Pour mener une analyse comparative entre deux fournisseurs de données nous avons besoins de valider plusieurs paramètres.

1. Les codes GTIN du périmètre produits.

Premièrement pour pouvoir une comparaison d’agrégats, nous avons besoin de la liste de GTIN pour l’ensemble des produits de cet agrégat, en effet avoir accès à cette liste de GTIN en toute transparence est un droit.

Openhealth met à disposition le code GTIN pour 2 raisons :

  • Par transparence et pour favoriser l’interopérabilité. L’utilisateur de la plateforme HUB peut extraire des données de ses applications avec le Code GTIN

  • Afin de connaître à tout moment le contenu d’un agrégat (exemple : une classe de produit) et de suivre son évolution dans le temps avec une traçabilité totale. 

Exemple : évolution du contenu d’une classe de produit suite à la commercialisation de nouveaux produits.

J'attire votre attention sur le fait qu'un agrégat chez OpenHealth, peut avoir le même nom chez un autre fournisseur de données, mais cela n’implique pas que sa composition soit identique.

2. La source de données

Pour pouvoir faire la comparaison entre agrégats d’autres critères entrent en compte, notamment la source de données : Pharmacie, Parapharmacie, etc …

Ce n’est pas la même chose de regarder les données de vente des produits de type bain de bouche en PHARMACIE et en PARAPHARMACIE, voir en CONSOLIDE (PHARMACIE + PARAPHARMACIE)

3. Le territoire géographique

De même le territoire géographique est très important, chez OpenHealth nous disposons de la France Métropolitaine, mais également de la Corse, Monaco, des DROM-COM, des données internationales (Allemagne, Suisse, Italie, Portugal, etc) 

Et vous conviendrez que regarder le marché des produits solaire au mois de décembre en France Métropolitaine comparé aux données issues de la Réunion, n’est pas la même chose.

4. La période temporelle

La période temporelle est un des paramètres de l’analyse, nous devons comparer 2 périodes identiques. Cela permet d’effacer l’effet de saisonnalité, ou la présence d’un atypisme ponctuel qui peut se traduire par un mouvement social, par exemple l’impact des gilets jaunes qui a eu de nombreux impacts économiques. 

5. Les indicateurs et la méthode de calcul

Pour compléter l’analyse nous avons besoin de comparer des indicateur, et pour cela connaître la méthode de calcul associé. 

Chez OpenHealth, la méthode de calcul pour les ventes valeurs :

Ce n’est pas la même chose que de calculer les ventes valeurs à partir d’un prix de référence, et cette méthode nous permet de connaître la disparité de prix par produit, notamment via la feuille : Price Dispersion

5. LE LAG : Les dates de premières ventes et date d'inscription

Enfin OpenHealth est en mesure de fournir pour chacun des GTIN au sein d’un agrégat, la date de 1ere vente ainsi que la date d’inscription du GTIN dans notre référentiel. Cela est un point très différenciant, car nous sommes capables d’intercepter les données de ventes d’un produit avant même qu’il soit créé dans notre référentiel. Ces ventes sont alors enregistrées puis une fois le produit créé, elle sont rattachées à son produit sur tout l’historique.

Ces deux dates sont très importantes pour déterminer le lag entre le moment où l’on intercepte les premières données de ventes d’un produit et la date de création du produit dans notre référentiel.

La différence entre ces deux dates nous permet de déterminer et de mesurer le lag, et ainsi en déduire la période de validité des données.

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