Фармацевтична компания определя маркетинговата си стратегия с помощта на агенти

Проблем:

Консултантската фирма Sterling Simulation е избрана да разработи маркетингов модел, базиран на агенти, за фармацевтична компания. Компанията притежава две оригинални лекарства, които се конкурират помежду си на един и същ пазар. Едното лекарство е добре установено и се счита за лидер на пазара, докато другото лекарство е пуснато наскоро.

Имаше различни опасения относно това как може да се постигне разумен пазарен дял за по-новото лекарство, при условие че пазарният дял за лекарствата на компанията като цяло остава постоянен или се увеличава. Компанията използва различни форми на реклама, включително стратегия за директен потребителски маркетинг (DTC), която обикновено включва реклама в телевизия, печат, други средства за масова информация и социални медии. Моделът трябва да отговори на следния въпрос относно инвестирането в DTC маркетинг: „Кога компанията трябва да спре DTC маркетинга за новото лекарство, за да увеличи продажбите на всички рецепти?“ След предоставения отговор бихте могли да спестите на фармацевтичната компания десетки милиони долари.

Решение:

Традиционно в областта на маркетинговия анализ се вземат решения за различни сценарии на изхода с помощта на модел на маркетингов микс, който определя ефекта от маркетинговите разходи. Този подход обаче не дава последователно обяснение защо промените в разходите засягат резултатите. Претегляне може да се извърши, като се използват модели на маркетингов микс. Те обаче не правят никакво изяснение защо съществува това претегляне. Компанията иска модел, който е поне толкова добър, колкото модела на маркетинговия микс. Това означава, че доставчикът на услуги трябва да определи пазарните дялове в процентни пунктове във времето.

За да се получи по-добро разбиране за това как работи моделът на маркетинговия микс (например защо на DTC маркетинга се приписват намаляващи приходи в сравнение с посещенията на представители?), Като алтернатива може да се използва базирано на агенти моделиране (ABM). Като страничен ефект той премахва предположенията от модела, което позволява по-пълно разбиране.

Фармацевтичен, базиран на агенти симулационен модел

Има един факт, който трябва да се вземе предвид при подходите по УД като цяло и по-специално при този модел: Изискванията за данни са различни и като цяло по-високи, отколкото при моделите на маркетинговия микс. В този случай фармацевтичната компания разполагаше с данните и успя да се възползва в пълна степен от подхода на ABM. Моделите, базирани на агенти, са по-отворени за предположения и предоставят прозрения, които си струват повече от прости отговори.

След като избра подходът ABM, AnyLogic беше избран за софтуерна платформа за създаване на модели. Това бяха някои от причините:

Компанията беше запозната със софтуера и неговите възможности.
AnyLogic предлага най-голяма гъвкавост при моделиране на рамки.
AnyLogic има най-добрите възможности за визуализация за моделиране.

Рамката за моделиране се различава коренно от традиционните модели на маркетинговия микс. По-специално моделът разглежда цялостното взаимодействие между пациент/лекар, за да определи въздействието на маркетинговите разходи. В допълнение, влиянията на пускането на пазара на новото лекарство бяха интегрирани, за да се получи точна информация за пазарните дялове.

Моделът се състои от следните елементи:

Търпелив
Лекари
Представители
лекарства
Платци
Положителен списък

Последните два елемента не бяха описани, тъй като те имаха само незначително влияние върху модела.

Пациентите в модела са диагностицирани с конкретното заболяване, което може да бъде лекувано от пазара на лекарства. Разглежданото заболяване не е животозастрашаващо, поради което в тази категория лекарства има свобода на избор. Поведението на пациентите включва:

Посещавайте Вашия лекар на всеки три месеца.
Определяне дали искат конкретно лекарство (резултатът главно показва пазарното влияние на DTC).
Информираност за различни лекарства въз основа на рекламата и възможността да ги поискате от лекарите.
Дали са използвали рецептата си (главно в зависимост от цената на лекарството).
Дали са продължили да използват лекарството (средно загубата през първия месец е изчислена на 40%, през втория и третия месец на 20%).

Лекарите в модела са имали различни специализации по отношение на заболяването и - в зависимост от специализацията - са се грижили за различен брой пациенти. Поведението на лекаря включва:

Обработка на назначенията на пациентите.
Определяне кое лекарство трябва да се предписва на пациент (теоретични предпочитания въз основа на клиничната ефикасност на лекарството, практически предпочитания въз основа на отговора на пациента към лекарства).
Дали е предоставена проба или рецепта за нови пациенти.
Размяна с представителите.

По-долу можете да видите предварително установения модел на поведение на пациента по време и след среща, както и описанието на жизнения цикъл на пациента.

Представители бяха разпределени в тълпа от лекари. Те посещаваха своите лекари с различна скорост въз основа на пациентите на всеки лекар и историческа информация. По време на посещението представителите се опитаха да променят отношението на лекаря към определено лекарство, като добавиха проби към доставките на лекаря.

В модела двете лекарства на компанията, друго оригинално лекарство и генерици, бяха разглеждани като група.

Резултат:

Отне известно време, докато моделът бъде правилно калибриран. Това се дължи на факта, че данните са били достъпни само в ограничена степен в необходимите области. Моделът е основно калибриран с пазарния дял на всяко лекарство (или семейство лекарства, в случай на генерични лекарства) по отношение на пациентите и предписанията на месец. След калибриране моделът показа, че идеалното време за спиране на DTC маркетинга би било шест месеца преди текущото време. Това може да бъде оправдано с наблюдението, че калибрираните показатели не са се променили през този период. Най-накрая беше препоръчано преустановяването на DTC маркетинга в близко бъдеще.

Друго интересно прозрение, свързано с маркетинга на агенти. Стана ясно, че с времето предпочитанията към лекарствата на лекарите са по-важни от предпочитанията на пациентите. Това е причината, че за разлика от маркетинга на DTC, инвестициите в посещения на агенти не показват намаляваща възвръщаемост и винаги влияят на пазарния дял. Това беше очаквано, тъй като наличността на проби беше пряко свързана с посещенията и имаше голямо влияние върху желанието на пациентите да опитат лекарство.

По въпроса за бюджета беше спокойно да се каже, че ако фармацевтичната компания следва резултатите от модела и спре DTC маркетинга, това ще спести поне 10 милиона долара годишно.

Презентация на проекта от Скот Хебърт, вицепрезидент на Sterling Simulation