Modificação: 230214_MLM

OpenHealth funciona com dadosextrapolado.

Em termos concretos, recebemostodos os dias vendas de mais de metade das farmácias (esta é a nossapainel de farmácia) e nósvamos modelar vendas de farmácias que não estão no nosso painel.

Isto permite-nos fornecer-lhe umvisão extrapolada das vendas nacionais em território francês.

As vendas do sector são vendas com uma granularidade geográfica mais fina do que as vendas nacionais. Por exemplo, repartidas pora sua sectorização.

Para calcular as vendas por sector/estrato (chamado "Tipo de Cliente"), OpenHealth faz o seguinteuma realocação das vendas nacionais para o sector/strata ("Tipo de cliente").

Assim, se as minhas vendas nacionais forem 100, reafectarei essas 100 unidades de venda aos sectores/estratos ("Tipo de Cliente"), com a regra cardinal de que osoma dos sectores/estratos ("Tipo de Cliente") deve ser o nacional, ou seja, 100.

Oreatribuição das vendas nacionais a sectores/estratos ("Tipo de cliente") permite-lhe libertar-se da dimensão geográfica ao ser mais preciso para o sector (a sua rede ou o seu alvo já não depende das UGAs porque nem todas as farmácias de uma UGA têm o mesmo potencial).

Isto também lhe permite controlar, por exemplo, duas redes diferentes no mesmo sector ou controlar por tipo de farmácia.

Seria possível extrapolar as vendas para a farmácia e depois somar as farmácias para fazer sectores.

No entanto, este método émenos preciso do que começar do nacional e reafectar as vendas ao sector.

A razão é a seguinte:

Quando faço extrapolações para a farmácia, a minha margem de erro (= "incerteza") é relativamente elevada.

De facto, podemos muito bem ter atipicidade numa única farmácia tomada isoladamente (por exemplo: muito eficiente prática comercial, médica ao lado da farmácia, etc.).

Contudo, se eu extrapolar um conjunto de 100 farmácias, a minha margem de erro é menor. Ainda mais baixa em 1.000 farmácias e ainda mais baixa a nível nacional.

Existe portanto uma regra estatística para minimizar a margem de erro, extrapolando primeiro o nacional e reafectando-o aos sectores, em vez de extrapolar primeiro para a farmácia e somar as farmácias.

Utilizamoscoeficientes de reatribuição.

Em termos mais simples, um coeficiente é uma atribuição percentual das vendas nacionais ao sector.

Assim, se o sector A representa 1% (= o coeficiente) das vendas nacionais, então eu faço 1% * 100 = 1

Na realidade, utilizamos 2 coeficientes de reafectação:

Imagine que eu quero calcular as vendas do meu produto A, que pertence ao mercado de suplementos alimentares, na região de Île-de-France.

Em primeiro lugar, utilizarei as farmácias do nosso painel para extrapolar as vendas nacionais do produto, por exemplo por 100 unidades de venda.

Depois espalharei estas 100 unidades de venda por todos os sectores, incluindo o da Île-de-France.

Para o fazer, calcularei acoeficiente do produto que deduzirá as vendas de A na região de Ile de France das vendas de A nas farmácias do meu painel. Digamos que acoeficiente do produto é de 3%.

Vou calcular um segundo coeficiente, ocoeficiente de mercadoO painel será também utilizado para considerar o mercado de suplementos alimentares. Digamos que ocoeficiente de mercado é de 3,3%.

Poderei agora deduzir as vendas de A na região de Île-de-France, o que terá em conta os meus dois coeficientes,produto eMercadode 3% e 3,3%.

Imagine tentar reconstruir as vendas de um laboratório de baixo custo.DNV (por exemplo Aragan) numa pequena área (por exemplo Limoges).

Vamos supor que existem 60 farmácias em Limoges e que o nosso painel tem 45 (ou seja, 75% de cobertura).

Infelizmente, Aragan tem apenas 2 farmácias a vender em Limoges, e não estão no painel (= fazem parte das 15 farmácias que não cobrimos).

Ocoeficiente do produto dar-nos-á 0 vendas para Aragan em Limoges.

Mas acoeficiente de mercado informar-me-á que Limoges é uma cidade importante para suplementos alimentares, e que, estatisticamente falando, é provável que haja vendas de Aragão.

Assim, o meucoeficiente do produtoserá 0, mas o meuMercadode 5%.

Em conclusão, o interesse de ter 2 coeficientes,produtoeMercadoé portantorepresentar melhor as vendas produtos com baixo Vinil de Distribuição Digital (DNV),melhorar a precisão cobertura geográfica dos produtos em lançamento, para ter em conta aalterações de preços e de ter umgranularidade temporal mais finacom dados diários e semanais.

ADPI (Integração de produtos) de um produto A é adicionar um produto a um mercado.

A nível nacionalEsta adição não tem qualquer impacto sobre as vendas de outros produtos.

Contudo, este aditamento pode alterar a afectação das vendas de outros produtos aonível sectorial.

De facto, um RPI de um produto A não irá alterar ocoeficiente do produto de outros produtos B, C, D... Por outro lado, modificará marginalmente acoeficiente de mercadoIsto porque a definição do mercado foi alterada com a introdução do produto A no meu mercado.

E isto explica porque é que as vendas dos produtos B, C, D, E serão reafectadas de uma forma ligeiramente diferente a nível sectorial, e, assim, provocarão uma alteração das quotas de mercado na margem.

Isto também se aplica a um pedido deMAM (Modality Assignment Change)no seu mercado.

Sim, há várias possibilidades.

A primeira é utilizar apenas ocoeficiente do produto e não acoeficiente de mercado. No entanto, isto levará a uma menor precisão nos relatórios de vendas sectoriais de produtos de baixa DNV.

Uma segunda possibilidade, que acreditamos ser a melhor prática,é utilizar a sua venda para substituir o coeficiente de mercado.
A venda é utilizada para identificar clientes atípicos, distribuições geográficas atípicas, e variações atípicas (para cima ou para baixo).

Devido a um limiar de vendas demasiado baixo e/ou a uma repartição sectorial muito fina (por exemplo, micro-sectores), a soma dos sectores pode não ser igual à nacional quando se analisam números inteiros.

Da mesma forma, pode haver uma ligeira diferença entre 2 aplicações sectoriais (relacionadas com a reafectação das vendas de nacional para sector).

Em geral :

Dados sectoriais SMKT : Pode haver uma discrepância entre os dados nacionais SMKT e os dados sectoriais SMKT.

Esta discrepância é explicada pelo facto de que para os dados de vendas nacionais, os pontos de venda são integrados à medida que abrem.

Por outro lado, no caso de avarias de clientes, os pontos de venda só são integrados quando o cliente nos fornece informações sobre a sua localização: ou seja, quando a sectorização é estabelecida ou quando é re-sectorizada.

"Lojas não atribuídas:Para estas novas lojas, devolvemos os dados de vendas num sector e região que aparecem sob a designação".Persianas não atribuídas"Encontrará a secção "Gestão do Território" no seu seguimento.