Геоаналитика в фарме: предотвращение упущенных продаж в аптеках

Дорогие коллеги, всем привет!

Наконец-то начинаю делиться интересным опытом по применению бизнес-аналитики для фармацевтического бизнеса не только в формате выступлений на qRUG, но и постов.

Для начала – пару слов о нашей истории общения с QlikView. Уже больше 8 лет работаю ИТ-директором в фармкомпании Кьези, и QlikView мы используем c 2012 года. Разработку приложений ведем сами и постоянно смотрим новинки на QlikMarket. За последнее время получилось расширить функционал Клика при помощи NPrinting и GeoQlik:

Chiesi QlikView

Сегодня как раз хочу поделиться опытом использования GeoQlik (для тех, кто еще не знаком – надстройка для Qlik по визуальной аналитике на картах). В этот раз расскажу о первой задаче по геоаналитике, которая нам помогает повышать розничные продажи и, собственно, обосновать покупку GeoQlik. Это анализ стоков аптек на карте.

Геоаналитика: зачем?

Сейчас геоаналитика в тренде – всем нравится смотреть на свои продажи в масштабе страны, тем более такой, как Россия. Мы и сами делали в QlikView для топ-менеджмента и головной компании в Италии дэшборд с использованием карты, правда статической:

Chiesi QlikView

Впечатляюще, но это скорее «игрушка» для циклового совещания. Ведь в повседневной работе для анализа объема продаж аналитики обычно выбирают не карту, а столбчатую гистограмму или таблицу со сравнением продаж этого года с прошлым.

Чтобы геоаналитика из красивой игрушки превратилась в повседневный полезный инструмент, нужно искать такие задачи, в которых карта дает необходимый и ранее невидимый контекст.

Пилот по геоаналитике: задача

В QlikView есть функционал работы с картами – можно, например, подключать Google Maps и создавать свои собственные карты (как на скриншоте выше). Мы давно смотрели на расширение геофункционала при помощи GeoQlik, но для обоснования бюджета на него нам нужно было реализовать задачу, которая принесет реальную бизнес-выгоду компании, а не просто улучшит визуализацию аналитики. И мы такую задачу нашли.

Итак, мы знаем:

  • в каких поликлиниках и больницах (ЛПУ) имеются врачи интересных нам специальностей,
  • каковы запасы (стоки) наших препаратов в аптеках России.

Если мы выведем все три группы данных на карту:

  • ЛПУ (лечебно-профилактические учреждения),
  • аптеки,
  • стоки аптек по нашим препаратам,

мы сможем найти узкие места, которые нам мешают повысить продажи: аптеки, которые находятся рядом с целевыми ЛПУ, и при этом имеют низкие или нулевые запасы наших препаратов.

Реализовать подобную задачу, например, в таблице, невозможно – карта дает аналитику необходимый контекст и позволяет быстро выявить аптеки «в зоне риска», с низкими стоками.

Пилот по геоаналитике: техническая реализация

Главным нашим опасением с технической стороны было распознавание адресов ЛПУ и аптек, которые мы подгружали в QlikView из CRM-системы. Именно поэтому для пилота мы взяли адреса Краснодарского Края, чтобы проверка была максимально жесткой J Дело в том, что адреса там есть очень специфичные, например: перекресток ул. Калинина и ул. Октябрьской, д. 333/179. Некоторые из них даже Яндекс.Карты не находят.

Данные для пилота мы предоставили в Excel-файле в таком виде (адреса без координат, название препарата и наличие в аптеке):

Chiesi QlikView

В итоге GeoQlik из 1000 организаций Краснодарского Края не опознал всего 16 адресов – остальные перевел в координаты и отобразил на карте в QlikView.

Пилот по геоаналитике: результат

В итоге мы получили аналитику запасов препаратов в аптеках в таком формате:

Chiesi QlikView

Здесь ответственный менеджер в режиме реального времени видит актуальную информацию о наличии препаратов вблизи ЛПУ и предотвращает упущенные продажи за счет своевременного заполнения стоков.

Помимо этого, мы ведем перекрёстный анализ активности медицинских представителей:

Chiesi QlikView

Медицинский представитель повел маркетинговую активность в ЛПУ, что означает еще большее внимание к своевременным поставкам в соседние аптеки.

Таким образом, перекрестный анализ данных выглядит так:

Chiesi QlikView

На этом сегодня все. Вскоре расскажу, как оценить эффективность работы каждого медицинского представителя, используя геоаналитику.

Комментируйте, делитесь опытом и своими примерами использования карт в аналитике данных.

Спасибо, друзья!

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Подпишись на Data-Daily!

Введите email и будьте в курсе!

Подпишись!