Прекращение деятельности аналитических компаний, проработавших на фармацевтическом рынке более десяти лет, ставит перед участниками рынка задачу быстрого поиска новых поставщиков решений. В условиях, когда соотношение цена—качество дополняется требованиями значительной гибкости и максимальной скорости внедрения, компаниям необходимо оперативно реагировать на изменения.

На рынке существует ограниченное количество компаний, готовых заменить прежних поставщиков решений по обработке маркетинговых данных, CRM и другим направлениям. Однако каждое из этих направлений имеет свои уникальные нюансы. Полноценно заменить цепочку ранее выстроенных решений вряд ли удастся с помощью готовых коробочных решений, так как большинство из них достаточно узкоспециализированы.

Генеральный директор ООО «ФармХаб» Виктория Андосова отметила, что после ухода Proxima Research Group к ним обратились фармпроизводители, нуждающиеся в помощи с обработкой дистрибьюторских и аптечных данных. С 2014 года компания имеет опыт сопоставления различных номенклатур и продолжает оставаться лидером в разработке платформенного решения по обработке ОФД данных. Эта задача была успешно реализована в течение нескольких дней.

Значительные сложности возникают при замене сквозного справочника аптечных сетей в интегрированных решениях, таких как CRM для визитов медицинских представителей. После ухода вендора, который вел подобные справочники, необходимо осуществить перематчинг текущих адресов и кодов товаров на новую справочную систему. Это подчеркивает необходимость адаптации к новым условиям, как отметила Андосова.

Тем не менее, не все участники рынка воспринимают вынужденную перестройку процессов в аналитике данных как дополнительную работу и стресс. Это также открывает возможности для обновления процессов, которые давно требовали улучшений. Технический директор ООО «ФармХаб» Роман Корнеев с оптимизмом смотрит на текущие изменения. Он подчеркнул, что современный интегрированный подход по автоматической сверке адресных справочников позволяет значительно повысить скорость и надежность формирования списков точек аптечных сетей.

Методы машинного обучения способны решить проблемы дублирования адресов при смене собственников аптек и в условиях муниципальной реформы, которая меняет адресную номенклатуру в регионах. Корнеев отметил, что подобный подход уже продемонстрировал свою эффективность на примере точного распознавания аптечных номенклатур, где варианты написаний могут достигать десятков миллионов.

Таким образом, временные трудности перехода не только оправдают вложения, но и станут новым технологическим толчком для совершенствования бизнес-модели, направленной на сохранение и рост продаж через эффективное применение digital-инструментов.