Von Daten zum Umsatz: GenAI in der Medizintechnik | Genpact
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Daten monetarisieren: KI in der Medizintechnik

Wie man die Effektivität der Vertriebsmitarbeiter und die Preisoptimierung mithilfe von KI grundlegend verändert

Technologische Innovationen wartet auf niemanden. Und in der Medizintechnikbranche müssen die Unternehmen Wege finden, um die technologischen Fortschritte und die riesigen Datenmengen, auf die sie Zugriff haben, optimal zu nutzen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen kann das Patientenerlebnis verbessern, die Effektivität der Vertriebsmitarbeiter und die Preisgestaltung optimieren und zu einem Umsatzwachstum führen.

Generative KI demokratisiert den Zugang zu KI-Technologien für alle Organisationen und sorgt für mehr Flexibilität und Innovation. Sie bietet bahnbrechende Möglichkeiten, den Vertrieb und die Preisgestaltung zu verändern und so letztlich für wirtschaftliches Wachstum zu sorgen. Untersuchungen zeigen, dass frühe Anwender die Identifizierung von Leads um mehr als 100 % steigern, 50 % mehr Angebote umwandeln und den zusätzlichen Umsatz um bis zu 10 % erhöhen können.1

Was versteht man unter generativer KI?

Generative KI, eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, nutzt umfangreiche Deep-Learning-Modelle, um scheinbar originelle Inhalte und Erkenntnisse zu generieren. Von der Erstellung realistischer Bilder und dem Schreiben menschenähnlicher Texte bis hin zur Generierung neuartiger Ergebnisse aus komplexen Mustern und der Simulation möglicher Zukunftsszenarien geht generative KI weit über herkömmliche regelbasierte Systeme hinaus.

Die Macht der generativen KI im Vertrieb und bei der Preisgestaltung

Um die Effektivität der Vertriebsmitarbeiter und die Preisgestaltung zu verbessern, können generative KI-Tools mit Systemen wie Configuration, Price, Quote (CPQ)-Technologien verbunden werden. CPQ-Technologien automatisieren, wie Unternehmen Produkte konfigurieren, die besten Preiskonditionen festlegen und Preisangebote erstellen.

Generative KI kann die Geschwindigkeit und Konsistenz von Verkaufsangeboten verbessern, indem sie die Produktkonfiguration oder Verfahrensbündel steuert und Preis- und Rabattrichtlinien anhand vordefinierter Geschäftsregeln durchsetzt. Die Auswirkungen? Verbesserte Vertriebseffizienz, kürzere Vertriebszyklen, präzisere Angebote und ein besseres Kundenerlebnis.

Lassen Sie uns die Möglichkeiten zur Verbesserung der Vertriebsleistung und Preisgestaltung näher erläutern.

1. Steigerung der Effektivität des Vertriebsteams

Bessere Einblicke in die Kundenwelt

Vertriebsteams in der Medizintechnik verfügen über riesige Mengen interner und externer Daten sowie historischer Daten und Echtzeitdaten über ihre Kunden und deren Präferenzen und Verhalten. Doch die Nutzung dieser Informationen war schon immer komplex und zeitaufwändig. Ein typischer Außendienstmitarbeiter kann leicht bis zu 600 Stunden pro Jahr mit der Suche nach kunden- und produktbezogenen Daten verbringen, um seine Kundengespräche zu unterstützen. Da es sich dabei um Zeit handelt, die nicht mit dem Verkaufen verbracht wird, ist es schwierig zu messen, wie gut diese Zeit genutzt wird.

Jetzt kommt die generative KI ins Spiel. Sie ist ein Wendepunkt.

Die Technologie ist in der Lage, alle verfügbaren Kundendaten, einschließlich interner und externer Quellen sowie deren Präferenzen und Verhaltensweisen, schnell zu synthetisieren und daraus zu lernen. Sie kann verborgene Muster erkennen und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die es den Vertriebsteams ermöglichen, ihre Zeit effizient zu planen und personalisierte Lösungen anzubieten. Unternehmen können generative KI nutzen, um Kunden-Personas, spezifische Kaufhistorien und Erwartungen zu überprüfen und individuelle Vertragsbedingungen zu empfehlen. Davon profitieren nicht nur die Kundenbeziehungen, sondern auch die Verkaufsergebnisse.

Referenz: Volumenprognose in der Diagnostik

Das Vertriebsteam eines Diagnostikunternehmens investiert viel Zeit in die Vorhersage des Patiententestdurchsatzes für bestimmte Kunden. Gleichzeitig erstellt es kommerzielle Angebote, die die Finanzierung von hochwertigen Investitionsgütern und die Festlegung der Mengen an Verbrauchsmaterialien und Reagenzien beinhalten, die die Kunden zur Durchführung ihrer Tests benötigen. Die Fähigkeit, die Volumina korrekt zu prognostizieren, hat einen großen Einfluss auf den optimalen Preis und die Rentabilität eines Geschäfts und steht oft im Mittelpunkt der Geschäftsverhandlungen.

Generative KI kann alle relevanten Datenquellen identifizieren und kombinieren, um anhand von Daten des öffentlichen Gesundheitswesens, Registrierungsdaten und Verkaufsdaten ähnlicher Kunden schnell Testvolumen vorherzusagen. So kann sich das Vertriebsteam auf den Verkauf konzentrieren und verfügt über fundierte Erkenntnisse, die dazu beitragen, Verhandlungen in Vertragsabschlüsse zu verwandeln.

Automatisierte Angebotserstellung


Die Leistungsfähigkeit der generativen KI verbessert auch die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Angebote automatisieren. Sie kann maßgeschneiderte, überzeugende und günstige Ansätze und Angebote für einzelne Kunden und Kundengruppen erstellen und so die Effizienz und Effektivität des Verkaufsprozesses steigern.

Die Einbindung generativer KI in den CPQ-Technologie-Stack eines Medizintechnikunternehmens maximiert die Rendite dieser strategischen Plattforminvestitionen.

Upselling und Cross-Selling


Der nächste logische Schritt besteht darin, generative KI auf Prozesse anzuwenden, die zu zusätzlichen Verkäufen führen. Durch die Analyse früherer Käufe und des Verhaltens von Kundensegmenten kann generative KI zusätzliche Produkte oder Dienstleistungen vorschlagen, die den Bedürfnissen eines Kunden entsprechen, sowie die Preisziele und Parameter, die am ehesten zu einem Vertragsabschluss führen.

2. Verbesserung der Preisfindung

Optimierung der Preisgestaltung

Generative KI kann auch bei der Entscheidung über den besten Preis helfen. Die Technologie kann historische Daten, aktuelle Markttrends und die Zahlungsbereitschaft der Kunden analysieren, um den richtigen Preispunkt für jedes Produkt vorzuschlagen. Dieses dynamische Preismodell ermöglicht es Medizintechnikunternehmen, sich schnell an Marktveränderungen anzupassen. Nach der Implementierung - und wenn Unternehmen im Laufe der Zeit mehr Daten sammeln - lernt ein fein abgestimmtes, benutzerdefiniertes, umfangreiches Sprachmodell weiter und passt seine Strategien auf der Grundlage der neuen und sich ändernden Trends an, die es erkennt.

So wird generative KI zum neuen Herzstück des CPQ-Prozesses und unterstützt die Teams bei jedem Schritt:

  • Verbesserung der leistungsorientierten Preisgestaltung und Angebotserstellung mit konsistenter Rabattlogik und effektiven Workflows zur Preisgenehmigung
  • Verbesserung der Fähigkeit, die Vertriebsaktivitäten im Außendienst schnell mit regelmäßigen Aktualisierungen der Preisstrategie abzustimmen
  • Vereinfachung der Produktpreisgestaltung und -pflege durch Einblicke in Preisdaten aus aussagekräftigen Win-Loss-Analysen
  • Schaffung eines globalen Standards für die Messung der Preisleistung mit gemeinsamen Metriken auf Unternehmens-, Key-Account- und Kundenebene
  • Maximierung der Effektivität der Vertriebsmitarbeiter mit einem geschlossenen Opportunity-to-Bid-Ansatz

Rabatt-Management

Vertragsbedingte Rabatte und Anreize sind einer der größten laufenden Kostenfaktoren in der Medizintechnikbranche. In einigen Fällen verlassen sich die Teams bei der Festlegung von On- und Off-Invoice-Rabatten eher auf ihren Instinkt als auf quantifizierte Analysen. Dies kann sich mit generativer KI ändern, indem die Verhandlungskontrolle wieder in die Hände des Medizintechnikherstellers und nicht in die der einzelnen Vertriebsmitarbeiter und Handelspartner gelegt wird.

Generative KI kann außerdem auf der Grundlage früherer Daten, des prognostizierten Kundenverhaltens und des Customer Lifetime Value bestimmen, wann es entscheidend ist, einen Rabatt anzubieten, um einen Verkauf zu sichern. Dieser strategische Ansatz zur Rabattierung kann die Effektivität der Preisgestaltung verändern.

Vorhersage der Nachfrage


Je nach Umfang und Verwendung von Medizinprodukten kann die Kundennachfrage konstant bleiben oder stark schwanken. Dies erschwert die Fähigkeit eines Herstellers, genaue Prognosen zu erstellen und zeitnahe und realistische Preisstrukturen zu implementieren.

Mit der Weiterentwicklung generativer KI-Modelle werden diese besser in der Lage sein, die Kundennachfrage auf der Grundlage historischer und Echtzeitdaten zu prognostizieren und dabei differenzierte Kunden-, Produkt- und geografische Merkmale wie Saisonabhängigkeit zu berücksichtigen. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Preisstrategien anzupassen und sich so auf eine veränderte Nachfrage vorzubereiten.

3. Datenwissenschaft auf die nächste Stufe bringen

Über die bestehenden datenwissenschaftlichen Ansätze hinaus kann generative KI auch Margen und Marktanteile verbessern. Frühe Anwender werden in der Lage sein, durch die Analyse von Transaktionsdaten, die Analyse von Preisverlusten (einschließlich Rückbuchungen und Abzügen) und die Analyse von Rabatten einen Mehrwert zu erzielen. Und mit zusätzlichen Segmentierungserkenntnissen und tieferen Kundenprofilen kann die Technologie helfen, bessere Angebotskonfigurationen und Angebotsrichtlinien zu entwickeln, die auf bestimmte Segmente zugeschnitten sind.

Herausforderungen meistern

Die Möglichkeiten der generativen KI bergen ein immenses Potenzial für Medizintechnikunternehmen, insbesondere bei der Verbesserung der Effektivität des Außendienstes und der Optimierung von Preisstrategien. Aber es gibt auch Herausforderungen zu bewältigen. Unternehmen benötigen eine robuste Dateninfrastruktur, ein tiefes Verständnis der KI-Tools und eine Verpflichtung zu ethischen KI-Praktiken.

Hier sind vier Möglichkeiten, um generative KI erfolgreich zu etablieren:

  1. Aufbau einer verantwortungsvollen KI-Kultur: Aufbau von Governance, Leitplanken, einem System zur Bereitstellung von Prototypen und Fähigkeiten zum Änderungsmanagement - und Priorisierung von Anwendungsfällen
  2. Audit-Fähigkeiten: Audit-Mechanismen helfen bei der Entwicklung und Umsetzung von Richtlinien, die Sie vor Risiken wie Urheberrechtsverletzungen und Datenlecks schützen.
  3. Kompetenzzentren: Helfen Sie Ihren Mitarbeitern, sich zu prompten Ingenieuren, Compliance-Checkern und Kundenschutzbeauftragten zu entwickeln. Nutzen Sie diese Zentren, um generative KI-Lösungen zu entwickeln, zu integrieren und zu skalieren.
  4. Die Fähigkeit, dynamische Datenanforderungen zu erfüllen: Bündeln Sie unterschiedliche Datenquellen, Talente und Technologien im gesamten Unternehmen, um wiederverwendbare und maßgeschneiderte Ressourcen zu schaffen.

Schließlich müssen Unternehmen auch skalierbare Infrastrukturen zur Unterstützung generativer KI einrichten und hochqualifizierte Talente mit spezifischem Geschäfts-, Branchen- und technischem Fachwissen einstellen und schulen. Mit dieser Kombination aus Technologie und Kompetenz können Unternehmen ihre Gen-KI-Anwendungsfälle in reale Beispiele für Produktivität und Rentabilität verwandeln

Die Grundlage des Wettbewerbsvorteils

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs und der sich wandelnden Marktdynamik bietet generative KI einen strategischen Vorteil für MedTech-Unternehmen. Durch die Nutzung ihrer Potenziale können Unternehmen die Effektivität ihres Vertriebs und ihrer Preisgestaltung verbessern und so Wachstum und Erfolg in der sich ständig verändernden MedTech-Landschaft fördern.

Finden Sie heraus, wie Genpact Vertriebs- und Handelsteams unterstützt

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Autoren:

  • Rana Saha, Service Line Leader, Sales and Commercial, Consumer and Healthcare, and Fintech, Genpact
  • Christopher Columbkille Biddle, Global Life Sciences Strategy Leader, Sales and Commercial, Genpact
  • Richard Fergusson, Global Life Sciences Consulting Lead, Sales and Commercial, Genpact
  • Kirthi Kumar Nallapati, Global Operations Leader, Life Sciences and Healthcare, Genpact
  • Naresh Jallu, Global Life Sciences Solutions Lead, Sales and Commercial, Gen

1 RalpRalph Breuer et al., AI for medtech commercial growth: Five missteps to avoid, McKinsey Research Institute, December 15, 2022.

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