive, solamente un tercio de las visitas comerciales son consideradas valiosas por los médicos, mientras que más del 20% restringe el acceso a los representantes y cerca del 90% de las interacciones dura menos de dos minutos.
En este contexto, la efectividad de una fuerza de ventas no puede medirse únicamente por la actividad desplegada. La pregunta pasa a ser qué sucede como consecuencia de esa actividad.
La inteligencia artificial aparece como una de las herramientas que pueden acelerar ese cambio. Los sistemas de CRM potenciados con IA permiten analizar grandes volúmenes de información sobre los profesionales de la salud, detectar patrones de comportamiento y señalar oportunidades de contacto. En lugar de limitarse a registrar lo que hizo un representante, estas plataformas pueden ayudar a anticipar qué tipo de interacción podría resultar más relevante para cada profesional.
El cambio también está relacionado con la evolución hacia un modelo de interacción omnicanal. La visita presencial dejó de ser necesariamente el centro de la relación comercial. Hoy puede formar parte de un recorrido que incluye reuniones virtuales, contenidos digitales, correo electrónico, plataformas de educación médica y otros canales.
Para los laboratorios, esto implica coordinar esos puntos de contacto en lugar de administrarlos como acciones independientes. El objetivo es que la experiencia del profesional sea consistente, independientemente del canal elegido.
La transformación del modelo de ventas también está vinculada con las nuevas condiciones del mercado farmacéutico. La expansión de los medicamentos especializados, el crecimiento de los biosimilares, los cambios en el acceso y las nuevas dinámicas de cobertura y reembolso hacen que las decisiones de prescripción sean cada vez más complejas. A esto se suma una mayor participación de los pacientes y de otros actores del sistema de salud.
Por eso, medir únicamente la actividad del representante puede ofrecer una fotografía parcial de lo que ocurre en el mercado.
Uno de los principales problemas que identifica el análisis es justamente la distancia entre las métricas de ventas y los resultados comerciales. Una fuerza de ventas puede aumentar el número de visitas o contactos sin que eso necesariamente se traduzca en una mejora de la participación de mercado. Para evitar esta desconexión, las compañías necesitan incorporar modelos de análisis capaces de relacionar las actividades comerciales con datos reales de prescripción y comportamiento.
La disponibilidad de información también cambió las posibilidades de análisis. Actualmente, los laboratorios pueden combinar datos de nuevas prescripciones, interacciones digitales y presenciales, información competitiva, recorridos de pacientes y condiciones de acceso o cobertura. Al cruzar estas fuentes, los modelos predictivos pueden identificar qué comportamientos de los representantes están asociados con determinados resultados comerciales.
Este punto resulta especialmente relevante para la gestión de los equipos. Un dato general a nivel nacional puede tener poca utilidad para un gerente regional que trabaja en un mercado con características diferentes. La inteligencia artificial permite llevar el análisis a niveles más específicos, con recomendaciones adaptadas a territorios, especialidades y perfiles de profesionales.
La consecuencia es un cambio de enfoque: de medir lo que hacen los representantes a medir el valor que reciben los profesionales de la salud.
En ese modelo, una interacción efectiva no necesariamente es la que contiene mayor cantidad de información sobre un producto. Puede ser aquella que ayuda a resolver una barrera de acceso, aporta información relevante para la práctica médica, responde a una necesidad concreta o facilita una decisión. La personalización pasa a ocupar un lugar central.
Esto también modifica el rol del representante. En lugar de ser solamente un transmisor de información promocional, puede convertirse en un articulador de contenidos, herramientas y soluciones adaptadas a las necesidades de cada profesional.
Para que ese cambio sea posible, las métricas también deben evolucionar. Los programas de Sales Force Effectiveness (SFE) necesitan incorporar indicadores que permitan medir el valor de las interacciones a través de los distintos canales y, al mismo tiempo, establecer qué comportamientos tienen una relación comprobable con los resultados comerciales.
El uso de inteligencia artificial puede contribuir a identificar esas relaciones, pero no reemplaza la necesidad de contar con objetivos claros y datos confiables. El desafío para las compañías consiste en determinar qué variables realmente explican el comportamiento de prescripción y cuáles son simplemente indicadores de actividad.
También será necesario considerar que no todos los profesionales de la salud responden de la misma manera. Las necesidades pueden variar según la especialidad, el tipo de práctica, la ubicación geográfica y las características del mercado. Por eso, una estrategia de efectividad comercial basada en datos requiere un nivel de segmentación mayor que el de los modelos tradicionales.
En definitiva, la transformación de las fuerzas de ventas farmacéuticas no pasa simplemente por incorporar inteligencia artificial o sumar canales digitales. El cambio más profundo está en la manera de entender qué significa ser efectivo.
Para los laboratorios, esto supone pasar de una lógica centrada en cantidad de contactos a otra enfocada en calidad, relevancia e impacto. La tecnología ofrece herramientas para hacerlo posible, pero el punto de partida sigue siendo comercial: entender qué necesitan los profesionales de la salud, cómo toman sus decisiones y qué tipo de interacción puede aportarles verdadero valor.
En un mercado en el que la atención de los médicos es cada vez más difícil de conseguir y las decisiones de prescripción están atravesadas por más variables, la efectividad de una fuerza de ventas dependerá menos de cuánto contacto consiga generar y más de lo que sea capaz de aportar en cada interacción.
Fuente: Pharmexec.
