Mai 2007 1

Comparaison des données de ventes : Données internes, GERS, IMS/SDM-

XPONENT

Mai 2007

Données étudiées

On a étudié les données de vente provenant de 3 sources : Données Internes / GERS et SDM-XPONENT.

Les laboratoires qui ont bien voulu participer à cette phase d’analyse sont : ASTRAZENECA, BAYER, CEPHALON, JANSSEN, LILLY, PIERRE FABRE, SCHERING, UCB

Les données couvraient les périodes 2004/2005/2006, dans la suite du travail on s’est concentré sur 2005 et 2006 (tout en faisant intervenir les données 2004).

On a éliminé les produits dont on n’avait pas les 3 séries, ou bien dont l’une des séries semblait être complètement différente des 2 autres.

62 produits ou formes galéniques ont été utilisés dans les calculs (50 formes galéniques et 18 produits (certains n’étant présents que sous une forme)).

Mai 2007

Approches utilisées

• 2 approches ont été utilisées : une classique avec des moyennes mobiles (sur 3 mois) et une plus originale basée sur des régressions.

Mai 2007

Moyennes mobiles Trimestres calendaires

 Trimestre LABO GERS XPONENT

   1er T 2005 58 076 57 193 58 024

   2ème T 2005 55 164 57 405 57 861

   3ème T 2005 53 002 52 465 53 938

   4ème T 2005 55 082 55 300 54 759

   1er T 2006 55 025 54 730 55 049

   2ème T 2006 51 709 52 098 53 952

   3ème T 2006 50 873 49 726 53 359

   4ème T 2006 51 620 52 234 53 578

   1er T 2007 48 014 49 655 52 165

Voici les moyennes (Formes galéniques) des ventes sur les 3 séries (Uniquement trimestres calendaires) :

On voit un phénomène de surestimation qui a tendance à s’atténuer au 4ème trimestre 2006, mais persiste en 2007.

45 000

47 000

49 000

51 000

53 000

55 000

57 000

59 000

61 000

63 000

65 000

   1er T2005

   2ème T2005

   3ème T2005

   4ème T2005

   1er T2006

   2ème T2006

   3ème T2006

   4ème T2006

   1er T2007

LABO

GERS

XPONENT

Mai 2007

Moyennes mobiles Mois par mois

Voici les moyennes (Formes galéniques) des ventes sur les 3 séries (mois par mois, moyenne mobile sur 3 mois) :

On voit un phénomène de surestimation qui commence en mai 2006 puis disparaît en octobre 2006, puis réapparaît en décembre 2006 jusqu’en avril 2007.

 MM (sur 3 mois) LABO GERS XPONENT

   mars-05 58 076 57 193 58 024

   avr-05 60 185 59 040 58 541

   mai-05 59 316 59 696 59 326

   juin-05 55 164 57 405 57 861

   juil-05 52 720 55 278 56 829

   août-05 52 173 51 534 54 703

   sept-05 53 002 52 465 53 938

   oct-05 54 398 53 306 53 298

   nov-05 55 983 56 730 54 484

   déc-05 55 082 55 300 54 759

   janv-06 53 491 54 325 55 409

   févr-06 52 924 52 827 54 335

   mars-06 55 025 54 730 55 049

   avr-06 53 047 53 106 53 654

   mai-06 53 117 53 437 54 740

   juin-06 51 709 52 098 53 952

   juil-06 53 341 52 635 54 959

   août-06 50 336 49 895 53 870

   sept-06 50 873 49 726 53 359

   oct-06 52 891 51 330 53 527

   nov-06 54 370 53 992 53 997

   déc-06 51 620 52 234 53 578

   janv-07 49 276 50 969 53 430

   févr-07 48 481 49 404 52 146

   mars-07 48 014 49 655 52 165

   avr-07 47 289 48 174 49 764

Mai 2007

Moyennes mobiles Mois par mois

45 00047 00049 00051 00053 00055 00057 00059 00061 00063 00065 000

   m

ars-

05

   av

r-05

   m

ai-0

5

   ju

in-0

5

   ju

il-05

   ao

ût-0

5

   se

pt-0

5

   oc

t-05

   no

v-05

   dé

c-05

   ja

nv-0

6

   fé

vr-0

6

   m

ars-

06

   av

r-06

   m

ai-0

6

   ju

in-0

6

   ju

il-06

   ao

ût-0

6

   se

pt-0

6

   oc

t-06

   no

v-06

   dé

c-06

   ja

nv-0

7

   fé

vr-0

7

   m

ars-

07

   av

r-07

LABO

GERS

XPONENT

Mai 2007

Approche par régression

• L’approche par régression suppose que la donnée mesurée (Gers ou Xponent) est très corrélée avec les données de ventes labos. (c’est le cas comme on va le voir).

• Si l’estimation de manière générale est très bonne, et si des phénomènes particuliers se produisent, les données mesurées devraient s’écarter des données prédites pendant une certaine période.

• L’intérêt est que l’on travaille au niveau de chaque individu, que l’on détermine la meilleure période à prendre en compte et enfin que l’on puisse analyser finement les différences (résidus de la régression).

• On cherche (sans prétention de vouloir découvrir un modèle de prévision) une régression entre la donnée mensuelle GERS ou XPONENT et les données internes laboratoires. Concrètement on va mettre, pour 1 mois donné n du prestataire, comme variables candidates les mois n, n-1, …, n-5 du labo (soit un période de 6 mois).

• On effectue une régression pas à pas qui introduit une à une les variables et s’arrête lorsque la variable suivante n’apporte plus d’information supplémentaire à la régression.

• Concernant les données fournies, on a en fait 1488 (62 produits ou formes sur 24 mois) données mensuelles GERS (idem XPONENT) avec les 6 mois historiques labos.

Mai 2007

Qualité des régressions

La qualité des régressions est excellente pour chacune des 2 mesures comme on peut le voir ci dessous :

Estimation Gers Estimation XponentNb de mois retenus (a) 3 4Qualité de la régression (b) 99,6% 99,5%Importance des variables dans la prédiction LABO Mois n 70% 45%LABO Mois n-1 21% 25%LABO Mois n-2 9% 20%LABO Mois n-3 - 10%Equation de régression(constante) 337,40 35,01LABO Mois n 0,70 0,46LABO Mois n-1 0,20 0,25LABO Mois n-2 0,09 0,21LABO Mois n-3 - 0,10

(a) suite à la régression pas à pas(b) R2 : part de l'information expliquée par la régression(c) Calculée à partir des coefficients beta standardisés

Mai 2007

Comparaison données mesurées et estimées

Comme on peut le voir la donnée estimée suit de très prêt la donnée mesurée.

Et cependant il y a un problème….

45 000

50 000

55 000

60 000

65 000

   ja

nv-0

5

   fé

vr-0

5

   m

ars-

05

   av

r-05

   m

ai-0

5

   ju

in-0

5

   ju

il-05

   ao

ût-0

5

   se

pt-0

5

   oc

t-05

   no

v-05

   dé

c-05

   ja

nv-0

6

   fé

vr-0

6

   m

ars-

06

   av

r-06

   m

ai-0

6

   ju

in-0

6

   ju

il-06

   ao

ût-0

6

   se

pt-0

6

   oc

t-06

   no

v-06

   dé

c-06

   ja

nv-0

7

   fé

vr-0

7

   m

ars-

07

   av

r-07

GERS Mois nGERS EstiméXPONENT Mois nXPONENT Estimé

Mai 2007

Analyse des résidus en volume

Les résidus sont la différence entre la donnée mesurée et la donnée estimée

1) On voit qu’il y a des mois qui suivent mal la règle générale : exemple Août 2005 suivi d’une correction en Sept 2005. Mais d’une manière générale les résidus (qui par construction ont une somme nulle) se répartissent aléatoirement de part et d’autre de l’axe 0.

2) Par contre de mai à septembre 2006, on a une série de 5 points pour Xponent qui sont tous du même côté (+) de l’axe : donnée mesurée plus importante qu’attendue selon l’estimation.

3) Ce phénomène est transitoire, il disparaît en novembre 2006 et a l’air de repartir un peu en décembre 2006. A compter du mois de janvier 2007, on a toujours une tendance à la surestimation mais de manière irrégulière.

-6000

-5000

-4000

-3000

-2000

-1000

0

1000

2000

3000

4000

5000

   janv-0

5

   févr-

05

   m

ars

-05

   a

vr-

05

   m

ai-05

   juin

-05

   juil-

05

   a

oût-05

   s

ept-05

   o

ct-05

   n

ov-0

5

   d

éc-0

5

   janv-0

6

   févr-

06

   m

ars

-06

   a

vr-

06

   m

ai-06

   juin

-06

   juil-

06

   a

oût-06

   s

ept-06

   o

ct-06

   n

ov-0

6

   d

éc-0

6

   janv-0

7

   févr-

07

   m

ars

-07

   a

vr-

07

Résidus Gers (Mesuré - Estimé)

Résidus Xponent (Mesuré - Estimé)

Mai 2007

Analyse des résidus en nb de produits

Les volumes peuvent masquer d’autres phénomènes : par exemple 2-3 produits à fort volume surestimés peuvent masquer un grand nombre de produits sous-estimés (ou vice-versa), d’ou une analyse des résidus en nb de produits estimés vs nb de produits mesurés..

1) On voit que les volumes masquent certaines choses : pour le GERS, en moyenne 16 produits sur 50 ont une mesure > au calcul de la régression et donc 34 ont une mesure < à l’estimation. on a donc tendance à surestimer par calcul beaucoup de produits (donc le volume de quelques produits masque ce phénomène). Pour Xponent, c’est beaucoup plus équilibré sur l’ensemble de la période on a en moyenne 26 produits mesurés / 50 supérieur à leur estimation.

2) Le problème est que pour le Gers ce phénomène reste toujours autour de 16 / 50 au cours des 24 mois avec de fortes amplitudes sur certains mois, alors que pour Xponent, la proportion de produit surestimés augmente dans le 2ème semestre 2006, mais à tendance à bien se rétablir courant 2007.

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

   janv-05

   févr-05

   m

ars-05

   a

vr-05

   m

ai-05

   juin

-05

   juil-05

   a

oût-05

   s

ept-05

   o

ct-05

   n

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   d

éc-05

   janv-06

   févr-06

   m

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   a

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   m

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   juin

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   juil-06

   a

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   s

ept-06

   o

ct-06

   n

ov-06

   d

éc-06

   janv-07

   févr-07

   m

ars-07

   a

vr-07

Gers mesuré > Gers estimé

Xponent mesuré > Xponent estimé

Mai 2007

Conclusions

-Quelque soit la méthode, il semble bien qu’il y ait eu une surestimation systématique des données Xponent par rapport aux données internes des labos (pour les éléments fournis en tout cas) de Mai à Septembre 2006. (et encore plus par rapport au GERS qui a décroché négativement pendant 2 mois à ce moment là).

- Ce phénomène semble transitoire et se serait résorbé en Novembre 2006, mais est relancé au cours du 1er trimestre 2007.