Фармацевтична компанія визначає свою маркетингову стратегію за допомогою агента

Проблема:

Консалтингова компанія Sterling Simulation була обрана для розробки маркетингової моделі на основі агентів для фармацевтичної компанії. Компанія володіла двома оригінальними препаратами, які конкурували між собою на одному ринку. Один препарат добре зарекомендував себе і вважався лідером ринку, тоді як другий препарат недавно був випущений на ринок.

Існували різні занепокоєння щодо того, як можна досягти обґрунтованої частки ринку для нових препаратів за умови, що частка ринку препаратів компанії в цілому залишається незмінною або зростає. Компанія використовувала різні форми реклами, включаючи стратегію прямого споживчого маркетингу (DTC), яка, як правило, передбачає рекламу на телебаченні, в друкованих видах, інших засобах масової інформації та соціальних мережах. Модель повинна відповісти на наступне питання про інвестування в маркетинг DTC: "Коли компанія повинна припинити маркетинг DTC нового препарату, щоб максимізувати продажі всіх рецептів?" Після наданої відповіді фармацевтична компанія може заощадити десятки мільйонів доларів.

Рішення:

Традиційно в галузі маркетингової аналітики приймали рішення про різні сценарії витрат за допомогою моделі маркетингової суміші, яка визначала ефект маркетингових витрат. Однак такий підхід не дає правдоподібного пояснення, чому зміни у видатках впливають на результати. Зважування може бути здійснено за допомогою моделей маркетингового поєднання. Однак вони не роблять жодних заяв про те, чому існує таке зважування. Компанія бажала моделі, яка була б принаймні настільки ж хорошою, як модель маркетингової суміші. Це означало, що постачальник послуг з часом повинен був визначати частки ринку у відсотках.

Для кращого розуміння того, як працює модель маркетингового комплексу (наприклад, чому маркетингу DTC приписують зменшення доходів порівняно з відвідуваннями представників?), Агентське моделювання (ABM) може бути використано як альтернатива. Як побічний ефект, він вилучає припущення з моделі, що дозволяє більш повно зрозуміти.

стратегію

Фармацевтична імітаційна модель на основі агентів

Існує один факт, який потрібно враховувати при підходах до ПРО в цілому та особливо до цієї моделі: Вимоги до даних відрізняються і, як правило, вищі, ніж у моделях маркетингового поєднання. У цьому випадку фармацевтична компанія мала дані і змогла повною мірою скористатися підходом ПРО. Моделі, засновані на агентах, як правило, більш відкриті для припущень і дають уявлення, які є більш вартими, ніж прості відповіді.

Після вибору підходу ABM, AnyLogic був обраний в якості програмної платформи для створення моделі. Це були деякі з причин:

  • Компанія була знайома з програмним забезпеченням та його можливостями.
  • AnyLogic пропонує найбільшу гнучкість у моделюванні фреймворків.
  • AnyLogic має найкращі варіанти візуалізації для моделювання.

Структура моделювання принципово відрізнялася від традиційних моделей маркетингового поєднання. Зокрема, модель розглядала загальну взаємодію пацієнта та лікаря, щоб визначити вплив маркетингових витрат. Крім того, вплив випуску на ринок нового препарату було інтегровано для отримання правильної інформації про частки ринку.

Модель складається з наступних елементів:

  • Пацієнт
  • Лікарі
  • Представники
  • препарати
  • Платники
  • Позитивний список

Останні два елементи не були описані, оскільки вони мали лише незначний вплив на модель.

У пацієнтів на цій моделі діагностовано конкретне захворювання, яке можна лікувати на ринку наркотиків. Захворювання, яке розглядалося, не загрожувало життю, тому у цій категорії наркотиків існує свобода вибору. Поведінка пацієнтів включала:

  • Відвідуйте свого лікаря кожні три місяці.
  • Визначення того, чи хочуть вони певного препарату (результат в основному показує вплив DTC на ринок).
  • Поінформованість про різні ліки на основі реклами та можливість запитувати їх у лікарів.
  • Чи використовували вони свій рецепт (головним чином, залежно від ціни на препарат).
  • Чи продовжували вони вживати препарат (у середньому втрата за перший місяць була розрахована на 40%, на другий і третій місяці - на 20%).

Лікарі в цій моделі мали різну спеціалізацію щодо захворювання та - залежно від спеціалізації - доглядали за різною кількістю пацієнтів. Поведінка лікаря включала:

  • Обробка призначень пацієнтів.
  • Визначення, який препарат призначити пацієнту (теоретичні переваги на основі клінічної ефективності препарату, практичні уподобання на основі реакції пацієнта на ліки).
  • Чи надається зразок або рецепт для нових пацієнтів.
  • Обмін з представниками.

Нижче ви можете побачити заздалегідь встановлену модель поведінки пацієнта під час та після зустрічі, а також опис життєвого циклу пацієнта.

Представники були розподілені до натовпу лікарів. Вони відвідували своїх лікарів з різною швидкістю, виходячи з пацієнтів кожного лікаря та історичної інформації. Під час візиту представники намагались змінити ставлення лікаря до певного препарату, додавши зразки до запасів лікаря.

У моделі два препарати компанії, ще один оригінальний препарат та дженерики, розглядалися як група.

Результат:

Минув деякий час, щоб модель була правильно відкалібрована. Це було пов’язано з тим, що дані були доступні лише в обмеженій мірі у необхідних областях. Модель була в основному відкалібрована з урахуванням частки ринку кожного препарату (або сімейства препаратів, у випадку дженериків) з точки зору пацієнтів та призначень на місяць. Після калібрування модель показала, що ідеальним часом для зупинки маркетингу DTC був би шість місяців до поточного часу. Це можна обгрунтувати зауваженням, що калібровані показники не змінювались протягом цього періоду. Врешті-решт було рекомендовано припинити маркетинг DTC найближчим часом.

Ще одне цікаве розуміння, пов’язане з маркетингом агентів. Стало ясно, що з часом уподобання лікарів щодо наркотиків важливіші за уподобання пацієнтів. Це є причиною того, що, на відміну від DTC Marketing, інвестиції в торгових представників не демонстрували зменшення прибутковості і завжди впливали на частку ринку. Цього можна було очікувати, оскільки наявність зразків була безпосередньо пов’язана з відвідуванням і мала великий вплив на готовність пацієнтів спробувати наркотик.

Щодо бюджетного питання, можна було впевнено сказати, що якщо фармацевтична компанія буде слідувати модельним результатам і припинить продавати DTC, це заощадить фармацевтичну компанію щонайменше 10 мільйонів доларів на рік.

Презентація проекту Скоттом Гебертом, віце-президентом Sterling Simulation