Проект

«Аптечная сеть 36,6» масштабировала проект по оптимизации товарных запасов на все аптеки сети

Заказчики: Аптеки 36,6

Москва; Фармацевтика, медицина, здравоохранение

Подрядчики: SAS Россия
Продукт: SAS Marketing Automation (SAS MA) SAS Campaign Management

Дата проекта: 2016/09  - 2017/08
Технология: BI
подрядчики - 257
проекты - 2121
системы - 686
вендоры - 283
Технология: CRM
подрядчики - 335
проекты - 2664
системы - 537
вендоры - 292
Технология: CRM - Системы лояльности
подрядчики - 87
проекты - 363
системы - 63
вендоры - 52

«Аптечная сеть 36,6» — российская компания сектора розничной торговли товарами для здоровья и красоты — масштабировала совместный с SAS проект оптимизации товарных запасов на все аптеки сети. Об этом 6 сентября 2017 года сообщили в компании SAS.

Пилотное внедрение

Пилотный проект, в котором на первом этапе участвовало 10 аптек, а на завершающем — 250, занял 9 месяцев и включил в себя анализ данных, выявление узких мест в текущих бизнес-процессах, а также разработку и внедрение методов машинного обучения для прогнозирования спроса и оптимизации товарных запасов.

В результате оборачиваемость в аптеках улучшилась в 1,5 раза за счет снижения избыточных запасов, а количество случаев дефектуры снизилось на 15%, вследствие чего увеличились продажи.

Масштабирование

Оценив полученные результаты, руководство сети приняло решение масштабировать проект на все аптеки. По состоянию на сентябрь 2017 года, система SAS работает во всей сети, охватывая 1755 аптек.

« SAS позволил найти золотую середину между удовлетворением спроса и сокращением расходов на сверхзапасы за счет более эффективного распределения товара по аптекам, — сообщил председатель совета директоров ПАО «Аптечная сеть 36,6» Иван Саганелидзе. »

При этом выполнялась мультиэшелонная оптимизация товарных запасов — как на уровне каждой аптеки, так и на уровне склада, с учетом их взаимосвязи, периодов пополнения, ограничений по минимальным и максимальным заказам.

« Мы планируем продолжить развивать и расширять применение в сети 36,6 методов анализа данных и машинного обучения для решения таких задач, как определение наиболее выгодной цены, ассортиментного планирования, целевого маркетинга и клиентской аналитики, управления программой лояльности, — заявил руководитель направления ритейл-аналитики SAS Россия/СНГ Дмитрий Ларин. »