Вернуться: Статьи об эффективном ценообразовании и дисконтных программам в аптечном бизнесе

Адаптивная система ценообразования в аптечном бизнесе

Эффективная система ценообразования в аптечном бизнесе


Увеличить прибыльность бизнеса || Диагностика || Тренинги || Статьи || Стоимость услуг


Одним из самых “недолюбленных” процессов в аптечном бизнесе является “ценообразование”. Правильная организация этого процесса позволит увеличить доходность аптечной сети минимум на 15% без изменения уровня розничных цен.

В книге “Аптека в плюсе. Прибыльный аптечный бизнес” ценообразованию посвящён целый раздел. На сайте будет опубликована одна из глав этого раздела. Запланировано 3 публикации.
Перед Вами Часть 2. Адаптивное ценообразование в аптечном бизнесе

Хотите внедрить эффективную модель ценообразования в вашей аптечной сети?


  • Изучите материалы на сайте;
  • Проведите самостоятельную экспресс-диагностику системы ценообразования в ваших аптеках;
  • Хотите большей экспертизы? Обращайтесь к нам! Мы проведем подробную диагностику ценообразования, определим слабые места, предложим порядок действий.
  • Оптимизируйте логику ценообразования.

Все технологии, приведенные в этой и следующих статьях, мы можем внедрить в вашей аптечной сети на вашем программном продукте, просто напишите на Pavel@LisovskiyP.com и мы с Вами составим дорожную карту увеличения прибыльности вашего аптечного бизнеса.

 

Оптимизация системы ценообразования  обеспечивает увеличение валовой прибыли от 15% до 20%.

Глава 15.2 Адаптивная система ценообразования в аптечном бизнесе


Адаптивная система ценообразования подразумевает наличие не менее двух блоков — собственно адаптивных алгоритмов ценообразования и механизмов пересчета матрицы ценообразования. Если первые используют уже существующие тренды и прежде всего ловят колебания на дистрибьюторском рынке, то вторые «предвидят» тренды и нацелены на «создание» колебаний на розничном рынке для отдельно взятой сети.

Адаптивные алгоритмы ценообразования используют свободную энергию ценовых волн и отталкиваются от средней ценности товара для среднего потребителя сети. Механизмы пересчета матрицы ценообразования отталкиваются от ценности товара для потребителя в данный момент времени и в данной розничной точке.

Оба этих блока адаптивной системы ценообразования нацелены на увеличение гибкости и прибыльности процесса ценообразования. В этой главе будут рассмотрены основы адаптивных алгоритмов.

Адаптивные алгоритмы ценообразования


Блок адаптивных алгоритмов ценообразования— это совокупность экономических алгоритмов, позволяющих использовать для увеличения прибыльности процесса ценообразования энергию малых, средних и больших ценовых волн на дистрибьюторском и потребительском рынках.  

Ценовыми волнамибудем называть изменение закупочной цены позиции за определенный промежуток времени.

Малыми ценовыми волнами будем считать изменение не более чем на +/- 3% от средней цены, средними ценовыми волнами изменения от +/- 3% до +/- 7% большими ценовыми волнами— колебания от 7% и более.

В условиях относительной экономической стабильности большие ценовые волны на длительных временных промежутках встречаются сравнительно редко (например, при входе и выходе из сезона). В условиях экономической нестабильности количество больших ценовых волн возрастает, что, как кажется, могли хорошо усвоить участники рынка за последние несколько лет.

Большие ценовые волны могут являться свидетельством как ситуации на розничном рынке (реакцией на изменение потребительского спроса) и общего экономического положения в стране, так и быть «случайным» скачком на дистрибьюторском рынке.

Например, резкий рост потребительского спроса на препарат приведет к росту его цены на дистрибьюторском рынке (отражение ситуации на розничном рынке). Курсовые колебания также находят свое отражение в дистрибьюторских ценах (частичное выражение общей экономической ситуации в стране).

В то же время, если некая позиция остается только у одного дистрибьютора, это позволяет ему сделать на нее дополнительную наценку и обеспечить себе сверхприбыль. Возникшая в этом случае ценовая волна не отражает ситуацию на розничном рынке, а является свидетельством появившейся у дистрибьютора дополнительной рыночной силы.

Таким образом, большие ценовые волны существуют не всегда и могут в некоторых случаях отражать ситуацию на потребительском рынке. В отличие от больших малые ценовые волны существуют всегда, вне зависимости от экономической ситуации в стране, и никогда не являются отражением ситуации на потребительском рынке. 

Следовательно, если попытку учесть при ценообразовании большие ценовые волны еще можно оправдать желанием предугадать ситуацию на потребительском рынке, то транслирование в розничную цену «тремор» дистрибьюторской цены трудно назвать разумным экономическим решением.

Впрочем, даже обладая информацией о больших ценовых волнах, сотрудники аптечных сетей не способны в ручном режиме предугадать ситуацию быстрее дистрибьютора, который обладает значительно большей информацией о локальном рынке, ведь он работает со всеми аптеками в регионе (вступает в силу правило больших чисел). Кроме того, как будет показано ниже, ценообразование обеспечивает бОльшую доходность, если товары поступают в аптечную сеть малыми партиями[1].

Важно отметить, что в 99% аптечных сетей сотрудники стараются поймать средние и большие волны, пытаясь тем самым увеличить прибыльность ценообразования. Однако они совершенно не учитывают малые ценовые волны. На первый взгляд это очевидно, ведь бОльшие колебания несут бОльшую доходность, да это правда, но средние и большие волны относительно редки, а вот малые ценовые волны есть всегда. А общую доходность ценовых волн упрощенно можно рассчитать, как произведение величины колебаний на частоту колебаний. И если величина колебаний у малых волн ниже, то частота в сотни раз выше, чем у средних и больших волн.

Таким образом, наличие алгоритма обработка малых ценовых волн обеспечит больше прибыли, чем попытка поймать средние и большие волны.

И если последние ещё как-то можно пытаться ловить вручную, то обработать малые ценовые волны вручную невозможно. Слишком большое количество ежедневных (!) колебаний.

При этом в большинстве аптечных сетей от малых волн отмахиваются как от чего-то нежелательного, а в настройка ценообразования в некоторых сетях, чтобы избавиться от этих колебаний устанавливают усреднение, т.е. например при изменении цены +/- 2% от предыдущего прихода розничная цена не меняется.

Как будет показано ниже это грубая ошибка, которая на самом деле снижает доходность.  

Обратите внимание, что не имеет значения куда движется волна в сторону повышения или сторону снижения, адаптивные алгоритмы ценообразования умеют зарабатывать как на положительном, так и отрицательном тренде.

Использование ценовых волн

Как было ранее сказано, одной из проблем управления является стремление к необоснованному усреднению. Проиллюстрируем на примере, как это усреднение приводит к заблуждениям. Если проанализировать динамику изменения цены на некоторые позиции за разные временные промежутки, то может сложиться впечатление, что малые волны отсутствуют либо незначительны, особенно в условиях относительной экономической стабильности. Допустим, за квартал (13 недель) цена на Креон 25.000 №20 с 505 руб. опустилась до 479 руб., т.е. изменение составило -5,4%. Очевидно, что делать выводы о динамике изменения цены в течение всего квартала только по двум точкам в корне неверно. Поэтому возьмем четыре равноудаленные друг от друга точки и посмотрим, какая была в них цена на Креон 25.000 №20. В этом случае мы зафиксируем слабые разнонаправленные отклонения от общего тренда (табл. 15.1., рис. 15.1.). Может показаться, что это незначительные колебания, которые бессмысленно учитывать.

Таблица 15.1. Динамика изменения цены Креон 25.000 №20  за квартал по 4 точкам.

Рисунок 15.1. Динамика изменения цены Креон 25.000 №20 по 4 точкам.

Однако, если проанализировать, как изменялась цена на Креон 25.000 №20 в течение месяца (между первой и второй точками), причем сначала просмотреть понедельную динамику, а затем провести измерения в каждый день, когда возможна была покупка данного товара у дистрибьютора (т.е. каждый рабочий день), можно обнаружить наличие разнонаправленных, двигающихся вдоль тренда малых волн (табл. 15.2., рис. 15.2.).

Таблица 15.2. Динамика цены Креон 25.000 №20  в течение месяца.

Рисунок 15.2. Динамика цены Креон 25.000 №20 в течение месяца

Понятно, что трансляция колебаний дистрибьюторского рынка в розничную цену экономически бессмысленна и неэффективна. Один из адаптивных алгоритмов ценообразования позволяет использовать энергию малых ценовых волн для увеличения прибыльности. Графически логика его работы представлена на рис. 15.3.

Рисунок 15.3. Малые колебания. Активная логика процесса ценообразования. Выравнивание ценовых волн дистрибьюторов (Д) аптекой (А)

Однако на практике «чистые» малые либо большие волны встречаются редко. Как правило, можно наблюдать их комбинацию, когда вдоль тренда больших волн происходят разнонаправленные малые волны. Тогда как использовать энергию таких смешанных волн?

Сложность работы с комбинацией малых и больших волн заключается в трудности правильной настройки адаптивного алгоритма ценообразования. Действительно, если сделать такой алгоритм достаточно чувствительным, то он сможет отрабатывать малые колебания, однако не будет срабатывать либо станет выдавать неадекватные значения при больших ценовых волнах. На рисунке 15.4. такой алгоритм будет работать на участке 1-2 и отключаться, либо давать неверные результаты на участках 2-5.

 Если же настроить такой алгоритм на большие волны, то малые колебания он будет игнорировать (участок 1-2 на рисунке 15.4.), а средние и большие волны «грубо» обрабатывать. Без учёта малых колебаний вдоль тренда (участок 3-5).

Неспособность большинства сотрудников аптечных сетей внедрить такие адаптивные алгоритмы объясняется их мышлением, которое предполагает возможность усреднения и упрощения исходных данных (опять то же желание сделать все в одно действие).

Взаимосвязанность адаптивных алгоритмов

Между тем задача решается по-другому. Если одним действием не обойтись, то необходимо внедрить несколько взаимосвязанных адаптивных алгоритмов ценообразования, которые обрабатывают разные типы волн:

  • Алгоритм обработки малых ценовых волнам. На рисунке 15.4 «зона» его ответственности расположена на участке 1-2;
  • Алгоритм обработки средних и больших ценовых волн. Запускается в области между третьей и пятой точками;
  • Алгоритм обработки комбинированных (сочетанных) волн, работает на участке 2-3.

Именно правильная постановка исходной задачи позволяет внести все представленные алгоритмы в большинство аптечных программных продуктов[2].

Упрощенно логику работы с ними можно изобразить графически (рис. 15.4.).

Рисунок 15.4. Активная логика процесса ценообразования. Выравнивание малых и больших ценовых волн.

Сложность расчетов значений переменных в этих механизмах никуда не исчезает, но задача становится решаемой, если описать область, когда должен применяться тот или иной механизм.

Подчеркнем, что значения переменных в адаптивных механизмах обязательно должны быть расчетными, а сам алгоритм — динамическим («адаптивным»). Это принципиально важно. Потому как, если все время подстраивать розничную цену под верхнюю закупочную цену, то будет запущен циклический самоусиливающийся процесс увеличения наценки. Понятно также, что если выравнивать по нижней закупочной цене, то это приведет к убытку.

Выравнивание же по среднему также будет приводить к снижению рентабельности, хоть это и неочевидно на первый взгляд[3].

На участке времени в месяц это может быть не заметно, а на участке квартал – год усреднение приводит к потере доходности. Это происходит из-за того, что на длительном промежутке заметен тренд инфляционного роста цен. Так за год по отдельным позициям может «набежать» потеря в 10% – 15% доходности при коридоре нечувствительности +/-2% (см. рис. 15.5.). Как так получается? Ведь коридор всего +/-2%. Да, +/-2% от оптовой цены, а в примере на рисунке 15.5. исходная наценка на товар составляла 12%, а в конце периода только 10%. Таким образом потеря доходности составила 16,7%!

И эта история не одной позиции, это история тысячей приходов! И такая потеря валовой прибыли со значимой части ассортимента это суммы, превышающие уровень выплаты фармпроизводителей аптечным сетям.

Рисунок 15.5. Снижение уровня наценки при усреднённой логике обработки малых ценовых волн на длительном участке.

Необходимость адаптивности подразумевает, что в перечисленные механизмы должен быть включен алгоритм, который в случае возникновения самоусиливающегося циклического процесса увеличения или уменьшения наценки прерывал бы порочный круг.

Наличие адаптивных механизмов ценообразования позволяет аптечной сети получать дополнительную прибыль вне зависимости от роста либо падения рынка. Важно просто наличие ценовых волн, направление тренда не имеет значения. На прибыльность влияет амплитуда и частота ценовых волн. Таким образом, наличие у аптечной сети таких механизмов позволяет ей получать тем большую дополнительную прибыль, чем менее стабилен рынок. 

—————

[1]Вообще принцип закупок малыми партиями увеличивает эффективность не только процесса ценообразования, но и заказа товара. Закупка большими партиями не только снижает эффективность (точность) работы процессов, приводит к нарушению статистики, но и опасна разрывом денежного цикла!

 

[2]Внедрение адаптивных алгоритмов ценообразования происходит в ходе реализации Проекта по увеличению прибыльности аптечного бизнеса. Описанные алгоритмы можно в том или ином виде внедрить практически в любую аптечную программу.

[3]Дополнительная информация о расчёте переменных значений адаптивных алгоритмов представлена на сайте: http://lisovskiyp.com/aptechnym-setyam/ehffektivnaya-sistema-cenoobrazovaniya-v-aptechnom-biznese/

Форма заказа книги Павла Лисовского “Аптека в плюсе”



Увеличить прибыльность бизнеса || Диагностика || Тренинги || Статьи || Стоимость услуг