Modelo para la gestión de la rentabilidad de los descuentos comerciales; caso de aplicación a un laboratorio farmacéutico colombiano

Abstract

En las dos últimas décadas, la promoción en las ventas ha tomado un mayor papel protagónico tanto para la academia como para la mayoría de los sectores económicos; la industria farmacéutica colombiana no ha sido la excepción. A nivel teórico, se han planteado diferentes modelos y metodologías que miden la efectividad de las promociones. En la misma medida, hay empresas cuyo propósito y modelo de negocio es ofrecer herramientas para monitorear estos impactos (entre las más conocidas se encuentran IQVIA y Nielsen). Sin embargo, no existe una metodología o herramienta que permita gestionar la realidad de los descuentos fijos y variables como si fuese un proyecto que permita mejorar la figuración en industrias con altos niveles competitivos. Así mismo, el desarrollo de gestiones comerciales como una tarea más, y no como un proyecto, genera que las compañías no puedan realizar una gestión oportuna y acorde a los desafíos que enfrentan este tipo de proyectos. Un ejemplo de las industrias mencionadas es la farmacéutica. Esta investigación presenta el diseño de un modelo que permite gestionar la efectividad y mejora la rentabilidad en las promociones de ventas enmarcándola como un proyecto de índole financiero. Para el desarrollo del modelo, se tomó el caso de un laboratorio farmacéutico colombiano, el cual, al igual que las demás empresas del sector, realiza promociones agresivas guiadas por el área comercial, sin que se conozca la efectividad de estas desde la perspectiva comercial (ventas) o financiera (mejora en márgenes). En este modelo, se aborda el estudio de los descuentos como un proyecto estructurado que emplea herramientas de regresión múltiple para la cuantificación del desempeño de los descuentos comerciales por diferentes conceptos (Ofertas del día, descuentos personalizados, paquetes de bonificación, entre otros que totalizan 16 categorías de descuentos que ofrece la organización) en la venta al intermediario -sell in- (droguerías) y la venta al usuario del medicamento -sell out-. El análisis realizado considera información de más de 7 millones de datos recopilados como parte de la metodología (el análisis de más de 187 transacciones comerciales de venta desde 2016 al año 2019). Como resultado de la aplicación del modelo, se encontró que existen descuentos que impactan negativamente las ventas futuras, logrando el efecto opuesto al que motiva un descuento comercial. El modelo desarrollado puede ser entendido como la primera etapa de un gran proyecto de migración organizacional hacia el desarrollo de un área de Inteligencia de Negocios de una manera rápida (menor a tres meses) y económica (inversión menor al 5% de las ventas).

In the last two decades, sales promotion has been an important topic for academics and some specific economic sectors; pharmaceutical industry has not been an exception. Theoretically, different models and methodologies has been made to measure rebates effectivity. Also, some companies have its business model focused in offering tools to monitor the impact of rebates (IQVIA and Nielsen among the most renowned). However, there is no specific tool or methodology focused to manage fixed and variable rebates effectivity as a project which must achieve specific results to improve a company’s competitiveness in highly competitive industries. In the same way, the approach to rebates as a solely task, instead as a project, come of companies with no opportunity to face commercial and financial challenges timely. Colombian pharmaceutical is an example of. This research builds a model to manage effectivity and improvement of profitability in rebates from a project perspective. The model was builded based on a pharmaceutical laboratory in Colombia who offer highly aggressive rebates without control and measure of its impact in trade or financial terms, in accordance with the sector to which it belongs. The research seeks to develop a project-oriented solution which employs multiple linear regression to quantify different gamut of commercial rebates in the sale to intermediary -sell in- and to the final user -sell out-. The data analyzed considered information of about 7 million of data (187 transactions from year 2016 to 2019). As result of the model designed and applied, it was found that some rebates impact negatively future revenues, showing the importance of rebate management. Also, the model presented could be understood as the first stage of a mayor project of organizational migration to a business intelligence area in a quick and inexpensive way (less than three months with an investment of less than 5% of sales).