你的每月向药房和产品提供卖入数据是计算UGA销售数据的必要输入。

对于UGA这样一个精细的部门来说，卖进是计算卖出的一个组成部分，因为有些UGA的药店不足15家。

卖入分析是捕捉/识别UGA中某些非典型性的唯一方法.而这对所有小组药房来说都是如此。

非典型性可以存在于几个层面。

由于这些原因，你的卖入是UGA重新分配过程中的一个组成部分。

我们使用一种现有的工业方法，这种方法已经被我们所有的客户尝试和测试，并得到了验证。

这是将销售数据重新分配到地区和部门的方法，它可以适用于任何其他类型的细分，无论是否是地理细分。选择这种方法的原因是为了在静态上更加可靠。

一旦销售额被重新分配到部门，我们就会整合你的销售收入，计算出部门内不同UGA的权重，这样我们就可以确保UGA的营业额之和与部门的营业额相对应，就像部门的营业额之和与全国的营业额相对应一样。

然后我们对该部门的所有UGA进行平滑处理，用这种方法，我们在你的数据对该部门的营业额和你的数据对该部门的UGA之和的营业额之间没有差异。

要了解更多关于销售部门重新分配的计算方法，我们请你参考以下文章，其中详细介绍了该方法。http://success.openhealth.fr/fr/articles/3545561-calcul-des-ventes-au-secteur-ce-qu-il-faut-savoir

我们已经检查并实施了自2021年4月30日起的新算法。

在销售重新分配的情况下，对于非常低的销售量，不建议采用这种解释。事实上，如果一个部门只卖出一个箱子，那么将这个箱子重新分配给几个UGA，在解释上其实是没有意义的。

如果您提供给我们的销售是直接销售给已确定的药店客户，那么药店还是有可能通过其他方式获得供应，例如从批发商-分销商那里。

这种情况对应的是通过间接销售的药店供应。

在这种情况下，我们没有卖入数据，无法确定该地区药店是你卖入的客户，但该药店仍然可以配给你的产品。