Прибыль любит предоплату, а компьютер — интернет

Продолжая углубленное исследование данных рейтинга «ФармЭксперт — Экспертный профиль», в рамках которого был проведен опрос работников центров закупок лекарственных препаратов и изделий медицинского назначения для их розничной реализации («Еженедельник АПТЕКА», № 25 (396) от 1 июля 2003 г.), мы проанализировали статистически значимую корреляционную взаимосвязь критериев, характеризующих работу дистрибьюторских компаний. В данной публикации представлены данные, которые отображают значение и  взаимосвязь оцениваемых факторов/признаков (вопросы/ответы опросной анкеты), не вошедшие в  результаты рейтинга «ФармЭксперт — Экспертный профиль».

При проведении маркетинговых, социологических и других исследований, когда респонденты выступают в качестве экспертов, иногда возникает необходимость проверки согласованности их мнений. И если, с точки зрения исследователя, мнения опрашиваемых согласуются недостаточно хорошо, их следует распределить по  группам для построения профилей этих групп. Это натолкнуло на мысль — выделить группы экспертов анализируемой выборки, ответы которых на поставленные в анкете вопросы были бы наиболее значимо согласованны и отражали их мнение.

?

ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАЗМЕРА ВЫБОРКИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Определение размера выборки экспертов (500 респондентов), постановка задачи и методология исследования обоснованы и подробно описаны в предыдущих публикациях («ЭКСПЕРТНЫЙ АНАЛИЗ В АПТЕКЕ. Мне хочется знаний — в них сила моя» — см. «Еженедельник АПТЕКА», № 18–19 (339–340) от 13 мая 2002 г.) и в первой части данного исследования («Числом, суммой или частотой » — «Еженедельник АПТЕКА», № 16–17 (387–388) от 29 апреля 2003 г.).

МЕТОДОЛОГИЯ ДАННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Определение групп (кластеров)

экспертов

Общая согласованность мнений экспертов, хотя и является статистически значимой (эти связи были проанализированы в предыдущих публикациях, посвященных углубленному исследованию данных рейтинга «ФармЭксперт — Экспертный профиль»), все же недостаточно высока (0,62), поэтому было выдвинуто предположение, что среди 500 экспертов существуют группы, согласованность мнений которых значительно выше. Кроме того, эти группы могут иметь различные предпочтения, которые характеризуются результатами ответов на вопросы анкеты.

В предыдущих исследованиях было проанализировано общее мнение экспертной выборки, но не учитывалось, что внутри исследуемой выборки существуют группы (кластеры) экспертов, мнения которых различаются. Цель данного исследования — определить профиль групп экспертов в зависимости от выставляемых им оценок по показателям качества работы дистрибьютора (критериев) и охарактеризовать его. Учитывая характер данных, полученных при рассмотрении статистически значимых корреляционных взаимосвязей критериев, характеризующих работу дистрибьюторских компаний («Как стать ОСНОВНЫМ поставщиком в аптеку» — см. «Еженедельник АПТЕКА», № 25 (396) от 1 июля 2003 г.), где вес критериев оценивался в баллах, целесообразно для определения попарной согласованности (выраженности согласованности) внутри кластера применить непараметрический метод корреляции (коэффициент ранговой корреляции Спирмена r). Такой подход позволяет получить матрицу коэффициентов парной корреляции Спирмена, которая является мерой попарной согласованности объектов (не приводится ввиду объемности). В связи с тем, что количество оцениваемых критериев, характеризующих работу дистрибьюторских компаний, не превышало 10, для проверки значимости коэффициентов ранговой корреляции Спирмена использованы таблицы критических значений коэффициента ранговой корреляции Спирмена (t-критерий для оценки значимости применяют только тогда, когда количество оцениваемых объектов больше 12). Расчеты выполнены посредством программного обеспечения Microsoft Excel с использованием дополнительных подпрограмм, изложенных в практическом руководстве «Статистика в науке и бизнесе» (Лапач С.Н., Чубенко А.В., Бабич П.Н., 2002). Там же приведена методология проведения расчетов.

В целях разбиения экспертов на группы применена процедура кластерного анализа, где в качестве меры близости между экспертами (по сути, меры согласованности их мнений) использованы значения коэффициентов парной корреляции Спирмена. Стремясь к качественному разбиению экспертов на группы (кластеры) и высокой согласованности мнений экспертов внутри кластеров, в качестве критического значения меры согласованности экспертов, включаемых в один кластер, выбрано значение 0,9, что соответствует уровню значимости 0,001. Другими словами, задана доверительная вероятность 99,9%, которая позволяет утверждать, что согласованность экспертов, включаемых в кластер, является не только статистически, но и практически значимой.

Для выполнения процедуры кластерного анализа была специально разработана программа на языке высокого уровня VBA for Application в среде MS EXCEL. Экспертным путем количество кластеров было ограничено четырьмя, так как в последующие кластеры разработанной процедурой включалось незначительное количество экспертов. Разработанная программа позволяет находить пары объектов (за исключением объектов, включенных в другие кластеры), коэффициент корреляции между которыми является максимальным. В качестве первого объекта (эксперта), включаемого в кластер, выбран тот, который входит в пару объектов с максимальным коэффициентом корреляции и для него существует максимальное количество объектов, коэффициенты корреляции с которыми не ниже заданного граничного критического значения меры согласованности экспертов (в нашем случае 0,9).

Таким же образом сформированы следующие группы объектов, количество которых на одну группу меньше заданного ограничения количества кластеров. Затем из оставшихся объектов (не включенных в первые 3 кластера) были выбраны те, которые имеют максимальный коэффициент корреляции с каким-либо из объектов, включенных в сформированные кластеры, и присоединены к ним. Если коэффициент корреляции был меньше заданного порогового значения, объект оставался в кластере № 4.

В качестве меры, характеризующей качество полученных кластеров, использован коэффициент конкордации Кендалла (W) [1, 3, 4, 5], позволяющий оценить согласованность мнений экспертов внутри кластера. Данный коэффициент изменяется в пределах от 0 до 1, где 0 — мнения экспертов являются противоположными, 1 — полностью согласуются. Полученные оценки подтвердили, что согласованность мнений экспертов внутри кластеров статистически значима и довольно высока:
кластер № 1 (262 эксперта) —? W?= 0,725;
кластер № 2 (126 эксперта) — W = 0,734;
кластер № 3 (32 эксперта) — W = 0,857;
кластер № 4 (80 экспертов) — W = 0,322.
Необходимо отметить, что в кластер № 4 вошли эксперты, мнения которых разнородны и которые, при условии дальнейшей кластеризации, образовали бы множество небольших групп экспертов, не отображающих мнение всей совокупности.

Построение профилей полученных кластеров

Задачей экспертного анализа данных (часть анкеты), собранных для проведения отдельного (углубленного) исследования, является установление наличия статистически значимой корреляционной взаимосвязи мнений экспертов по оцениваемым факторам/признакам (результатам ответов на поставленные вопросы). В данной публикации проанализирована часть данных, отражающих статистически значимые взаимосвязи внутри кластеров № 1 и № 2. Для анализа выбраны именно эти кластеры исходя из вполне логичного умозаключения, что выборка формировалась таким образом, чтобы охватить лучших экспертов — не просто работников центров закупок лекарственных препаратов, а квалифицированных специалистов, прошедших скрининговый опрос и получивших наибольшее количество рекомендаций. Кроме того, учитывали маркетинговый постулат — статистически обоснованный закон Парето (правило 80/20). Другими словами, анализ оцениваемых факторов/признаков 80% лучших экспертов с наиболее согласованным мнением наилучшим образом отражает алгоритм работы и предпочтения центров закупок лекарственных средств и товаров медицинского назначения.

Задача построения профилей полученных кластеров сводится к выявлению статистически значимых взаимосвязей между ответами экспертов, входящих в конкретный кластер, на поставленные в анкете вопросы. Учитывая, что распределение полученных данных не соответствует нормальному закону распределения (распределение Гаусса), для исследования значимости и тесноты взаимосвязи интересующих признаков были получены матрицы коэффициентов парной корреляции Спирмена для каждого из кластеров (табл. 1, 2). Для проверки значимости ранговой корреляции Спирмена использовали t-критерий. На представленных матрицах отражены статистически значимые корреляционные взаимосвязи между ответами экспертов определенного кластера на вопросы анкеты — факторы/признаки (П):

1. Закупка товара у поставщика, осуществляемая аптекой (аптечной сетью) по факту — П 1;

2. Закупка товара у поставщика, осуществляемая аптекой (аптечной сетью) при условии предоплаты (при условии скидок) —
П 2
;

3. Закупка товара у поставщика, осуществляемая аптекой (аптечной сетью) при условии отсрочки платежа — П 3;

4. Размер скидки, предоставляемой при условии предоплаты — П 4;

5. Отсрочка платежа, предлагаемая поставщиками, — П 5;

6. Использование электронных средств заказа аптекой (аптечной сетью) — П 6;

7. Основной объем заказов товара, осуществляемый аптекой (аптечной сетью) у поставщика, посредством такой формы заказа, как телефон/факс, — П 7;

8. Основной объем заказов товара, осуществляемый аптекой (аптечной сетью) у поставщика посредством электронной формы заказа — П 8;

9. Основной объем заказов товара, осуществляемый аптекой (аптечной сетью) у поставщика посредством личной формы заказа (предполагает, что помимо отправки формы заказа нужно позвонить поставщику, уточнить позиции, сроки, условия и т.п.) — П 9.

ЭКСПЕРТНЫЙ АНАЛИЗ

Общий подход

В экспертной оценке определения факторов, характеризующих взаимоотношения между центрами закупок лекарственных средств и товаров медицинского назначения и дистрибьюторами, использован метод логико-смыслового моделирования (Голубков Е.П., 2000). Процедура выявления факторов включает формирование каталога факторов (корреляционная матрица) с последующим построением графа (формальное отображение структуры проблем). Граф проблем представляет собой связное и логически обоснованное описание последовательности взаимосвязи всей совокупности факторов с учетом значимых корреляционных связей (см. табл. 1, 2) и диалектического закона причинно-следственных взаимоотношений.

На рис. 1, 2, 3 показана взаимосвязь изучаемых факторов. Цифрами обозначена корреляционная связь между этими факторами. П 1 — П 9 — исследуемые факторы, определяющие сферу взаимоотношений работника центра закупок лекарственных препаратов и изделий медицинского назначения для розничной реализации (эксперта) и дистрибьютора. Следует подчеркнуть, что положительный коэффициент корреляции указывает на прямую связь (красным цветом выделены прямые значимые связи), отрицательный — на обратную (синим цветом выделены обратные значимые связи). Во внимание принимали тот факт, что для любой пары взаимосвязанных факторов проблема, решаемая ранее, должна быть причиной (одной из причин) возникновения проблемы, которая решается позже (причинно-следственная связь).

030-05.gif (39039 bytes)

Собственно анализ

Анализируемые факторы/признаки позволяют выяснить:

• на каких условиях центры закупок лекарственных средств и товаров медицинского назначения предпочитают работать с поставщиками (оплата по факту доставки, предоплата при условии предоставления скидок или отсрочки платежа) — П 1, П 2, П 3, П 4, П 5;

на какую форму заказа (телефон/факс, электронные средства коммуникаций, личный контакт) приходится основной объем заказов аптек (аптечных сетей) — П 6, П 7, П 8, П 9.

Предпочтительные условия работы с поставщиком

?

Кластер № 1 (262 эксперта). Аптеки с оборотно-прибыльной ориентацией

На построенном графе (см. рис. 1), отображающем профиль кластера № 1, определяются два основных (иерархических) ядра — П 2 <—> П 4 и П 3 <—> П 5 с прямыми значимыми корреляционными связями. Между выявленными иерархическими ядрами статистически значимые взаимосвязи не прослеживаются. Признак П 1 (закупка товара у поставщика, осуществляемая аптекой (аптечной сетью) по факту) не коррелирует ни с одним из исследуемых признаков.

030-02.jpg (10689 bytes)

Рис. 1. Условия работы с поставщиками аптек (сетей) с оборотно-прибыльной ориентацией. Граф, построенный на основании корреляционной матрицы кластера № 1 и отображающий значимые связи признаков (факторов), которые характеризуют взаимоотношения между центрами закупок лекарственных препаратов и изделий медицинского назначения и поставщиками (дистрибьюторами)

Исходя из этого, можно утверждать, что данная группа респондентов в работе с поставщиками в основном использует такие условия взаимодействия, как закупка товара на условиях предоплаты (при условии скидок) (П 2) и отсрочка платежа (П 3). Учитывая отсутствие связей между этими признаками, а также практически одинаковый интерес к предлагаемым поставщиками размерам скидок при условии предоплаты (П 2 <—> П 4 = 0,789) и срокам отсрочки платежа (П 3 <—> П 5 = 0,726), можно предположить, что исследуемая группа экспертов в своей практике в равной степени использует указанные условия работы с дистрибьюторами, что со статистической, но не с практической точки зрения подтверждает отрицательная статистически значимая связь П 2 <—> П 3 (-0,48).

Чем это обусловлено? Скорее всего, эксперты, входящие в кластер № 1, осуществляя закупку лекарственных средств и товаров медицинского назначения, ориентируются как на прибыль (закупка товара при условии предоплаты, но с приемлемыми скидками), так и на оборот (закупка товара при условии отсрочки платежа). Другими словами, учитывая практическое значение двух указанных схем работы с поставщиками, можно предположить, что аптеки (аптечные сети) исследуемого кластера используют привлеченные оборотные средства, например в виде товарного кредита. Аптеки, работающие с поставщиками на условиях предоплаты и отсрочки платежа, условно можно отнести к предприятиям с оборотно-прибыльной ориентацией. По-видимому, выбор того или иного способа взаимодействия также во многом зависит от дистрибьютора — выбирается вариант, наиболее выгодный для аптеки (аптечной сети).

Вывод прост — данная группа респондентов не согласна работать по факту и сотрудничество с дистрибьютором будет тем продолжительнее, чем более выгодные и/или приемлемые условия работы предлагает последний (предоплата с приемлемыми скидками и/или отсрочка платежа). Нельзя исключать и тот факт, что такой подход к работе с поставщиками может быть обусловлен другими опосредованными факторами (например, ассортиментной политикой, количеством точек реализации, сроками доставки и т.д.).

Кластер № 2 (126 экспертов). Аптеки, ориентированные на прибыль

030-02.jpg (10689 bytes)

Рис. 2. Условия работы с  поставщиками аптек (сетей), ориентированные на  получение прибыли.Граф, построенный на  основании корреляционной матрицы кластера № 2 и  отображающий значимые связи признаков (факторов), которые характеризуют взаимоотношения между центрами закупок лекарственных препаратов и изделий медицинского назначения и поставщиками (дистрибьюторами)

На графе (см. рис. 2), отображающем профиль кластера № 2, определяется иерархическое ядро П 2 <—> П 4 с прямой статистически значимой корреляционной связью 0,788. Это означает, что данная группа экспертов — работников центров закупок лекарственных средств и товаров медицинского назначения в работе с поставщиками отдает безусловное предпочтение предоплате при условии приемлемых скидок. Статистически значимая сильная отрицательная связь (-0,726) с таким признаком, как работа на условиях отсрочки платежа (П 3), подтверждает это предположение.

Наличие статистически, но не практически значимой положительной корреляционной взаимосвязи П 3 <—> П 5 (0,430) свидетельствует о том, что теоретически данная группа экспертов (кластер № 2) может использовать схему работы с поставщиками на условиях отсрочки платежа, но предпочитает осуществлять закупки товара на условиях предоплаты при наличии приемлемых скидок.

Другими словами, можно предположить, что аптеки (аптечные сети) исследуемого кластера располагают собственными оборотными средствами. Аптеки, работающие с поставщиками в основном на условиях предоплаты, условно можно отнести к предприятиям, ориентированным на получение прибыли.

Основные формы осуществления заказов экспертами исследуемых кластеров

030-04.jpg (13916 bytes)

Рис. 3. Основная форма осуществления заказов, практикуемая экспертами кластера № 1 и № 2. Граф, построенный на  основании корреляционной матрицы кластера № 1 и  № 2 и отображающий значимые связи признаков (факторов), которые характеризуют взаимоотношения между центрами закупок лекарственных средств и товаров медицинского назначения и поставщиками (дистрибьюторами)

На рис. 3 представлен граф, отображающий предпочтительные формы осуществления заказов, которые используют эксперты исследуемых кластеров.

Сразу отметим, что такую форму заказа, как личная (П 9), предполагающую непосредственный контакт с поставщиком с целью уточнения позиций, сроков и условий поставки товара, эксперты исследуемого кластера не очень приветствуют.

В то же время на графе, отражающем связи между исследуемыми признаками, которые характеризуют наиболее используемые формы заказа, определяется замкнутое иерархическое ядро П 6 <—> П 7 <—> П 8. Наличие сильной положительной статистически значимой связи между исследуемым признаком П 6 и признаком П 8 (наличие электронных средств заказа напрямую коррелирует с объемами заказа) свидетельствует о том, что респонденты, располагающие возможностью электронного заказа товара, в основном предпочитают использовать электронные средства коммуникаций. Однако эта связь указывает лишь на то, что если в аптеке имеются электронные средства коммуникаций, то специалист, отвечающий за формирование заказа, будет их использовать.

С другой стороны, существует мнение, что электронные средства заказа следует использовать для сравнительного анализа прайс-листов, в частности сходных ассортиментных позиций, с целью поиска наиболее приемлемых (низких) цен. Но, по-видимому, это не совсем так.

Учитывая наличие сильных отрицательных статистически значимых связей между признаком П 7 (заказ товара с использованием телефона/факса) и признаками П 6 и П 8, можно предположить, что данная группа экспертов хотя и стремится использовать полный электронный заказ, но при отсутствии такового может осуществлять заказ посредством телефона/факса. Другими словами, если дистрибьютор может поддерживать прием заказов посредством электронных коммуникаций (независимо от условий работы с центром закупок), то это следует рассматривать как несомненное конкурентное преимущество в сфере услуг, которое позволяет, например, ускорить и упростить формирование заказа. В целом, форма осуществления заказа не связана с условиями работы центра закупок лекарственных средств и изделий медицинского назначения с поставщиком.

Вместо заключения

Взаимодействуя с поставщиками, эксперты центров закупок лекарственных средств для розничной реализации переводят потребности своей аптеки (аптечной сети) из плоскости теоретически возможного (предлагаемого дистрибьюторами) в практическую плоскость выгодных конкретному розничному предприятию условий работы. В рассмотренном нами исследовании наиболее многочисленная группа экспертов (262 респондента) в своей практической деятельности использует как закупку товара при условии предоплаты (при условии скидок), так и закупку товара при условии отсрочки платежа.

Вторая по численности группа (126 респондентов) интересуется условиями поставки товара с отсрочками платежа только теоретически, на практике же ищет возможность приобретения товара на условиях предоплаты, но со скидкой.

Что дальше?

Как поставщику найти своего покупателя, а покупателю своего поставщика? Попробуем в этом разобраться в последующих публикациях, которые будут посвящены анализу экспертной оценки других факторов, характеризующих взаимоотношения между центрами закупок лекарственных средств и товаров медицинского назначения и дистрибьюторами.

?

Максим Плошенко

Коллектив «Еженедельника АПТЕКА», издательство «МОРИОН» и автор публикации выражают особую благодарность Павлу Бабичу (разработчику программы на языке высокого уровня VBA for Application в среде MS EXCEL) за участие и помощь в  разработке методологии исследования и обработке полученной информации, а также компаниям «SC DOM», «Мединформ» и «Софтинформ» за помощь в проведении анкетирования, сбора и обработки данных.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бабич П.Н., Чубенко А.В., Лапач С.Н. Оценка согласованности мнений экспертов с применением коэффициента конкордации. — http://www.biostat.kiev.ua/konkord.html

2. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. — М.: Финпресс, 2000. — 464 с.

3. Лапач С.Н., Чубенко А.В., Бабич П.Н. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием Excel. — К.: Морион, 2001. — 408 с.

4. Лапач С.Н., Чубенко А.В., Бабич П.Н. Статистика в науке и бизнесе. — К.: Морион, 2002. — 640 с.

5. Хеттмансенспергер Т. Статистические выводы, основанные на рангах. — М.: Финансы и  статистика, 1997. — 334 с.


Продолжение. Начало см. «Еженедельник АПТЕКА», № 16–17 (387–388) от 29 апреля 2003 г.; № 25 (396) от 01 июля 2003 г.

Коментарі

Коментарі до цього матеріалу відсутні. Прокоментуйте першим

Добавить свой

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *

*

Останні новини та статті