Моделирование продвижения продукта на фармацевтическом рынке

Одна из крупнейших фармацевтических компаний обратилась к консалтинговой фирме Bayser для разработки стратегии продвижения нового продукта на рынке. Имитационное моделирование применялось для воссоздания системы взаимодействия между производителем продукта, врачами и пациентами.


Цель




Определить оптимальную стратегию продвижения продукта для его предстоящего запуска. В частности, было необходимо определить идеальный баланс между рекламой, направленной на непосредственных потребителей, и продвижением среди врачей. Также было нужно найти ответы на следующие вопросы:

  1. Должна ли компания привлекать стороннюю организацию для распространения продукта, и если да, то в каких объемах и на какой срок?
  2. Как компании следует пересмотреть текущие планы по продвижению, чтобы лучше распорядиться ресурсами в данной ситуации?

Решение




Модель включила в себя следующие элементы:

  • Вероятностная генерация медицинских назначений в результате посещения врача пациентом, а также начальное и дальнейшее повторное употребление пациентом лекарства. Врач находится под воздействием медицинских представителей и коллег – лидеров мнений, а пациент – под воздействием рекламы и программ совместной оплаты лекарств.
  • Анимированная демонстрация в AnyLogic взаимодействий между пациентами, врачами и медицинскими представителями, результаты этих взаимодействий и итоговые продажи. Это отличный способ понять суть проблемы и приступить к изучению более глубоких вопросов.
  • Функция «Анализ ошибок», созданная для упрощения поиска оптимальных решений путем выдачи рекомендаций по улучшению текущей стратегии продвижения.

Скриншот агентной модели AnyLogic

Рис. 1. Скриншот агентной модели AnyLogic

Почему было выбрано агентное моделирование?




  • Консультантам нужно было смоделировать пациента, врача и торгового представителя как отдельные сущности, т.к. необходимо было проанализировать их взаимодействия до и после промо-кампаний.
  • Также необходимо было проанализировать динамику поведения группы, и в связи с этим было нужно смоделировать каждого члена группы в отдельности. Таким образом, личностные особенности назначались отдельным агентам с использованием вероятностных распределений (в частности, распределения Гаусса).
  • Консультанты должны были воспроизвести различные стратегии продвижения, которые одновременно оказывали влияние на продажи на разных уровнях. В частности, необходимо было промоделировать путь препарата к потребителю, начиная от момента, когда пациент заболевает, заканчивая употреблением выписанного врачом лекарства.
  • Консультанты должны были так также глубоко изучить взаимодействие врачей в групповой практике: как оно влияло на внедрение новых препаратов, какие факторы затрудняли продвижение, какие меры могли быть приняты для максимизации использования нового препарата.

Необходимость учитывать эти факторы обусловила выбор консультантов в пользу агентного моделирования, широкие возможности для использования которого дает AnyLogic.


Взаимодействия агентов

Рис. 2: Типы взаимодействий между агентами.

Результат




Результатами этого проекта стали:

  • Оптимальная стратегия продвижения и оценка альтернативных стратегий;
  • Рекомендации касательно привлечения сторонней организации для распространения продукта и соответственного изменения продуктового портфолио;
  • Кривая внедрения продукта и прогноз продаж;
  • Понимание влияния на ситуацию различных управленческих решений, а также наложения эффектов различных решений в процессе продаж;
  • Получение ответов на специфические вопросы, мысли о которых не возникли бы в отсутствие модели.

О стихийном поведении агентов




Стихийное поведение муравьев
Рис. 3. Стихийное поведение муравьев

Стихийное поведение группы – это поведение, которое возникает, когда отдельные ее члены принимают те решения, которых они бы не приняли, не будучи членами группы. Поведение отдельных индивидуумов влияет на поведение остальных членов группы.


Выбор дороги, по которой идет муравейник в поисках пищи, находится в большой зависимости от изначальных решений отдельных муравьев. Дорога, которой пойдут все муравьи, зависит от выбора первого муравья. Аналогичным образом поведение врачей в групповой практике зависит от решений отдельных специалистов.

Заключение




Использование модуля агентного моделирования AnyLogic позволило консультантам компании Bayser:

  1. Ответить на все заданные клиентом вопросы;
  2. Углубленно изучить динамику поведения врачей в групповой практике;
  3. Изучить особенности стихийного поведения членов группы.

Функционал модели может быть расширен для получения ответов на различные вопросы. Для улучшения эффективности продвижения продукта возможно включить в стратегию другие действия, например, возмещение затрат на покупку продукта.

Другие проекты

  • Моделирование распределительного склада фармацевтической компании
    Cardinal Health – компания с многомиллиардным оборотом, работающая в сфере дистрибуции и логистики фармацевтических товаров. Каждый день компания сталкивается со множеством логистических задач, типичных для распределительных складов, которые осложняются спецификой фармацевтической сферы. Компания использовала агентное моделирование для различных бизнес-задач, что позволило ей экономить 3 000 000 долларов ежегодно.
  • Моделирование рынка телекоммуникаций в Аргентине
    В 2008 году на телекоммуникационном рынке Аргентины было 3 больших компании. Каждая из них предоставляла по несколько услуг: интернет, кабельное ТВ, стационарные и мобильные телефоны. Один из конкурентов, компания Telefónica, обратился к консалтинговой фирме Continente Siete для построения модели рынка в AnyLogic для оценки последствий проникновения на рынки, занятые конкурентами.
  • Развёртывание системы реанимобилей в Германии
    Реанимобили MSU (Mobile Stroke Units) были предложены для ускорения оказания помощи пациентам с апоплексическим ударом. Специалисты MSU должны начинать диагностику и терапию прямо на месте происшествия. Целью внедрения было снижение времени от поступления вызова до начала лечения больных для предотвращения риска возникновения инвалидности и снижения издержек в здравоохранении.
  • Моделирование на основе статистики врачебной практики
    Специалистам в сфере здравоохранения требуются инструменты для принятия решений относительно планирования, тестирования и оценки новых технологий и политик. Специфика данной области (комплексность и взаимозависимость процессов) превращает любые изменения и инновации в постоянное испытание для профессионалов индустрии. DWH Simulation Services в партнерстве с Австрийской Ассоциацией Социального Страхования (AASI) проанализировали данные системы здравоохранения Австрии для принятия важных для медицинской практики решений.
  • Моделирование работы родильного отделения
    Эта модель воспроизводит работу родильного отделения в строящейся больнице. Задача этой модели состояла в поддержке принятия решений касательно ресурсов, пропускной способности и методов организации работы в новом отделении. Проект был выполнен для больницы Karolinska University Hospital в лене Стокгольм, Швеция.
  • Оценка пропускной способности больничного стационара
    В шведском Стокгольме строилась новая узкоспециализированная больница, и местное управление здравоохранения задалось вопросом, сможет ли больница обслуживать нужное количество пациентов при текущих инвестициях и организационных планах. Специалисты использовали AnyLogic для поиска ответов на свои вопросы.
  • Крупная американская авиакомпания решает не вводить дополнительные сборы
    Крупная американская авиакомпания столкнулась с ситуацией, когда возможности развивать существующую стратегию были ограничены. Увеличение дохода посредством введения дополнительных сборов было очевидным способом решения проблемы. Однако прежде чем внедрить эти изменения, авиакомпания решила исследовать долгосрочное влияние такого решения на бренд, позицию на рынке авиаперевозок и лояльность клиентов.
  • Моделирование медицинского обслуживания на уровне региона
    Регион Стокгольма (Швеция), как и любой регион, испытывает постоянную необходимость удовлетворять спрос на услуги здравоохранения различных групп пациентов. Каждая группа может быть рассмотрена как субпопуляция со своими особенностями, характеристиками и сложностями. Данный проект по имитационному моделированию рассматривал пациентов, которые нуждались в диализе почек.
  • Планирование реагирования на ЧС с помощью агентного моделирования
    Battelle – крупнейшая в мире некоммерческая независимая исследовательская организация. В одном из проектов исследователи должны были определить эффективность мер реагирования в случае детонации ядерного устройства, сравнив планы эвакуации населения и его укрытия на месте ЧС.
  • Оценка стратегий в сфере здравоохранения для уменьшения количества случаев кесарева сечения
    Множество специалистов здравоохранения давно говорят о необходимости уменьшения количества родов при помощи кесарева сечения. Алан Миллс, эксперт-статистик, и его коллеги провели исследование для штата Вашингтон, в котором воспроизвели при помощи моделирования часть системы здравоохранения США, занимающуюся родовспоможением.