Бизнес-аналитика для сети из 300 аптек: прогноз продаж и другие показатели

Привет! На связи Анна Астахова, директор по развитию ИТ-интегратора «Белый код». Недавно мы внедрили аналитику для сети аптек «Лаки Фарма», в которой более 300 точек. В результате BI помог компании быстрее получать точную информацию, а также анализировать данные. 

Клиент: «Лаки Фарма» — крупная сеть социальных аптек, которая на сегодняшний день объединяет более 300 аптечных точек. Компания работает в формате доступной розничной фармацевтики, предлагая широкий ассортимент лекарственных средств и товаров для здоровья, а также фокусируется на удобстве и качестве обслуживания покупателей.

С чем пришел заказчик 

Клиент уже пользовался «СмартАптекой» — системой комплексной автоматизации аптек. Но хотел более глубокую детализацию, чтобы повысить скорость принятия решений.

Заказчик сразу знал, чего хочет:

• актуальные данные (в идеале — ежечасно);

• гибкую детализацию;

• витрины с акцентом на финансы и остатки;

• возможность просмотра дашбордов на мобильном устройстве;

• и, главное, минимум кликов — максимум понимания.

Что сделали

Проект разработали на базе BI-системы по индивидуальным требованиям заказчика. У клиента была четкая цель — принимать решения на основе данных, не покидая BI-интерфейс. 

Проект строился вокруг 5 ключевых витрин:

1. Оперативный мониторинг. Данные на витрине обновляются каждый час. На входе: данные по продажам за текущий день с отдельных аптек, которые обновляются по графику, согласованному с заказчиком. На выходе: выровненная по времени картина дня с учетом поступления данных, на дашборд выводятся продажи, которые к определенному часу пришли из ТТ. Рассчитывается прогноз текущего дня с учетом времени последней продажи в каждой ТТ.

Витрина Оперативный мониторинг выглядит так:

2. Сводка по сети. Классическая панель с ключевыми показателями. Большая часть из типового решения, но с доработками формул и логики расчетов, потому что у клиента своё видение, как считать.

• Добавили показатели на панели KPI

• Добавили расчет показателей LFL

• Прогноз выручки на  конец месяца рассчитали с учетом нескольких показателей.

3. Продажи. В этой витрине была настроена цветовая индикация, по ней видно, где прогноз выполнения плана 100% и более, а где нужно принимать решение.

Также по макету заказчика  был реализован дашборд «Продажи по кассирам»

4. Остатки. Не просто визуализация, а полноценный инструмент принятия решений. По одному клику в нем видно общую картину в тотале по сети. А дальше нужно анализировать, где проблема и проваливаться глубже, таким образом пользователь придет к корневой причине проблемы. Также был разработан алгоритм расчета для оценки уровня запасов. Рекомендации заказчик формулирует самостоятельно.

5. Финансы. Данные собираются и выгружаются из разных источников, часть — из «СмартАптеки», часть — из Excel-файлов заказчика (в том числе планы, бэк-маржа и ручные корректировки).

Также сделали отдельный мобильный дашборд, адаптировали под экран смартфона: кнопки крупнее, детализация — по минимуму, индикаторы — по максимуму. 

Особенности проекта

Кастомизация заняла большую часть времени. Мы отталкивались от типового решения, но на этапе ТЗ согласовали с заказчиком, что оставляем из типового решения, ненужное убрали. Часть витрин реализовали по готовым макетам заказчика — он заранее понимал, какой результат хочет получить, и ориентировался на решения из аналогичных систем. Где-то разрабатывали вместе: так появился, например, расчет тенденции (у заказчика это называется «Прогноз»).

В итоге сделали так, что с первого взгляда сразу понятно, где все идет по плану, а где требуется внимание. Цветовые индикаторы стали визуальной нервной системой BI: красное — плохо, зелёное — хорошо, а между — нюансы. Например, мы реализовали сложный механизм цветовой индикации на дашборде, куда выводятся чеки в разрезе кассиров по часам. Цветовая индикация позволяет быстро оценить загруженность касс и принять решение о необходимости открытия дополнительной кассы:

Визуализация информации на дашбордах реализована таким образом, чтобы пользователь на одном дашборде имел возможность верхнеуровнево оценить ситуацию, а затем здесь же найти корневую причину проблемы.

Результат

Проект шел несколько месяцев, за это время мы:

• выявили дополнительные задачи бизнеса и реализовали отдельные дашборды (например, по срокам годности);

  

• реализовали мобильную версию;

  

• Отдельно реализовали прогноз продаж на текущий месяц с динамическим пересчетом. Прогноз строится сразу по нескольким показателям и автоматически обновляется каждый час по мере поступления данных из аптек. Это позволяет в течение дня видеть актуальный прогноз по дню и по месяцу в целом, а не работать со статичными планами.
  Находится на дашборде «Сводная информация»;

  

• настроили обновление данных почти в реальном времени.

Для аптечной сети этот проект стал не просто BI-витринами, а полноценной панелью управления бизнесом. Визуализация помогает быстро понять, где все хорошо, а где нужно срочно вмешаться. Не тратится время на формирование отчетов — сразу смотрим на цифры и принимаем решения.

BI живет и развивается, а мы продолжаем его сопровождать. И это, на наш взгляд, главный показатель удачного внедрения: когда система становится рабочим инструментом.