Советы по увеличению прибыльности аптечного бизнеса от Павла Лисовского

«ФВ» совместно с управляющим партнером компании «Проектирование систем управления» Павлом ЛИСОВСКИМ продолжает рубрику для владельцев и руководителей аптек. В формате кратких советов эксперт раскроет секреты экономических технологий увеличения прибыльности. Сегодня — шпаргалки о том, как повысить мотивацию сотрудников и что делать с ошибками при автоматизации процессов управления аптекой. 

Шпаргалка № 1

Ценовые эксперименты и «шкура в игре»

Вы обращали внимание, когда задаете вопросы фармацевту: «Как у нас цены в аптеках?», «Что люди говорят?», — часто получаете такие ответы: «Все жалуются!», «Много уходят!», «Много отказов!», «Снижайте цены».

То же самое касается программы лояльности. Самые частые ответы первостольников: «Покупатели требуют скидку! Им не нужны баллы!», «Надо увеличить скидку, у конкурентов она выше, чем у нас».

При этом, если вы проведете реальное исследование, то выясните, что количество отказов из-за цены незначительно. Получается, что сотрудники аптек обладают объективной информацией (они же на «передовой»), но транслируют неверную информацию в офис.

Почему так происходит? Ответ прост и изящен. Если человек, высказывая свое мнение, не несет за это никакой ответственности, он не очень задумывается над своим ответом и его последствиями. Ведь «шкура не в игре». 

И наоборот, если за свои умозаключения человек/сотрудник получит положительный или отрицательный результат, он будет задумываться над своими действиями и ответом. «Шкура в игре». 

Почему фармацевты так говорят? 

Проанализируем ответы сотрудников аптек формата: «Цены у нас в аптеке высокие — снижайте» и «Надо увеличить скидки».

Когда первостольник может безболезненно для себя транслировать такие ответы?

В том случае, когда снижение цен и/или увеличение скидок никак не повлияет на его заработную плату и бонусную часть.

Теперь кратко посмотрим на некоторые модели оплаты труда и проанализируем, как ему выгоднее отвечать.

1. Высокая доля фиксированной части в зарплате. 

Снижение цен на доходе не отразится, но меньше будет вопросов от покупателей. Ответ: «Да, цены высокие».

2. Процент от товарооборота.

Снижение цен может увеличить товарооборот (но не валовую прибыль), что может привести к росту зарплаты фармацевта. Ответ сотрудников: «Конечно, у нас высокие цены».

3. Балльная система оплаты труда, обаллены только прибыльные препараты. 

Снижение цен поможет сотрудникам, ведь они все равно не получают за большую часть продаж баллы.

Теперь сравним, как отвечают на вопрос: «Как цены у нас в аптеке?» первостольники, которые работают за процент от валовой прибыли на ВСЕ препараты: «Зачем вы снизили цены на эти препараты?! Мы их можем продавать значительно дороже!».

А все почему? А потому, что «Шкура в игре». Они несут ответственность за свои предложения. 

Кстати, если при такой модели оплаты труда сотрудники жалуются на высокие цены на отдельные препараты, будьте уверены, что они, скорее всего, доносят вам актуальную информацию, и цены на эти позиции действительно надо пересмотреть. 

Такая же логика действует при определении маркерных товаров и проведении ценовых экспериментов. Если фармацевт ничего не теряет/не заработает на изменении цены, то он выдаст вам неверную информацию. 

Но, если при определении маркеров вы спросили у фармацевтов их мнения, и они знают, что снижение цены может снизить их доход, то они будут крайне аккуратно подходить к предложенному списку и будут стараться выбрать именно те позиции, снижение цен на которые действительно необходимо. 

Шпаргалка № 2

Право на ошибку при автоматизации 

Одним из ограничений при алгоритмизации и впоследствии автоматизации какого-либо процесса в бизнесе является страх того, что алгоритм допустит ошибку. 

Разумеется, в алгоритм/стандарт работы трудно включить все возможные ситуации из реальной жизни, поэтому ошибки обязательно будут. Это важно понимать на стадии планирования. 

Часто предложенные сотрудниками или IT- специалистами алгоритмы разбиваются о «житейский» опыт сотрудников, который выражается фразой: «А вот был случай!». Если алгоритм не ошибается никогда, то он либо обрабатывает простейшую операцию, либо неправильный. 

Один из тезисов теории управления гласит: «Любую систему характеризует не наличие ошибок, а ее реакция на эту ошибку». Определим, когда это утверждение справедливо. 

Когда ошибки алгоритма допустимы? 

1. Вероятность правильного решения выше вероятности ошибки. 

Скажем, вероятность правильной реакции алгоритма 85%, а ошибочной — 15%. Для аптечного бизнеса у большинства алгоритмов диапазон правильной реакции должен укладываться в диапазон от 75 до 90% (и правило Парето тут не при чем). 

2. Стоимость ошибки ниже либо равна стоимости выигрыша. 

Здесь все очевидно: если в девяти из десяти случаев алгоритм работал правильно и каждая операция обеспечила нам один рубль прибыли, а потом алгоритм ошибся и эта ошибка принесла нам убыток в один рубль, то в сумме алгоритм обеспечил восемь рублей прибыли.

А вот если стоимость ошибки превышает доход от успешной операции, то ошибка алгоритма может принести убыток. То есть, если в девяти случаях из десяти алгоритм обеспечил один рубль, а на десятой операции ошибся и за одну операцию обеспечил убыток в десять рублей, то в сумме алгоритм принес убыток один рубль. 

Обратите внимание, что оценку работы алгоритма мы проводим не по отдельному событию, а по статистически достоверному количеству операций. В рамках малого количества операций алгоритм может быть убыточен, но если мы возьмем большее количество операций (более длительный период), то выясним, что суммарно он обеспечивает доход. 

3. Ошибку быстро обнаруживают и исправляют.

Этот или следующий алгоритм должен обнаружить ошибку. В идеале ее исправляют автоматически, но если блок анализа отсутствует в алгоритме или исправление ошибки не очевидно, то эту информацию передают сотруднику, который и вносит коррективы. 

4. Ошибки анализируют и улучшают алгоритм (необязательный блок).

Сам алгоритм или дополнительная надстройка может анализировать возникающие ошибки, находить закономерности и вносить изменения в алгоритм. 

Существуют общие закономерности получения, хранения, преобразования и передачи информации в сложных управляющих системах, будь то машины, живые организмы или общество. Эти законы описаны в кибернетике — науке о системах. Знать эти закономерности необходимо, прежде чем составлять любой алгоритм. В этом случае не придется изобретать велосипед. 

Теперь посмотрим, как связана концепция «Право на ошибку» с другими, ранее рассмотренными нами подходами на примере процесса формирования ассортимента:

1. Делайте закупки малыми партиями, потому что таким образом мы выравниваем стоимость ошибки и стоимость благоприятного исхода.

2. Увеличивайте частоту закупок. Это необходимо для более быстрого обнаружения ошибок.

3. Производите частые пересчеты. Это необходимо, чтобы быстро исправить ошибку. 

В управлении 100% точности не существует, но увеличивать вероятность благоприятного исхода возможно.