Аннотації

ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАВДАНЬ ПЛАНУВАННЯ АСОРТИМЕНТУ РОЗДРІБНОЇ АПТЕКИ

Автор(и):
Доманецька І.М., Хроленко Я.О.
Автор(и) (англ)
Domanetska Iryna, Khrolenko Yaroslav Alekseevich
Дата публікації:

03.09.2019

Анотація (укр):

Управління асортиментом є однією з найважливіших функцій будь-якого торговельного підприємства. Це зумовлює підвищення зацікавленості аптечного бізнесу щодо впровадження ефективних інструментів маркетингу, і управління асортиментом, зокрема. В роботі проведено аналіз широко використовуваних підходів до управління асортиментом аптеки, а саме метод Дібба-Сімкіна, ABC-аналіз, XYZ-аналіз, змішані методики. Крім того, розглянуто можливості новітніх нейромережних технологій для вирішення завдань прогнозування попиту. Перспективним підходом автори вважають сумісне використання традиційних та новітніх інструментів. На першому етапі за допомогою традиційних інструментів виконується маркетингова категоризація товарів аптеки. Ефективним в даному випадку буде застосування суміщеного крос-АВС-XYZ-аналізу, або багатофакторного АВС-аналізу з послідовним застосуванням XYZ-аналізу. Такий підхід до категоризації товарів допоможе виокремити групи товарів з однаковими «поведінковими» маркетинговими характеристиками. На другому етапі виконується нейромережне прогнозування обсягів споживання аптечних препаратів окремої групи. Ефективність запропонованого підходу обумовлена уникненням вирішення завдання прогнозування споживання для окремих фармацевтичних препаратів, але вирішення його для групи товарів з однаковими «поведінковими» маркетинговими характеристиками. Крім того, нейромережна технологія прогнозування попиту дає змогу врахувати набагато більше факторів.

Анотація (рус):

Управление ассортиментом является одной из важнейших функций любого торгового предприятия. Это приводит к повышению заинтересованности аптечного бизнеса к внедрению эффективных маркетинговых инструментов, и управления ассортиментом, в частности. В работе проведен анализ широко используемых подходов к управлению ассортиментом аптеки, а именно метод Дибба-Симкина, ABC-анализ, XYZ-анализ, смешанные методики. Кроме того, рассмотрены возможности новейших нейросетевых технологий для решения задач прогнозирования спроса. Перспективным подходом авторы считают совместное использование традиционных и новейших инструментов. На первом этапе с помощью традиционных инструментов выполняется маркетинговая категоризация товаров аптеки. Эффективным в данном случае будет применение совмещенного кросс-АВС-XYZ-анализа, или многофакторного АВС-анализа с последовательным применением XYZ-анализа. Такой подход к категоризации товаров позволит выделить группы товаров с одинаковыми «поведенческими» маркетинговыми характеристиками. На втором этапе выполняется нейросетевое прогнозирования объемов потребления аптечных препаратов отдельной группы. Эффективность предложенного подхода обусловлена устранением необходимости решения задачи прогнозирования потребления для отдельных фармацевтических препаратов, но решение ее для группы товаров с одинаковыми «поведенческими» маркетинговыми характеристиками. Кроме того, нейросетевая технология прогнозирования спроса позволяет учесть намного больше факторов.

Анотація (англ):

The efficiency of the enterprise and its success strongly depends on the range of products. This causes increased interest of pharmaceutical business tools for implementing effective marketing and assortment management, in particular. The analysis of widely used approaches to pharmacy assortment management is conducted in the work: Dibba-Simkin method, ABC-analysis, XYZ-analysis, mixed methods. In addition, the article considers the possibilities of the latest neural network technologies for solving the problems of forecasting the demand for pharmaceuticals. The authors consider the sharing of traditional and advanced tools as a promising approach. In the first phase, traditional categorization of pharmacy goods is performed using traditional tools. The use of combined cross-ABC-XYZ analysis or multivariate ABC analysis with sequential XYZ analysis will be effective in this case. This approach to product categorization will allow you to identify product groups with the same marketing characteristics "behavioral". In the second phase, a neural network forecasting the consumption of pharmacy drugs of a particular group is performed. In addition, the neural network demand forecasting technology allows for а more factors to be considered. In addition, neural network for demand forecasting technology allows for a many more factors to be considered.

Література:

  1. Бриф-анализ фармрынка: итоги января 2019 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.apteka.ua/article/491694
  2. Вопросы категорийного менеджмента в аптечной сети. Часть 1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://pharmvestnik.ru/content/articles/voprosy-kategorijnogo-menedzhmenta-v-aptechnoj-seti-chastj-1.html
  3. Громовик, Б. П. Проектування рішень щодо управління асортиментом лікарських засобів за допомогою АВС-і ХYZ-аналізу / Б. П. Громовик, Г. Д. Гасюк, О. Р. Левицька // Фармац. журн. – 2005. – № 1. – С.10 – 15.
  4. Голубков Е.П. АВС- и XYZ-анализ: проведение и оценка результативности  5P – Marketing solutions  [Электронний ресурс]. – Режим доступу: http://5p.ru/?p=297
  5. Как провести ABC-анализ ассортимента интернет-магазина [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.insales.ru/blogs/university/abc-analiz-assortimenta-internet-magazina
  6. Конихин С. В. Нейронные сети и прогнозирование товарооборота. Научные записки молодых исследователей № 1/2014 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/neyronnye-seti-i-prognozirovanie-tovarooborota
  7. Крипак Е.М., Шаталова Т.Н., Шепель В.Н. Методы анализа ассортиментной политики производственного предприятия. Вестник ОГУ No1 (137)/январь`2012 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://vestnik.osu.ru/2012_1/21.pdf
  8. Мнушко З.М., Пестун І.В. Ефективність сучасної моделі комплексу маркетингу в аптеках 6(24), Vol.5, June 2018 [Электронний ресурс]. – Режим доступу: https://ws-conference.com/webofscholar
  9. Мнушко З.М. Менеджмент та маркетинг у фармації. Ч. II. Маркетинг у фармації : підручник для студентів ВНЗ / З.М. Мнушко, Н.М. Діхтярьова; за ред. З.М. Мнушко. – 2-ге вид., доп. та перероб. – Х. : НФаУ : Золоті сторінки, 2010. – 512 с.
  10. Мороз С.Г. Визначення конкурентного положення підприємства на фармацевтичному ринку / С.Г. Мороз // Бізнес інформ. – 2015. – №o 3. – С. 298 – 303 / [Електронний ресурс]. –Режим доступу: www.business-inform.net
  11. Нейросеть для прогнозирования: универсальная обработка и методика для любой конфигурации. Примеры прогнозирования бизнес процессов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://infostart.ru/public/649065/
  12. Пестун, І. В. Маркетингове управління в системі забезпечення населення ліками: монографія / І.В. Пестун, З.М. Мнушко. – Х.: Вид-во НФаУ, 2013. – 312 с.
  13. Пурський О.І. Розробка архітектури технічних засобів системи управління бізнес-процесами торговельного підприємства [Текст] / О.І. Пурський, Р.С. Демченко, А.Г. Соловей // Управління розвитком складних систем. – 2015. ‒ № 23 (1). – С. 120 ‒ 126
  14. Совмещенный АВС и XYZ анализ в Ритейле [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/datawiz/blog/269167/
  15. Унгурян Л.М. Фармацевтична практика: логістичні, інформаційні, нейроекономічні та соціальні аспекти: монографія/ Л.М. Унгурян, Б.П. Громовик. –Львів: Простір-М, 2016. – С. 12.
  16. Управление товарными категориями в аптечной сети [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://lisovskiyp.com/training/kategoriya/
  17. Фролова Г.І., Фролова В.Ю. Конкурентоспроможність підприємств фармацевтичної галузі України / Г.І. Фролова, В.Ю. Фролова //Вісник Бердянського університету менеджменту і бізнесу. – 2012. – № 1(17). – С.146 – 152.
  18. Фролова Т.А., Туляков Д.С. Краткосрочное прогнозирование спроса на фармацевтическую продукцию вопросы современной науки и практики университет им. В.и. Вернадского. №2(33). 2011.
  19. Характеристика методів дослідження товарного асортименту підприємства [Электронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.ukr.vipreshebnik.ru/market/4358-kharakteristika-metodiv-doslidzhennya-tovarnogo-asortimentu-pidpriemstva.html
  20. Чертков, Ю.І. Методики збільшення товарообігу аптеки / Ю.І.Чертков, І.В. Загорій : практ. посіб. –К. : Моріон, 2008. – 96 с.

 

References:

  1. Brief analysis of the pharmaceutical market: the results of January 2019. Retrieved from: https://www.apteka.ua/article/491694.
  2. Questions of categorical management in the pharmacy network. Part 1. Retrieved from: https://pharmvestnik.ru/content/articles/voprosy-kategorijnogo-menedzhmenta-v-aptechnoj-seti-chastj-1.html.
  3. Hromovik, B.P., Gasyuk, H.D., Levitskaya, O.R., (2005). Design of solutions for the management of the range of drugs with the help of ABC and XYZ-analysis // Pharmaz. Journ. – No 1, 10 – 15.
  4. Holubkov, E.P. ABC- and XYZ-Analysis: Performance Evaluation and Performance Evaluation 5P – Marketing Solutions. Retrieved from: http://5p.ru/?p=297.
  5. How to conduct ABC-analysis of the range of the online store. Retrieved from: https://www.insales.ru/blogs/university/abc-analiz-assortimenta-internet-magazina.
  6. Koninhin, S.V., (2014). Neural networks and forecasting of trade turnover. Scientific Notes of Young Researchers No. 1. Retrieved from: https://cyberleninka.ru/article/n/neyronnye-seti-i-prognozirovanie-tovarooborota.
  7. Kripak, E.M., & Shatalova, T.N., Shepel, V.N., (2012). Methods of analysis of the assortment policy of a production enterprise. Bulletin of the OGU No1 (137). Retrieved from: http://vestnik.osu.ru/2012_1/21.pdf.
  8. Mnushko, Z.M., Pestun, I.V., (2018). Efficiency of the modern model of the marketing complex in pharmacies 6 (24), Vol.5. Retrieved from: https://ws-conference.com/webofscholar.
  9. Mnushko, Z. M., Dikhtyarova, N.M., (2010). Management and marketing in pharmacy. Ch. II. Marketing in Pharmacy: Sub. For undergraduate students, 512.
  10. Moroz, S.H., (2015). Determination of the Competitive Position of the Company in the Pharmaceutical Market // Business inform. – No 3, 298 – 303. Retrieved from: www.business-inform.net.
  11. Neural network for prediction: universal processing and method for any configuration. Examples of Business Process Forecasting. Retrieved from: https://infostart.ru/public/649065/.
  12. Pestun, I.V., Mnushko, Z.M., (2013). IV Marketing management in the system of providing population with medicines: a monograph – NFUU, 312.
  13. Pursky, О.І., Demchenko, R.S., & Solovei, A.H., (2015). Development of the architecture of technical means of the business process management system of the trading enterprise. Management of the development of complex systems, 23, 120 – 126.
  14. Combined ABC and XYZ analysis in Retail. Retrieved from: https://habr.com/ru/company/datawiz/blog/269167/.
  15. Unguryan L.M., Hromovik B.P. (2016). Pharmaceutical practice: logistic, informational, neuroeconomic and social aspects: monograph – Lviv: Space – M, 155 – 12.
  16. Management of commodity categories in the pharmacy network. Retrieved from: https://lisovskiyp.com/training/kategoriya/.
  17. Frolova, H.I., & Frolova, V.Y., (2012). Competitiveness of Enterprises in the Pharmaceutical Industry of Ukraine // Bulletin of the Berdyansk University of Management and Business. – N 1 (17), 146 – 152.
  18. Frolova, T.A., & Tulyakov, D.S., (2011). Short-term forecasting of demand for pharmaceutical products issues of modern science and practice university named Vernadskyi. – No. 2 (33).
  19. Characteristics of the research methods of the product range of the enterprise. Retrieved from: http://www.ukr.vipreshebnik.ru/market/4358-kharakteristika-metodiv-doslidzhennya-tovarnogo-asortimentu-pidpriemstva.html.
  20. Chertkov Y.I., & Zagoriy I.V. (2008). Methods of increasing the turnover of pharmacy // prakt manual – Kyiv: Morion, – 96 p.