問題：
製薬会社向けエージェントベースマーケティングモデルをSterling Simulationコンサルティング社が作成しました。この製薬会社は市場で競合する二つの非ジェネリック医薬品を所有しており、一つは既定の医薬品で業界トップのシェアを持ち、もう一つは最近導入された医薬品です。
マーケット・シェアを全体として維持し、かつ増加させ、その間新薬のマーケット・シェアをいかに向上させるか等、いくつかの懸念事項がありました。製薬会社は、TV、ポイント、その他の大衆やソーシャルメディア等を通して広告する等のダイレクト・ツー・コンシューマー（DTC）マーケティング戦略を実施していました。このモデルは、DTCのマーケティング運用において「新薬の販売を最大にするためにDTCマーケティングを停止する必要があるのか」の疑問に答えるために作成されました。その答えは、DTCマーケティングを停止することで、製薬会社は数千万ドルの利益を得ることになると出ました。
ソリューション：
製薬エージェントベースシミュレーションモデル
従来、マーケティング分析は、マーケティングミックスモデルを使用してマーケティング支出の影響を判断することによって、さまざまな支出シナリオを決定してきました。しかし、このアプローチは、支出の変化がなぜ結果に影響するのかを明確に説明できていません。マーケティングミックスモデルはウェイトを与えることができますが、ウェイトが存在する理由を説明することはできません。同社は少なくとも、マーケティングミックスモデルと同等のモデルを求めていたため、開発業者は時とともに変動する市場シェアのパーセンテージポイントを見つけなければなりませんでした。
マーケティングミックスモデルの背後にある仕組みをよりよく理解するには（たとえば、DTCマーケティングがリターンを減らして販売訪問を減らす理由など）、エージェントベースのモデリング（ABM）を使用する方法もあります。 これは、モデルの仮定を取り除くことで、より完全な理解を可能にします。
一般的にABMアプローチモデルでは、必要なデータ要件がマーケティングミックスモデルの要件とは異なり、一般的には高いということです。今回は製薬会社が既に大量のデータを保持しているので、それらのデータを使用してABMアプローチをフル活用することができました。エージェントベースのモデルは、仮説に対してよりオープンな傾向があり、より深い洞察力を提供する傾向があります。
AnyLogicがエージェントベースモデル構築のためのソフトウェアプラットフォームとして選ばれる理由
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モデルフレームワークは従来のマーケティングミックスモデルとは大きく異なりました。具体的には、モデルは市場の影響をあたえる患者と医者の対話を考慮しました。さらに、正しい市場シェア情報を得るために、モデルには市場への新薬の導入の影響も考慮しました。
このモデルは、以下の要素で構成されています。
- 患者；
- 医師；
- 営業担当者；
- 薬物；
- 支払人；
- 処方箋；
2つの要素（支払人、処方箋）は、モデル内における振る舞いが少ないため、モデルには考慮されていません。
モデル内の患者はすべて薬市場が扱う薬で治癒する特定の病気と診察されました。 関与されていた疾病は生活を脅かすものではありませんでした。したがって、この薬カテゴリーは選択的です。患者の振る舞いには下記が含まれます:
- ３ヶ月ごとに医師と面会
- 患者は特定の医薬品を希望しているか（その結果は、DTCの主要な市場への影響を示す）。
- 患者は広告に基づいた異なる医薬品の認識を持つか、医師が勧める効果はどうか。
- 処方箋を処方したかどうか（主に薬剤の価格に依存）。
- 彼らが医薬品を飲み残しているかどうか（平均して、最初の1ヶ月および2/3月の損失はそれぞれ約40％および20％以下と計算された）。
モデルロジック–患者のライフサイクル
モデルの医師は、病気によって専門分野が異なり、専門分野によって患者数も異なります。医師の行動には次の行動が含まれます：
- 患者の予約を処理する。
- 患者の処方薬を決定する（理論的な選好は臨床試験の実績に基づきますが、実際は患者の反応が基本）。
- 初診の患者にサンプルやスクリプトを提供するかどうか。
- 営業担当者とコンタクトする。
患者の予約後およびその間の行動の事前割り当てモデル、および患者のライフサイクルを以下で見つけることができます。
営業担当者は医師のプールに割り当てられました。彼らは、医師毎に異なる患者プールと経歴情報に基づいて、異なる割合で医師を訪問しました。訪問時に、新しい試供品サンプルを持参して、常用医薬品に対する医師の選好を変えようと試みました。
このモデルの薬は、2社の薬剤、別の非ジェネリック医薬品、及びグループとしてのジェネリック医薬品でした。
結果：
モデルは適切に校正するのに少し時間がかかりました。これは、目的の情報のデータが少なかったためです。このモデルでは、患者および1ヶ月あたりの処方の両方に関して、各薬剤とジェネリック医薬品の市場シェアを主に校正しました。校正後、モデルは新薬のDTCマーケティングを止める理想的な時間は、現在の日付より6ヶ月前であったであろうことを示しました。これは、同じ期間に校正された測定基準に差がないことに気付くことで確立されました。6か月前に遡ることは実現不可能であるため、近い将来DTCマーケティングを中止することが最善と判断されました。
もう1つ興味深いことは営業担当者マーケティングと関連しており、時間がたつにつれて、医師の選好が患者の医薬品選択に影響を及ぼすことがわかりました。DTCマーケティングとは対照的に、営業担当者の訪問に投資した資金は、収益の減少を示さず、常に市場シェアに影響を与えました。これは、サンプルの入手が営業担当者訪問と直接結びつき、患者が薬を試すのに影響を与えると期待されました。
予算上の問題については、製薬会社がモデルの結果を踏まえ、DTCマーケティングを廃止すれば、少なくとも年間10,000,000ドルは節約できる計算となります。
