Система планирования розничных продаж для фармацевтической компании от Технологики
Март 2023

Система планирования розничных продаж для фармацевтической компании

Система планирования розничных продаж для фармацевтической компании
Направления
Автоматизировали процесс планирования розничных продаж фармацевтической продукции на основе различных сценариев прогнозирования.

Бизнес-логика

Фармацевтика – очень сложный бизнес. Мы знакомы только с публичной его частью, покупая в аптеке какой-либо препарат. Но большая часть работы происходит вне нашего взора. Цепочки поставок медикаментов и их продаж очень длинные и включают в себя множество различных контрагентов.

Наш клиент – международная фармацевтическая компания, с головным офисом во Франции. Клиент поставляет свои препараты по всей России, во все регионы. Как и всем продавцам, нашему клиенту необходимо планировать свои продажи, чтобы знать, сколько сделать поставок и куда. Дополнительным осложняющим фактором является то, что форм у препаратов и самих торговых наименований, большое множество.

Планировать розничные продажи по всем географическим единицам и формам препаратов вручную просто сложно и почти невозможно. По нашей оценке, получается около 12 миллионов значений. Такую работу просто необходимо автоматизировать, чтобы облегчить клиенту данный процесс.

Решение

Мы придумали систему, которая позволяет планировать продажи на различные территориальные единицы: города, районы, области, федеральные округа. Наша система может даже планировать продажи по аптечным сетям.

Наши алгоритмы, распределяют большое значение по всем узлам ниже, то есть по городам. Как происходит распределение? На основе истории продаж. Пользователь сам может выбрать, за какой период берётся история продаж в пределах 3-х лет.

Помимо исторических трендов можно воспользоваться сценариями прогнозирования, которых реализовано почти 10 штук. Вот самые основные:

  1. повышение на какой-то фиксированный процент;
  2. линейный тренд;
  3. сглаженный тренд;
  4. макроэкономический прогноз;
  5. планирование с учетом сезонности препаратов;
  6. и другие.

Технические и архитектурные решения

Планирование начинается с выбора препарата, его формы выпуска и регионального узла, вплоть до городов и их районов. В системе региональная иерархия узлов насчитывает более 5000 объектов, также в системе около 20 форм препаратов. Таким образом, результат планирования содержит более 1000000 значений.

Работа с системой требовала высокой производительности, поскольку основной модуль планирования взаимодействует сразу со всеми данными, чтобы осуществить автоматическое предсказание, основанное на различных методах математических алгоритмов, включающих в себя историю продаж, сезонность и многие другие параметры.

С технической точки зрения реализация хорошо ложилась на OLAP-куб. Но по ряду причин это решение нельзя было использовать. Поэтому мы реализовали in-memory database.

Когда надо быстро оперировать миллионами записей, классический подход с обращением в обычную базу данных не работает. Вычисления и манипуляции с данными вышли бы очень медленными. К тому же, ежедневно системой взаимодействуют одновременно 20-50 пользователей.

Особенности работы с данными в разработанной системе:

  1. При импорте данных выполняем предварительный расчет множества коэффициентов, соотношений и пропорций для каждого из возможных периодов усреднения для каждого разреза данных;
  2. При старте приложения поднимаем весь необходимый нам объем данных в память и выполняем операции деления вниз по дереву и агрегации вверх сразу без сохранения миллионов отдельных значений;
  3. При сохранении данных в базу мы преобразуем подмножества целей в бинарный объект и сохраняем его в привязке к разрезу данных более высокого уровня (к примеру, один объект на уровне региона, вместо множества отдельных строк для каждого микрорайона каждого города или села).

Результаты

При создании продукта применялась гибкая разработка, поскольку у клиента не было законченного представления, каким он должен быть. Только пройдя большое количество итераций нам удалось совместно с заказчиком сформировать финальный продукт, который и был запущен в эксплуатацию.

Система была внедрена в 2017 году. На первоначальную разработку системы ушло около 4000 часов. Проект был сложным в плане разработки и согласования, но запуск прошел успешно. С тех пор уже 6 лет сотни сотрудников пользуются этой системой, а специалисты Технологики занимаются её поддержкой и доработкой.

Так, в 2023 году клиент дополнил систему вариантом планирования по аптечным сетям и по специфичным группам препаратов.

другие наши проекты

Автоматизация работы тендерного комитета с помощью SharePoint

Автоматизация работы тендерного комитета с помощью SharePoint

Система оценки цехового персонала

Система оценки цехового персонала

Зарплатная система для сети отелей и ресторанов

Зарплатная система для сети отелей и ресторанов

Сервис для рекрутинга новых спортсменов в команду

Сервис для рекрутинга новых спортсменов в команду

Давайте найдем решение для вашего бизнеса!

Давайте найдем решение для вашего бизнеса!

Пожалуйста, заполните 'Имя'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Пожалуйста, заполните 'Сообщение'

Пожалуйста, заполните 'Имя и фамилия'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Выберите файл
Пожалуйста, выберите файл 'Резюме'
Выберите файл
Пожалуйста, прикрепите файл 'Код / ТЗ'