미국 자동차 시장 시뮬레이션

문제 :

세계 유수의 자동차 생산업체 중 한 곳이 향후 5년간 미국 시장에서의 실적에 대한 전략적 예측이 필요했다. 이 회사는 현재의 고객, 딜러, 경쟁사, 중고차 시장을 고려하여 자사 제품(특정 등급의 자동차)에 대한 수요의 역학 관계와 예상 수익을 추정하고자 했다. 그들의 주요 목표는 그 회사가 다음 해에 얼마나 많은 제품을 생산해야 할지를 결정하는 것이었다. 그들은 미국 시장의 완전한 모델을 만들기 위해 애니로직 사를 채택했다.

해결책 :

애니로직 모델에서는 전국이 여러 지역으로 나뉘었고, 이후 구별로 분리되었다. 모든 지리적 실체는 독립적으로 고려되었다. 그 구역은 그 지역에 사는 사람들, 이 사람들 중 일부가 소유하고 있는 차량, 그리고 다른 브랜드를 판매하는 딜러들로 구성되어 있었다.

에이전트 동작 시뮬레이션

차량의 특징은 브랜드(인기 브랜드 총 9개 포함), 시장 분류, 엔진 용량, 모델, 가격, 연도 등이다. 판매되는 차량도 신차 또는 중고차일 수 있다. 애니로직 사 컨설턴트는 중고차 지리적 분포와 지역별 평균 가격 데이터를 활용했기 때문에 중고차 가격은 지리적으로 차이가 났고, 신규 차량 가격은 전국에서 고정됐다. 딜러들은 단일 브랜드의 신차만을 판매하는 것으로 간주되었다. 각 딜러점은 지역 내에서 운영했으며, 요청된 차량은 항상 구매가 가능했다.

고객 특성은 꼼꼼한 마케팅 분석을 위한 모든 필수 매개변수를 포함했다. 고객은 연령, 성별, 인종에 따라 세분화되었다. 고용 상태, 소득 등의 특성도 포함됐다. 고객 집단은 역동적으로 시뮬레이션되었다. 사망과 출생은 다른 변화와 함께 고려되었다. 모델의 규모가 커서 에이전트 1명이 100명을 시뮬레이션했다. 향후 5년간 미국의 공식 실업률 전망 등 고객에 대한 모든 입력 데이터를 실생활에서 가져갔다.

고려된 또 다른 고객 특성은 제품에 대한 그들의 태도였다. 모델 전체가 이 개념을 기반으로 했다. 잠재 고객이 제품을 구매하고자 하는 욕구는 광고, 제품주와의 접촉, 딜러 방문(사진 참조) 등의 영향을 받았다.

주요 과제 중 하나는 데이터를 에이전트 행동 언어로 "전송"하는 것이었다. 이를 위해서는 고객의 결정에 영향을 미친 실제 포인트의 사실 분석과 결정, 다양한 요인에 대한 민감성, 의사결정의 불활성 등에 대한 상세한 분석이 필요했다. 이 프로젝트에서는 역사적 사실과 통계를 바탕으로 한 모델의 철저한 검증도 중요했다.

결과 :

고객사는 애니로직 사 컨설팅 팀이 개발한 모델을 활용해 향후 5년간 전략계획을 수립하고, 마케팅 정책과 생산계획을 전망치와 성공적으로 조율했다.

애니로직 사의 Anatoly Zerebtsov가 AnyLogic Conference 2012 에서 이 프로젝트 발표를 보시거나 프레젠테이션 을 다운로드하세요.

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