МАТЧ ФЛОУ

Что такое алгоритмы автоматического сопоставления, зачем алгоритм Matchflow нужен фармацевтической и ритейл отрасли, как искусственный интеллект победил Единый номенклатурный справочник лекарств.

Научных подход к сватовству и грамотный подход к анализу Больших данных оказался успешным. Уже через десять лет авторы Сервиса с гордостью сообщали о том, что eHarmony занимает 14% процентов доли рынка услуг онлайн-знакомств в США; их сервисом воспользовались 33 миллиона человек; каждый день, благодаря eHarmony, вступают в брак порядка 542 человек, а совокупный доход компании в 2010 году превысил 1,0 млрд долларов.

Как компании удалось достичь таких впечатляющих результатов? Все очень просто: секрет успеха в алгоритмах автоматического сопоставления, которые работают на основе Machine Learning (Машинного обучения) и которые умеют находить среди миллиона пользователей и сопоставить тех, кто подходит друг другу по жизненным ценностям, убеждениям, привычкам, здоровью, интересам, вероисповеданию, месту жительства, вкусовым предпочтениям, складу ума и многим другим характеристикам.

С первого взгляда, может показаться, что таким «сопоставлением анкет» возможно заниматься и без хитроумных алгоритмов. Но не все так просто. Дело в том, что алгоритмы по другому анализируют Большие данные – они, в отличии от человека, умеют замечать неочевидные закономерности, делать соответствующие выводы и автоматически создавать пары.

Например, алгоритм eHarmonу установил, что любителям фастфуда в 2 раза сложнее найти любовь, чем людям, выбирающим другие виды пищи. При этом автоматическое сопоставлением двух поклонников гамбургеров –дело вообще бесперспективное – такие пользователи будут испытывать взаимную неприязнь друг к другу и никогда не составят счастливую пару. А вот еще один пример неочевидной на первый взгляд статистики. Мы привыкли считать, что расстояние – преграда для отношений. Но алгоритм сопоставлений eHarmony установил, что после 60 км – расстояние не преграда для отношений. Может ли человек, даже специально обученный, заметить и учесть такие закономерности?

Но способность алгоритмов обрабатывать и сопоставлять большие массивы данных разной степени структурированности, поступающие из большого количества источников, в различных форматах позволяет проводить анализ, включающий выявлений в том числе неочевидных закономерностей, прогнозировать события и принимать решения на основе интеллектуального предсказания.

Алгоритмы вокруг нас

Кейс eHarmony очень хорошо показывает, что такое Большие данные и алгоритмы сопоставлений, которые, в действительности, давно стали частью нашей повседневной жизни. Мы не замечаем их присутствия, не всегда знаем как они называются, не задумываемся о них, но, по факту, пользуемся каждый день. А они делают нашу жизнь проще и комфортнее.

Многие из нас каждый день сталкиваются с Neural matching — алгоритмом сопоставлений поисковой системы Google, который умеет «догадываться» что имел ввиду пользователь. Например, алгоритм Neural matching понимает, что запрос «почему мой телевизор выглядит странно» относится к «эффекту мыльной оперы» и выдает определение термина в поисковике, хотя этой фразы даже не было в запросе.

По такому же принципу сопоставлений работает алгоритм Netflix, который анализирует большой объем данных и знает о своих подписчиках буквально всё: что смотрел, где смотрел и когда; что начал смотреть, но потом бросил; что смотрел много раз, а на какой фильм не обратил внимания; использует ли пользователь перемотку; на каком устройстве запускает сервис. Алгоритм Netflix также изучает цветовую гамму фильма, его продолжительность, актерский состав. На основании полученной информации, сервис сопоставляет фильмы cпользователями и предлагает последним актуальный контент.

Matchflow VS Единый справочник лекарств

Алгоритм Matсhflow, созданный специально для фармацевтической отрасли, умеет автоматически распознавать сырые данные всех дата-партнеров (розницы, маркировки, операторов фискальных данных, аналитических агентств, поставщиков), сопоставлять полученную информацию и сводить ее в единый формат, в sku производителя. Причина, по которой разработчики обратились к этой технологии:

Алгорит Matchflow может быть дополнительно обучен и работать в ритейл области

Важно понимать, что никакие международные стандарты, автоматизированные системы, кодификаторы данных, регламенты и требования для персонала не могут унифицировать — классифицировать информацию и привести ее к единому стандарту. При таком подходе всегда будут появляться типичные ошибки «дублирование» и «разрастание» позиций, которые, рано или поздно приводят к замораживанию значительной части капитала компании в виде неликвидных товарно-материальных ценностей, перезатариванию складских площадей и упущенной прибыли. Такой справочник придется обновлять всю жизнь.

Но у алгоритмов, работающих на основе Машинного обучения, подобных проблем не существует, потому что они работают по другому. Алгоритм Matchflow работает по принципу обучения с учителем и основан как на традиционных методах работы с естественными языками, широко используемых в Машинном обучении, так и на специфических для фармотрасли эвристиках работы с дозировками, формами выпуска, брендированными препаратами и их дженериками. Благодаря различным ноу-хау автоматического построения дерева рубрикации препарата, достигается максимальная полнота сопоставлений при минимизации ручного труда при выявлении потенциальных ошибок.

При этом в качестве основы для обучения моделей использованы максимально широкие выборки из десятков миллионов различных вариаций наименований одних и тех же препаратов, используемых аптеками в своей работе.

Именно по этому принципу работает большинство алгоритм сопоставлений, которые не только не боятся сырых, загрязненных, разрозненных данных из нескольких источников, но и сводят всю информацию в единый формат. Причем делают это с высокой точностью и скоростью, например, скорость сопоставлений Matchflow – 30 000 позиций в минуту – это номенклатура всей аптеки.

Последний год алгоритм Matchflow активно тестировали с известными фармацевтическим компаниями. Точность сопоставлений 96%

Алгоритмы сопоставлений обладают огромным потенциалом, и нам только предстоит узнать, на что они могут быть способны, и каким образом мы сможем в полной мере использовать их возможности не только в частной жизни, но и в бизнесе.

Алгоритмы вместо нас?

Правильнее будет сказать: алгоритмы вместе с нами. Нам постоянно говорят что Искусственный интеллект, Машинное обучение и алгоритмы заменят человека — это очень распространенное заблуждение. Безусловно, алгоритмы изменят подход к ведению бизнеса, автоматизируют все, что можно автоматизировать и тем самым избавят нас от рутинной работы. Но они же сделают нас супер героями на местах — в эпоху цифровизации у человека, который работает с технологиями, появится больше возможностей, в том числе для карьерного и личностного роста. Все ключевые решения по-прежнему останутся прерогативой человека. Задача цифровых помощников – упростить работу человека, снизить издержки и по максимуму уменьшить вероятность ошибки.

Транслируем фармспециалистамзнания рынка

Обучаем, поддерживаем и вознаграждаем

Повышайте личный уровень фармзнаний

Matchflow Ассистент — обучающий центр дляфармспециалистов, заведующих аптек, провизорови фармацевтов с системой начисления баллов лояльности за эффективное прохождение обучающих материаловв формате видео и презентаций от мировых и российских фармкомпаний

Зарабатывайте бонусына личной эффективности

Применяйте полученные знания на практике и получайте оценку пройденного обучения по фармбрендам через личную по-чековую статистику продаж.

Центр уведомлений подскажет о свойствах недавно реализованных товаров, чтобы вы больше зналио продуктах и эффективнее консультировали покупателей.

Matchflow поддерживает профессионалов: при успешном прохождении учебных материалов вам начисляются бонусы личной эффективности, которые можно конвертировать в подарочные карты.

Программа лояльностидля заведующих аптек

Подключайте фармацевтов аптечной сети к Ассистенту Matchflow и получайте личные бонусы за их эффективность и активности в личном кабинете

Участие – абсолютнобесплатно.

Присоединяйтесь к Ассистенту Matchflow

За закупки и продажи фармтоваров в розницу

заработали наши партнерыс нами за 2021 — 2022 год

аптечных точек подключенык Matchflow

за закупки препаратов и обмен отчетности

цифровую ассоциацию Matchflow

Получайте бонусза закупки ходовых препаратов

Получайте бонусза обмен отчетностью

Фокусируйтесьтолько на своихосновных препаратах

Без ассортиментных матриц и планов

Освобождаем ваше время,используя уникальные технологииавтоматического сбора отчетности

Всё — только онлайни без бумажной рутины

с цифровой ассоциацией Matchflow:

Закажите обратный звонок и получитеподарок для роста продаж в вашей аптеке

средний кешбекот объема закупки

без пакетнойзакупки, толькоходовые товары

На каждую участвующуюаптеку (в квартал)

Сотрудничаем с топ-производителями:

Каталог препаратов в Matchflow от лидеров фармрынка

с самостоятельнымобучениеми прохождением

для поощренияих личнойэффективности

c ликвидацией эффекта“залеживания товаров”и повышениемоборачиваемости

Через повышениеуровня профессиональныхзнаний фармспециалистовв их личном приложении“ФармАссистент”

Повышайтерост продажпрепаратовв розничныхаптечных точках

за отчетыот оборотас закупок

за отчетыот оборотас продаж

на каждую аптеку в квартал,за обмен отчетами с Matchflow

процент за оборотнакапливается сразупосле подключенияи обмена отчетами

электронная отчетностьсобирается автоматическив онлайн-режиме

Укажите примерный оборотодной аптечной точки:

Прогноз потенциальногобонуса аптеки:

общий бонус на одну точку (в квартал) при обороте 0,3  —  1 млн.

Рассчитайтеобщий размервашей выгодыс Matchflow

бонус на закупкипрепаратовв аптечные точки

на каждую розничную точку (в квартал)

бонус за обмен отчетамина закупки и продажи

Инструментыдля анализаданныхмаркировки

на основе подтвержденныхданных и интеллектуальногоанализа

руководителям подразделений, аналитическим отделам, командам маркетинга и коммерческим функциям

Отслеживайте выбытия на различных срезах,анализируйте товарные остатки и контролируйте «переливы»

С цифрами поступлений и выбытий из системы маркировки

Получайте корректное распределение товародвижения по регионам

Отслеживайте дефектурные позициии оперативно реагируйте на уровень товарных запасов

Оценивайте реальные объемы товародвижения и выбытиядо потребителей

Реконструкцияданных маркировкииз смежных источников

Отслеживайте выбытияиз аптек в настраиваемыхсрезах, с учетом:

Анализи визуализацияданных фармрынка

Сводка и индексытоварных остатков

Уровня товарного запасав днях

Препараты с истекающимсроком годности

Прозрачная цепочка товародвижения и возвратов

НастройкаИТ-инфраструктурыпод задачу клиента

Создаем под задачу необходимуюи надежную инфраструктуру, интегрируясь с системами производителя

Трехкластерноехранилище данныхс доступностью 99,99%

Отслеживаниединамики цен,остатков и дефектурв конкурентной группе

Индикация товарногозапаса в днях

Цены и остатки дистрибьюторов по всей конкурентной группеи цены выбытия из аптек

Анализ цен на препараты-конкуренты

Отслеживание дефектурныхи перезатаренных позиций

Обзор наценок у всех участников товаропроводящей цепочки

Контрольобъемов продажс ОФД-верификацией

Автоматическаяпроверка кассовыхчеков по фискальнымпризнакам

Отслеживание розничных цен

Прозрачность данных вплотьдо отдельного кассовога чека

SLA по скорости обработки данных

Комплексный анализи визуализацияданных

Анализ розничных цени их влияния на продажи

Анализ эффективности проводимых маркетинговых активностей

Достоверные цифры продажиз аптечных точек

Представление данныхна всех уровнях срезов

Выявление и отслеживаниесопутствующих продаж

Сверка данных и выявлениепересечений

Матчинг наименованийи списков

Визуализация данныхс построением любых типовотчетов

Максимальный срокобработки отчета

Производительностьс матчингом адресови SKU

Самые быстрые и технологическиерешения на рынке

Создаем под задачу необходимуюи надежную инфраструктуру, интегрируясь с системами производителя, обеспечиваем безопасное хранение больших данных