Каждый медицинский представитель должен в среднем посетить до 15 клиентов в неделю – это более 60 визитов в месяц, планирование которых зависит от множества факторов, от загруженности медицинского представителя до пробок на дорогах. При этом в среднем фармкомпании затрачивают на содержание штата представителей до 50% маркетинговых бюджетов, которые исчисляются миллионами рублей. Как не дать этим деньгам улететь "в трубу" из-за неграмотного планирования и оценки работы медпредставителей, рассказывает директор по стратегическому развитию Navicon Роман Баранов.
По состоянию на 2017 год, в России работало около 32 000 медицинских представителей, подсчитал кадровый центр "Юнити". Причем около 13 000 было нанято в топ-15 крупнейших фармацевтических компаний. Более того, их число постоянно растет: всего за 2 года, с 2015 по 2017, медпредставителей в России стало на 10-15% больше. Сейчас, оценивает "Анкор", 500 медицинских представителей приходится на 1 млн жителей большого города – только в Москве их может насчитываться около 7000 человек. Другими словами, на сегодняшний день у каждой среднестатистической фармкомпании – до тысячи "полевых" сотрудников, разбросанных по всей России.
При этом нередко работать с аптечными сетями идут те, кто имеет опыт мерчендайзинга в сфере потребительских товаров, не понимая, что специфика ретейла и продажи фармпрепаратов различается. Такая ситуация вынуждает фармкомпании серьезно вкладываться в обучение сотрудников. Не спасает даже тот факт, что за последние полтора года фармкомпании серьезно ужесточили отбор агентов: если ранее кандидат проходил круг в 3-4 собеседования, то теперь их количество может доходить до 8. Штат медпредставителей был и остается одним из самых высокозатратных в части оплаты труда, обучения и переобучения.
Естественно, такой затратный ресурс должен грамотно использоваться. Менеджеры фармкомпаний, стремящиеся оптимизировать расходы на работу полевого персонала, обращаются к технологическим решениям нового поколения, чтобы точно рассчитывать маршруты медицинских представителей с учетом многочисленных факторов и условий, а также оценивать результаты их работы.
Хотя процесс работы медицинских представителей в достаточной степени оцифрован, и в CRM можно рассчитывать множество параметров, от времени нахождения агента в транспорте до количества возможных встреч в месяц, консолидация этих данных и их анализ — отдельная и важная задача.
Например, предварительный план визитов медицинских представителей к клиентам рассчитывается на месяц вперед для того, чтобы минимизировать лишние расходы на передвижение медпредов, отмененные встречи и время ожидания в приемных. Однако обычно это очень хлопотное и ресурсозатратное занятие: слишком много факторов нужно учитывать при планировании, ключевой из которых, человеческий, вообще плохо поддается анализу.
На рынке существуют аналитические программные решения на базе технологий искусственного интеллекта, которые уже умеют выстраивать эффективные планы работы медпредов и автоматически перепланировать их в случае необходимости. Компьютерный анализ сложного набора параметров позволяет выявить оптимальную последовательность обхода точек (самые сложные точки — в начале рабочего дня). А еще – какой медицинский представитель обладает большим "обаянием" для общения с конкретными клиентами, как выстроить эффективную коммуникацию в каждом конкретном случае и какой скрипт при чтении презентации лучше использовать.
Оперируя широкой выборкой данных, историей перемещений, полной информацией по точкам, агентам, заключенным договорам и клиентской историей, системы аналитики деятельности медицинских представителей помогают планировать работу медпредставителей очень и очень предметно.
Автоматизированные решения на базе ИИ помогают вывести на новый уровень построение и оптимизацию планов работы, учитывая, например, дорожную ситуацию при построении маршрутов благодаря тесной интеграции с картографическими сервисами и CRM.
Как это работает? Приведу актуальный кейс: одна из крупных российских фармацевтических компаний поставила перед собой задачу: составить план работы медицинских представителей на следующий месяц, учитывающий интересы всех сторон. При этом необходимо было учесть сразу несколько факторов. Во-первых, в компании уже были сработавшиеся команды, которые умели действовать вместе и эффективно взаимодействовать с точками продаж. Во-вторых, нужно было сформировать такие новые команды, в которых было бы пропорциональное распределение сил и опыта сотрудников. Наконец, для исключения случаев коррупции требовалось периодически делать ротацию агентов по точкам. Вручную учет всех этих факторов занял бы месяц – и даже по его истечении маршрут не был бы полностью оптимален.
С помощью специализированного аналитического решения компании удалось решить задачу менее чем за неделю, причем сам расчет занял 1 час, а остальное время потребовалось на донесение плана работы до сотрудников и учет личных предпочтений команды мерчендайзеров. Через полгода софт позволил прогнозировать и личные предпочтения, поскольку в системе аккумулировалась релевантная статистика.
В результате фармкомпания получила эффективный инструмент автоматического планирования оптимальных маршрутов агентов в соответствии с целями и доступными ресурсами. Искусственный интеллект позволил ей составить максимально эффективный план продвижения из возможных. Время на планирование было существенно сокращено, а сами представители смогли сконцентрироваться на работе с клиентами. При этом для представителей работа с решением была реализована в удобном формате веб-сервиса с данными, привязанными к календарю и карте, где можно получить развернутую информацию о клиентах и задачах.
Но и это еще не все. Задача планирования визитов должна быть напрямую связана с задачей измерения эффективности: все KPI медицинских представителей нужно привязывать к нормам визитов, установленным на день и месяц. Иначе невозможно соотнести затраты на штат медицинских представителей с результатами, которые они показывают для бизнеса.
Стандартными методами оценить результаты работы медицинских представителей можно лишь косвенно: например, проанализировав объем продаж препарата в подотчетном представителю районе за заданный срок. Можно, конечно, еще считать визиты, совершенные агентом за месяц, или отправлять с ним менеджера для оценки качества визита – совершать так называемые "двойные визиты". Однако такие методы обычно либо слишком затратны для компаний, либо недостаточно точны.
Искусственный интеллект решил эту проблему. Персональные планы активностей агентов позволяют ставить и отслеживать индивидуальные KPI для медпредов, а компании получить рост продаж за счет более грамотного распределения ресурсов: теперь не существует заброшенных точек, а лучшие полевые работники могут закрывать самые проблемные задачи. Причем личное время каждого агента распределяется максимально эффективно, а коррупционные схемы практически исключаются. Продвинутая аналитика быстро окупается и позволяет эффективнее использовать человеческие ресурсы. Если при небольшом количестве агентов (20 мерчендайзеров) за три года можно получить $12 тыс. (в виде NPV) и дополнительно 110 визитов, то при большем масштабе деятельности (более 80 сотрудников) - $149 тыс. и дополнительно более 1,2 тыс. визитов. Именно поэтому интеллектуальное планирование работы медицинских представителей из футуристического будущего буквально на глазах становится прозаичным настоящим.
Роман Баранов, директор по стратегическому развитию Navicon
Статья опубликована на сайте ComNews