E-commerce, интернет-магазины
Retail - крупные мировые ритейлеры
Автоматизация торговли: ПО, кассы, сканеры, весы
Аптеки. Аптечный ритейл
Маркетинг и экономика торговли
Общеотраслевое
Практика
13 декабря 2021, 07:00 5246 просмотров

Система динамического ценообразования в аптечной сети подняла выручку на 11,7%

Аптечная сеть из 150 торговых точек протестировала систему динамического ценообразования SmartPricing на 15 аптеках и через два месяца получила результат. Выручка выросла на 11,7%, количество продаж – на 9,23%, сопоставимый прирост по валовому доходу составил 15,62% и увеличился трафик. Ритейлер хочет масштабировать интеллектуальную систему на всю сеть. Как внедрялось решение и чем оно полезно бизнесу – расскажем в этом материале.

Фото: Alexey Broslavets/shutterstock

Фото: Alexey Broslavets/shutterstock
Система динамического ценообразования (ДЦО) – это интеллектуальное решение, использующее машинное обучение (ML), обработку больших данных (Big Data) и обучающуюся регрессию, чтобы обеспечить гибкий подход к установлению цен на товары. Применение системы в розничной сети способно увеличить валовый доход на 5–15% в зависимости от категории товаров.
Мы уже писали о том, как система ценообразования увеличила валовый доход архангельской сети «Петрович» на 16,5%. К системам ДЦО проявляют интерес не только розничные FMCG-компании, но и аптечные сети с небольшой оборачиваемостью на определенном ассортименте и ассортиментной матрицей от 10 000 SKU и больше. Однако при выборе решения для аптечного бизнеса ритейлеру стоит узнать, отражены ли отраслевые особенности в программе. Разработчик решения SmartPricing рассказал, что именно нужно учитывать в ценообразовании аптек. 

Фото: Sergey Bezgodov/shuttarstock

Фото: Sergey Bezgodov/shuttarstock
  • Партионный учет – так сложилось, что большинство аптечных сетей в России используют партионный учет в ценообразовании. Если для розничного магазина две цены на кассе на одну и ту же позицию в одной аптеке в один и тот же день редкая ситуация, то в фарме это норма. Две, три, а иногда и четыре разные регулярные цены на одно и то же лекарственное средство – совершенно распространенное явление. Партионный учет тянет за собой сложность определения закупочной цены, а следовательно, и ценообразования с учетом складских остатков из разных партий и в целом задачу оптимизации розничной цены.

  • ЖНВЛП – жестко регулируемые государством наценки на определенные группы лекарственных препаратов. Сложность ценообразования ЖНВЛП состоит в необходимости учета региона продажи – закупки и наличие еще одного правила в ценообразовании, которое сужает диапазоны использования прямой и перекрестной эластичности.

  • Курсовой прием – закупки покупателями большого количества лекарственных средств для постоянного приема или приема на курс лечения. Для розничных продаж продуктов, особенно с небольшими сроками годности, такая ситуация рассматривается системой как статистический выброс, а в фарме это один из сценариев покупки.

  • Высокие темпы изменения закупочной цены как вверх, так и вниз. Вся фарма с ужасом вспоминает начало ограничений, связанных с коронавирусом, и выход из этих ограничений. Цены на некоторые препараты и расходные материалы росли на 20–30% в неделю, а потом такими же темпами падали. Это достаточно значимое ограничение для расчетов эластичности, так как резкий рост цены может влиять на трафик по определенным препаратам и такие колебания усложняют выбор метода расчета закупочной цены за период.

  • Небольшой процент товаров на полке. Если в розничном магазине покупатель видит цены на полке, то в аптеке он узнает о цене, наличии и рекомендациях от фармацевта-провизора, что тоже усложняет определение эластичности и выбор оптимальной цены по заданной стратегии.

  • Наличие дженериков – сложность сопоставления одних и тех же препаратов разных производителей. Алгоритмам ценообразования сложно выстраивать ценовые сегменты из препаратов разных производителей, а значит, определять эластичность и ценообразовывать их нужно по особым правилам.

  • Наличие нескольких цен: при покупке в аптеке, при заказе на сайте и при готовности покупателя ждать доставку 2–3 дня. Это значительно повышает количество вычислений при ценообразовании. Многие системы динамического ценообразования не поддерживают работу с несколькими ценами. Тут стоит отметить и сложности в учете продаж, если выдача интернет-заказа происходит в аптеке.

  • Иные механизмы работы с СТМ. В аптеке не так важно для СТМ иметь бренд-цель и четко выдерживать ценовой разрыв – достаточно настроить бизнес-процессы и скрипты для персонала – и СТМ будет продаваться не хуже прямых аналогов или более узнаваемых препаратов.

Все эти особенности фармотрасли были учтены разработчиками системы динамического ценообразования SmartPricing. Это решение было пилотировано в одной из региональных аптечных сетей, управляющей более 150 аптеками в трех областях, а также имеющей свой интернет-магазин, через который совершается 21% продаж.

Источник: myRetailStrategy

Пилотный проект: цены изменятся – изменится ли трафик?

Для пилотирования были выбраны 15 аптек и отобраны еще 15 контрольных аптек, с которыми сравнивали показатели. Чтобы сравнение было корректным, отклонения в основных KPI в контрольных аптеках составляли не более 10%. В пилотировании приняли участие три категории лекарственных препаратов с общим количеством 2411 SKU, согласно каталогу номенклатуры аптечной сети:

  • Желудок, кишечник, печень – 800 SKUs

  • НПВС – 323 SKUs

  • Сердечно-сосудистые препараты – 1288 SKUs

Основное опасение у руководства аптечной сети вызывала возможная потеря трафика в пилотируемых аптеках, которая могла быть спровоцирована изменением цен системой динамического ценообразования. Для более точного контроля трафика руководство сети установило систему подсчета посетителей в пилотных и контрольных аптеках. Опасения оказались напрасными – входной трафик аптек соотносился с количеством чеков.

Еще одно беспокойство ритейлера было связано с возможными трудностями интеграции учетной системы сети и системы ценообразования SmartPricing. Но интеграция прошла очень быстро – за рекордные две недели.

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.

Источник: myRetailStrategy

Одна из особенностей аптечного бизнеса, упрощающая работу с автоматизированной системой ценообразования, – это небольшое количество SKU в торговом зале, на которые нужно менять бумажные ценники. Попробуйте провести на старте пилота в магазине у дома переоценку 3500–4000 SKU – это серьезная операционная нагрузка. Приходится растягивать переоценки на две недели. С аптеками проще, так как в торговом зале находится лишь малая доля ассортимента.

Еженедельно по результатам переоценок проходили бизнес-ревью – комитет по ценообразованию, состоявший из руководителя пилотного проекта SmartPricing, руководителя отдела ценообразования аптечной сети, заместителя коммерческого директора, IT-специалиста ритейлера, обсуждал результаты работы системы и цены, которые она предложила.

Часто такие встречи превращались в обсуждение, почему система приняла то или иное решение. В большинстве случаев комитет по ценообразованию соглашался с предложениями системы. Однако по правильности назначения цен на определенные препараты коммерческий блок сети высказывал некоторые сомнения. В данном случае проявлялась типичная поведенческая проблема принятия решений о ценах. Исследования в этой области показывают, что 83% менеджеров быстро принимают решение об изменении цены, если оно касается ее снижения, но только 45% – быстро принимают решение о повышении цены, при этом 55% стараются оставить цены без изменений. Это связано с человеческой психологией и со страхом потерять то, что имеешь на текущий момент.

Источник: myRetailStrategy

Итоги пилота

Уже после первого месяца работы с системой динамического ценообразования стал виден тренд на улучшение показателей аптек. Через месяц, увидев положительную динамику, аптечная сеть попыталась в ручном режиме повторить результаты, которые дала система SmartPricing. По опыту команды myRetailStrategy эта ситуация повторяется от одного пилотного проекта к другому.

Стоит упомянуть, как проходит оценка результатов пилотирования. В рамках пилота отслеживаются метрики: Продажи, Валовая маржа, Выручка и Трафик покупателей. На основе данных продаж рассчитывается 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 является итогом пилотирования.

Итак, результаты пилотирования системы динамического ценообразования в сети региональных аптек в течение двух месяцев:

Источник: myRetailStrategy

По итогам пилотного проекта в аптечной сети сопоставимый прирост по валовому доходу составил +15,62%, по выручке +11,7%, по количеству продаж +9,23%. Прирост трафика в пилотных торговых точках также значительно опережает показатели контрольных торговых точек.

Итоги проекта однозначно говорят, что применение систем динамического ценообразования в такой консервативной отрасли как фарма дает значительный прирост показателей, которого достаточно сложно достичь другими методами в отлаженной системе продаж, с отлаженными операционными процессами.  

Для команды myRetailStrategy это знаковый кейс , который показал эффективность систем data-driven ценообразования в розничных аптечных сетях. Этот пилот стал драйвером появления в SmartPricing отраслевых модулей, специфичных для фармы: партионный учет, рецептурные продажи, настройки по работе с ЖНВЛП, учет высокой волатильности закупочных цен, настройки для работы с дженериками и фильтрация конкурентных цен по персентилям.

Как в дальнейшем проходит взаимодействие с розничными компаниями после успешных пилотов?

Есть три сценария развития:

  • переход к промышленной эксплуатации системы динамического ценообразования;

  • использование услуг data-driven ценообразования на аутсорсинге без приобретения системы;

  • инхаус-разработка в случае, когда принимается стратегическое решение о развитии собственных решений.

Эти варианты развития являются обычными сценариями, с которыми сталкиваются многие вендоры систем динамического ценообразования. Если компания пока не готова приобретать и самостоятельно использовать систему, но задача data-driven ценообразования и оптимизация цен является актуальной, разработчик решения SmartPricing, компания myRetailStrategy, предлагает специальную услугу – аутсорсинг отдела ценообразования.

Источник: myRetailStrategy

Если розничная сеть останавливается на решении собственных разработок, то myRetailStrategy предлагает поддержку в написании ТЗ по методам и алгоритмам ценообразования для программирования системы инхаус и/или разрабатывает для розничной системы отдельные программные модули ценообразования для встраивания их в IT-инфраструктуру розничной компании. Кроме этого, в следующем году для поддержки собственных разработок, myRetailStrategy выпустит платформенную версию SmartPricing, построенную на микросервисной архитектуре, и позволяющей выстраивать высокоуровневые микросервисы ценообразования в собственные разработки.

Успешные кейсы по динамическому ценообразованию в розничном и фармацевтическом бизнесе будут также рассмотрены экспертным сообществом и представителями сетей на  2-й Международной конференции по ценообразованию в Москве 17–18 февраля.

Retail.ru

Материал создан в преддверии мероприятия Вторая международная конференция ритейлеров по ценообразованию

Источник: Retail.ru
Подписывайтесь на наши новостные рассылки, а также на каналы  Telegram  и  Яндекс.Дзен , чтобы первым быть в курсе главных новостей Retail.ru.
Загрузка

Аптечная сеть из 150 торговых точек протестировала систему динамического ценообразования SmartPricing на 15 аптеках и через два месяца получила результат. Выручка выросла на 11,7%, количество продаж – на 9,23%, сопоставимый прирост по валовому доходу составил 15,62% и увеличился трафик. Ритейлер хочет масштабировать интеллектуальную систему на всю сеть. Как внедрялось решение и чем оно полезно бизнесу – расскажем в этом материале.

Фото: Alexey Broslavets/shutterstock

Фото: Alexey Broslavets/shutterstock
Система динамического ценообразования (ДЦО) – это интеллектуальное решение, использующее машинное обучение (ML), обработку больших данных (Big Data) и обучающуюся регрессию, чтобы обеспечить гибкий подход к установлению цен на товары. Применение системы в розничной сети способно увеличить валовый доход на 5–15% в зависимости от категории товаров.
Мы уже писали о том, как система ценообразования увеличила валовый доход архангельской сети «Петрович» на 16,5%. К системам ДЦО проявляют интерес не только розничные FMCG-компании, но и аптечные сети с небольшой оборачиваемостью на определенном ассортименте и ассортиментной матрицей от 10 000 SKU и больше. Однако при выборе решения для аптечного бизнеса ритейлеру стоит узнать, отражены ли отраслевые особенности в программе. Разработчик решения SmartPricing рассказал, что именно нужно учитывать в ценообразовании аптек. 

Фото: Sergey Bezgodov/shuttarstock

Фото: Sergey Bezgodov/shuttarstock
  • Партионный учет – так сложилось, что большинство аптечных сетей в России используют партионный учет в ценообразовании. Если для розничного магазина две цены на кассе на одну и ту же позицию в одной аптеке в один и тот же день редкая ситуация, то в фарме это норма. Две, три, а иногда и четыре разные регулярные цены на одно и то же лекарственное средство – совершенно распространенное явление. Партионный учет тянет за собой сложность определения закупочной цены, а следовательно, и ценообразования с учетом складских остатков из разных партий и в целом задачу оптимизации розничной цены.

  • ЖНВЛП – жестко регулируемые государством наценки на определенные группы лекарственных препаратов. Сложность ценообразования ЖНВЛП состоит в необходимости учета региона продажи – закупки и наличие еще одного правила в ценообразовании, которое сужает диапазоны использования прямой и перекрестной эластичности.

  • Курсовой прием – закупки покупателями большого количества лекарственных средств для постоянного приема или приема на курс лечения. Для розничных продаж продуктов, особенно с небольшими сроками годности, такая ситуация рассматривается системой как статистический выброс, а в фарме это один из сценариев покупки.

  • Высокие темпы изменения закупочной цены как вверх, так и вниз. Вся фарма с ужасом вспоминает начало ограничений, связанных с коронавирусом, и выход из этих ограничений. Цены на некоторые препараты и расходные материалы росли на 20–30% в неделю, а потом такими же темпами падали. Это достаточно значимое ограничение для расчетов эластичности, так как резкий рост цены может влиять на трафик по определенным препаратам и такие колебания усложняют выбор метода расчета закупочной цены за период.

  • Небольшой процент товаров на полке. Если в розничном магазине покупатель видит цены на полке, то в аптеке он узнает о цене, наличии и рекомендациях от фармацевта-провизора, что тоже усложняет определение эластичности и выбор оптимальной цены по заданной стратегии.

  • Наличие дженериков – сложность сопоставления одних и тех же препаратов разных производителей. Алгоритмам ценообразования сложно выстраивать ценовые сегменты из препаратов разных производителей, а значит, определять эластичность и ценообразовывать их нужно по особым правилам.

  • Наличие нескольких цен: при покупке в аптеке, при заказе на сайте и при готовности покупателя ждать доставку 2–3 дня. Это значительно повышает количество вычислений при ценообразовании. Многие системы динамического ценообразования не поддерживают работу с несколькими ценами. Тут стоит отметить и сложности в учете продаж, если выдача интернет-заказа происходит в аптеке.

  • Иные механизмы работы с СТМ. В аптеке не так важно для СТМ иметь бренд-цель и четко выдерживать ценовой разрыв – достаточно настроить бизнес-процессы и скрипты для персонала – и СТМ будет продаваться не хуже прямых аналогов или более узнаваемых препаратов.

Все эти особенности фармотрасли были учтены разработчиками системы динамического ценообразования SmartPricing. Это решение было пилотировано в одной из региональных аптечных сетей, управляющей более 150 аптеками в трех областях, а также имеющей свой интернет-магазин, через который совершается 21% продаж.

Источник: myRetailStrategy

Пилотный проект: цены изменятся – изменится ли трафик?

Для пилотирования были выбраны 15 аптек и отобраны еще 15 контрольных аптек, с которыми сравнивали показатели. Чтобы сравнение было корректным, отклонения в основных KPI в контрольных аптеках составляли не более 10%. В пилотировании приняли участие три категории лекарственных препаратов с общим количеством 2411 SKU, согласно каталогу номенклатуры аптечной сети:

  • Желудок, кишечник, печень – 800 SKUs

  • НПВС – 323 SKUs

  • Сердечно-сосудистые препараты – 1288 SKUs

Основное опасение у руководства аптечной сети вызывала возможная потеря трафика в пилотируемых аптеках, которая могла быть спровоцирована изменением цен системой динамического ценообразования. Для более точного контроля трафика руководство сети установило систему подсчета посетителей в пилотных и контрольных аптеках. Опасения оказались напрасными – входной трафик аптек соотносился с количеством чеков.

Еще одно беспокойство ритейлера было связано с возможными трудностями интеграции учетной системы сети и системы ценообразования SmartPricing. Но интеграция прошла очень быстро – за рекордные две недели.

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.

Источник: myRetailStrategy

Одна из особенностей аптечного бизнеса, упрощающая работу с автоматизированной системой ценообразования, – это небольшое количество SKU в торговом зале, на которые нужно менять бумажные ценники. Попробуйте провести на старте пилота в магазине у дома переоценку 3500–4000 SKU – это серьезная операционная нагрузка. Приходится растягивать переоценки на две недели. С аптеками проще, так как в торговом зале находится лишь малая доля ассортимента.

Еженедельно по результатам переоценок проходили бизнес-ревью – комитет по ценообразованию, состоявший из руководителя пилотного проекта SmartPricing, руководителя отдела ценообразования аптечной сети, заместителя коммерческого директора, IT-специалиста ритейлера, обсуждал результаты работы системы и цены, которые она предложила.

Часто такие встречи превращались в обсуждение, почему система приняла то или иное решение. В большинстве случаев комитет по ценообразованию соглашался с предложениями системы. Однако по правильности назначения цен на определенные препараты коммерческий блок сети высказывал некоторые сомнения. В данном случае проявлялась типичная поведенческая проблема принятия решений о ценах. Исследования в этой области показывают, что 83% менеджеров быстро принимают решение об изменении цены, если оно касается ее снижения, но только 45% – быстро принимают решение о повышении цены, при этом 55% стараются оставить цены без изменений. Это связано с человеческой психологией и со страхом потерять то, что имеешь на текущий момент.

Источник: myRetailStrategy

Итоги пилота

Уже после первого месяца работы с системой динамического ценообразования стал виден тренд на улучшение показателей аптек. Через месяц, увидев положительную динамику, аптечная сеть попыталась в ручном режиме повторить результаты, которые дала система SmartPricing. По опыту команды myRetailStrategy эта ситуация повторяется от одного пилотного проекта к другому.

Стоит упомянуть, как проходит оценка результатов пилотирования. В рамках пилота отслеживаются метрики: Продажи, Валовая маржа, Выручка и Трафик покупателей. На основе данных продаж рассчитывается 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 является итогом пилотирования.

Итак, результаты пилотирования системы динамического ценообразования в сети региональных аптек в течение двух месяцев:

Источник: myRetailStrategy

По итогам пилотного проекта в аптечной сети сопоставимый прирост по валовому доходу составил +15,62%, по выручке +11,7%, по количеству продаж +9,23%. Прирост трафика в пилотных торговых точках также значительно опережает показатели контрольных торговых точек.

Итоги проекта однозначно говорят, что применение систем динамического ценообразования в такой консервативной отрасли как фарма дает значительный прирост показателей, которого достаточно сложно достичь другими методами в отлаженной системе продаж, с отлаженными операционными процессами.  

Для команды myRetailStrategy это знаковый кейс , который показал эффективность систем data-driven ценообразования в розничных аптечных сетях. Этот пилот стал драйвером появления в SmartPricing отраслевых модулей, специфичных для фармы: партионный учет, рецептурные продажи, настройки по работе с ЖНВЛП, учет высокой волатильности закупочных цен, настройки для работы с дженериками и фильтрация конкурентных цен по персентилям.

Как в дальнейшем проходит взаимодействие с розничными компаниями после успешных пилотов?

Есть три сценария развития:

  • переход к промышленной эксплуатации системы динамического ценообразования;

  • использование услуг data-driven ценообразования на аутсорсинге без приобретения системы;

  • инхаус-разработка в случае, когда принимается стратегическое решение о развитии собственных решений.

Эти варианты развития являются обычными сценариями, с которыми сталкиваются многие вендоры систем динамического ценообразования. Если компания пока не готова приобретать и самостоятельно использовать систему, но задача data-driven ценообразования и оптимизация цен является актуальной, разработчик решения SmartPricing, компания myRetailStrategy, предлагает специальную услугу – аутсорсинг отдела ценообразования.

Источник: myRetailStrategy

Если розничная сеть останавливается на решении собственных разработок, то myRetailStrategy предлагает поддержку в написании ТЗ по методам и алгоритмам ценообразования для программирования системы инхаус и/или разрабатывает для розничной системы отдельные программные модули ценообразования для встраивания их в IT-инфраструктуру розничной компании. Кроме этого, в следующем году для поддержки собственных разработок, myRetailStrategy выпустит платформенную версию SmartPricing, построенную на микросервисной архитектуре, и позволяющей выстраивать высокоуровневые микросервисы ценообразования в собственные разработки.

Успешные кейсы по динамическому ценообразованию в розничном и фармацевтическом бизнесе будут также рассмотрены экспертным сообществом и представителями сетей на  2-й Международной конференции по ценообразованию в Москве 17–18 февраля.

Retail.ru

Система динамического ценообразования в аптечной сети подняла выручку на 11,7%
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 243 67
Система динамического ценообразования в аптечной сети подняла выручку на 11,7%
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 243 67
SITE_NAME https://www.retail.ru
https://www.retail.ru/cases/sistema-dinamicheskogo-tsenoobrazovaniya-v-aptechnoy-seti-podnyala-vyruchku-na-11-7/2022-01-29


public-4028a98f6b2d809a016b646957040052