대형 제약사 중 한 곳은 제품 출시 전략 개발을 위해 베이서컨설팅을 채용했다. 시뮬레이션 모델링은 회사, 의사, 환자 간의 상호작용 재구성을 위해 적용되었다.
목표
향후 제품 출시를 위한 최적의 홍보 전략과 그에 상응하는 판매를 파악한다. 특히, 소비자 직접 판매 광고(DTC)와 개인 판매 사이의 이상적인 돌파구는 무엇인가? 다음과 같은 구체적인 질문 해결:
- 고객은 계약판매조직(CSO)이 필요한가, 필요한 경우 얼마나 큰가, 얼마나 긴가?
- 고객이 1차 포지션 세부 정보를 최대한 확보하기 위해 현재 현장 영업 계획을 어떻게 변경해야 하는가?
해결책
이 모델에는 다음이 포함되었다.
- 의사(대리인 및 주요 의견 책임자(KOL)에게 노출됨)와 환자(DTC 및 공동 지불 보조에 노출됨)의 회의 결과로 의료 처방의 확률적 생성 및 약물 소비 및 후속 리필로 전환.
- 환자, 의사 및 대표자 간의 상호작용, 그 상호작용의 결과 및 그에 따른 판매의 애니메이션 시각 디스플레이(AnyLogic 사용) 이것은 문제의 본질을 파악하여 꿰뚫어 보는 질문을 만들어 내는 훌륭한 방법이다.
- "미스 분석" 기능은 판매를 극대화하기 위해.
그림 1. 에이전트 기반 모델의 스크린샷
에이전트 기반 모델링의 이유
- 모델 제작자는 환자, 의사 및 판매 담당자의 상호 작용에 관심이 있고 홍보 노출이 시간에 따라 어떻게 그들의 행동을 변화시키는지에 대해 관심이 있었기 때문에 구별되는 개체로서 시뮬레이션할 필요가 있었다.
- 모델 제작자들은 그룹 역학을 연구하기를 원했고, 따라서 그룹 구성원들 간의 차별화를 위해 필요했다. 그 목적을 위해, 성격적 특성은 가우스 분포에 따르는 개인에게 할당될 필요가 있었다.
- 모델 제작자들은 다양한 수준에서 판매에 동시에 영향을 미치는 다양한 홍보 전략을 시뮬레이션해야 했다. 특히 병에 걸린 환자부터 처방된 약물의 소비까지 약물의 라이프사이클을 모형화할 필요가 있었다.
- 모델러들은 그룹 프랙티스가 어떻게 약물을 수용하는지, 어떤 병목현상이 채택을 방해하는지, 그리고 약물 흡수를 극대화하기 위해 어떤 시정 조치를 취할 수 있는지 등 그룹 프랙티스의 작업에 관심을 가질 필요가 있었다.
에이전트 기반 모델링에서 강력한 AnyLogic에 대한 컨설턴트의 선택을 결정한 것은 이러한 요소들을 고려할 필요가 있다.
그림 2. 에이전트 간의 상호 작용 유형
결과
프로젝트의 결과는 다음과 같았다.
- 최적의 홍보 전략 파악 및 다양한 후보 전략 평가.
- CSO에 관한 권고사항 및 그에 따라 제품 포트폴리오를 개편하는 방법.
- 의약품의 흡수 곡선 및 그에 따른 판매 예측.
- 다양한 의사 결정 사항 및 전반적인 판매를 위해 상호 작용하는 방법 이해.
- 분석가가 이 모델이 없을 경우 생각하지 못했을 통찰력 있는 질문.
비상시 행동 주의사항
집단의 비상한 행동은 집단이 보여주는 행동이다. 개인이 집단의 일원이 아니라면 그들이 할 수 있는 것과 다른 선택을 하기 때문이다. 게다가, 그룹의 다른 구성원들이 선택하는 개별적인 영향의 선택이다.
그림 3. 개미의 돌발행동
개미 군락이 결국 밟게 되는 포획 경로는 개미의 초기 결정에 달려 있다. 마찬가지로 집단실습의 행태는 개별 의사의 결정에 따라 달라지며 진화한다.
결론
AnyLogic의 에이전트 기반 모델링 모듈은 다음과 같은 플랫폼으로 선택된다.
- 그것은 모델들이 그들이 제기한 모든 질문에 대답할 수 있게 해주었다.
- 그룹 연습의 역동성을 가까이서 볼 수 있게 해 주었다.
- 비상한 행동을 연구하는 데 이상적이었다.
이 모델은 DTC 및 개인 판매 외에도 접근성 개선을 위한 지급인 리베이트를 포함하도록 할당 질문을 확대할 수 있도록 확장될 수 있다.