Навигация по сайту

Популярные статьи

Увлекательный поход по Крыму

Мы предлагаем вам увлекательный поход по живописным местам горного Крыма, полюбоваться красотами каньонов и горных водопадов, послушать журчание горных рек и пение птиц, насладиться экзотическими пейзажами

Отдых в Карпатах

Активный отдых - это очень важная часть жизни абсолютно любого человека, который способен обогащать и закалять человека как напрямую физически, улучшая форму, так и духовно, психологически, морально,

Фармацевтична компанія вибирає маркетингову стратегію за допомогою агентного моделювання

  1. проблема: Велика фармацевтична компанія випускала два схожих препарату: один надійшов у продаж недавно...
  2. результат:

проблема:

Велика фармацевтична компанія випускала два схожих препарату: один надійшов у продаж недавно і не був популярний, в той час як другий давно став лідером ринку. Керівництво компанії хотіло з'ясувати, як завоювати достатню частку ринку для нових ліків. Щоб прийняти обгрунтовані рішення з просування нового лікарського препарату, компанія звернулася за допомогою до консультантів з Sterling Simulation, які повинні були розробити СППР на основі імітаційної моделі.

Для реклами лікарських засобів компанія використовувала різні канали прямої реклами, включаючи рекламу на ТБ, в пресі та інших ЗМІ. Модель повинна була допомогти керівництву зрозуміти, коли зупинити рекламу нового препарату з метою економії рекламного бюджету, не втративши при цьому прибуток. Вірна відповідь на це питання допоміг би фармацевтичної компанії заощадити десятки мільйонів доларів.

Рішення:

Фармацевтична імітаційна модель

Традиційно бюджет рекламної кампанії розподіляється на основі моделі маркетинг-мікс (marketing-mix model, MMM). Однак такий підхід не дає зрозуміти, як рекламні витрати впливають на продажу. Щоб краще зрозуміти механіку моделей маркетинг-мікс і розширити їх функціонал, можна використовувати технологію агентного моделювання. З її допомогою також можна скоротити кількість припущень в моделі: це знизить ймовірність помилок в прогнозах.

Для створення агентной моделі консультанти обрали AnyLogic з двох причин:

  • AnyLogic виявився найбільш гнучкою програмою в порівнянні з іншим ПО для моделювання;
  • AnyLogic дозволив детально візуалізувати модель для презентації замовнику.

Структура агентной моделі відрізнялася від традиційної для компанії моделі маркетинг-мікс. Консультанти детально зімітували взаємодія лікарів і пацентой, щоб з'ясувати, як цей процес впливає на маркетингові витрати. Крім того, вони включили в модель фактори, що відображають вплив нового продукту на частку ринку, яку займає компанія.

Щоб відобразити процеси так, як вони відбуваються в реальному житті, консультанти представили в моделі у вигляді агентів:

  • пацієнтів;
  • лікарів;
  • торгових представників фармацевтичних компаній;
  • лікарські засоби.

Пацієнтам в моделі призначався однаковий діагноз і список ліків, одне з яких вибирав пацієнт. Діагноз не був небезпечний для життя, тому пацієнти могли вибрати ліки, не радячись з лікарем. У модель були включені два найменування ліків, вироблених компанією, ще одні ліки від компанії-конкурента, а також група ліків-дженериків.

Пацієнт в моделі відвідував терапевта один раз в три місяці. При цьому для кожного пацієнта можна було задати наступні параметри:

  • його переваги на користь конкретних ліків (на основі впливу реклами в ЗМІ);
  • його обізнаність про схожих ліках (на основі реклами і лікарських консультацій);
  • можливість покупки ліки (в залежності від вартості ліків);
  • ймовірність того, що він купить ліки повторно (в середньому, в порівнянні з першим місяцем, у другому і третьому місцях лояльність падає на 40 і 20% відповідно).

Логіка моделі - спосіб життя пацієнта

Лікарі в моделі мали різну спеціалізацію і різне число пацієнтів. У моделі лікар:

  • брав і оглядав пацієнта;
  • призначав ліки на основі власного досвіду роботи з препаратом і стану здоров'я пацієнта);
  • виписував рецепт або надавав пробний зразок ліки;
  • спілкувався з торговими представниками.

Як поводиться пацієнт в моделі до, під час і після відвідин лікаря, показано на діаграмі стану.

Торгові представники відвідували лікарів з різною частотою, залежно від завантаженості лікаря і статистики попередніх відвідувань. Під час візиту торговий представник давав лікаря пробні зразки конкретного ліки, щоб змінити ставлення доктора до цього препарату.

результат:

Модель розраховувала частки ринку для кожного ліки, або для групи ліків (у випадку з дженериками). Після калібрування модель показала, що зупинити рекламну кампанію нових ліків у ЗМІ треба було 6 місяців тому, так як обсяги продажів за цей період не змінювалися, незважаючи на активну рекламу в ЗМІ. Керівництво компанії-замовника прийняло рішення зупинити рекламу найближчим часом.

Консультанти також з'ясували, що з плином часу пацієнти все частіше вибирали ті ліки, які радив їм лікар. Таким чином, інвестиції в торгових представників завжди позитивно відбивалися на продажах, в той час як реклама в ЗМІ не приносила ефекту.

В результаті модель показала, що, відмовившись від реклами в ЗМІ, компанія заощадила б як мінімум 10 млн. Доларів на рік.

Щоб дізнатися більше про проект, скачайте презентацію і подивіться виступ віце-президента компанії Sterling Simulation Скотта Еберу з Конференції AnyLogic 2015