Компания «Синимекс» разработала ML-решение для фармкомпании «Акрихин»

Компания «Синимекс» выполнила задачу по машинному обучению для «Акрихин», ведущей российской фармацевтической...

Компания «Синимекс» выполнила задачу по машинному обучению для «Акрихин», ведущей российской фармацевтической компании. Специалисты работали над системой сегментации аптек для «визитного давления» — фактора, определяющего процветание фармкомпаний. Об этом CNews сообщили представители «Синимекс».

Перед компанией «Акрихин» стояла задача повысить результативность визитов фармпредставителей с помощью создания более эффективной базы аптек, отражающей недостаточное или избыточное количество посещений в квартал, новые аптеки, где визиты повлекут рост выручки, и ряд других показателей.

Для решения поставленной задачи компания «Синимекс» построила датасет на основе исторических данных по продажам и визитам, провела аналитическую работу и в результате серии экспериментов построила несколько моделей машинного обучения, в совокупности объединенных в единый ансамбль моделей. Решение построено на open-source стеке технологий.

Построенная ML-система выдает фармпредставителям «Акрихин» ранжированный список аптек для посещения в целевом квартале и рекомендованное количество визитов. Список составляется с учетом требований бизнес-процессов и физических возможностей закрепленного торгового представителя компании в данном регионе.

Сложность реализации решения заключалась в формализации подхода по оценке результатов внедрения ML-моделей формирования активной клиентской базы, в выборе метрики оценки и подборе порогов. Например, аптека может показать положительную динамику относительно предыдущих периодов, но при этом процент прироста может быть ниже, чем в среднем по аптечной сети или по региону.

«До внедрения ML-системы база аптек формировалась на основе экспертизы на местах, что неминуемо несло в себе субъективность и имело потенциал для улучшения. Экономический эффект достигается за счет перераспределения усилий фармпредставителей согласно новому подходу по формированию активной клиентской базы через моделирование с помощью технологий искусственного интеллекта. По результатам проведенного А/В-теста на реальном бизнесе удалось улучшить метрику по выбору новых точек для визита на 20%, и метрику по выбору аптек для приостановления визитной активности на 30%. Такие данные мы получили в сравнении с аналогичными сопоставимыми территориями, не участвовавшими в эксперименте», — сказал Армен Скандарян, директор по планированию и бизнес-аналитике компании «Акрихин». 

«Предыдущее решение мы назвали «экспертная модель» и ставили задачу повышения метрик оценки в сравнении с ней. Таким образом была подтверждена гипотеза о наличии эффекта от визитов, а применение ИИ-технологий позволило сделать этот эффект более выраженным. Достигнутые показатели позволили нам обсуждать возможность расширения системы на весь бизнес компании и ее развитие через проверку и внедрение новых гипотез», — сказал Евгений Маслов, менеджер по работе с клиентами компании «Синимекс».