Forças de vendas farmacêuticas são caras, e errar no dimensionamento e na alocação desperdiça dinheiro em visitas erradas ou deixa de cobrir o produto que merece atenção.

Em vez de realizar um experimento de campo, a Syntex fez com que gestores e vendedores experientes estimassem a resposta de vendas de cada produto ao esforço por meio de um processo Delphi estruturado, e então construiu modelos de cálculo de decisão a partir dessas estimativas.

Os modelos previram as vendas com dois anos de antecedência melhor do que as previsões que a Syntex já possuía, e orientaram a empresa a aumentar sua força de vendas e realocar esforços. A decisão produziu um aumento contínuo de US$ 25 milhões e 8% ao ano nas vendas, e o projeto ganhou o Prêmio Franz Edelman.

Modelar a resposta de vendas e então dimensionar a equipe

A estimativa é mais rápida e barata do que um experimento de campo, e os gestores tinham o conhecimento para realizá-la.

Prever melhor do que as previsões existentes deu à gestão motivo para confiar no modelo.

Alocar esforço nos produtos com a melhor resposta eleva as vendas totais sem mais representantes em toda parte.

O modelo deslocou o foco estratégico para mercados de produtos com melhor potencial de longo prazo.

O próprio julgamento dos gestores, transformado em curvas de resposta explícitas, pode dimensionar uma equipe de vendas antes de você realizar um teste.

O projeto da Syntex tornou-se um exemplo clássico da abordagem de cálculo de decisão para o planejamento da força de vendas, e seus resultados foram documentados em um artigo da Interfaces. A mesma técnica foi posteriormente aplicada amplamente na indústria farmacêutica e em outros setores como forma de planejar o esforço de vendas antes de testes dispendiosos.

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As fontes

  1. Sales Force Sizing and Deployment Using a Decision Calculus Model at Syntex Laboratories EconPapers (INFORMS Interfaces) · econpapers.repec.org
  2. Sales Force Sizing and Deployment Using a Decision Calculus Model at Syntex Laboratories INFORMS Interfaces · pubsonline.informs.org