Ein großer Pharmakonzern wollte eine Strategie für eine Produkteinführung entwickeln und wandte sich an Bayser Consulting. Es wurden Simulationsmodelle eingesetzt, um die Interaktionen zwischen dem Pharmaunternehmen, Ärzten und Patienten zu reorganisieren.
Ziel
Ziel war, die optimale Werbestrategie für eine anstehende Produkteinführung und den entsprechenden Vertrieb zu bestimmen. Insbesondere ging es um die Fragestellung, wie das ideale Verhältnis zwischen der direkt an den Verbraucher gerichteten Werbung und dem Direktverkauf durch den Vertreter ist. Spezifische Fragen waren:
- Benötigt der Kunde eine Verkaufsorganisation, wie zum Beispiel die Contract Sales Organization (CSO), und wenn ja, in welchem Umfang und für welchen Zeitraum?
- Wie kann der Kunde den aktuellen Absatzplan umgestalten, um die Freisetzung elementarer Bestandspositionen am besten zu ermöglichen?
Lösung
- Probabilistische Erstellung von ärztlichen Verschreibungen als Ergebnis eines Besuchs des Patienten (konfrontiert mit DTC und Zuzahlung) beim Arzt (konfrontiert mit Vertretern und Personen in Schlüsselpositionen (KOL)), und die Umwandlung der Verschreibung in Arzneimittelkonsum und späteren Folgerezepten.
- Animierte Anzeige (mit AnyLogic) der Interaktionen zwischen Patienten, Ärzten und Vertretern, das Ergebnis dieser Interaktionen und der resultierende Umsatz. Auf diese Weise kann das Kernproblem erfasst und dringende Fragestellungen generiert werden.
- Ein Feature für die "Analyse von Verlusten" könnte die Suche nach der optimalen Zuordnung beschleunigen, indem vorgeschlagen wird, wie die aktuelle Werbestrategie verändert werden muss, um den Umsatz zu maximieren.
Bild 1: Screenshot des agentenbasierten Modells der Arbeit einer Praxisgemeinschaft
Warum agentenbasierte Modellierung?
- Die Modellierer mussten den Patienten, den Arzt und die Vertreter als eigene Einheiten simulieren, da sie sich für deren Interaktionen interessierten und wissen wollten, wie deren Verhalten durch die Präsenz der Werbung über die Zeit verändert wird.
- Die Modellierer wollten Gruppendynamik studieren und mussten deshalb zwischen verschiedenen Gruppenmitgliedern differenzieren. Zu diesem Zweck mussten Persönlichkeitseigenschaften den Individuen gemäß der Gaußschen Verteilung zugeordnet werden.
- Die Modellierer mussten verschiedene Werbestrategien simulieren, die gleichzeitig den Verkauf auf verschiedenen Ebenen beeinflusste. Insbesondere mussten Sie den Lebenszyklus des Arzneimittels abbilden, angefangen vom erkrankten Patienten bis zum Konsum des verschriebenen Arzneimittels.
- Die Modellierer mussten die Funktionsweise einer Praxisgemeinschaft in Augenschein nehmen: wie das Arzneimittel angenommen wurde, welche Engpässe die Annahme behinderten und welche Korrekturmaßnahmen ergriffen werden konnten, um die Aufnahme des Arzneimittels zu maximieren.
Die Notwendigkeit, diese Faktoren zu berücksichtigen war für die Wahl der Berater AnyLogic einzusetzen, entscheidend, da AnyLogic im Bereich der agentenbasierten Modellierung sehr leistungsfähig ist.
Bild 2: Interaktionstypen zwischen Agenten
Ergebnis
- Identifizieren der optimalen Werbestrategie und Bewertung der verschiedenen geeigneten Strategien.
- Empfehlungen bezüglich der CSO und wie das Produktportfolio entsprechend umgestaltet werden muss.
- Aufnahmekurve des Arzneimittels und entsprechende Umsatzprognose.
- Die verschiedenen Entscheidungspunkte und deren Interaktion hinsichtlich des Gesamtumsatzes verstehen.
- Aufschlussreiche Fragen, an die die Analytiker bei einem fehlenden Modell nicht gedacht hätten.
Schlussfolgerung
Das agentenbasierte Modellierungsmodul von AnyLogic ist die richtige Plattform, weil:
- es den Modellierern ermöglichte, alle Fragestellungen zu beantworten,
- es eine Nahaufnahme der Dynamiken der Praxisgemeinschaft lieferte, und
- es ideal war, um aufkommende Reaktionen zu studieren.
Das Modell kann ausgebaut werden und somit kann auch die Frage nach der Zuordnung so erweitert werden, dass Rabatte miteinbezogen werden können, um den Zugang zu verbessern - zusätzlich zu DTC und Direktverkauf durch den Vertreter.