Платформа онлайн-продаж QSOFT для фарминдустрии

--> Дата: Июн 13, 2022 82

Компания QSOFT представила новую платформу онлайн-продаж для аптечных сетей и фармдистрибьюторов, в которой применяются Big Data и технологии AI и Machine Learning (ML).

Комплексное решение включает современный маркетплейс, разработанный с использованием микросервисной архитектуры, в который входят следующие модули:

Customer Data Platform (CDP);
Блок организации многопоточного импорта данных о товарах (цены, описание остатков);
Блок онлайн-оплаты, учитывающий тонкости фармацевтического бизнеса, такие как сплитование платежей, холдирование средств, отмену заказа;
Модуль доставки;
Личный кабинет клиента, который позволяет уведомлять заказчика через смс о появлении в аптеке нужного препарата и пр;
Мобильное приложение.

CDP – это интегрированное решение, которое может аккумулировать данные от систем ERP, CRM, BI, CMS, OMS, POS, контакт-центра, mobile и пр. CDP функционирует на базе многопоточного импорта данных о товарах и позволяет обрабатывать более 3 млн записей менее чем за 20 мин. В результате фармсеть получает выверенную базу знаний о каждом из своих клиентов с формированием единого профиля клиента. На основе созданной базы с помощью ML ведется сегментирование покупателей по поведению и покупкам. Это позволяет выстроить взаимодействие в омниканальном режиме: сайт, чаты, мобильное приложение, e-mail-рассылки, push-уведомления и пр.

CDP-платформа, используемая QSOFT, была обучена и настроена на базе данных крупной фармсети. При этом учитывались особенности каждого из регионов (разные цены, остатки, условия получения товара). Также были выявлены различные зависимости покупательского поведения и предпочтений.

CDP на базе инструментов ML позволяет настраивать механизмы продаж каждой аптеки по индивидуальным сценариям взаимодействия с клиентами. У каждой розничной точки есть своя дневная норма продаж, которая зависит от локации, количества сотрудников, затрат на рекламу и пр. В CDP достижение нормы продаж строится по контрольным точкам и зависит от времени и дня недели, сезона и прочего. Суточный график точки определяется на основании Big data, собранных на протяжении большого количество времени (не менее 1 года).

В случае невыполнения конкретной аптекой контрольных показателей и в зависимости от их отклонения автоматически запускается один из сценариев достижения суточной нормы: например, делается выборка по самым продаваемым товарам и по постоянным клиентам, которые не покупали товар более двух недель. После чего по данной клиентской выборке отправляется персонализированная рассылка с предложением о покупке по акции/скидке/предзаказу наиболее часто покупаемых лекарств. Если применение сценария не приводит к запланированному результату, то включается следующий релевантный сценарий по дополнительным выборкам покупателей и медикаментам.

Механизм на базе Big Data помогает маркетинговой службе фармсети генерировать сценарии работы с клиентами, основанные на их прежних покупках и предективной аналитике. Такой подход поможет сети по новому подходить к формированию ежедневной, еженедельной и ежемесячной воронки продаж, улучшая показатели бизнеса.