薬局オーダー・在庫管理:医薬情報担当者(MR)が棚を満たし、在庫切れによる売上損失を防ぐ方法

薬局オーダー・在庫管理を、棚のゲージ、再発注カード、補充ボックスとして表現したイメージ

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患者があなたの製品の処方箋を持って来店します。薬剤師は棚を確認し、バックルームを確認し、そして結論を告げます。「在庫切れです。代替品でよろしいですか」患者は「はい」と答えます。その処方箋は消えました。先送りでも、後日対応でもありません。消えたのです。

ほとんどのフィールドMRは、在庫を誰か別の人の問題として扱います。ディストリビューターの問題、物流の失敗、セールスの会話の一段上に位置するオペレーション上の話、というふうにです。この捉え方は高くつきます。あなたの製品を在庫している薬局は、それを販売します。在庫を切らした薬局は処方箋を永久に失い、その処方は、毎回の訪問で積極的に在庫ポジションを管理し続けている競合の手に渡ることもあります。

在庫管理は、たまたま売上に影響するだけの物流機能ではありません。実行するために運用の規律を必要とするセールス機能です。薬局訪問プレイブックの一部として在庫を自分事にするフィールドMRは、棚を単なる背景として扱うMRを一貫して上回る成果を出します。

薬局セールスにおいて、在庫問題を実際に担うのは誰か

フィールドMRです。従来のモデルでは、在庫責任はディストリビューター、サプライチェーンチーム、あるいは薬局の管理システムに割り当てられています。このモデルにおいて、MRの仕事はディテーリングと関係構築です。在庫は別の人の領分とされています。

このモデルには構造的な欠陥があります。ディストリビューターは、特定の薬局がいつ在庫切れになりそうかを知りません。サプライチェーンチームは、ある薬剤師が前回の訪問以降より高い頻度であなたの製品を勧めていることを知りません。現場にいるMRだけが、その現地の文脈を持っているのです。

すべての在庫切れイベントには、どの流通レポートにも現れない3つのコストが伴います。医薬品不足の影響に関する査読済みレビューは、経済的、臨床的、そして人間的な帰結(投薬ミスや患者の不満を含む)を特定しており、それらは目先の売上損失をはるかに超えて積み重なっていきます。

1つ目は、目先の処方箋の喪失です。今日その製品を必要とする患者は、今日、代替品を受け入れます。その代替はしばしば習慣になります。元に戻すには、患者と処方医の双方による積極的な努力が必要です。

2つ目は、薬剤師の信頼へのダメージです。MRが発注を管理していなかったために製品を切らしてしまった薬剤師は、その製品を積極的に勧めなくなりがちです。推薦とは学習された行動です。在庫切れはそれを学習棄却させます。

3つ目は、競合の侵食です。あなたの製品が切れているとき、競合の製品はそこにあります。一部の薬局は、あなたの在庫切れ期間中に競合のフェイシング数を増やします。その棚スペースを取り戻すには再交渉が必要です。取り戻すことはできますが、訪問回数と関係資本というコストがかかります。

セカンダリーセールスのデータが示唆するところによれば、MRが積極的に再発注サイクルを管理している薬局は、プライマリー(ディストリビューターから薬局への)セールスしか管理していないMRが担当する薬局と比べて、在庫切れイベントが大幅に少なく、セルアウト率も高い傾向にあります。ただし、その差の正確な程度はテリトリーや製品によって異なります。

主要ファクト:薬局在庫管理

訪問時在庫監査

在庫監査はすべての訪問で行います。1回おきではなく、何かが少なそうに見えたときだけでもありません。すべての訪問です。3〜5分で完了し、発注の提案を導くデータを生み出します。

薬局の棚にある在庫不足のギャップを見つけるレンズとして表現された、訪問時在庫監査のイメージ

棚在庫のカウント

棚に見えているフェイシングユニットを数えます。推測してはいけません。複数の剤形(錠数、パックサイズ、フレーバーバリエーション)を扱っている場合は、SKU(ストックキーピングユニット)ごとに個別に数えます。フェイシングとは、棚の正面から見える製品ユニットのことで、同じスロットの背後に積まれているユニットも含みます。

薬局を出る前に、CRM(顧客関係管理システム)にそのカウントを記録します。1日分のカウントと同じくらい、時系列でのトレンド(3訪問前、6訪問前、12訪問前)も重要です。3訪問前には24ユニットあった薬局が今は6ユニットしかないなら、今日の時点で6ユニットが十分に見えたとしても、在庫切れの軌道に近づいています。

バックルームの確認

バックルームの在庫について必ず尋ねます。棚のカウントが総在庫を表していると決して仮定してはいけません。

尋ね方はシンプルです。「[製品名]は裏にどれくらいありますか」薬剤師によっては実際に確認する人もいれば、推測で答える人もいますし、OTCカテゴリーについてはバックルーム在庫を持たないと言う人もいます。どんな答えであっても記録します。

バックルーム在庫が重要な理由は2つあります。第一に、それが在庫切れまでの実際の猶予を延ばすからです。棚に4ユニット、裏に20ユニットある薬局は、在庫切れに近い状態ではありません。第二に、棚に一向に移動しないバックルーム在庫は、患者の視点からすれば事実上の在庫切れです。患者が目にできない製品は選ばれません。

セルアウト率に対してバックルーム在庫が多い場合、それは在庫の問題ではなく、陳列や推薦の問題を示している可能性があります。その場合、会話の中心は再発注ではなく、リテールマーチャンダイジングと棚の視認性へと変わります。

安全在庫の閾値

ポートフォリオ内のすべての製品には、安全在庫水準を定めておく必要があります。それは、次の配送サイクルまでに在庫切れを避けるために再発注が必要となる、手持ち在庫の最低数量です。

安全在庫は製品ごと、薬局ごとに異なります。来客数の多い薬局における回転の速い製品は、来客数の少ない店舗の同じ製品よりも高い安全在庫を必要とします。外来薬局在庫の最適化に関する研究では、計算された安全在庫と再発注閾値を適用することで、在庫切れ率をゼロに保ちながら平均在庫コストを55%削減できることがわかっています。計算式はシンプルです。

安全在庫 = 日次セルアウト率 × リードタイム日数 × バッファ係数

バッファ係数は通常1.25〜1.5で、そのテリトリーにおける流通の信頼性によって変わります。

テリトリーのカバレッジを開始する時点で、ディストリビューターマネージャーと安全在庫の閾値を交渉します。薬局別・製品別に文書化します。訪問中は、現在の手持ち在庫を安全在庫の閾値と比較します。手持ち在庫が閾値を下回っている場合、発注の提案は任意ではなく必須です。

再発注トリガーと発注の提案

カバー日数の計算

カバー日数の計算は、実際のセルアウト率に基づいて、薬局が現在あなたの製品を何日分保有しているかを教えてくれます。これは、在庫管理の会話において最も有用な単一の数字です。

在庫不足が発注カード、配送ボックス、そして回復した棚を作動させる様子として表現された、薬局の再発注トリガーのイメージ

カバー日数 =(手持ちユニット数 + バックルームユニット数)÷ 日次セルアウト率

日次セルアウト率は、セカンダリーセールスのデータ、薬剤師の調剤記録、あるいは訪問ごとの在庫推移に基づくローリング推計から得られます。ある薬局に3週間前に20ユニットあり、今日は8ユニットだとすると、21日間でおよそ12ユニットが売れたことになります。日次にして0.57ユニットのペースです。

手持ち8ユニット、日次ペース0.57の薬局は、カバー日数14日です。配送サイクルが10日ごとであれば、14日は余裕があります。配送サイクルが7日ごとで最近遅延が発生しているなら、14日は心もとなく見え始めます。この種のベロシティの考え方は、B2Bセールスチームがセールスサイクルの長さとして追跡しているものと重なります。どちらの文脈でも、イベントとイベントの間の日数こそが、そのギャップが売上の問題になるかどうかを左右します。

訪問時に使うカバー日数計算のテンプレート:

入力項目 値
棚のユニット数
バックルームのユニット数
手持ち合計
日次セルアウト率(ユニット/日)
カバー日数 = 合計 ÷ 日次率
次回配送予定(日数)
ステータス:余裕あり/再発注/緊急

カバー日数の計算値が配送サイクルの長さの1.5倍を下回った時点で、発注の提案が発動します。1.0倍を下回れば、緊急の再発注状況です。

再発注の会話

再発注の会話は、セルアウトデータを発注数量の提案に結びつけるものです。これは頼み事ではありません。薬剤師自身の言葉で提示するビジネスケースです。

「[製品名]は1日あたりおよそ[レート]のペースで売れています。そのペースだと、在庫はあと[カバー日数]日分です。次回の配送は[日数]日後なので、今日[数量]ユニットの発注をお勧めします。それだけあれば、余裕を持って次のサイクルまでカバーできます」

この提案は具体的です。「そろそろもっと発注した方がいいですよ」は提案ではありません。「今日24ユニットの発注をお勧めします」が提案です。具体性はプロフェッショナリズムを示します。また、薬剤師が自分で計算しなくても「はい」と言いやすくなります。

可能な限り、発注を薬剤師の経済性に結びつけます。リピート発注と再発注システムを、SKUごとの粗利率と関連付けます。「この製品の標準的な粗利率で計算すると、24ユニットは次の配送サイクルまでにおよそ[利益額]の貢献になります」

「ディストリビューターが配送してくれる」という回避への対応

多くの薬剤師、特に独立系の店舗では、積極的な発注ではなく、既存のディストリビューターの配送スケジュールに頼っています。MRが在庫の懸念を伝えると、返ってくる答えはしばしばこうです。「木曜日にディストリビューターが配送してくれるので、大丈夫です」

この回避は必ずしも間違っているわけではありませんが、鵜呑みにするのではなく確認が必要です。

続けて尋ねるべき質問はこうです。「[製品名]について、現在ディストリビューターに未処理の発注は入っていますか。それとも、棚を見て自動的に補充してくれると期待されているのですか」

多くのディストリビューターは、発注がない限り自動的には補充しません。定例配送に自社製品が含まれていると思い込んでいる薬剤師の想定は、間違っていることがあります。MRの役割は、配送が予定されていることだけでなく、発注が実際に存在することを確認することです。

薬剤師が確信を持てない場合、MRは薬局のカウンターからその場でディストリビューターまたはストッキストに直接電話をかけ、発注を確認または実施することを申し出られます。これには2分しかかからず、曖昧さを取り除けます。また、これは今後の訪問における信頼を獲得するコミットメントの表れにもなります。

発注数量の最適化

発注数量は、2つの失敗モードの間のバランスです。在庫切れを生む過少在庫と、薬局の資金と棚スペースを圧迫する過剰在庫です。

過剰在庫はそれ自体が問題を生みます。あなたの製品を90日分抱えている薬剤師は、新製品や新しいSKU、追加のフェイシングスペースへの投資に前向きではなくなります。過剰在庫は、実際のセルアウトが健全であっても、薬剤師の製品回転に対する印象を悪化させます。

目標とする発注数量は次の通りです。

推奨発注数量 =(日次セルアウト率 × サイクル日数 × 1.25)- 現在の手持ち在庫

最も近い標準パックサイズに切り上げます。1.25倍という係数は、25%の需要バッファを織り込んだものです。季節的な需要パターン(該当カテゴリーにおける風邪・インフルエンザシーズンなど)や、プルスルーを押し上げる既知のプロモーション活動がある場合は、上方に調整します。

セルアウト率の変動が大きい薬局(週ごとの変動が30%を超える場合)では、直近2週間のスナップショットではなく、4週間の移動平均を日次セルアウトの計算に使います。これによりノイズが平滑化され、発注数量の急激な変動を防げます。次に問うべきは、その発注がそもそも適切な人物によって行われるかどうかです。

独立系薬局とチェーン薬局における発注ダイナミクスの違い

発注プロセスは、独立系薬局とチェーン薬局の環境とでは大きく異なります。

直接的なローカル発注と一元化された流通を対比させた、独立系薬局とチェーン薬局の発注の違いを表現したイメージ

独立系薬局:薬剤師オーナーやマネージャーが、通常は購買の意思決定を直接コントロールしています。あなたの訪問中にその場で発注できます。意思決定者がその場にいるため、発注はリアルタイムで行えます。在庫、再発注数量、ディストリビューターの確認についての会話は、1回のやり取りの中で完結します。

独立系薬局における関係のダイナミクスは個人的なものです。薬剤師は、どんなシステムよりも自分の顧客基盤、セルアウトのパターン、そして資金繰りの制約をよく理解しています。オーナーの経済性(マージンへの圧力、資金サイクル、季節需要)を理解しているMRは、その水準で響く言葉で発注の提案を組み立てられます。

チェーン薬局:勤務中の薬剤師が購買をコントロールすることはほとんどありません。発注は、プラノグラムデータ、カテゴリーマネジメントシステム、店舗レベルのスキャンデータを使う中央の購買チームによって生成されます。店舗の薬剤師は、たとえ望んでも手動で発注できないことがあります。

チェーン環境では、在庫に対するMRの影響力は2つのレベルで働きます。店舗レベルでは、MRは在庫不足の状況を店長や薬剤師に伝え、購買チームへのエスカレーションを促せます。本部レベルでは、中央の購買チームとのキーアカウントエンゲージメントが、自動補充の閾値やプロモーション在庫の配分を左右します。

訪問のたびに、自分のテリトリーの各薬局がどちらのモデルに該当するのかを把握しておきます。購買権限のないチェーン薬局の薬剤師に再発注の提案をすることは、双方の時間を無駄にし、運用面での洗練度の低さを示すことになります。

在庫切れ復旧プロトコル

訪問中に発覚した在庫切れには、慰めではなく対応が必要です。以下が意思決定のフレームワークです。

空の棚のアラートから緊急配送、在庫の回復までを示す、薬局の在庫切れ復旧プロトコルを表現したイメージ

ステップ1:全体像を確認する。 棚、バックルーム、未処理の発注を確認します。これは本当にゼロ在庫の状況なのか、それとも輸送中のユニットがあるのか。

ステップ2:患者への影響期間を見積もる。 薬局は何日間在庫なしの状態になるのか。配送サイクルでそのギャップは埋まるのか、それとも薬剤師は実際に処方箋を断っているのか。

ステップ3:緊急補充を発動する。 薬局からすぐにディストリビューターに電話します。ほとんどのディストリビューターは、在庫切れ状況向けの迅速配送プロトコルを持っています。店舗を出る前に、発注内容と配送予定日を確認します。

ステップ4:暫定的なつなぎの選択肢を用意する。 近隣にある薬局(独立系でもチェーンでも)があなたの製品を取り扱っている場合、在庫状況を確認します。薬剤師によっては、代替品ではなく近隣店舗へ患者を紹介することもあります。これは、その店舗自体の売上にはならなくても、処方箋そのものを守ることになります。

ステップ5:記録し、振り返る。 在庫切れイベントを、日付、製品、推定される処方箋の損失、実施した復旧アクションとともにCRMに記録します。フィールドマネージャーに報告します。複数の店舗にまたがる在庫切れのパターンは、マネジメントが対処すべきディストリビューターのカバレッジのギャップやテリトリーのルーティングの問題を示している可能性があります。医薬品在庫切れに関する系統的レビューによると、流通上の障壁とサプライチェーン情報管理の弱さが最も頻繁に挙げられる根本原因であり、それはまさにテリトリーデータが浮き彫りにできるパターンです。

ステップ6:今後の安全在庫を調整する。 この薬局とこの製品の組み合わせについて、安全在庫の閾値を引き上げます。在庫切れイベントは、それまでの閾値が実際の需要に対して不十分だったことの証拠です。

状況 即時対応 24時間以内
ゼロ在庫、未処理の発注なし ディストリビューター経由で緊急発注 配送日を確認し、薬剤師に連絡
ゼロ在庫、発注済み 到着予定を確認し、つなぎの紹介を提案 配送完了をフォローアップ
ゼロ在庫、輸送中 薬剤師に到着予定を伝え、必要なら迅速化を要請 次回訪問時に入荷を確認
在庫少、安全在庫閾値は上回っている 今すぐ再発注し、パターンを記録 セルアウトが加速しない限り対応不要

在庫データのCRM記録

現場で取得した在庫データは、一貫して記録され、マネジメントがアクセスできる状態でなければ、コマーシャル上の価値を持ちません。すべての薬局訪問のCRM記録には、以下を含めるべきです。

  • SKU別の棚在庫数(必須)
  • SKU別のバックルーム在庫数(確認できた場合)
  • 直近の発注日(薬剤師またはディストリビューターの記録から)
  • カバー日数計算から導いた推奨発注数量
  • 訪問中に発注したか(有無、数量)
  • 在庫切れイベント(有無、製品、推定継続期間)
  • ディストリビューターの配送確認ステータス

テリトリーのカバレッジをレビューするマネージャーは、このデータを使ってパターンを特定する必要があります。慢性的に在庫不足に陥っている薬局はどこか、監査だけでなく一貫して発注まで行っているMRは誰か、そして繰り返し在庫切れを生み出しているディストリビューターのルートはどこか、といったことです。セールスオペレーションにおけるCRMデータハイジーンを支配するのと同じ原則がここにも当てはまります。現場の記録は、完全で、一貫しており、何時間も後に再構成するのではなくその活動の時点で入力されて初めて役に立ちます。

頻度の目安として、在庫データは発注を行った訪問だけでなく、すべての薬局訪問で記録すべきです。「異常なし」というログ(在庫が閾値を上回っており、発注不要)は、発注確認と同じくらい価値があります。それは、イベント間のベースラインの推移を確立するからです。

体系立てられた在庫管理の規律を実践しているフィールドチームは、発注率の高い薬局でカバレッジ頻度が高いと報告しています。それは、MRの訪問を在庫問題の解決と結びつけている薬剤師の方が、MRの訪問を邪魔だと見なす薬剤師よりも、快くアクセスを許してくれるからです。

薬局オーダー・在庫管理に関するよくある質問

カバー日数の計算とは何であり、なぜ製薬MRにとって重要なのですか。

カバー日数の計算は、実際のセルアウト率に基づいて、薬局が特定の製品について現在何日分の在庫を保有しているかをMRに教えてくれます。計算式は、カバー日数 =(手持ちユニット数 + バックルームユニット数)÷ 日次セルアウト率、です。これが重要なのは、「少なそうに見える」という曖昧な棚の観察を、正確で説得力のある再発注の会話へと変えてくれるからです。具体的なカバー日数の数字を持って現れるMRはビジネスケースを提示していますが、当て推量で臨むMRはただのお願いをしているにすぎません。

アカウントごとに異なる安全在庫の閾値は、どのように設定すればよいですか。

安全在庫はアカウントごと、製品ごとに異なります。計算式は、安全在庫 = 日次セルアウト率 × リードタイム日数 × バッファ係数、で、バッファ係数はディストリビューターの配送の信頼性に応じて通常1.25〜1.5です。まず、セカンダリーセールスのデータ、あるいは訪問ごとの在庫観察から、その薬局の日次セルアウト率を確立することから始めます。次に、そのアカウントのテリトリーにおける流通リードタイムを確認します。来客数の多い薬局や需要変動の大きい製品では、その範囲の上限に近いバッファ係数が妥当です。

薬剤師が「ディストリビューターが自動的に在庫を処理してくれる」と言った場合、どう対応すべきですか。

これは最もよくある回避であり、鵜呑みにするのではなく確認が必要です。適切な追加質問は次の通りです。「この製品について、現在ディストリビューターに未処理の発注は入っていますか。それとも、棚を見て自動的に補充してくれると期待されているのですか」多くのディストリビューターは、明示的な発注がなければ自動補充を行いません。薬剤師が確信を持てない場合は、その場でカウンターからディストリビューターに直接電話をかけ、発注を確認または実施することを申し出ます。これには2分しかかからず、摩擦を生むことなく曖昧さを取り除けます。

独立系薬局とチェーン薬局とでは、発注プロセスはどう異なりますか。

独立系薬局では、オーナーやマネージャーが通常購買をコントロールしており、あなたの訪問中にその場で発注できます。在庫、再発注数量、ディストリビューターの確認についての会話は、1回のやり取りで完結します。チェーン薬局では、勤務中の薬剤師が購買をコントロールすることはほとんどありません。発注は、プラノグラムデータとスキャン情報を使う中央の購買チームから流れてきます。店舗レベルでは在庫不足の状況を伝えてエスカレーションを促せますが、本部レベルではキーアカウントチームが自動補充の閾値を交渉します。訪問前にどちらのモデルがその薬局に当てはまるのかを知っておくことで、双方の時間の無駄を避けられます。

毎回の薬局訪問後、どれくらいの在庫データを記録すべきですか。

すべての訪問で、SKU別の棚在庫数、確認できた場合のバックルーム在庫数、直近の発注日、カバー日数計算から導いた推奨発注数量、訪問中に発注したかどうか(およびその数量)、在庫切れイベントの有無、ディストリビューターの配送確認ステータスを記録すべきです。「異常なし」というログは、発注確認と同じくらい価値があります。それは、訪問間のベースラインの推移を確立するからです。テリトリーのカバレッジをレビューするマネージャーは、このデータをもとに慢性的な在庫不足のパターンやディストリビューターのカバレッジギャップを特定します。

薬局の在庫切れの大半は何が原因であり、MRはどうすれば防げますか。

PubMed(PMC9287964)に掲載された研究は、流通上の障壁とサプライチェーン情報管理の弱さを、在庫切れの根本原因として最も頻繁に挙げられるものと特定しています。MRのレベルでは、予防は3つの行動に集約されます。ゼロになる前に在庫不足の軌道を捉える、一貫した訪問時在庫監査。計算された再発注数量に基づく具体的な発注提案。そして、定例配送に自社製品が含まれていると仮定するのではなく、ディストリビューターに直接確認することです。この3つの行動をすべて実践するMRは、在庫を「ディストリビューターの問題」として扱うMRよりも、在庫切れイベントが大幅に少なくなります。


カバー日数再発注モデルは、本記事が説明する中核の在庫管理手法です。セカンダリーセールスのデータから日次セルアウト率を算出し、手持ち在庫の合計をそのレートで割ってカバー日数を求め、カバー日数を配送サイクルの長さと比較し、カバー日数がサイクル長の1.5倍を下回った時点で具体的な発注提案を発動させます。このモデルは、棚の観察を、薬剤師がすぐに行動に移せる説得力のあるビジネスケースへと変換します。

カバー日数再発注モデルのもとで管理される薬局は、3つの積み重なる利点を生み出します。第一に、MRは曖昧な提案ではなく具体的な再発注数量を携えて現れるため、発注転換率が高まります。第二に、薬剤師はMRの訪問のたびに邪魔ではなく有用な運用上の成果を連想するようになり、時間とともにアクセスが改善します。第三に、一貫したデータ記録が、ディストリビューターのレポートだけでは決して捉えられない在庫切れのパターンを浮かび上がらせ、コマーシャルマネージャーがテリトリーレベルの供給問題に対処するために必要なインテリジェンスを与えます。

もうひとつ注目すべき点があります。安全在庫の計算式におけるバッファ係数は、一度設定したら忘れていいものではありません。在庫切れを経験した薬局は、以前のバッファが低すぎたことをまさに教えてくれているのです。正しい対応は、その出来事を記録してそのまま先に進むことではなく、次回訪問までにその製品とアカウントの組み合わせについて安全在庫の閾値を引き上げることです。

結論:棚がスコアカードである

棚にある在庫は、フィールドセールスのプレイブックにおける他のすべての前提条件です。ディテーリングは処方を生み、処方のプルスルーは薬局の推薦を生みます。しかし、推薦には製品が必要です。患者が来店したときに棚が空であれば、そのすべてが機能しません。

在庫管理を、「本当の」セールスの会話に入る前にチェックしておくだけのオペレーション上の雑用として扱うフィールドMRは、より規律あるMRの競合であれば防げていたはずの在庫切れによって、処方箋を一貫して失い続けることになります。

在庫を売上防衛の活動として自分事にし、すべての訪問にカバー日数計算を組み込み、具体的な発注提案を行い、ディストリビューターに確認し、すべてを記録するMRは、上流で行われたあらゆるコマーシャル投資(ディテーリング、サンプリング、プロモーション支出)に、実際の売上へと転換する十分なチャンスを与えます。

在庫は物流ではありません。在庫は売上です。

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About the author

Esther Van

Esther Van

Senior Implementation Consultant

Esther Van is a Senior Implementation Consultant at Rework with a growth marketing focus on Latin American markets. Esther writes about growth in field-sales and distribution-heavy industries, including automotive sales, solar and home energy, agricultural inputs, FMCG distribution, door-to-door home services, and pharmaceuticals, looking at how these businesses find, convert, and keep customers. Esther also covers chat and inbox tools and lead capture automation for teams that sell through conversations.