Кейс 5. Пилотный проект внедрения системы динамического ценообразования в аптечной сети на основе ML и BigData
Общая информация
- Компания/Заказчик:Региональная аптечная сеть
- Консалтер/Интегратор:MyRetailStrategy
- География:РФ
- Отрасли:Медицина, медицинское оборудование и инструмент, фармацевтика, косметология
- Области управления бизнеса:маркетинг, продажи
- Решаемые бизнес-задачи:Ценообразование
- Идеологические платформы и тренды:Большие данные, Машинное обучение
Исходная проблема, вызов, идея
Одна из региональных аптечных сетей управляет более 150 аптеками в трех областях, а также имеет свой интернет-магазин, через который совершается 21% продаж.
Для сети аптек характерен большой ассортимент реализуемого товара с ценоообразованием, зависящим от множества факторов, таких как:
-партионный учет (цены могут отличаться на один и тот же товар из разных партий);
-жестко регулируемые государством наценки на определенные группы лекарственных препаратов (ЖНЛВП) (необходимо учитывать регионы продажи);
- курсовой прием (нужно учитывать курсовые количества лекарственных средств);
- высокие темпы изменения закупочной цены;
- небольшой процент товаров на полке;
- наличие дженериков;
- наличие нескольких цен: при покупке в аптеке, при заказе на сайте и при готовности покупателя ждать доставку 2–3 дня.
Идея состояла в том, чтобы учесть эти факторы и создать систему динамического ценообразования для формирования оптимальных цен, обеспечивающие рост количества продаж и выручки.
Описание кейса
Аптечная сеть совместно с компанией myRetailStrategy протестировала систему динамического ценообразования SmartPricing, использующую машинное обучение, обработку больших данных (Big Data) и обучающуюся регрессию для обеспечения гибкого подхода к установлению цен на товары.
Для пилотирования были выбраны 15 аптек и отобраны еще 15 контрольных аптек, с которыми сравнивали показатели. В пилотировании приняли участие три категории лекарственных препаратов с общим количеством 2411 SKU, согласно каталогу номенклатуры аптечной сети:
- Желудок, кишечник, печень – 800 SKUs ;
- нестероидные противовоспалительные средства (НПВС) – 323 SKUs ;
- Сердечно-сосудистые препараты – 1288 SKUs ;
Система учитывала BigData, полученные по партионному учету, рецептурным продажам, работе с ЖНВЛП, учету высокой волатильности закупочных цен, работе с дженериками и с помощью машинного обучения формировала модель ценообразования по выбранным категориям лекарственных средств.
Пилотный проект проходил полных два месяца. В это время проектная команда myRetailStrategy раз в неделю пересчитывала розничную цену (цену на «полке») в пилотных аптеках с применением системы динамического ценообразования SmartPricing с обязательной заменой 90% ценников.
В рамках пилота отслеживались метрики: Продажи, Валовая маржа, Выручка и Трафик покупателей. На основе данных продаж рассчитывалась дельта от средних продаж в предшествующий период и в период пилота. На основе дельты продаж показатели пилотных аптек сравниваются с показателями контрольных аптек – разница между дельтами пилотных и контрольных аптек являлась итогом пилотирования.
Результат
По итогам пилотного проекта сопоставимый прирост по валовому доходу составил +15,62%, по выручке +11,7%, по количеству продаж +9,23%.
Прирост трафика в пилотных торговых точках значительно опережал показатели контрольных торговых точек.