Фармацевтический рынок России имеет давно сложившуюся структуру, участников и определенный набор источников информации, к которым все привыкли. Несмотря на развитие IT технологий, появление новых алгоритмов и способов работы с данным, фармрынок достаточно консервативен и трудно меняет свои привычные процессы.
Этому есть объяснение: IT и аналитика не являются профильными направлениями ни для одного из участников фармрынка, будь то фармацевтическая компания, дистрибьютор, аптека или аптечная сеть. Как правило, отделы IT и аналитики либо вообще отсутствуют и соответствующие функции выполняют отдельно взятые сотрудники, находящиеся в других подразделениях, либо представляют из себя небольшие команды, которые не могут имеющимися ресурсами охватить всю необходимую для бизнеса функциональность. При этом специфика российской фармы в том, что на аутсорс, как правило, компании готовы отдавать достаточные простые процессы, такие как: обработка получаемых данных от контрагентов, построение стандартных дашбордов, выгрузка "сырых" данных из МДЛП, работа во внешней CRM системе медицинских представителей. В то время как реальная потребность гораздо глубже, но не все ее осознают и даже не догадываются о тех возможностях, которые уже сейчас есть на рынке.
Одной из разновидностей данных о продажах аптек являются почековые данные ОФД с фискальными признаками. В 2017 году в России приняли закон об обязательном наличии кассового аппарата в каждой точке продаж и передаче информации через оператора фискальных данных. Это должно было опрозрачить рынок как с точки зрения автоматического информирования налоговой, так и с точки зрения получения более оперативной информации о продажах самими сетями/аптечными точками, а, следовательно, и производителями. Однако, с точки зрения оперативности, ожидания не оправдались. Многие сети продолжают предоставлять производителям обычные отчеты о продажах без фискальных признаков. Что в очередной раз доказывает консервативность рынка: производители, зная, что уже несколько лет доступны более детализированные и оперативные данные, продолжают обходиться в лучшем случае обычными ежемесячными отчетами по продажам на уровне точек. А многие в принципе не смотрят на продажи и довольствуются отчетами по закупкам, не отслеживая реальную уходимость рынка и спрос конечного потребителя.
Все аптечные сети России могут предоставлять отчеты по продажам. Но не все стремятся это делать. Причина объяснима: почековые данные являются самым достоверным источником информации. Любой чек можно открыть, а значит проверить каждую продажу.
Маркировка тоже позволяет видеть выбытия и спрос конечного потребителя. И, что не мало важно, не требует каких-либо договоренностей с контрагентами на получение отчетов. Но несмотря на соблазн полностью переключиться на маркировку, ОФД отчетность необходимо сохранить. Более того, все большая доступность и использование данных МДЛП производителями, должно стимулировать сети перестать скрывать отчеты с фискальными признаками - реальные выбытия из аптек и так становятся все более и более прозрачными. При этом получение отдельных отчетов по продажам с фискальными признаками (не ограничиваясь данными МДЛП) позволяет производителю:
- Видеть данные о реальных розничных ценах, по которым продаются препаратыв разрезе каждой аптеки и каждого чекана ежедневной основе
- «Деленку» препаратов
- Отследить и оценить эффективность активностей типа «n+1»
- Увидеть сопутствующие товары из чеков
- Оценить долю своих продаж в общем объеме чеков
Все это позволяет не только наблюдать подневную динамику продаж, но также планировать и отслеживать эффективность маркетинговых активностей.
Все это позволяет не только наблюдать подневную динамику продаж, но также планировать и отслеживать эффективность маркетинговых активностей.
Самостоятельно верифицировать отчеты сетей будет сложно – для этого нужно иметь достаточно большую команду разработчиков. Один только матчинг наименований препаратов из чеков потребует владения навыками machine learning. Чеки не похожи на обычные отчеты сетей – в каждой аптеке каждый препарат может быть написан по-своему.Сколько времени у вас потребуется, чтобы сматчить 10 написаний одного препарата? А если у вас 100 sku и 60 тыс. аптек с разными написаниями в чеках?
Нам для этого потребуется всего 0,001 сек. минут. Мы обеспечиваем скорость матчинга 40 тыс. записей в минуту
Мы умеем верифицировать отчеты аптечных сетей с фискальными признаками, а значит подтверждать каждую проданную упаковку конечному потребителю. В режиме реального времени. С детализацией до точки и каждого sku.
ОФД + Маркировка = Matchflow
Автор: Ольга Сапронов
#маркировкалекарств #маркировка #аналитика #аналитика #matchflow #мэтчинг #матчинг #закрытие_факта_продаж #ольгасапронова #olga_sapronova #мэтчфлоу #матчфлоу