Методы прогнозирования в управлении розничной аптечной сетью: комплексный анализ и направления совершенствования

В условиях стремительно меняющегося рынка и усиления конкуренции, особенно в такой чувствительной отрасли, как фармацевтический ритейл, прогнозирование становится не просто инструментом, а жизненно важным навигатором для любой аптечной сети. По итогам 2024 года российский фармацевтический рынок достиг впечатляющего объема в 2,85 триллиона рублей, и аналитики прогнозируют его дальнейший рост на 8% в 2025 году, что позволит превысить отметку в 3 триллиона рублей. Эти цифры ярко демонстрируют масштабы и динамику отрасли, подчеркивая критическую необходимость в точных и своевременных прогнозах для эффективного управления, от которого напрямую зависит не только коммерческий успех, но и обеспечение населения жизненно важными лекарствами.

Настоящая курсовая работа посвящена всестороннему изучению теоретических основ, классификации и практического применения различных методов прогнозирования в контексте управления розничной аптечной сетью. Мы рассмотрим, как сущность прогнозирования раскрывается в экономике предприятия, углубимся в многообразие количественных и качественных методов, адаптируя их к уникальным условиям фармацевтического рынка. Особое внимание будет уделено специфическим факторам, таким как сезонность, государственное регулирование и критическая важность сроков годности препаратов, а также их влиянию на процесс прогнозирования. На основе проведенного анализа будут разработаны конкретные предложения по совершенствованию системы прогнозирования, что является ключевой задачей для поддержания конкурентоспособности и устойчивого развития аптечных сетей в современной России.

Теоретические основы прогнозирования в экономике предприятия

Сущность и содержание прогнозирования

В динамичном мире бизнеса, где каждая отрасль сталкивается с неопределенностью и постоянно меняющимися условиями, прогнозирование выступает как фундаментальный элемент эффективного управления. В своей сущности прогнозирование — это процедура разработки прогнозов, которые представляют собой научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях его развития и предполагаемых сроках реализации тех или иных событий. Этот процесс является своего рода мостом, связывающим теорию с практикой во всех сферах общественной жизни, и проявляется в двух ключевых аспектах: предсказании и предуказании.

Предсказание фокусируется на описании возможных перспектив, анализируя вероятные сценарии развития событий без прямого вмешательства в них. Предуказание же, напротив, активно использует полученную информацию о будущем для целенаправленной деятельности, позволяя формировать стратегии и принимать решения уже сегодня, чтобы повлиять на завтрашний день.

В проблематике прогнозирования принято выделять теоретико-познавательный и управленческий аспекты. Теоретико-познавательный аспект связан с углубленным пониманием закономерностей развития изучаемого объекта и формированием на этой основе знаний о его будущем состоянии. Управленческий аспект, в свою очередь, акцентируется на том, как эти знания могут быть конвертированы в конкретные управленческие решения, позволяющие адаптироваться к будущим изменениям или целенаправленно их формировать.

Важно отметить ключевое отличие прогнозирования от планирования. Если планирование носит директивный характер, устанавливая конкретные цели и задачи, к которым необходимо стремиться, то прогнозирование не является директивой. Оно лишь предопределяет возможный исход развития экономики или отдельного предприятия, предоставляя ценную информацию для более эффективного и обоснованного планирования. В условиях рыночной экономики, характеризующейся постоянными колебаниями конъюнктуры, роль прогнозирования возрастает многократно, поскольку оно позволяет оценить множество возможных альтернатив и выбрать наиболее оптимальный путь развития.

Роль прогнозирования в стратегическом и тактическом управлении аптечной сетью

Для аптечной сети, как и для любого другого розничного бизнеса, прогнозирование является критически важным инструментом на всех уровнях управления — от стратегического до тактического. Оно служит основой для формирования долгосрочной рыночной стратегии, определяя желаемые финансовые результаты и наиболее вероятностные пути их достижения. Без точных прогнозов невозможно эффективно планировать развитие, расширение сети или выход на новые сегменты рынка.

На стратегическом уровне прогнозирование позволяет:

• Формировать рыночную стратегию: Определять будущие потребности рынка, выявлять перспективные направления для инвестиций, оценивать риски и возможности.
• Обосновывать долгосрочные программы и планы: Предоставлять аналитическую базу для капиталовложений, развития ассортимента, кадровой политики и маркетинговых кампаний.
• Определять желаемый финансовый результат: Устанавливать реалистичные цели по прибыли, выручке и рентабельности на основе прогнозируемых объемов продаж и издержек.

На тактическом уровне, где решения принимаются на более короткие горизонты, прогнозирование спроса в аптечной отрасли приобретает особую важность. Это напрямую связано с:

• Эффективным управлением запасами: Точное прогнозирование спроса позволяет поддерживать оптимальный уровень товарных запасов, избегая как дефицита, так и избытка. Дефицит востребованных препаратов может привести к потере клиентов и упущенной прибыли, тогда как избыток оборачивается замораживанием оборотного капитала, увеличением затрат на хранение и, что особенно критично для фармацевтики, риском списания продукции с истекающим сроком годности.
• Оптимизацией продаж: Понимание будущих трендов спроса дает возможность своевременно корректировать ассортимент, проводить целевые маркетинговые акции и эффективно распределять товары между аптеками сети.
• Минимизацией потерь: Отсутствие точных прогнозов в аптечной сети может привести к упущенным возможностям (недополученная прибыль из-за отсутствия товара), а также к прямым убыткам от избытка товаров, особенно если речь идет о медикаментах с ограниченным сроком годности.

Таким образом, прогнозирование в аптечной сети — это не просто аналитическая функция, а жизненно важный механизм, обеспечивающий гибкость, адаптивность и устойчивость бизнеса в условиях высокой динамики и регуляторных особенностей фармацевтического рынка.

Классификация и основные методы прогнозирования, применимые в розничной торговле

Успешное прогнозирование в розничной торговле, особенно в такой специфичной и регулируемой сфере, как фармацевтика, требует глубокого понимания различных методов и их адекватного применения. Методы прогнозирования можно условно разделить на несколько групп в зависимости от их природы и используемых данных. Основными источниками информации для прогнозов являются: накопленный опыт, экстраполяция существующих тенденций и построение моделей прогнозируемых объектов применительно к ожидаемым условиям.

Общая классификация методов прогнозирования

В широком смысле методы прогнозирования подразделяются на:

• Субъективные (качественные) методы: Эти методы основаны на мнениях, интуиции и экспертных оценках. Они применяются, когда исторические данные недостаточны, либо когда необходимо учесть неформализуемые факторы, такие как социальные, политические или технологические изменения.
• Объективные (количественные) методы: Эти методы используют исторические данные и статистические подходы для прогнозирования, опираясь на предположение о сохранении прошлых тенденций в будущем. Они требуют наличия достаточного объема числовых данных.
• Многофакторные методы: Комбинируют элементы как качественных, так и количественных подходов, стремясь учесть как статистические закономерности, так и экспертные суждения о сложно прогнозируемых факторах.

Количественные методы прогнозирования и их адаптация для аптечных сетей

Количественные методы являются краеугольным камнем прогнозирования в розничной торговле, поскольку они позволяют оперировать измеримыми данными и строить математически обоснованные модели. В аптечной сети эти методы особенно ценны для управления огромным ассортиментом товаров и оптимизации запасов.

Расчет по средним продажам (SMA)

Одним из самых популярных и простых количественных методов является расчет по средним продажам (Simple Moving Average, SMA). Этот метод базируется на усреднении объемов продаж за определенный прошлый период (например, за последние 3, 6 или 12 месяцев) и предполагает, что будущие продажи будут аналогичны этому среднему значению.

Формула для расчета простой скользящей средней:

SMA = (P1 + P2 + ... + Pn) / n

Где:

• P₁, P₂, …, P_n — объемы продаж за n прошлых периодов.
• n — количество периодов.

Пример: Если продажи товара за последние 3 месяца составили 100, 120 и 110 упаковок, то прогноз на следующий месяц по SMA(3) будет (100+120+110)/3 = 110 упаковок.

• Преимущества: Простота в расчетах и понимании, не требует сложного программного обеспечения.
• Недостатки: Метод может давать значительные погрешности для товаров с нестабильным или ярко выраженным сезонным спросом, так как он не учитывает динамику изменений и не придает большего веса последним данным.

Метод средней взвешенной (Шрайбфедера)

Метод средней взвешенной (по Шрайбфедеру) является эволюцией простой скользящей средней и позволяет более гибко подходить к расчету данных. Он учитывает фактические продажи, но, в отличие от SMA, ранжирует результаты по значимости характеристик товара (весов), таких как давность продаж и сезонность. Это означает, что недавние продажи или продажи в аналогичные сезоны могут получить больший вес в расчете, делая прогноз более релевантным.

Пример: При прогнозировании спроса на противопростудные средства, продажи за осенние и зимние месяцы прошлого года будут иметь больший вес, чем летние продажи.

WMA = (P1 ⋅ w1 + P2 ⋅ w2 + ... + Pn ⋅ wn) / (w1 + w2 + ... + wn)

Где:

• P₁, P₂, …, P_n — объемы продаж за n прошлых периодов.
• w₁, w₂, …, w_n — весовые коэффициенты для каждого периода, отражающие их значимость.

• Преимущества: Более высокая точность по сравнению с SMA для товаров с выраженной динамикой, учитывает специфику товара и сезона.
• Недостатки: Требует тщательного подбора весовых коэффициентов, что может быть субъективно и требовать дополнительного анализа.

Экспоненциальное сглаживание (ES)

Экспоненциальное сглаживание (Exponential Smoothing, ES) — это метод прогнозирования спроса, который придает большее внимание значениям, более близким к дате расчета, с последующим учетом выявленных ошибок. Это достигается путем применения коэффициента сглаживания (α), который определяет вес последних наблюдений. Прогноз спроса при этом зависит от продаж в прошлом периоде и прогноза, построенного на этот же период каким-либо методом.

Базовая формула экспоненциального сглаживания:

Pt+1 = α ⋅ Yt + (1 - α) ⋅ Pt

Где:

• P_t+1 — прогноз на следующий период.
• Y_t — фактические продажи в текущем периоде.
• P_t — прогноз на текущий период.
• α — коэффициент сглаживания (от 0 до 1).

Пример: Если α = 0.3, фактические продажи в текущем периоде были 150, а прогноз на текущий период был 140, то прогноз на следующий период будет 0.3 * 150 + (1 — 0.3) * 140 = 45 + 98 = 143.

• Преимущества: Адаптивность к изменениям, простота реализации, подходит для рядов без ярко выраженного тренда и сезонности.
• Недостатки: Чувствительность к выбору коэффициента сглаживания; неэффективен для рядов с сильным трендом или сезонностью без дополнительных модификаций.

Метод авторегрессии и Хольта-Винтерса

Для более сложных сценариев, когда продажи имеют выраженный тренд и сезонность, применяются более продвинутые методы:

• Метод авторегрессии: Для прогнозирования продаж определяют продажи за несколько этапов, используя коэффициенты для каждого этапа и учитывая переменные факторы, такие как число рабочих дней или сезонность. Этот метод предполагает, что значение временного ряда в текущий момент линейно зависит от его предыдущих значений и случайной ошибки.
• Метод Хольта-Винтерса: Является расширением экспоненциального сглаживания, которое позволяет учитывать сезонность, тренд и экспоненциальное сглаживание одновременно. Он применим для продукции с выраженным курсом (трендом) и стабильными сезонными колебаниями продаж. Метод использует три параметра сглаживания: для уровня, тренда и сезонности.

• Преимущества: Высокая точность для временных рядов со сложной структурой (тренд, сезонность).
• Недостатки: Требует большего объема исторических данных, сложнее в реализации и интерпретации, чувствителен к выбору параметров сглаживания.

Квантильное прогнозирование

Квантильное прогнозирование — это консервативный метод, основанный на определении спроса по математической формуле простого среднего. Его основная цель — минимизировать вероятность недо- или перепрогнозирования, устанавливая не среднее значение, а определенный квантиль распределения спроса (например, 70-й или 80-й перцентиль). Это позволяет достичь заданного уровня обслуживания, имея достаточный, но не избыточный запас товара.

• Преимущества: Позволяет управлять уровнем сервиса и минимизировать риски как дефицита, так и избытка, особенно ценен для дорогих товаров или товаров с ограниченным сроком годности.
• Недостатки: Более сложен в расчетах, требует понимания статистического распределения спроса.

Качественные (экспертные) методы прогнозирования

Качественные методы играют незаменимую роль, когда количественных данных недостаточно, или когда необходимо учесть неформализуемые, но значимые факторы. Они основаны на экспертных оценках, мнениях и интуиции специалистов.

• Метод комиссии: Предполагает встречу группы экспертов для обсуждения проблемы и совместного составления прогноза. Путем коллективного анализа и дискуссии достигается консенсусное мнение.
• Мнение продавцов (сбытовиков): Опытные торговые агенты, работающие непосредственно с клиентами, часто хорошо предсказывают будущий спрос, поскольку «чувствуют» рынок и его изменения. Их интуиция и знание локальных особенностей могут быть бесценны.
• Модель ожидания потребителя: Основывается на результатах опросов потенциальных клиентов или целевых групп для предсказания совокупного спроса. Этот метод позволяет понять намерения и предпочтения потребителей, что особенно важно при выводе на рынок новых препаратов или услуг.
• Метод экспертных оценок: Привлечение специалистов, обладающих глубокими знаниями в определенной области (например, врачей, фармацевтов, маркетологов), для прогнозирования будущего спроса. Часто используются методы, такие как Дельфи, где мнения экспертов собираются анонимно в несколько раундов для достижения консенсуса.

• Преимущества: Гибкость, возможность учитывать неформализуемые факторы, применимость при отсутствии исторических данных.
• Недостатки: Субъективность, потенциальная предвзятость экспертов, сложность в агрегации мнений, высокая стоимость и времязатратность.

Долгосрочные прогнозы, как правило, в большей степени исходят из качественных изменений, касающихся общих закономерностей развития исследуемого объекта, и форма их оценки также преимущественно качественная. В условиях аптечной сети комбинирование качественных и количественных методов позволяет получить наиболее полный и точный прогноз, учитывающий как статистические закономерности, так и специфику человеческого фактора и внешних неформализуемых воздействий.

Особенности фармацевтического рынка России и их влияние на прогнозирование

Фармацевтический рынок Российской Федерации является уникальным и чрезвычайно сложным механизмом, чья динамика и структура формируются под влиянием множества специфических факторов. Понимание этих особенностей критически важно для разработки эффективных систем прогнозирования в розничной аптечной сети.

Современное состояние и тенденции развития российского фармацевтического рынка

Российский фармацевтический рынок — один из наиболее насыщенных потребительских рынков в мире, характеризующийся высокой конкуренцией и динамичным развитием брендов. По итогам 2024 года общий объем рынка достиг 2,85 трлн рублей, а к 2025 году ожидается рост на 8%, что позволит превысить порог в 3 трлн рублей. Эти цифры свидетельствуют о стабильном вхождении России в топ-12 крупнейших мировых рынк��в, демонстрируя устойчивость к кризисам.

Ключевые показатели и факторы:

• Доходы от продаж: В 2024 году доходы на коммерческом рынке лекарственных препаратов превысили 1,6 трлн рублей в розничных ценах, что на 14,2% больше, чем в 2023 году.
• Расходы домохозяйств: Доля трат на лекарства в ежемесячных расходах домохозяйств, достигнув пика в 2,7% в 2020 году (на фоне пандемии COVID-19), нормализовалась до 2,3% в 2024 году, вернувшись к доковидному среднему уровню.
• Доля отечественных лекарств: Отечественные препараты занимают более 60% рынка, и к 2030 году их доля должна достигнуть 67% согласно государственным стратегиям.
• Прогнозы роста: К 2030 году российский фармацевтический рынок может вырасти до 4,5 трлн рублей и 6,25 млрд упаковок в базовом сценарии, при среднегодовом росте в стоимостном выражении 5,7%.
• Влияние доходов населения: Рост реальных располагаемых денежных доходов населения является ключевым фактором, объясняющим, в частности, увеличение выбора потребителями более крупных и дорогих упаковок.
• Зависимость от импорта: Несмотря на активное импортозамещение, отечественный рынок на 95% все еще зависит от импортных активных фармацевтических ингредиентов (АФИ).

Развитие онлайн-сегмента фармритейла

Одной из наиболее заметных тенденций является стремительное развитие онлайн-сегмента фармацевтической розницы, темпы роста которого в 2023 году значительно опережали офлайн-формат.

• Объем онлайн-продаж: За 11 месяцев 2023 года на крупнейших российских маркетплейсах было продано безрецептурных препаратов на сумму 3,3 млрд рублей, что на 109% больше по сравнению с аналогичным периодом 2022 года.
• Общие показатели: По итогам 2023 года аптеки продали 5,07 млрд упаковок лекарств, а рост розничных продаж в рублях составил 7% (при снижении на 1% в упаковках).

Развитие онлайн-фармритейла меняет паттерны потребительского поведения, увеличивает доступность лекарств и требует от аптечных сетей адаптации систем прогнозирования для учета новых каналов продаж и логистических цепочек.

Влияние ключевых специфических факторов

Сезонность спроса

Сезонность является одним из наиболее мощных и предсказуемых факторов, оказывающих прямое влияние на фармацевтический бизнес. Спрос на различные категории лекарственных препаратов и биологически активных добавок (БАД) существенно меняется в зависимости от погодных условий, эпидемиологической ситуации, школьных каникул и других социальных факторов.

Примеры сезонных колебаний:

• Зима: Значительно возрастает потребление противопростудных, противовирусных средств, препаратов для иммунитета.
• Весна: Увеличивается спрос на антигистаминные (противоаллергические) медикаменты.
• Лето: Пик продаж приходится на солнцезащитную косметику, средства от кишечных инфекций, репелленты.
• Осень: После «мертвого» летнего сезона, характеризующегося низким потреблением ЛС и БАД, осенью в аптеках начинается активный рост продаж, который стабилизируется зимой и идет на спад весной.
• Статистика: Основная часть розничных продаж лекарств приходится на осень и начало зимы (3-4 кварталы), составляя 53-55% от общего объема, тогда как на летние месяцы приходится минимум продаж. Например, в мае-июле 2020 года продажи лекарств в натуральном выражении в фармацевтической рознице упали на 11,3%, что стало самым провальным летним сезоном за последние семь лет.

Последствия игнорирования сезонности:

• Дефицит: Отсутствие востребованных медикаментов в пиковый период, что ведет к потере клиентов и упущенной прибыли.
• Избыток: Накопление несезонной продукции, замораживание оборотного капитала, увеличение затрат на хранение и риски просрочки.
• Нерациональное использование торговых площадей: Неэффективное размещение товаров в аптеке.

Государственное регулирование

Фармацевтический рынок является одной из наиболее жестко регулируемых отраслей экономики. Законодательные приоритеты и утвержденная Правительством РФ Стратегия развития фармацевтической промышленности до 2030 года направлены на максимальное импортозамещение и повышение доступности качественных и эффективных лекарств.

Ключевые регуляторные акты и их влияние:

• Федеральный закон от 12 апреля 2010 г. № 61-ФЗ «Об обращении лекарственных средств»: Это основной законодательный акт, регулирующий весь цикл обращения лекарственных средств — от доклинических исследований до уничтожения. Он устанавливает строгие требования к производству, хранению, ввозу, отпуску и реализации, а также ценообразованию на жизненно необходимые и важнейшие лекарственные препараты (ЖНВЛП). Любые изменения в этом законе или сопутствующих нормативных актах могут существенно повлиять на спрос и предложение, а следовательно, и на прогнозы.
• Государственный контроль (надзор) осуществляется уполномоченными федеральными органами исполнительной власти и охватывает соблюдение требований ко всем этапам обращения лекарственных средств, а также лицензирование фармацевтической деятельности.
• Стратегия «Фарма-2030»: Утвержденная Правительством РФ 7 июня 2023 года, эта стратегия ставит амбициозные цели по обеспечению доступности качественных препаратов, развитию отечественной промышленности и повышению ее конкурентоспособности. К 2030 году прогнозируется рост доли лекарств российского производства в общем объеме потребления с 61,8% до 66,6%, а также увеличение доли российской продукции в списке стратегически значимых лекарственных средств, производимых по полному циклу, с 67,44% до 80%. Эти стратегические направления напрямую влияют на структуру ассортимента аптек, ценовую политику и, как следствие, на прогнозируемый спрос.

Сроки годности и риски просрочки

Неточное прогнозирование спроса для товаров с ограниченным сроком годности является одной из наиболее серьезных финансовых угроз для аптечной сети. Просроченные лекарственные препараты — это прямые издержки, поскольку их необходимо списать и утилизировать.

Финансовые потери:

• Доля просрочки: В одной из аптечных сетей доля товаров с истекающим сроком годности (через шесть месяцев) к общим остаткам составляет 1,6%, а суммы списания по просроченным препаратам — 0,04–0,06% от совокупного дохода за месяц. Эти цифры, кажущиеся небольшими в процентном выражении, в абсолютных значениях для крупной сети могут достигать миллионов рублей.

Новые механизмы контроля:

• Запрет на продажу просроченных лекарств: С 1 марта 2025 года в России запрещена продажа лекарств с истекшим сроком годности.
• Система маркировки QR-кодом: С 1 июня 2025 года планируется запуск системы, которая технически исключит возможность продажи просроченных или фальсифицированных лекарств через маркировку QR-кодом. Это означает, что аптеки не смогут реализовать препараты, срок годности которых истек, что повышает критичность точного прогнозирования и эффективного управления запасами.

Учет всех этих факторов — от рыночной динамики и потребительского поведения до государственного регулирования и особенностей хранения товаров — является неотъемлемой частью процесса прогнозирования в фармацевтическом ритейле. Игнорирование любого из них может привести к серьезным стратегическим ошибкам и финансовым потерям.

Практическое применение методов прогнозирования в фармацевтическом ритейле

В аптечном ритейле прогнозирование спроса выходит за рамки академических упражнений, становясь ключевым элементом операционной эффективности и стратегической устойчивости. Оно служит основой для принятия решений, которые напрямую влияют на наличие товаров, удовлетворенность клиентов и финансовые результаты.

Прогнозирование спроса для эффективного управления запасами

Эффективное управление запасами в аптеке – это тонкий баланс между обеспечением непрерывного наличия востребованных препаратов и минимизацией издержек, связанных с хранением и возможной просрочкой. Прогнозирование спроса является центральным звеном в этом процессе, позволяя заранее предвидеть потребности и соответствующим образом формировать запасы.

Процесс изучения спроса должен быть комплексным и включать:

1. Анализ фактического потребления лекарств: Изучение исторических данных о продажах, выявление закономерностей и динамики спроса.
2. Выявление факторов влияния: Учет комплекса внешних и внутренних факторов, способных воздействовать на потребление (сезонность, эпидемиологическая ситуация, маркетинговые акции, изменения в законодательстве).

Эффективное прогнозирование спроса требует сочетания как количественных, так и качественных данных. Количественные данные собираются из внутренних источников (статистика продаж, данные о неликвидах, оборачиваемости) и внешних (веб-аналитика, данные поисковых систем об интересе к определенным препаратам, общеотраслевые статистические отчеты). Качественные данные получают из внешних источников, таких как новостные порталы (информация о вспышках заболеваний, новых регуляторных актах), маркетинговые исследования и социологические опросы (ожидания потребителей, их готовность к самолечению).

Комбинированный подход позволяет получить более полную картину и минимизировать риски, связанные как с математической экстраполяцией, так и с субъективными экспертными оценками. Оптимизация товарных запасов в аптеке на основе точных прогнозов спроса и установления оптимальных уровней запасов позволяет существенно снизить издержки и минимизировать риск просрочки товара.

Система управления товарными запасами

Управление товарными запасами – это не разовое действие, а непрерывный процесс, включающий несколько ключевых этапов:

1. Формирование заказа: На основе прогноза спроса и текущих остатков определяется оптимальный объем закупки.
2. Получение и обработка заказа: Приемка товаров, контроль качества, сроков годности и соответствия поставке.
3. Реализация: Продажа товаров потребителям.
4. Анализ и планирование товарного запаса: Постоянный мониторинг фактических продаж, сравнение их с прогнозами, анализ отклонений и корректировка будущих заказов.

Интеграция прогнозирования на каждом из этих этапов обеспечивает гибкость и эффективность всей системы управления запасами.

Планирование объема продаж и анализ спроса

Планирование объема продаж является фундаментальной задачей для любой аптечной сети, особенно при открытии новой аптеки или выведении на рынок нового продукта. Для этого используются различные подходы, включая оценку потенциальной емкости рынка и применение расчетных формул.

Оценка потенциальной емкости рынка для новой аптеки:

При планировании объема продаж для вновь открываемой аптеки оцениваются следующие параметры:

• Максимальное число потенциальных потребителей: Определение целевой аудитории в районе расположения аптеки.
• Средний объем разовой покупки: Анализ среднего чека в аналогичных аптеках.
• Усредненная частота покупок: Как часто целевой потребитель совершает покупки.
• Интенсивность трафика: Количество людей, проходящих мимо аптеки.
• Доля посетителей, совершающих покупку: Конверсия потенциальных покупателей в реальных.
• Средняя покупка: Средний чек с учетом всех факторов.

Эти данные позволяют построить первоначальный прогноз потенциального товарооборота и обосновать инвестиции.

Базовая расчетная формула прогноза спроса:

Одна из базовых расчетных формул прогноза спроса может быть представлена в следующем виде:

Pt = Бt ⋅ Сt ⋅ Т

Где:

• P_t – прогноз величины спроса на период t.
• Б_t – величина базового спроса в период t (например, средний спрос без учета сезонности).
• С_t – коэффициент сезонных колебаний в период t (показывает, на сколько процентов спрос в данном периоде отличается от среднегодового).
• Т – коэффициент временной тенденции (прирост или сокращение спроса за период t, отражающий долгосрочный тренд).

Эта формула позволяет учесть основные факторы, влияющие на спрос, и получить более реалистичный прогноз.

Различия между данными о продажах и реальным спросом

Критически важно понимать, что данные о фактических продажах не всегда в полной мере отражают реальный спрос. Если товар отсутствовал на полке аптеки (дефицит), то данные о его «нулевых» продажах не говорят об отсутствии спроса, а лишь о невозможности его удовлетворения. Прогнозирование, основанное исключительно на данных о продажах без учета неудовлетворенного спроса, может привести к систематическим ошибкам и недооценке реальных потребностей рынка. Поэтому для получения более точных прогнозов необходимо учитывать не только фактические продажи, но и потенциальный, но неудовлетворенный спрос (например, через анализ запросов клиентов, информацию о конкурентах). Это позволяет аптечной сети избежать упущенных возможностей и лучше адаптироваться к потребностям своих клиентов.

Оценка точности и эффективности прогнозирования

Разработка прогнозов — это лишь часть процесса; не менее важным этапом является оценка их точности и надежности. Без систематического анализа ошибок прогнозирования невозможно совершенствовать применяемые методы и повышать качество будущих предсказаний.

Основные показатели оценки точности прогнозов

Эмпирической мерой точности прогноза служит величина его ошибки, которая определяется как разность между прогнозными (P_t) и фактическими (Y_t) значениями исследуемого показателя. Ошибка прогноза является апостериорной величиной отклонения прогноза от действительного состояния объекта, а точность прогнозирования — это понятие, прямо противоположное ошибке прогнозирования. Чем меньше ошибка, тем выше точность.

Для оценки точности прогнозирования временных рядов используются различные метрики, каждая из которых имеет свои особенности и области применения:

• Средняя абсолютная процентная ошибка (Mean Absolute Percentage Error, MAPE):

MAPE = ( ( Σ |(Yt - Pt) / Yt| ) / N ) ⋅ 100%

Где:

• Y_t — фактическое значение в период t.
• P_t — прогнозное значение в период t.
• N — количество прогнозных периодов.
• Σ — сумма по всем периодам.

Применение: Эта оценка применяется для временных рядов, фактические значения которых значительно больше 1. Она выражается в процентах, что делает её интуитивно понятной. Точность прогноза в процентах ≈ 100% – MAPE.

Недостатки: Может быть некорректной или бесконечной, если фактические значения Y_t близки к нулю или равны нулю.

• Средняя абсолютная ошибка (Mean Absolute Error, MAE):

MAE = Σ |Yt - Pt| / N

Применение: Применяется для рядов, содержащих значения, близкие к нулю, поскольку она не делит на фактическое значение. MAE измеряет среднюю величину ошибок без учета их направления.

Недостатки: Не чувствительна к крупным выбросам, так как не возводит ошибки в квадрат.

• Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE):

MSE = Σ (Yt - Pt)2 / N

Применение: Придает больший вес крупным ошибкам, так как возводит их в квадрат. Используется для оценки общей производительности модели.

Недостатки: Результат выражен в квадрате исходных единиц измерения, что затрудняет интерпретацию.

• Корень из среднеквадратичной ошибки (Root Mean Squared Error, RMSE):

RMSE = √ (Σ (Yt - Pt)2 / N)

Применение: Является наиболее часто используемой метрикой. Имеет те же единицы измерения, что и исходные данные, что упрощает интерпретацию по сравнению с MSE. Также придает больший вес крупным ошибкам.

• Коэффициент парной корреляции: Измеряет степень линейной зависимости между последовательностями прогнозных и фактических значений. Часто используется коэффициент корреляции Пирсона. Высокий коэффициент корреляции (близкий к 1) указывает на хорошее соответствие прогнозов фактическим данным.
• Коэффициент расхождения (коэффициент несоответствия): Его числителем является среднеквадратическая ошибка прогноза, а знаменатель равен квадратному корню из среднего квадрата реализации. Этот показатель также позволяет оценить степень близости прогнозируемых и фактических значений.

Важно понимать, что различные ошибки прогнозирования имеют неодинаковое значение для бизнеса. Так, перепрогноз (когда прогнозные значения выше фактических) может привести к замораживанию средств в излишних запасах, низкой оборачиваемости товаров и, как следствие, к кассовому разрыву. Недопрогноз (когда прогнозные значения ниже фактических) приводит к дефициту товара, упущенной прибыли и потере лояльности клиентов.

Анализ ошибки прогноза проводится после поступления данных о фактических продажах и является единственной возможностью для дальнейшего улучшения точности прогноза и выявления неучтенных факторов. Систематический сбор и анализ этих показателей позволяет аптечной сети постоянно совершенствовать свою систему прогнозирования, делая её более адаптивной и точной.

Направления совершенствования системы прогнозирования в аптечной сети (на примере ООО «Ригла»)

Для обеспечения устойчивого развития и повышения конкурентоспособности аптечной сети, такой как ООО «Ригла», в условиях динамичного фармацевтического рынка необходимо постоянно совершенствовать систему прогнозирования. Это позволит не только оптимизировать текущую деятельность, но и эффективно реагировать на новые вызовы и возможности.

Рационализация управления запасами и оптимизация поставок

Основой эффективного прогнозирования и, как следствие, успешной работы аптечной сети является рациональное управление запасами. Это неразрывно связано с оптимизацией поставок, учетом товарооборота, а также правильным хранением и распределением лекарственных средств.

Основные меры:

• Оптимизация параметров заказа: Пересмотр частоты заказов, минимальных и максимальных партий, с учетом издержек на логистику и хранение.
• Категоризация ассортимента: Внедрение ABC-XYZ анализа для дифференцированного подхода к управлению запасами:
  • ABC-анализ: Группировка товаров по значимости в обороте (A – наиболее важные, C – наименее важные).
  • XYZ-анализ: Группировка товаров по стабильности спроса (X – стабильный, Y – колеблющийся, Z – нерегулярный).
  • Комбинированный подход (например, AX – высокий оборот, стабильный спрос – требует максимально точного прогнозирования и минимальных запасов; CZ – низкий оборот, нерегулярный спрос – может храниться в минимальном количестве или под заказ).
• Контроль сроков годности: Внедрение систем раннего оповещения об истекающих сроках годности для своевременной реализации или перераспределения товаров между аптеками, а также для планирования акций по снижению цен.
• Централизация управления запасами: Создание единого центра управления закупками и распределением для всей сети, что позволяет консолидировать данные, получать более точные прогнозы и использовать эффект масштаба при закупках.

Цифровизация и внедрение информационных технологий

Переход от ручного учета к автоматизированным системам — это не просто тренд, а насущная необходимость для современной аптечной сети. Цифровые решения значительно упрощают управление запасами, контроль сроков годности, повышают эффективность и точность работы, минимизируя ручные процессы и человеческие ошибки.

Ключевые направления цифровизации:

• Электронные системы управления запасами (ERP/WMS): Позволяют отслеживать движение товаров в режиме реального времени, автоматически формировать заказы на основе заданных параметров и прогнозов, контролировать остатки и оборачиваемость.
• Программное обеспечение для учета лекарств: Интеграция с государственными системами маркировки (например, «Честный ЗНАК») для автоматического списания и контроля подлинности препаратов.
• CRM-системы: Анализ данных о покупателях, их предпочтениях и истории покупок для персонализации предложений и более точного прогнозирования спроса на конкретные группы товаров.

По данным «Сбер Маркетинга», 69% аптечных учреждений в России имеют высокий или средний уровень цифровизации. Из них 25% организаций используют более 10 цифровых технологий, 44% — от 6 до 10 решений, и 31% — менее 5 решений. Это указывает на уже существующую базу для дальнейшего развития и внедрения передовых решений.

Использование искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа больших данных

Цифровизация открывает двери для внедрения более продвинутых технологий:

• Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО): Алгоритмы ИИ и МО могут анализировать огромные объемы данных (исторические продажи, погодные условия, эпидемиологические данные, маркетинговые акции, активность конкурентов, новостной фон) для выявления скрытых закономерностей и построения высокоточных прогнозов спроса в реальном времени. Например, нейронные сети могут предсказывать всплески спроса на противовирусные препараты при первых признаках эпидемий.
• Анализ больших данных (Big Data Analytics): Позволяет интегрировать и обрабатывать информацию из различных источников (внутренние системы, внешние базы данных, социальные сети) для получения глубоких инсайтов о поведении потребителей и рыночных трендах.

Эти инструменты открывают новые горизонты для прогнозирования спроса, позволяя аптечным сетям прогнозировать не только количественные показатели, но и качественные изменения, адаптироваться к быстро меняющимся рыночным условиям с беспрецедентной скоростью и точностью.

Непрерывность и адаптивность прогнозирования

Система прогнозирования не может быть статичной; она требует постоянной корректировки и адаптации.

• Регулярный пересмотр и корректировка: Важно регулярно пересматривать и корректировать прогнозы, чтобы учитывать новые данные, изменения в рыночных условиях, появление новых конкурентов или регуляторных актов.
• Принцип непрерывности прогнозирования спроса: Прогноз должен быть не одноразовым документом, а постоянно обновляемым инструментом.
• Периодическая проверка точности: Для повышения качества прогноза необходима периодическая проверка его точности с использованием рассмотренных ранее метрик (MAPE, RMSE и др.). Анализ ошибок позволяет выявлять слабые места в методологии и корректировать модели.
• Комбинация методов: Оптимальный подход часто включает использование комбинации различных методов прогнозирования (например, количественных для стабильных товаров и качественных для новых или подверженных сильным внешним факторам) для достижения наибольшей точности и адаптации к изменяющимся условиям рынка.

Учёт ограничений статистических методов для новых товаров и аптек

При внедрении нового товара или открытии новой аптеки статистические методы имеют существенные ограничения. Для построения надежных статистических моделей (например, временных рядов) необходимы данные как минимум за три периода. В таких случаях более актуальными становятся качественные (экспертные) методы, а также использование данных по аналогам или бенчмаркам с рынка. По мере накопления исторических данных для новых товаров и аптек, постепенно можно переходить к более сложным количественным методам.

Интегрированный подход, включающий рационализацию управления запасами, активную цифровизацию с использованием ИИ и МО, а также непрерывный анализ и адаптацию прогнозов, позволит ООО «Ригла» создать надежную и эффективную систему прогнозирования, способную обеспечить её устойчивый рост и лидирующие позиции на рынке.

Заключение

Проведенный анализ подтверждает, что прогнозирование является краеугольным камнем эффективного управления в современной розничной аптечной сети. В условиях динамичного и жестко регулируемого фармацевтического рынка России, характеризующегося высоким объемом (2,85 трлн рублей в 2024 году), ростом онлайн-сегмента (109% прироста на маркетплейсах за 11 месяцев 2023 года) и сложной структурой спроса, способность предвидеть будущие потребности становится ключевым конкурентным преимуществом.

Мы рассмотрели сущность прогнозирования как научно обоснованного суждения о будущем, его фундаментальное отличие от планирования и критическую роль в стратегическом и тактическом управлении аптечной сетью, особенно в вопросах управления запасами и оптимизации продаж. Была представлена систематизированная классификация методов прогнозирования, детально раскрыты принципы и особенности применения как количественных (SMA, метод Шрайбфедера, экспоненциальное сглаживание, авторегрессия, Хольта-Винтерса, квантильное прогнозирование), так и качественных (метод комиссии, мнение продавцов, модель ожидания потребителя) подходов.

Особое внимание уделено специфическим факторам российского фармацевтического рынка. Сезонность спроса, приводящая к существенным колебаниям в потреблении различных категорий препаратов (53-55% розничных продаж приходится на осень-зиму), требует глубокого учета при построении моделей. Жесткое государственное регулирование, закрепленное в Федеральном законе № 61-ФЗ и стратегических документах, таких как «Фарма-2030», направлено на импортозамещение (доля отечественных лекарств более 60%) и повышение доступности препаратов, что напрямую влияет на ассортиментную и ценовую политику аптек. Наконец, критическая важность сроков годности и риски просрочки (до 1,6% остатков с истекающим сроком годности) приобретают новое значение с внедрением системы маркировки QR-кодами, исключающей продажу просроченных лекарств с 1 июня 2025 года.

Практическое применение методов прогнозирования в фармацевтическом ритейле охватывает эффективное управление запасами (от формирования заказа до анализа товарооборота) и планирование объемов продаж, при этом подчеркнута необходимость учета неудовлетворенного спроса для построения реалистичных прогнозов. Для оценки качества разработанных прогнозов были представлены основные метрики: MAPE, MAE, MSE, RMSE, коэффициенты корреляции и расхождения, позволяющие количественно измерить точность и выявить слабые места.

В качестве направлений совершенствования системы прогнозирования для аптечных сетей, таких как ООО «Ригла», предложен комплекс мер, включающий рационализацию управления запасами (категоризация, централизация, контроль сроков годности), активную цифровизацию и внедрение информационных технологий (ERP/WMS, CRM). Особый акцент сделан на потенциале искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа больших данных для повышения точности и адаптивности прогнозов в реальном времени. Подчеркнута важность непрерывности и адаптивности прогнозирования, а также учет ограничений статистических методов для новых товаров и аптек.

В заключение следует отметить, что совершенствование системы прогнозирования – это не однократный проект, а непрерывный процесс, требующий постоянного анализа, внедрения инноваций и адаптации к изменяющимся условиям. Только такой подход позволит розничным аптечным сетям эффективно управлять своими ресурсами, минимизировать риски, максимизировать прибыль и, что наиболее важно, обеспечивать население качественными и доступными лекарственными средствами, выполняя свою ключевую социальную функцию.

Список использованной литературы

1. Бабосов Е.М. Общая социология: учебное пособие. Минск: ТетраСистемс, 2004. 637 с.
2. Бестужев-Лада И.В. Социальное прогнозирование. М.: Педагогическое общество России, 2002. 392 с.
3. Долятовский В.А., Долятовская В.Н. Исследование систем управления: учебник. М.: МарТ, 2003. 256 с.
4. Иванов В.В., Хан О.К., Богаченко П.В., Коробова А.Н. Подходы к формированию систем эффективного менеджмента // Менеджмент в России и за рубежом. 2007. № 5. С. 20-30.
5. Игнатьева А.В., Максимов М.М. Исследование систем управления: учебное пособие. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 157 с.
6. Козлова О.Н. Социология: учебное пособие. М.: Омега-Л, 2006. 317 с.
7. Коротков Э.М. Исследование систем управления: учебник. М.: ДеКА, 2004. 336 с.
8. Курс социально-экономической статистики: учебник / под ред. М.Г. Назарова. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. 771 с.
9. Масионис Дж. Социология: учебник. СПб.: Питер, 2004. 752 с.
10. Мухин В.И. Исследование систем управления: учебник. М.: Экзамен, 2006. 480 с.
11. Сафронова В.М. Прогнозирование и моделирование в социальной работе: учебное пособие. М.: Издательский центр «Академия», 2002. 192 с.
12. Филатова О.Г. Общая социология: учебное пособие. М.: Гардарики, 2005. 463 с.
13. Шимко П.Д., Власов М.Н. Статистика. Ростов н/Д.: Феникс, 2003. 448 с.
14. Эфендиев А.Г. Общая социология: учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2008. 653 с.
15. Худжатов М.Б. Анализ современного состояния фармацевтического рынка России // Маркетинг и логистика. 2025.
16. Фармацевтический рынок в России: тренды, вызовы и перспективы. 2025-03-26.
17. Анализ российского рынка лекарственных препаратов. Булгаков Е.П.
18. Прогнозирование и планирование экономики.
19. 3 способа оценки точности прогноза и выбора оптимальной модели? — 4analytics.ru.
20. Прогнозирование в деятельности предприятия: понятие, роль, виды и методы. Устимов Е.Д.
21. Анализ фармацевтического рынка России: тренды и прогнозы — T-Investments. 2025-06-26.
22. Прогнозирование спроса в аптеке — правила, методы и инструменты для прогноза — IQ Provision. 2024-01-22.
23. Какие есть методы прогнозирования спроса и как ими пользоваться. 2025-08-11.
24. Прогнозирование спроса. Традиционные и новые методы | статья Platforma. 2025.
25. Основные методы прогнозирования и планирования — Управляем предприятием. 2022-03-02.
26. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКОНОМИКИ — Электронная библиотека БГТУ.
27. Ошибка прогнозирования: как рассчитать и применять. — Ольга Правук. Управление запасами: семинары, консультации. 2025-01-18.
28. Аналитика по фармацевтическому рынку — DSM Group. 2025-10-03.
29. Классификация методов прогнозирования. 2001. 608с.
30. Оптимизация процессов в аптеке — Простой софт.
31. Сезонные товары в аптеке: как сформировать ассортимент и подготовиться к спросу. 2025-06-11.
32. 6.4.4. Методы управления товарными запасами. 2025-07-01.
33. Прогнозирование спроса. Цели и методики — Ольга Грязнова — бизнес-консультант в области управления запасами, закупок и SCM.
34. ОПТИМИЗАЦИЯ ТОВАРНЫХ ЗАПАСОВ АПТЕЧНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ — Дальневосточный государственный медицинский университет.
35. Трушникова И.О. Специфика формирования спроса на фармацевтическом рынке Российской Федерации: вопросы моделирования. 2019. С. 219.
36. Перспективы развития фарминдустрии в России — Яков и Партнеры.
37. Методы прогнозирования продаж — Аналитика бизнеса. 2021-02-15.
38. Система прогнозирования спроса: принципы, методы анализа.
39. Обзор классических методов прогнозирования спроса: достоинства и недостатки — Forecast NOW! 2024-07-21.
40. Раздел 2: Учет и анализ хозяйственно-финансовой деятельности аптечной.
41. Оптимизация товарных запасов аптек, какие особенности? — ABM Cloud. 2023-03-05.
42. ОСОБЕННОСТИ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОГО МАРКЕТИНГА — Вестник Алтайской академии экономики и права (научный журнал). 2018.
43. Спрос на товары аптечного ассортимента — IQ Provision.
44. Костин К.Б., Шанава Л.А. Ключевые тенденции развития российского фармацевтического рынка в условиях неопределенности — Elibrary. 2022.
45. Прогнозирование выручки от реализации (объема продаж) — Модель экономического развития аптеки — Ozlib.com.
46. Фармрынок в России: прогноз на 2025 год и рекомендации для инвесторов. 2025-04-24.
47. Тренды ePharma 2024-2030 — Блог Metacommerce. 2024-02-15.
48. Прогнозы мирового фармацевтического рынка до 2035 года — Spherical Insights. 2025-01.
49. Методы прогнозирования развития фармацевтического рынка Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка.