Tomar decisões estratégicas sempre fez parte da rotina de quem atua como gerente de produto na indústria farmacêutica. O que mudou foi o nível de complexidade do mercado. Portfólios mais amplos, maior pressão por acesso, concorrência acirrada e um ambiente regulatório exigente tornaram insuficiente a leitura baseada apenas em dados históricos de vendas ou distribuição. Nesse contexto, o data driven na indústria farmacêutica se consolida como um caminho para apoiar decisões ancoradas em dados reais do mercado e da jornada do paciente.
Ao longo deste artigo, você vai entender como o uso estruturado de dados, analytics e Real World Data vem influenciando o gerenciamento de produto no setor farmacêutico, quais decisões passam a considerar inteligência analítica e por que essa lógica já orienta lançamentos, estratégias de acesso e planejamento de portfólio. Se a sua rotina envolve decisões de alto impacto, a leitura ajuda a reorganizar o papel do dado na estratégia.
Mapa de conteúdo
- O que significa ser data driven na indústria farmacêutica
- Por que o data driven na indústria farmacêutica é decisivo para o gerenciamento de produtos
- Real World Data: o tipo de dado que muda decisões na indústria farmacêutica
- Como gerentes de produto usam dados para estimar potencial de mercado
- A importância dos dados da jornada do paciente na saúde suplementar
- Principais obstáculos para uma gestão data driven na indústria farmacêutica
- Como plataformas de inteligência de dados apoiam o gerente de produto
- Como a Funcional Health Tech apoia decisões de produto com dados da saúde suplementar
- Estratégias data driven aplicadas à indústria farmacêutica
- FAQ – dúvidas frequentes sobre data driven na indústria farmacêutica
- Conclusão
Principais aprendizados
- O data driven na indústria farmacêutica se consolida como base para decisões de produto mais alinhadas à complexidade do mercado, superando leituras restritas a vendas e distribuição e incorporando dados reais do sistema de saúde suplementar.
- O uso de Real World Data, como o estruturado pela Funcional Health Tech, amplia a visibilidade sobre a jornada do paciente, permitindo compreender padrões de uso, adesão ao tratamento e impactos clínicos e econômicos ao longo do tempo.
- A análise segmentada por região, perfil demográfico e patologia, viabilizada por plataformas especializadas em dados de saúde, revela assimetrias relevantes de demanda e reduz riscos associados a decisões baseadas apenas em médias nacionais.
- Soluções de inteligência de dados aplicadas à saúde, como as da Funcional, ajudam a transformar informações dispersas da saúde suplementar em critérios objetivos para planejamento, priorização e execução das estratégias de produto.
- A aplicação prática do data driven, apoiada por dados atualizados e contextualizados, desloca o foco do volume transacionado para a geração de valor clínico, econômico e sistêmico, fortalecendo decisões de produto em um setor marcado por alta complexidade.
O que significa ser data driven na indústria farmacêutica
O que significa ser data driven na indústria farmacêutica
Ser data driven na indústria farmacêutica significa tomar decisões orientadas por dados confiáveis, atualizados e conectados à realidade da saúde. Em resumo, é sobre transformar informações em critérios objetivos para planejamento e execução.
Na prática, o data driven na indústria farmacêutica envolve o uso integrado de analytics, inteligência artificial e modelos estatísticos para responder perguntas centrais do gerenciamento de produto. Onde está a demanda real? Quais regiões concentram maior consumo? Como o medicamento se comporta ao longo da jornada do paciente? Sem esse tipo de leitura, decisões importantes acabam baseadas em recortes incompletos.
A particularidade do setor farmacêutico está justamente no ambiente regulado e na complexidade do ecossistema de saúde. Dados isolados, como histórico de vendas ou distribuição, até ajudam, mas não oferecem uma visão suficiente para decisões de produto. O valor do data driven está justamente na capacidade de integrar diferentes fontes e dar contexto às informações.
Por que o data driven na indústria farmacêutica é decisivo para o gerenciamento de produtos
Para gerentes de produto da indústria farmacêutica, decidir apenas com base em histórico de vendas ou percepção interna é um risco relevante. Afinal, o setor ganhou complexidade, e as decisões mais estratégicas passaram a exigir leituras mais profundas do mercado. É nesse cenário que o data driven na indústria farmacêutica se consolida como prática operacional.
Os dados comprovam a tese, com pesquisas indicando que 95% das empresas investem em IA e 81% a usam em pelo menos um programa de desenvolvimento. Além disso, um estudo divulgado pelo Intuition Lab, especialista em análises de tecnologia, indica que IA e analytics já influenciam decisões estratégicas na indústria farmacêutica, especialmente em áreas como priorização de pipeline, acesso ao mercado e eficiência operacional, conforme apontam relatórios recentes sobre ciências da vida.
Real World Data: o tipo de dado que muda decisões na indústria farmacêutica
Quando falamos em data driven na indústria farmacêutica, é impossível ignorar o papel do Real World Data (RWD). Diferentemente dos dados de ensaios clínicos, o RWD reflete o uso do medicamento na vida real, fora do ambiente controlado.
Esses dados incluem informações sobre:
- Diagnóstico e comorbidades
- Padrão de consumo
- Adesão ao tratamento
- Uso contínuo ou abandono
Na saúde suplementar, esse tipo de dado permite compreender como o medicamento se comporta ao longo da jornada do paciente. E isso muda completamente o nível da decisão. Afinal, produto que não é utilizado como esperado gera impacto clínico e comercial.
Como gerentes de produto usam dados para estimar potencial de mercado
Uma das aplicações mais diretas do data driven no gerenciamento de produto farmacêutico está no sizing de mercado. Dados bem estruturados permitem estimar o potencial de demanda considerando variáveis que vão além da população total ou do histórico de vendas.
Na prática, o gerente de produto começa delimitando o universo real de pacientes elegíveis ao tratamento. Isso significa sair de estimativas genéricas e cruzar informações como prevalência da patologia, perfil demográfico, distribuição geográfica e comportamento de consumo dentro do sistema de saúde suplementar.
É possível, por exemplo, cruzar dados por:
- UF e região
- Sexo e faixa etária
- Prevalência de patologias e comorbidades associadas
- Gasto médio com consultas, exames, internações e pronto-socorro
Esses cruzamentos ajudam a responder perguntas objetivas do negócio. Um medicamento voltado a uma doença crônica pode ter alto potencial nacional, mas concentração real de demanda em poucas regiões. Sem esse recorte, a estratégia de lançamento tende a diluir esforços onde o mercado efetivo é menor.
Priorização regional
Um exemplo prático ocorre na priorização regional. Ao analisar dados da saúde suplementar, o gerente de produto consegue identificar estados ou microrregiões onde a prevalência da patologia é maior, o custo assistencial é mais elevado e a jornada do paciente envolve maior frequência de uso do medicamento. Esse tipo de leitura orienta desde a definição de territórios prioritários até o dimensionamento da força de campo.
Comparação de segmentos populacionais
Outro uso recorrente está na comparação entre segmentos populacionais. Ao cruzar faixa etária, sexo e comorbidades, é possível perceber diferenças relevantes no padrão de consumo e adesão ao tratamento. Isso influencia decisões de posicionamento, comunicação científica e até estratégias de acesso, evitando abordagens homogêneas para públicos que se comportam de forma distinta.
Na prática, o data driven permite ao gerente de produto enxergar assimetrias com mais clareza, priorizando regiões, perfis e patologias onde a oportunidade é efetivamente maior.
A importância dos dados da jornada do paciente na saúde suplementar
Um dos grandes pontos cegos da indústria farmacêutica ainda é a jornada do paciente. Saber quando o tratamento começa, como evolui e onde se perde adesão é decisivo para qualquer estratégia de produto.
Dados de jornada permitem entender:
- Em que momento o paciente abandona o tratamento
- Quais especialidades concentram maior prescrição
- Como comorbidades impactam o consumo
- Qual o custo assistencial associado
Para o gerente de produto, ignorar esse dado significa planejar no escuro.
Principais obstáculos para uma gestão data driven na indústria farmacêutica
Apesar dos avanços tecnológicos, a indústria farmacêutica ainda enfrenta desafios relevantes para operar de forma orientada por dados.
Entre os principais obstáculos estão:
- Fragmentação das fontes de informação
- Baixa visibilidade da saúde suplementar
- Dificuldade de uso de ferramentas analíticas
- Dependência excessiva de dados indiretos
Além disso, muitos times ainda precisam traduzir dados técnicos em decisões práticas de produto. Sem essa ponte, o dado existe, mas não gera valor.
Como plataformas de inteligência de dados apoiam o gerente de produto
Soluções focadas em inteligência de dados permitem consolidar informações dispersas e apresentá-las de forma acionável, algo especialmente crítico em um setor onde os dados costumam estar fragmentados entre fontes clínicas, assistenciais e administrativas.
Dashboards intuitivos, por exemplo, permitem acompanhar indicadores-chave sem depender de análises manuais ou relatórios pontuais. Atualizações frequentes garantem que a leitura do mercado esteja alinhada ao comportamento mais recente da saúde suplementar. Já as análises personalizadas permitem ajustar o recorte conforme o objetivo do produto, seja avaliar potencial de lançamento, revisar posicionamento ou apoiar decisões de acesso.
A Funcional Health Tech, por exemplo, atua com dados da saúde suplementar estruturados no conceito de Real World Data, oferecendo uma leitura integrada do mercado e da jornada do paciente, com atualização recorrente e foco em decisões de produto. Esse tipo de solução permite que o gerente de produto substitua análises fragmentadas por uma visão mais consistente e conectada à realidade do sistema de saúde.
Ao centralizar dados, reduzir ruído analítico e facilitar a leitura estratégica, plataformas de inteligência de dados deixam de ser apenas ferramentas de apoio e passam a funcionar como base para decisões mais seguras, especialmente em contextos de alto investimento e ciclos longos.
Como a Funcional Health Tech apoia decisões de produto com dados da saúde suplementar
Um diferencial relevante da nossa plataforma é a atualização M-1 dos dados. Na prática, isso significa que o gerente de produto passa a tomar decisões com base em um retrato recente do mercado. Para estratégias de lançamento, ajuste de posicionamento ou revisão de acesso, essa atualização reduz o risco de decisões baseadas em cenários que já mudaram.
Outro ponto central é a capacidade de personalização da análise. A plataforma não entrega apenas uma visão padrão do mercado. Ela permite recortes por patologia, região, perfil demográfico e comportamento de consumo, adaptando a leitura às necessidades específicas de cada indústria e de cada produto. Isso apoia decisões como definição de territórios prioritários, revisão de metas e avaliação do potencial real de demanda.
Na prática, o uso da Funcional permite que o gerente de produto conecte três camadas que normalmente estão separadas: dados de mercado, jornada do paciente e impacto assistencial. Essa integração transforma análises isoladas em uma leitura mais consistente do sistema de saúde suplementar, apoiando decisões de produto com menor grau de incerteza.
Estratégias data driven aplicadas à indústria farmacêutica
Uma das frentes mais evidentes do data driven na indústria farmacêutica está no desenvolvimento e priorização de novos produtos. Ao analisar dados de prevalência, comorbidades e uso de medicamentos na saúde suplementar, o gerente consegue identificar lacunas terapêuticas que nem sempre aparecem nos dados de vendas. Essa leitura ajuda a priorizar indicações, ajustar o pipeline e avaliar o potencial real de demanda antes de decisões de alto investimento.
Outra aplicação recorrente envolve a identificação de falhas de abastecimento e desbalanceamentos regionais. Dados regionais permitem cruzar prevalência da patologia, volume de consumo e frequência de utilização do medicamento. Quando esses indicadores não evoluem de forma consistente, o gerente de produto consegue identificar gargalos logísticos, problemas de acesso ou limitações na distribuição, ajustando estratégias antes que o impacto se amplifique.
O data driven também apoia de forma direta as estratégias de acesso ao mercado. Informações sobre custo assistencial, padrão de uso e jornada do paciente ajudam a embasar negociações com operadoras e outros atores do sistema de saúde suplementar. Em vez de argumentar apenas com volume potencial, o gerente passa a trabalhar com dados que demonstram impacto econômico, uso contínuo e relevância clínica do produto no contexto real.
No campo comercial, os dados orientam decisões mais precisas sobre foco e priorização. Ao cruzar informações de perfil demográfico, especialidade médica e comportamento regional, o gerente de produto consegue direcionar ações de campo de forma mais alinhada à realidade do mercado. Isso evita estratégias homogêneas para públicos que se comportam de maneira distinta e melhora a eficiência das iniciativas comerciais.
Em todos esses casos, o ponto central é a mudança de critério. Quando o gerente de produto trabalha com dados reais, atualizados e contextualizados, o foco deixa de ser apenas volume transacionado e passa a ser valor gerado. Valor clínico, ao apoiar melhores desfechos; valor econômico, ao reduzir ineficiências; e valor para o sistema de saúde, ao alinhar produto, acesso e uso real.
FAQ – dúvidas frequentes sobre data driven na indústria farmacêutica
O que é data driven na indústria farmacêutica?
É a prática de tomar decisões estratégicas com base em dados confiáveis, atualizados e contextualizados à realidade da saúde, especialmente dados da jornada do paciente e do mercado suplementar.
Quais dados são mais relevantes para o gerente de produto farma?
Dados de Real World Data, informações demográficas, prevalência de patologias, adesão ao tratamento, consumo regional e custos assistenciais.
Por que dados de vendas não são suficientes?
Porque mostram apenas o que foi vendido, não como o medicamento é usado ao longo do tratamento, nem onde ocorre abandono ou perda de adesão.
Como o data driven ajuda no lançamento de novos medicamentos?
Ao permitir sizing de mercado mais preciso, identificação de regiões prioritárias e leitura real da demanda por patologia.
Qual o papel da tecnologia nesse processo?
Tecnologias analíticas e plataformas especializadas organizam dados complexos e os transformam em informações acionáveis para decisões de produto.
Conclusão
O data driven na indústria farmacêutica deixou de ser tendência e passou a ser critério de sobrevivência competitiva. Para gerentes de produto, trabalhar com dados incompletos significa assumir riscos desnecessários em um setor que já opera sob alta complexidade.
Ao incorporar dados da jornada do paciente com as soluções da Funcional Health Tech a tomada de decisão ganha profundidade, previsibilidade e consistência. No fim, dados bem utilizados orientam estratégias e redefinem a forma como o produto se conecta ao mercado e ao cuidado em saúde.
Martha Marques Nogueira é jornalista e criadora de conteúdo há 20 anos. Para a Funcional, escreve sobre benefícios corporativos, saúde e bem-estar.