Bigdata à la pharmacie d’officine

Bigdata à la pharmacie d’officine : un important potentiel encore trop peu exploité

De quoi parle t’on?

Les données largement utilisées à l’officine sont de deux natures principalement.

Les données Sell In (achats de l’officine) sont aujourd’hui consolidées par le GERS (Groupement pour l’Élaboration et la Réalisation de Statistiques), ex GIE créé dans les années 80 par les industriels du médicament pour piloter leurs performances. Le GERS s’est structuré autour du CIP (Club Inter Pharmaceutique) qui a engendré le code éponyme que l’on trouve sur chaque référence de médicament.

Les données GERS ont été la principale source de pilotage de l’officine depuis 40 ans par les industriels principalement. Elles sont exhaustives et différencient aussi bien les ventes directes que les ventes via le grossiste répartiteur. Elles sont disponibles à un niveau géographique très fin appelé UGA (Unité Géographique d’Analyse).

Les données Sell Out (sorties officine) se sont développées après les données Sell In par nécessité de piloter la dynamique des prescriptions et des achats du consommateur. Elles ont permis aussi de catégoriser d’autres produits comme l’OTC, la dermo-cosmétique, les compléments alimentaires (proposées par des sociétés non adhérentes du GERS et n’étant pas disponibles en Sell In)….

Enfin, elles ont l’avantage de ré attribuer la vente au lieu de prescription du médicament, gommant ainsi les effets de nomadisme médical ou bien l’effet territorial de l’hôpital.

Utilisées par les industriels mais aussi par les pharmaciens eux-mêmes et les groupements de pharmacies. A la différence des données GERS, les données Sell Out sont issues d’un panel de pharmacies qui scannent toutes leur sorties (ventes appelées « ticket de caisse » comme en grande distribution)

Le panel s’est enrichi au cours des années pour représenter les 2/3 des officines du territoire (environ 15000); ce qui permet une puissance de précision très forte en langage statistique.

Le panel Pharmastat est géré par la FSPF (premier syndicat des pharmaciens) qui propose ses données au groupe IQVIA (ex IMS), qui lui, en assure le traitement et la commercialisation auprès des compagnies.

Une autre source de données Sell Out existe : le panel Visiostrat. Développé par le GERS et basé sur une méthodologie de clonage des officines ; il a l’avantage de produire une statistique sur les stocks en cumulant la double information Sell In et Out auprès des pharmacies panelistes du GERS.

Lgo et données sell out :

Ces données Sell Out sont extraites chaque jour des LGO (Logiciels de Gestion de l’Officine) ; logiciels de management des ventes des officines.

Les LGO sont obligatoirement présents dans chaque officine et sont interfacés avec l’ensemble des acteurs de la distribution mais aussi avec les compagnies qui souhaitent mettre à disposition la visibilité de leurs propres plateformes.

Il y a principalement 3 grands acteurs LGO qui se partagent le marché français. Ces sociétés LGO assurent un certain nombre de services pour leurs officines clientes mais disposent d’un potentiel de traitement de données immense.

Bigdata officine, lgo et extraction de données :

Des sociétés d’analyse autres que les LGO, ont développé des extracteurs pour permettre de proposer des outils de pilotage aux officines sur la base des données de celles-ci. Ainsi, chaque officine peut accéder à une vision plus synthétique de ses ventes, des tendances, des assortiments et, donc, de mieux piloter ses achats et ses ventes par rapports à ses objectifs commerciaux.

Ces outils de pilotage ont particulièrement permis de mieux piloter la substitution des génériques, la gestion du respects des référencements dans les catégories OTC,…. Les groupements, centrales d’achats, autres intermédiaires de ventes, ont été très séduits par ces outils car leur permettant de mieux gérer leurs référencements et assortiments

Avec l’arrivée de la RGPD, l’accès aux extracteurs est devenu plus contraint, limitant ainsi le développement de ces outils de pilotages. Par conséquent, certains groupements ou chaines de pharmacies revendiquent de plus en plus un accès à leur datas en cherchant à développer leur propre LGO afin de mieux maitriser leurs données.

Chose peu simple car administrer un LGO signifie aussi gérer l’infrastructure informatique de l’officine ; tache lourde peu maitrisée par les groupements et donc énorme barrière à l’entrée.

La bigdata à l’officine, un potentiel encore peu exploité :

On peut estimer que la BigData à l’officine est encore trop peu exploitée dans sa capacité à optimiser les ventes, l’assortiments et la gestion des catégories. Mais, le plus important pourrait venir des applications orientées vers le patient et son suivi.

Les PRM (Patient Relationship Management) sont de plus en plus développés à l’étranger sur la base des LGO ou équivalent pour optimiser le suivi des patients (suivi des consommations de médicaments mais aussi de l’OTC et des autres produits, personnalisation, accompagnement)

Une officine pourrait mieux connaitre sa patientèle et donc former son équipe en conséquence. Elle pourrait aussi mieux valoriser sa connaissance de ses clients auprès de certaine marques désireuses d’insights….(assurant bien évidemment une totale confidentialité)

L’officine française aborde ces sujets de progrès avec des développement de certains acteurs. On notera par exemple l’offre « OCP connect » d’OCP mais aussi l’entrée récente de Pharmagest dans le consortium d’Embleema pour mieux sécuriser la données patients à travers la technologie Blockchain.