Путь разработки
Аналитика цен

Расширение функционала: внутренняя аналитика и рекомендации по корректировке цен

После того как система аналитики цен успешно заработала и начала решать задачу мониторинга конкурентов, мы приняли решение расширить её функциональность и добавить блок внутреннего анализа.
Новая задача заключалась в том, чтобы оценивать не только рыночную ситуацию, но и внутреннюю эффективность использования ресурсов клиники. Для этого мы сопоставляли проектную мощность специалиста — то есть объём часов, который он выделяет для работы в клинике, — с его фактической загруженностью. Далее эти данные анализировались в связке с рыночной ситуацией по соответствующей номенклатуре услуг.

На основе этого сравнения ИИ формировал рекомендации по корректировке стоимости услуг конкретного специалиста. Такой подход позволял принимать решения не только с опорой на цены конкурентов, но и с учётом реальной загрузки, спроса и внутренней экономической эффективности.

На основе накопленного опыта, результатов тестирования и успешного внедрения в медицинском центре мы приняли решение масштабировать проект.

Совместно с партнёрами из ВТБ функционал был доработан до более крупного масштаба: от аналитики цен на медицинские услуги — к сбору, сравнению и аналитике товаров в рамках более широкого рынка по всей России.

Для вывода информации и удобной работы с большими массивами данных мы использовали дашборды, построенные в DataLens на основе нашей собственной базы данных. Это позволило представить результаты аналитики в наглядном и удобном формате: с визуализацией ключевых показателей, гибкой фильтрацией, сравнением по категориям и быстрым доступом к необходимым срезам данных.

Дополнительно, за счёт вывода отчётности в DataLens, мы получили возможность фиксировать еженедельную динамику рынка.

В результате проект вышел за рамки отраслевого решения и превратился в универсальный инструмент для автоматизированного мониторинга, визуальной аналитики и сравнительного анализа цен в масштабах всей страны.

Следующим шагом стала подготовка удобного интерфейса для отображения результатов. Нам было важно, чтобы итоговая аналитика выглядела не как хаотичный массив информации, а как понятная, структурированная таблица с возможностью фильтрации, группировки и удобной навигации.
Поскольку мы изначально выбрали путь глубокой интеграции в инфраструктуру клиента, итоговое решение было реализовано в виде отдельного документа внутри 1С. Пользователь получал доступ ко всей аналитике непосредственно в привычной системе, без необходимости переходить во внешние сервисы.

После завершения тестирования и формирования устойчивой базы аналитики мы перешли к интеграции решения с медицинской информационной системой клиники — 1С БИТ. Управление медицинским центром.

Чтобы сделать работу с системой удобной и управляемой, в номенклатуру были добавлены специальные чекбоксы. С их помощью руководитель отдела продаж или другой ответственный сотрудник мог вручную отмечать позиции, которые необходимо включить в аналитику. Система автоматически считывала выбранные услуги и проводила сравнение только по ним, исключая лишние данные и повышая точность выборки.

В результате медицинский центр получил инструмент, который избавил сотрудников от необходимости вручную собирать и сверять данные по конкурентам.
Теперь достаточно просто отметить услуги, которые должны участвовать в аналитике цен, и система автоматически выполнит дальнейшую работу: соберёт данные, сопоставит предложения конкурентов и выведет результат в удобном формате внутри программы.
Это позволило:

• сократить объём ручной работы,
• снизить влияние человеческого фактора,
• повысить регулярность мониторинга,
• ускорить принятие управленческих решений на основе актуальной рыночной информации.

Одной из ключевых сложностей было то, что рынок постоянно меняется: появляются новые медицинские центры, обновляются прайсы, меняются формулировки услуг. Поэтому система должна была не просто работать по заранее заданному списку, а самостоятельно учитывать новые вводные — находить новых игроков, сопоставлять аналогичные услуги и собирать по ним релевантные данные.

Иными словами, автоматизация должна была охватывать не только текущий набор параметров, но и новые переменные, возникающие в процессе работы.

После аналитического этапа мы собрали тестовую базу и подобрали инструменты, наиболее подходящие для решения задачи. На этом этапе система проходила серию проверок, доработок и корректировок, чтобы обеспечить максимально точный и устойчивый результат.

На первом этапе мы детально изучили номенклатуру медицинского центра, структуру услуг и особенности их оказания. Для нас было важно понять не только список позиций, но и логику, по которой услуги сопоставляются с предложениями конкурентов.

Дополнительно мы проанализировали критерии, которые уже использовались клиентом при сравнении, а также изучили открытые источники с данными по конкурентам. Это позволило сформировать основу для будущей системы аналитики и определить, какие параметры действительно важны для корректного сравнения.

В результате стало очевидно, что задачу необходимо автоматизировать.
Мы приняли решение разрабатывать проект с полным погружением в бизнес-процессы клиента и сразу ориентироваться на глубокую интеграцию с медицинской информационной системой центра — 1С.

Изначальный запрос поступил от медицинского центра, для которого было важно регулярно отслеживать цены на услуги у конкурентов. В медицинской сфере стоимость услуг постоянно меняется и зависит от множества факторов: квалификации специалистов, уровня сервиса, используемых расходных материалов, оборудования и позиционирования клиники на рынке.

Ранее эту задачу выполнял ответственный сотрудник: он периодически проводил мониторинг цен конкурентов и вручную сводил данные в сравнительную таблицу, чтобы руководство могло принимать решения на основе актуальной рыночной информации. Однако такой подход оказался нестабильным. Проводить мониторинг на постоянной основе было сложно: на это не всегда хватало времени, процесс требовал высокой вовлечённости, а человеческий фактор неизбежно влиял на регулярность и полноту сбора данных.

Оставьте заявку на интеграцию, и мы свяжемся с вами в ближайшее время