問題点:
世界の主要な自動車生産者のうちの1社は、次の5年間の米国市場における販売戦略を必要としました。その会社は、特定の製品に関する要求のダイナミックスおよび期待収益の概算を希望しました。モデルは現在のクライアント、ディーラー、競争者および中古車市場が考慮に入れられました。主な目的は会社が翌年にどれだけの製品を生産する必要があるか決めることでした。彼らは、米国市場の完全なモデルを作成するためにAnyLogic Companyコンサルティング部門にモデル作成を依頼しました。
解決策:

AnyLogicモデルでは、国全体をいくつかの地域へ分割し、さらに地区へ分割しました。地理的な要素はすべて独立して検討されました。地区はそのエリアに住んでいる、人々のうちのいくらかが所有する同社の車両、および異なるブランドを売ったディーラーで構成されています。
車両の特性は9ブランドが検討されました。市場分類、エンジン・キャパシティー、モデル、価格および年を含んでいました。販売される車両は新車か中古をです。AnyLogic Companyコンサルタントは各地域で中古車およびそれらの平均価格の地理的分布データを使用しました、したがって、新車価格は一定に固定されました。一方で中古価格は地理的に変わりました、ディーラーは一つのブランドの新車だけを売ろうと考えました。ディーラーはそれぞれ地域内で営業し、車両が常に購入可能であることを要求しました。
顧客特性は、綿密な市場分析のための必須のパラメーターをすべて含んでいました。顧客は年齢、性別および人種に基づいたセグメントに分割されました。雇用と収入の状態等の特性も含まれていました。顧客人口はダイナミックにシミュレートされました。死と誕生は、他の変更と一緒に、考慮に入れられました。モデルが大規模なため、1つのエージェントが100人相当でシミュレートしました。顧客の入力データはすべて、次の5年の間の米国失業率予測を含む実生活情報から得ました。
検討された別の顧客特性は製品に対する顧客の意見でした。全体のモデルはこの概念に基づきました。製品を買う予想購買者は、広告、製品所有者との接触およびディーラーの訪問によって影響を受けました(図を参照)。
主な挑戦のうちの1つは、データをエージェント振る舞いの言語に"翻訳" したことです。これは、顧客の決断力、異なる要因に関しての敏感さ、および彼らの緩慢な決断力等の影響の詳細な分析を要求しました。さらに、史実と統計に基づいたモデルの詳細な確認は、このプロジェクトにおいて重要でした。
結果:
クライアントは、次の5年間の長期計画を作成し、かつ成功裡に予測、マーケティング方針及び生産計画を策定するためにAnyLogic Companyコンサルティング・チームによって作成されたモデルを使用しました。
AnyLogic社のコンサルティング部門のWatch Anatoly Zherebtsovは、 AnyLogicコンファレンス2012でこのプロジェクトを紹介しています。またそのプレゼンテーションをダウンロード可能です。
