Фармацевтска компанија ја одредува својата стратегија за маркетинг со помош на агенти

Проблем:

Консултантската фирма Стерлинг симулација е избрана да развие агент заснован на маркетинг модел за фармацевтска компанија. Компанијата поседуваше два оригинални лекови кои се натпреваруваа едни со други на истиот пазар. Едниот лек беше добро утврден и се сметаше за лидер на пазарот, додека другиот лек неодамна беше пуштен во продажба.

Имаше разни загрижености за тоа како може да се постигне разумен удел на пазарот за поновата дрога под услов пазарниот удел за лековите на компанијата како целина да остане постојан или да се зголеми. Компанијата користела различни форми на рекламирање, вклучително и стратегија за маркетинг директно кон потрошувачи (ДТЦ), која обично вклучува рекламирање на телевизија, печатени, други масовни медиуми и социјални медиуми. Моделот треба да одговори на следното прашање за инвестирање во маркетинг на ДТЦ: „Кога компанијата треба да престане со ДТЦ маркетинг на новиот лек за да ја зголеми продажбата на сите рецепти? Следејќи го дадениот одговор, фармацевтската компанија може да заштеди десетици милиони долари.

Решение:

Традиционално, во областа на маркетинг аналитиката, се донесуваа одлуки за различни сценарија на трошење со помош на модел на маркетинг микс кој го определуваше ефектот на трошењето на маркетингот. Сепак, овој пристап не дава кохерентно објаснување зошто промените во трошоците влијаат на резултатите. Пондерирање може да се изврши со употреба на модели на маркетинг мешавина. Сепак, тие не даваат никаква изјава зошто постои ова пондерирање. Компанијата сакаше модел кој беше барем добар како моделот за маркетинг микс. Ова значеше дека давателот на услуги требаше да ги утврди пазарните удели во процентни поени со текот на времето.

Со цел да се разбере подобро како функционира моделот на маркетинг мешавина (на пример, зошто на маркетингот ДТЦ му се припишуваат намалени приходи во споредба со посетите на претставници?), Моделирањето засновано врз агенти (АБМ) може да се користи како алтернатива. Како пропратен ефект, тој ги отстранува претпоставките од моделот, што овозможува поцелосно разбирање.

Фармацевтски, симулациски модел базиран на агенти

Постои еден факт што треба да се земе предвид со приодите на АБМ воопшто и со овој модел особено: Барањата за податоци се различни и генерално повисоки отколку кај моделите за мешавина на маркетинг. Во овој случај, фармацевтската компанија ги имаше податоците и беше во можност целосно да го искористи пристапот на АБМ. Моделите базирани на агенти имаат тенденција да бидат поотворени за претпоставки и даваат увид што вреди повеќе од едноставните одговори.

Откако се определија за пристапот на АБМ, AnyLogic беше избрана за софтверска платформа за креирање на модел. Ова беа некои од причините:

Компанијата беше запознаена со софтверот и неговите можности.
AnyLogic нуди најголема флексибилност при моделирање на рамки.
AnyLogic ги има најдобрите опции за визуелизација за моделирање.

Рамката за моделирање беше суштински различна од традиционалните модели на маркетинг мешавина. Особено, моделот ја разгледа целокупната интеракција на пациент/лекар за да го утврди влијанието на трошењето на маркетингот. Покрај тоа, влијанијата од лансирањето на пазарот на новиот лек беа интегрирани со цел да се добијат точни информации за уделите на пазарот.

Моделот се состои од следниве елементи:

Трпелив
Доктори
Претставници
Лекови
Плаќачи
Позитивна листа

Последните два елементи не беа опишани бидејќи тие имаа само мало влијание врз моделот.

На пациентите во моделот им е дијагностицирана одредена болест што може да се лекува од пазарот на лекови. Болеста што се разгледува не била опасна по живот, па затоа постои слобода на избор во оваа категорија на лекови. Однесувањето на пациентите вклучуваше:

Посета на вашиот лекар на секои три месеци.
Одредување дали сакаат специфичен лек (резултатот главно го покажува влијанието на пазарот на ДТЦ).
Свесност за различни лекови засновани на рекламирање и можност да ги побарате од лекарите.
Без разлика дали го користеле својот рецепт (главно зависи од цената на лекот).
Без разлика дали тие продолжиле да го користат лекот (во просек, загубата во првиот месец била пресметана на 40%, во вториот и третиот месец на 20%).

Лекарите во моделот имале различни специјализации во врска со болеста и - во зависност од специјализацијата - се грижеле за различен број на пациенти. Однесувањето на лекарот вклучуваше:

Ракување со состаноци за пациенти.
Одредување на кој лек да се препише пациент (теоретски преференции засновани на ефикасност на клиничките лекови, практични преференции засновани на одговор на пациентот кон лекови).
Без оглед дали е даден примерок или рецепт за нови пациенти.
Размена со претставниците.

Подолу можете да го видите претходно утврдениот модел на однесување на пациентот за време и по состанокот и опис на животниот циклус на пациентот.

Претставниците беа распоредени во толпа лекари. Тие ги посетија своите лекари со различни стапки засновани врз пациенти на секој лекар и историски информации. За време на посетата, претставниците се обидоа да го променат односот на лекарот кон одредена дрога со додавање примероци во дозата на лекарот.

Во моделот, двата лека на компанијата, друга оригинална дрога и генеричките производи се сметаа како група.

Резултат:

Требаше малку време за моделот да биде правилно калибриран. Ова се должи на фактот дека податоците беа достапни само во ограничен обем во потребните области. Моделот главно беше калибриран со уделот на пазарот на секој лек (или семејство на лекови, во случај на генерички производи) во однос на пациентите и рецептите месечно. По калибрацијата, моделот покажа дека идеално време да се запре маркетингот на ДТЦ ќе беше шест месеци пред тековното време. Ова може да се оправда со набудување дека калибрираните метрички вредности не се променија во текот на овој период. На крајот беше препорачано да се прекине маркетингот со DTC во блиска иднина.

Друг интересен увид поврзан со маркетинг на агенти. Стана јасно дека со текот на времето, преференциите на лекарите за лекови се поважни од преференциите на пациентите. Ова е причината што, за разлика од маркетингот на ДТЦ, инвестициите во посети на агенти не покажаа намален принос и секогаш влијаеја на уделот на пазарот. Ова требаше да се очекува бидејќи достапноста на примероците беше директно поврзана со посетите и имаше големо влијание врз подготвеноста на пациентите да пробаат лек.

За буџетското прашање, можеше слободно да се каже дека ако фармацевтската компанија ги следи резултатите од моделот и престане да го пласира ДТЦ, тоа ќе заштеди на фармацевтската компанија најмалку 10 милиони долари годишно.

Презентација на проектот од Скот Хеберт, потпретседател на Стерлинг симулација