Real World Evidence
Accélérez l’accès au marché grâce à des données en vie réelle exploitables.
Avec 35 ans d’expertise dans la génération de données en vie réelle (RWD), APLUSA va au-delà des frontières traditionnelles des CRO. Nous recueillons des insights auprès des médecins, des aidants et directement des patients, pour vous offrir une compréhension à 360° des résultats de santé et des parcours de traitement.
Nos outils
Comprendre au-delà de l'évidence
Avec nos études qualitatives, nous révélons ce qui se cache derrière les comportements de santé : motivations, émotions et perceptions profondes. En combinant entretiens approfondis, focus groups, ethnographie et journaux de bord, nous donnons voix aux expériences vécues des patients, des aidants et des professionnels. Cette approche vous permet de :
- Révéler les besoins non satisfaits et les facteurs émotionnels
- Découvrir les obstacles, les perceptions et les attentes
- Élaborer une communication et des solutions qui résonnent vraiment
En nous appuyant sur des expériences humaines réelles, nous vous aidons à concevoir des stratégies de santé porteuses de sens, pertinentes et durables.
La précision au service de l'action
Nos études quantitatives vous donnent les moyens de décider en toute confiance grâce à des données riches, fiables et orientées vers l’action. Nous captons comportements, perceptions et dynamiques de marché à travers des enquêtes rigoureusement conçues, un échantillonnage précis et des analyses avancées. Qu’il s’agisse d’opinions déclaratives ou de comportements de prescription en vie réelle, nos études vous aident à :
- Analyser le potentiel du marché et identifier les segments clés
- Suivre les performances et la satisfaction de la marque
- Décrypter les choix de traitement vus par les soignants comme par les patients
Nous convertissons des données fiables en stratégies porteuses de sens et d’impact.
Segmentation de marché basée sur l'IA
Notre segmentation intelligente s’appuie sur l’analyse par arbre de décision et le machine learning pour créer des segments pertinents et fondés sur les données au sein de votre population cible. Qu’il s’agisse de différencier les patients selon leur niveau de prescription ou la durée de traitement, nos experts sélectionnent l’algorithme optimal pour construire et affiner des modèles prédictifs. Cette approche apporte :
- Des segments clairement définis et dimensionnés
- Une compréhension claire des leviers et obstacles clés des comportements
- Une vision claire du marché et de la concurrence, appuyée sur la donnée
- Une identification des opportunités de croissance visibles et cachées
- Un modèle prédictif conçu pour attribuer avec fiabilité chaque répondant au bon segment
Le résultat : un ciblage plus intelligent et une stratégie plus précise pour chaque défi de santé.
Typologies ciblées pour plus d’impact
Notre approche de Clustering & Profiling dévoile les points communs au sein de vos audiences santé, qu’ils soient démographiques, cliniques ou comportementaux, afin de définir des segments stratégiques et impactants. À l’aide de techniques avancées telles que les K-means et l’Analyse Hiérarchique de Clusters (HCA), nous créons des typologies exploitables qui transforment les données en narratifs clairs et actionnables. Nos livrables incluent :
- Des profils richement détaillés illustrés par des avatars animés
- Des facteurs statistiquement significatifs expliquant les distinctions entre groupes
- Un tableau d'analyse des correspondances résumant les principales conclusions
- Un modèle d'apprentissage automatique prédictif pour classer les futurs répondants
Cette approche rend possibles des communications sur mesure et des stratégies ciblées, directement ancrées dans les comportements de santé du monde réel.
Une stratégie tournée vers l'avenir
Notre solution de prévision exploite la puissance de l’intelligence artificielle et du machine learning pour anticiper des KPI clés en santé tels que la part de marché, la satisfaction ou l’intention de prescription, et en révéler les principaux moteurs. Grâce à des techniques avancées comme l’analyse de régression, l’analyse discriminante ou les algorithmes de random forest, nous identifions les variables les plus influentes et évaluons la précision des modèles à l’aide d’une matrice de confusion. Le résultat est une stratégie ciblée et pilotée par la donnée, qui vous permet de :
- Prédire les KPI individuels tout en limitant le nombre de questions dans vos études
- Identifier les leviers les plus puissants qui influencent la performance
- Évaluer l’effet concret des améliorations ciblées sur vos KPI
Grâce à la précision des prévisions, vous pouvez donner la priorité aux actions à fort impact et améliorer les résultats de l'entreprise.
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