Автор: Антон Попов, директор практики ценообразования My Retail Strategy Введение: почему кластеризация — стратегический инструмент Аптечный бизнес в России сочетает в себе жёсткую конкуренцию и строгие правила регулирования. В одном доме может располагаться до десяти аптек, каждая из которых борется за внимание покупателя, при этом рынок подчиняется государственным ограничениям, особенно в сегменте ЖНВЛП, где наценки лимитированы и зависят от региона. Это не единый рынок, а набор локальных микрорынков со своими законами. В одном районе покупатель готов переплатить за скорость и удобство, в другом — тщательно сравнивает цены и выбирает самый доступный вариант. Если управлять сетью как единым целым, игнорируя эти различия, то в премиальных локациях упускается маржа, а в чувствительных к цене районах — теряются клиенты. Кластеризация в таких условиях становится не просто полезным, а обязательным инструментом для выстраивания стратегии. Проблема: разнородность торговых точек и хаос данных В крупных аптечных сетях число торговых точек достигает 7 000, и каждая из них уникальна по географическому окружению, покупательской аудитории и регуляторным ограничениям. География определяет транспортную доступность, сезонный поток покупателей и уровень конкуренции. Социально-демографический состав определяет доход, возраст и поведение аудитории. Регуляторная среда диктует, насколько свободно можно управлять ценами на ЖНВЛП. Когда такой массив данных не структурирован, решения становятся усреднёнными. Универсальный прайс или единая ассортиментная матрица для всей сети могут работать против бизнеса: в районе с плотной конкуренцией цены окажутся завышенными, а там, где конкурентов нет, они будут занижены, что приведёт к упущенной прибыли. Методика многоуровневой кластеризации Эффективный подход строится на сочетании экспертной оценки и машинного обучения. Сначала выделяются значимые признаки, влияющие на спрос и ценообразование. Это может быть сезонность, близость к транспортным узлам, наличие крупных конкурентов, структура ассортимента, особенности выкладки. Если сразу загрузить в модель десятки случайных параметров, она найдёт математические связи, но не обязательно те, что важны для бизнеса, поэтому на этом этапе важно отсеять «шум». Далее проводится первичная группировка по экспертным признакам. Такой черновой эскиз даёт деление с понятным бизнес-смыслом ещё до применения алгоритмов и позволяет сразу выделить очевидные группы — например, аптеки на трассах с сезонным трафиком или точки в медицинских учреждениях. Затем эти признаки добавляются в общий набор данных, и проводится финальная кластеризация с использованием ML-моделей. Алгоритмы находят связи и паттерны, которые человек мог бы не заметить, например, влияние определённых календарных периодов или сочетания ассортимента на продажи. Ключевой этап — интерпретация результатов. Чисто математически два кластера могут быть очень близки, но на практике один обслуживает поток туристов летом, а другой — местных жителей круглый год, и их поведение в ценовой политике будет отличаться. Поэтому результат всегда проверяется на предмет реальной применимости. Посмотреть видео с выступления. Для удобства признаки делятся на внутренние и внешние. Внутренние — это данные, которые компания получает из чеков и внутренней аналитики: продажи, маржинальность, рентабельность, представленность ассортимента и выкладка, уровень сервиса. Эти параметры находятся под прямым контролем и позволяют быстро проверять гипотезы по изменению цен или ассортимента. Внешние включают три основные группы. Первая — география: расположение, транспортная доступность, климатическая и сезонная специфика. Вторая — конкуренция: индекс конкурентной силы, цены, ассортимент, плотность аптек. Третья — социально-демографический портрет: доход, возраст, профессиональная структура, мотивы покупок. Здесь влияние на бизнес особенно заметно — например, высокая конкуренция в центре города может сделать бессмысленными агрессивные скидки, а удалённые районы с низким доходом требуют точного подбора цен и ассортимента. Использовать слишком много факторов опасно — модели становятся сложными и медленными, а интерпретация результатов затруднена. Оптимальный набор — 3–10 признаков, при этом для ценообразования приоритет обычно у конкуренции и ценовой чувствительности, а для категорийного менеджмента — у социально-демографических и поведенческих данных. Типовые кластеры аптек На практике встречаются несколько базовых типов. Street / Center / Premium — аптеки на красной линии с высоким трафиком, где цена играет второстепенную роль, а в приоритете — наличие нужного товара и удобство для покупателя. Здесь допустимы более высокие наценки, так как клиент платит за скорость и доступность. Спальные районы — зоны с высокой конкуренцией и ценовой чувствительностью. В таких кластерах критично удерживать конкурентный уровень по ключевым позициям, чтобы не терять покупателей, а прибыль обеспечивать за счёт оптимизации других товарных категорий. Смешанный тип — аптека на красной линии, за которой находится жилой массив. В таких случаях приходится работать с двумя полярными аудиториями: одни готовы переплатить за удобство, другие сравнивают цены и ищут лучшие предложения. Чёткое понимание особенностей кластера позволяет настраивать ассортимент, цены и промо с максимальной отдачей. Результаты внедрения Внедрение многоуровневой кластеризации даёт измеримые результаты. Фронт-маржа может вырасти на 2–3%, а в отдельных проектах — до 10%. Вместо линейного управления тысячами точек сеть получает 5–10 чётких кластеров с понятной логикой, что упрощает аналитику и ускоряет принятие решений. Цены и ассортимент персонализируются под конкретную аудиторию, а маркетинговый бюджет распределяется точечно, а не размазывается по всей сети. Даже небольшое улучшение маржи при масштабах фарм-ритейла означает миллионы дополнительной прибыли в год. Трудности и ограничения Кластеризация требует качественных и чистых данных. Любые ошибки в учёте, неполные сведения или «шумы» искажают результаты. Необходима инфраструктура для обработки больших массивов — ML-платформы, облачные решения, интеграция с кассовыми системами. Нужны специалисты, которые умеют не только строить модели, но и интерпретировать их в бизнес-контексте. Главное — кластеризация не должна быть разовой кампанией. Поведение покупателей, ассортимент, конкурентная среда постоянно меняются, и модель нужно регулярно актуализировать. Иначе через полгода она перестанет отражать реальную картину. Заключение Кластеризация в фарм-ритейле — это фундамент для современного управления ценами, ассортиментом и промо. Она помогает учитывать локальные особенности, избегать усреднённых решений и открывает путь к автоматизации. Сегодня это не просто инструмент роста, а условие конкурентоспособности: те, кто продолжают работать по линейной модели, рискуют уступить позиции тем, кто адаптирует стратегию под каждый кластер. Пройдите анкетирование и получите бесплатно отчет диагностики вашей системы ценообразования международного стандарта: перейти к анкете.
|