Algorithmische Lokale Ertrags Optimierung

Untersuchung der  Verbindung von KI (Hier: Algorithmen  des maschinellen Lernens – Repeat & Learn) mit den klassisch-arbeitspsychologischen  Ansätzen des Change Managements am Beispiel eines automatisierten und lernenden Platzierungs-Algorithmus bezüglich der Apotheken-Sichtwahl (OTC)  unter flexibler Berücksichtigung folgender variablen Parameter gekoppelt an veränderlichen Produkt-Koeffizienten:

• retrospektiven  betriebswirtschaftlichen Kennziffern der Apotheke,
• saisonalen Einflüssen
• Indikationen
• Soziale Strukturen und
• Wetterlagen

Dieser in absoluter Abhängigkeit der lokalen Parameter lernende Algorithmus ist dann in der Lage entsprechende Platzierungs- bzw. Abbildungs-Vorschläge „just in Time“ zu generieren und eine Abverkaufs-Steigerung (Packungsdrehzahl) von mind. +7% zu erreichen.