Пилотный проект, в котором на первом этапе участвовало 10 аптек, а на завершающем – 250, занял 9 месяцев и включил в себя анализ данных, выявление узких мест в текущих бизнес-процессах, а также разработку и внедрение методов машинного обучения для прогнозирования спроса и оптимизации товарных запасов. В результате оборачиваемость в аптеках улучшилась в 1,5 раза за счет снижения избыточных запасов, а количество случаев дефектуры снизилось на 15%, вследствие чего увеличились продажи.
Оценив полученные результаты, руководство сети приняло решение масштабировать проект на все аптеки. К настоящему моменту система SAS работает во всей сети, охватывая 1,7 тыс. аптек.
Как подчеркнул председатель совета директоров «Аптечная сеть 36,6» Иван Саганелидзе, аналитическое решение позволило найти золотую середину между удовлетворением спроса и сокращением расходов на сверхзапасы за счет более эффективного распределения товара по аптекам. При этом выполнялась мультиэшелонная оптимизация товарных запасов – как на уровне каждой аптеки, так и на уровне склада, с учетом их взаимосвязи, периодов пополнения, ограничений по минимальным и максимальным заказам.
Компания планирует дальнейшее развитие применения методов анализа данных и машинного обучения для решения таких задач, как определение наиболее выгодной цены, ассортиментного планирования, целевого маркетинга и клиентской аналитики и управления программой лояльности.
