«Nuestra aspiración es partir de los datos para tomar decisiones que nos lleven a acciones concretas»
Customer excellence. Farmacéutica de vocación y de formación, comenzó su andadura en la farmacia de un hospital (una perspectiva muy práctica del sector) para después pasar al mundo de la oficina de farmacia y, por último, a una gran compañía farmacéutica. En todos estos ámbitos, su carrera profesional ha estado siempre centrada en mejorar la calidad de vida del paciente.
¿Por qué el enfoque OCE (omnichannel customer engagement)?
El sector pharma siempre ha sido muy tradicional y está muy legislado, lo que puede llegar a condicionar la innovación en ámbitos como la forma de acercarnos a las personas. Pero, como ha ocurrido en otros sectores, la pandemia nos ha hecho plantear cosas diferentes. Nuestros tres pilares (pacientes, personas y planeta) nos están obligando a reinventarnos y a poner en valor otros canales que eran impensables en este sector.
Para lograr nuestro objetivo —mejorar la salud de las personas— los profesionales sanitarios desempeñan un papel crucial. Necesitamos conocer sus necesidades y ser capaces de proporcionarles la información que necesitan, en el momento adecuado y a través del canal que ellos elijan.
Con OCE buscamos un acercamiento más personalizado y con un valor añadido más evidente en cada interacción
Los profesionales jóvenes emplean las nuevas tecnologías en su vida privada y en su formación, y esos modelos de comunicación se los están llevando a la vida profesional. Hay que escucharlos, ver cómo algunos de ellos incluso están utilizando plataformas como Instagram o TikTok para llegar a sus pacientes.
Además, también analizamos la preferencia en cuanto al contenido: hay quien solo quiere recibir información científica, otros quieren formarse en nuevas tecnologías aplicadas a la salud, etc.
OCE nace de esta necesidad: conocer las preferencias de nuestros clientes. Buscamos un acercamiento más personalizado y con un valor añadido más evidente en cada interacción que establecemos. Este es un camino que acabamos de empezar y el objetivo es llegar a la integración absoluta, tal y como ocurre en otros sectores.
¿Cómo iniciasteis el proceso hacia OCE?
Primero intentamos responder con los recursos internos que teníamos pero en esta segunda etapa ya hemos incorporado perfiles específicos con experiencia en omnicanalidad.
En primer lugar, fue necesario un cambio de mentalidad en toda la organización, lo que no es fácil; lleva su tiempo. Además, estamos apostando por el learning by doing, es decir, vamos realizando acciones que nos proporcionan experiencias y datos que ayudan a entender el impacto. Todo ello en un ciclo que se retroalimenta.
Learning by doing: realizamos acciones que nos proporcionan experiencias y datos que ayudan a entender el impacto
Nos estamos moviendo al data analytics y al omnichannel. Esto conlleva formación, capacitaciones, equipos específicos de omnichannel y de insights & analytics, etc. Pero lo que queremos es integrar este enfoque en las divisiones comerciales, huyendo del concepto de departamento técnico aislado. La intención es penetrar en los equipos como un miembro más, participando en la toma de decisiones desde su definición hasta la implementación.
Todo ello con el objetivo de empoderar a las personas y que todas las divisiones y equipos entiendan en qué consiste el proceso, evitando que sigan haciendo lo mismo de antes. De hecho, la estrategia de las divisiones comerciales es ya omnichannel. Esta es la forma en la que estamos trabajando.
¿Estáis obteniendo ya resultados de esta tendencia hacia el customer excellence?
Los resultados no llegan solo a través de una campaña de email, de la presencia en un congreso o de contar con una cartera de productos fabulosa. Es la suma de todas estas acciones, con una mentalidad omnichannel, la que hace que la experiencia del cliente sea mejor y, por ende, tengamos un retorno.
Además, la estrategia OCE nos está aportando una mayor eficiencia en la forma de trabajar, en el manejo de un ensayo clínico, en el training específico acerca de una patología…
En cualquier caso, después de la pandemia, el modelo de interacción con los facultativos no volverá a ser el mismo. Es necesario adaptarlo a la nueva realidad. Si invitas a un médico a un webinar y no se conecta, y le sigues enviando invitaciones por ese canal, llegará un momento en el que piense que no entendemos sus necesidades o preferencias.
A lo largo de su historia, esta industria ha vivido dos caminos de innovación muy distintos. En lo que se refiere al desarrollo de los medicamentos, posiblemente sea de las más innovadoras (requiere conocimientos prácticamente de premios nobeles alrededor de todo el proceso científico). Sin embargo, los modelos a través de los cuales poníamos estos fármacos a disposición de los pacientes eran muy tradicionales.
La transformación va más allá del OCE
Estamos desarrollando varias líneas. Por un lado, la omnicanalidad, ligada a la generación de datos y de insights analytics, que, precisamente, constituyen la segunda de las competencias clave. También está el desarrollo de acuerdos de valor con organismos del sector sanitario; el área de evidence generation, que nos ayuda a contar con información relevante para, por ejemplo, aportar un dossier de valor al Ministerio de Sanidad a la hora de aportar un nuevo producto para los pacientes; o el new product planning: poner el foco en los productos que están en fase de ensayo clínico para que lleguen mejor preparados al lanzamiento.
Para responder a estas líneas maestras nos apoyamos en diferentes tecnologías, pero la espina dorsal es el dato de calidad
Además, se está impulsando la excelencia en los procesos. Esta es una apuesta de Takeda Iberia, pero está sentando precedente y otros países la están adoptando. Teniendo en cuenta el entorno tan regulado en el que nos movemos, la carga administrativa y la burocracia están entre los problemas más importantes. Debemos agilizarlos lo máximo posible.
Para dar respuesta a estas líneas maestras nos apoyamos en diferentes tecnologías, pero la espina dorsal es contar con un dato de calidad, así como centralizar el flujo y análisis de la información de tal forma que podamos tomar decisiones a partir de esos datos, y en tiempo real.
El primer paso ha sido construir un lago de datos robusto, alimentado por multitud de fuentes de información y que pueda evolucionar en función del desarrollo de nuevos business cases. A partir de ahí empezamos a construir lo demás. El objetivo es tener la información correctamente almacenada y que se alimente de los sistemas: one single source of truth.
Lógicamente, aquí hay un reto relacionado con los silos de información. Aunque hemos hecho avances significativos, esta industria está sometida a una serie de firewalls legales: determinados departamentos, orientados a la recopilación de información científica, deben tener sus propios compartimentos estancos por razones de ética y cumplimiento. En cualquier caso, ya podemos hacer muchas cosas con la información que tenemos disponible en el lago de datos.
¿Cómo lo están interiorizando los empleados?
Uno de los pilares de la estrategia OCE es el de people empowerment: poner el foco en las personas de Takeda para que entiendan la necesidad de asegurarse de que se está recogiendo bien el dato, de que lo analizan, de que saben dónde está la información. Para ello, más allá de formaciones específicas, estamos haciendo simulaciones como si ellos fueran los clientes. Esto les hace ser conscientes del valor que tienen los datos.
También hemos potenciado nuestro CRM, en el que, entre otros datos, recogemos el resultado del trabajo de nuestros key account managers (KAM). Esta información es muy importante y, además, ayuda a que los equipos comerciales empiecen a pensar alrededor del dato.
Uno de los pilares de la estrategia OCE es el de people empowerment: poner el foco en las personas
Además, tenemos la figura de los champions, que funciona muy bien en este tipo iniciativas. Se trata de elegir a una persona de los equipos que esté convencida y que hable al resto de los empleados de las virtudes de esta forma de trabajar. Esto facilita el cambio de mentalidad.
Otro ejemplo: en cuanto a los procesos hemos creado una comunidad para que los empleados puedan canalizar todas las ideas de mejora, que son organizadas y analizadas de extremo a extremo, y priorizadas antes de ponerlas en marcha.
¿Han cambiado los roles en la compañía?
La organización entera se ha adaptado a este nuevo modelo. Se han creado roles nuevos para impulsar estas capabilities; se han desarrollado algunos perfiles existentes, como los KAM y los equipos de marketing, para que empiecen a utilizar esas nuevas tecnologías; o se ha establecido un pool de expertos en procesos.
Pero, más allá de las habilidades técnicas, el principal cambio es que hemos pasado de trabajar de una manera analítica descriptiva a un modelo predictivo. La organización ya no nos pide solo que describamos una situación, sino que nos adelantemos y predigamos cuál será el próximo movimiento de la compañía.
Hasta que no tengamos todo el engranaje funcionando no vamos a llegar a ese punto, pero estamos avanzando por ese camino: ya contamos con algoritmos que nos permiten predecir, estadística avanzada… Esto requiere que las habilidades técnicas del equipo mejoren, pero también exige una inversión en tecnología muy elevada.
Además, un efecto positivo es que los empleados mejoran su formación. Tener un equipo técnico en el día a día del departamento de Marketing genera que se empiecen a utilizar términos como marketing automation, open rate o A/B testing. Incluso algunos KAM empiezan a preguntar sobre la actividad de sus clientes en las campañas.
¿Qué papel desempeña la inteligencia artificial?
Estamos realizando proyectos de inteligencia artificial (IA) en la organización y empieza a haber proveedores sanitarios que están haciendo cosas muy interesantes alrededor del machine learning (ML) y la IA. Se están utilizando especialmente para la captura de información en redes sociales o para incorporar nuevas fuentes de datos y nuevas variables a nuestros análisis.
Hemos desarrollado dos bots con los que hemos conseguido 2000 horas de eficiencias anuales
Un ejemplo es la creación de bots que permitan descargar a las personas de tareas de poco valor añadido. Ahí apostamos por RPA con inteligencia artificial, especialmente en la parte administrativa. De momento solo hemos desarrollado dos bots con los que hemos conseguido 2000 horas de eficiencias anuales, pero en el backlog tenemos otros con un potencial de 4000 horas más.
En cuanto al modo de interactuar con los clientes, una vez que los conozcamos, la IA nos debería sugerir la siguiente mejor acción a partir de toda la información que tenemos (preferencias de canal y de contenidos, reacciones…); es decir, partir de los datos y que el resultado nos lleve a acciones concretas. Ese es nuestro horizonte en el ámbito comercial. De hecho, en Canadá y el Reino Unido, que tienen un histórico de datos mayor, ya se está haciendo un piloto con esta finalidad.
¿Qué retos os estáis encontrando en este camino?
Esta industria tiene un reto de partida: las fuentes de información externas. Las que existen son robustas, pero no cubren todas las necesidades que tenemos. Eso nos obliga a buscar soluciones creativas a través de proveedores que hagan cosas diferentes, y a desarrollar una cultura del dato dentro de la organización.
El cambio más importante, y el más difícil, es el cultural. Esta industria es muy tradicional, siempre ha funcionado de la misma forma y hasta antes de la pandemia parecía la única posible. Cuesta hacer entender que estamos en un nuevo entorno y hay que aprender a trabajar con los datos, a analizarlos, a acceder al cuadro de mando que necesitas. Esto requiere esfuerzo, formación e involucración, y los empleados solo lo interiorizan si consigues demostrarles que el esfuerzo puede aportarles valor, y que no se trata de procesos que complican su día a día.
Montar el data lake también ha sido un reto, ya que se trata de un proyecto compartido con nuestra sede regional europea, lo que ayuda a conseguir economías de escala, pero añade complejidad: no todas las filiales tienen las mismas necesidades, ni tienen el mismo stack tecnológico.
El primer paso ha sido construir un lago de datos alimentado por multitud de fuentes de información
Relacionado con los procesos, el principal desafío es el derivado del entorno tan regulado. Podemos mejorar los procesos, hacerlos más ágiles, pero seguiremos teniendo que cumplir con la burocracia. Hay que buscar el equilibrio entre cumplir con la regulación y encontrar maneras creativas para gestionar mejor la carga administrativa.
¿Qué beneficios se pueden destacar?
Por lo que se refiere al cliente, estamos consiguiendo una segmentación más definida, con ratios de apertura del 65% y del 23% en clics en correos electrónicos. También nos está ayudando a tener una gestión de los e-consent mejor y más transparente: hemos dado al personal sanitario un acceso directo y único a todo el ecosistema de Takeda, lo que nos permite recoger la información de forma homogénea, y conocer mejor las necesidades del paciente.
No estamos moviendo de acciones push a pull, es decir, a que los médicos soliciten proactivamente la información
Además, con este tipo de campañas estamos consiguiendo pasar del push al pull, es decir, a que los médicos nos soliciten proactivamente más información sobre una campaña o un tema en concreto, algo que hacen a través de nuestros MSL (medical scientific liaison), que tienen un perfil científico.
También es importante resaltar la mejora en el uso del CRM en toda la organización. Históricamente este ha sido un aplicativo muy infrautilizado, que solo se empleaba para que el comercial marcase las visitas y su propósito. Ahora estamos desarrollando todas sus funcionalidades y aprovechando muchos de los campos disponibles. Esto nos permite sacar “cosas” del Excel y trabajar de una manera más ordenada que luego permita cargar información en el lago de datos.
¿Cómo veis el desarrollo de estas iniciativas a futuro?
En cuanto al análisis de datos, estamos poniendo en marcha un primer proyecto con arañas web en redes sociales. A raíz de ahí han surgido otras aplicaciones que se desarrollarán en el medio plazo, por ejemplo, en bases de datos sectoriales. En este tipo de procesos lo difícil es encontrar el primer departamento que compre la idea y la desarrolle. En el momento en el que presentas resultados, y funciona, el interés crece. Y es evidente que funciona, además, a un coste relativamente pequeño.
En el ámbito de los procesos, queremos explorar los asistentes virtuales inteligentes para que, utilizando solo la voz, puedan ayudar a los empleados a ejecutar un proceso, a abrir una entrada en el CRM o a solicitar información sobre la próxima visita comercial que va a realizar el KAM.
Otra de las áreas que queremos explorar es la process mining para saber cómo se están ejecutando nuestros procesos y, ayudados por la IA, analizar cómo deberían evolucionar para que se adapten mejor a nuestras necesidades y a cómo queremos que las personas trabajen.
En cualquier caso, tenemos claro que este proceso será siempre un learning by doing. Nunca vamos a llegar a la excelencia.
