Прогнозирование спроса в аптеке — полезная информация

Спрос в аптечной сфере можно определить как стремление покупателей приобрести лекарственные препараты и медицинские товары, подкрепленное их финансовыми ресурсами. Размер спроса непосредственно отражает реальную ёмкость рынка аптечных товаров.

Процесс удовлетворения спроса на аптечные товары и услуги может приводить к двум результатам: либо покупатель получает желаемый товар (положительный исход), либо не получает из-за их отсутствия (отрицательный исход).

Прогнозирование спроса в аптечной индустрии

Прогнозирование спроса в аптечном бизнесе представляет собой важный бизнес-процесс, заключающийся в анализе и планировании будущего спроса на лекарства и медицинские изделия. Он имеет решающее значение для поддержания высокой рентабельности аптек. Эффективное прогнозирование спроса в аптечной сети предполагает комплексный подход, включающий количественные и качественные данные:

• Качественные данные получают из внешних источников, таких как новостные порталы, социальные сети, аналитика конкурентов — сезонные факторы, погода,социальные события и так далее.
• Количественные данные собираются из внутренней статистики продаж, веб-аналитики и поисковых систем — объём покупок разных групп товаров, неликвид и так далее.

Продвинутый анализ данных включает использование современных инструментов, таких как искусственный интеллект и базы данных, для быстрой и точной обработки информации.

Прогнозирование спроса в аптечной отрасли является критически важным для управления запасами и оптимизации продаж. Отсутствие точных прогнозов может привести к упущенным возможностям и недополученной прибыли или к избытку товаров, ведущему к убыткам. Особенно это актуально для товаров с ограниченным сроком годности, где неверное прогнозирование может привести к значительным потерям.

Процесс изучения спроса включает анализ фактического потребления лекарств, выявление закономерностей и динамики спроса, а также учет комплекса факторов, влияющих на потребление. Основная цель такого изучения — убедиться, что текущее предложение соответствует спросу и определить меры для его удовлетворения. Это напрямую влияет на финансовые показатели аптечных учреждений.

Можно привести несколько примеров:

• Пандемия COVID-19. В период пандемии был зафиксирован рост спроса на антисептики, маски и иммуномодуляторы. Эффективное прогнозирование позволило аптекам своевременно увеличить закупки и предотвратить дефицит.
• Сезонные заболевания. Аптеки часто наблюдают увеличение спроса на противопростудные и антигриппозные средства в осенне-зимний период. Анализируя продажи за предыдущие годы, можно точно спрогнозировать необходимое количество товара для предстоящего сезона.
• Влияние маркетинговых акций. Проведение акций на определенные группы товаров может значительно увеличить спрос. Аптеки могут анализировать прошлые акции, чтобы спрогнозировать влияние будущих на продажи.
• Изменение законодательства. Введение новых медицинских стандартов или изменение правил отпуска лекарственных препаратов также может существенно повлиять на спрос.

Важно отметить, что успешное прогнозирование спроса включает не только анализ продаж, но и учёт внешних обстоятельств, таких как изменение потребительских предпочтений, экономических условий и здравоохранительной политики.

Универсальные правила прогнозирования спроса

Для точного и эффективного прогнозирования спроса в аптеках важно учитывать несколько ключевых параметров:

• Горизонт планирования — временной промежуток, на который рассчитан прогноз. В аптеке этот период может варьироваться от нескольких дней (например, при ожидании роста спроса из-за сезонных заболеваний) до нескольких месяцев или даже года (для планирования закупок и управления запасами).
• Частота актуализации прогноза — как часто следует пересматривать и обновлять прогнозы. В условиях аптечного бизнеса это может требоваться необходимо чаще, чем в других отраслях, особенно в условиях изменяющегося законодательства, новых медицинских рекомендаций или во время здравоохранительных кризисов.
• Уровень детализации прогноза — будет ли прогноз учитывать общие группы товаров или же фокусироваться на отдельных позициях. Для сетевых аптек следует решить, необходимо ли учитывать показатели по отдельным точкам или достаточно общих данных по сети или городу.

Эти параметры должны быть адаптированы к конкретным целям исследования. Например, если основная задача — снижение издержек, то затраты на прогнозирование должны быть оправданы потенциальной экономией и не должны ее превышать. Если же цель — увеличение продаж за счет более точного удовлетворения потребностей покупателей, тогда акцент делается на детальном анализе потребительского спроса и трендов.

Краткосрочные прогнозы обычно более точны, чем долгосрочные. Прогнозирование спроса на ближайшую зиму обычно более предсказуемо, чем попытка предсказать динамику спроса на следующий год. В аптечном секторе это особенно важно учитывать, учитывая быстрые изменения в медицинских рекомендациях и потребительских предпочтениях, особенно в последние несколько лет.

«Сверка часов» с реальными показателями после завершения периода прогнозирования является ключевым этапом в аналитике спроса. Ошибки прогноза в аптеке могут быть как случайными, так и систематическими. Систематические отклонения требуют внимательного анализа и корректировки методов прогнозирования, так как они указывают на неправильный учёт релевантных факторов.

В аптечной сфере прогноз спроса для отдельных лекарственных средств часто может быть менее точным по сравнению с прогнозами для категорий или групп товаров. Это связано с тем, что на продажи каждого конкретного продукта влияют многочисленные, в том числе случайные, факторы. Например, на спрос на конкретное лекарство может влиять изменение рекомендаций Министерства здравоохранения, появление новых аналогов на рынке или изменения в законодательстве. В то время как для группы товаров, таких как противопростудные средства, эти погрешности могут нивелироваться за счет большего объёма данных.

Методы прогнозирования спроса

Выбор метода прогнозирования спроса критически важен для точности и эффективности предсказаний. Рассмотрим подробнее каждую из трех категорий методов:

• Эвристические методы — зависят от интуитивного понимания и опыта экспертов. В аптеках это может включать анализ спроса на основе мнений и опыта фармацевтов, анализ трендов на рынке и исторических данных о продажах. Эвристические методы часто используются для оценки спроса на новые лекарственные средства или для понимания влияния сезонных заболеваний и праздников на спрос.
• Экономико-математические методы — включают статистический и математический анализ данных. В аптеках они могут применяться для анализа временных рядов (например, ежемесячные продажи определённого препарата), для корреляционного анализа (например, как изменение цен влияет на спрос) или для комплексного моделирования спроса с использованием больших данных и машинного обучения.
• Специальные методы — сочетает в себе элементы как эвристических, так и экономико-математических подходов. В аптеках специальные методы могут включать анализ потребительского поведения с использованием данных CRM (управление взаимоотношениями с клиентами), маркетинговых исследований и даже социологических опросов для получения более глубокого понимания потребительских предпочтений и тенденций.

Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, и выбор метода или их комбинации зависит от конкретных целей прогнозирования, доступных данных, ресурсов и компетенций в аптеке.

Оптимальный подход часто включает использование комбинации различных методов для достижения наибольшей точности прогноза и адаптации к изменяющимся условиям рынка.

Инструменты для прогнозирования

Использование программного обеспечения (ПО) является наиболее эффективным элементом при статистическом методе прогнозирования спроса. Эффективные инструменты ПО для аптек могут включать следующие функции:

• Сбор и анализ данных. ПО должно автоматически собирать данные о продажах, запасах и потребительском поведении. Это обеспечивает непрерывный поток данных для анализа и прогнозирования.
• Интеграция с другими системами. Важно, чтобы ПО могло интегрироваться с другими аптечными системами, такими как учётные системы, CRM (customer relationship management — «управление взаимоотношениями с клиентами») и системы управления запасами, для обеспечения полноты и актуальности данных.
• Гибкость и масштабируемость. Программное обеспечение должно быть гибким, чтобы поддерживать различные методы прогнозирования и адаптироваться к изменениям в бизнес-процессах и рыночных условиях.
• Пользовательский интерфейс. ПО должно иметь интуитивно понятный интерфейс, позволяющий легко интерпретировать данные и делать основанные на данных прогнозы.

Важно, чтобы инструмент предоставлял глубокие аналитические возможности и генерацию отчётов, что поможет понимать тенденции и делать обоснованные решения.

Выводы

• Прогнозирование спроса является важным аспектом для успешной работы аптеки.
• Эффективное прогнозирование помогает аптекам управлять запасами, избегать дефицита или избытка товаров, и оптимизировать обслуживание клиентов.
• Спрос в аптечной сфере определяется стремлением покупателей приобрести лекарственные препараты и медицинские товары.
• Прогнозирование спроса в аптечном бизнесе заключается в анализе и планировании будущего спроса на лекарства и медицинские изделия.
• Успешное прогнозирование спроса включает не только анализ продаж, но и учёт внешних обстоятельств, таких как изменение потребительских предпочтений, экономических условий и здравоохранительной политики.
• Для точного и эффективного прогнозирования спроса в аптеках важно учитывать несколько ключевых параметров, таких как горизонт планирования, частота актуализации прогноза и уровень детализации прогноза.
• Выбор метода прогнозирования спроса критически важен для точности и эффективности предсказаний.
• Использование программного обеспечения является наиболее эффективным элементом при статистическом методе прогнозирования спроса.

Источники:
Мищенко М.А.: «Теоретические основы фармацевтического маркетинга. Методы определения потребности и спроса на лекарственные средства»;
Амирханова П.М.: «Методы прогнозирования спроса» // Вестник науки.

Проверь знания по статье