кейс

5

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.

Использование машинного обучения на основе BigData

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.

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.