FAQ маркет рисёч
11.5. Первый этап прогнозирования: строим модель
Пора и немного о практике, оживить рассказ. Мы не будем углубляться в нюансы моделирования, потому что задача рисёрчеров – сбор исходных данных. Нам важно понимать сам принцип, зачем эти данные.
А ещё уметь объяснить заказчику, который от безысходности запланировал перевесить прогнозирование на собственных клиентов, что моделирование – вполне приличный способ. Так-то про пациентские модели слышали более-менее все. Может быть, проблемы с доверием.
Прогнозные модели в фарме обычно называют пациентскими, потому они описывают потоки пациентов. Из которых и состоит рынок. Сколько доходит до разных этапов лечения – начиная с проявления болезни и заканчивая покупкой.
Эти этапы примерно соответствуют этапам решения о покупке в «обычном» маркетинге – осознание проблемы, поиск вариантов, вот это всё. Но очень примерно: например, у нас есть врачи. Так что эта аналогия для понимания, не для практики.
И ещё эти модели называют воронками, потому что на каждом этапе лечения часть пациентов отваливается. Только часть заболевших придет к врачу, только части диагностированных показан наш класс, только часть назначений класса – наш бренд. Это похоже на фокусировку на своих клиентах, но издалека, поэтапно - сначала потенциальный рынок, потом фактический, и так далее.
Проще всего на примере. В первой строчке пишем население страны, допустим, тысяча. Зная процент заболеваемости, получаем число заболевших. Допустим, 100 человек из 1000. Из них 90 почувствуют симптомы; 70 дойдут до врача; 65 получат правильный диагноз; 60-ти назначат лечение, из них треть – наш препарат, две трети – конкуренты. Это 20 рецептов, из них 17 дойдут до аптеки и купят наш препарат. Допустим, каждый купит 1 упаковку. Вуаля, наши продажи – 17 упаковок в год.
Разумеется, это самый простой пример. Может потребоваться ветвление воронки по SKU – на этапе выписки, или покупки, или и там, и там. Могут понадобиться свои модели для 5 разных показаний – потому что, очевидно, у каждого показания своя заболеваемость и все последующие параметры. Проще говоря, это разные пациенты. Тогда итоговые продажи – сумма 5 рынков. Наконец, бывают хронические или повторяющиеся заболевания, вроде гипертонии или гриппа (да, это частая история), где пациенты не каждый раз обращаются к врачу – то есть, некоторые из них продолжат покупать назначенное лечение годами. Можно учесть этот «шлейф» в будущих продажах, просто добавляя в следующие годы часть сегодняшней выписки, а можно – построив отдельную воронку для таких условно «самолечащихся» пациентов. В общем, усложнять модели можно примерно бесконечно. О том, где остановиться – в следующем параграфе, а пока закончим про общий принцип.
Выдав продажи в упаковках, «пациентская» часть модели заканчивается, и подсчеты переключаются на деньги. То есть, упаковки множат на цены, и начинают вычитать различные затраты, от себестоимости до накладных расходов (у кого как заведено). Так прогноз рынка перетекает в P&L – бизнес-план всё-таки. P&L – уже не наша юрисдикция, он использует одни внутренние данные и решения клиента.
Впрочем, мы иногда можем быть полезны в принятии этих решений (это рассмотрим отдельно). Тогда нам интересна и прибыльность – как её красноречиво называют, bottom-line. Так что представлять себе P&L тоже полезно.
Наконец, определившись со структурой модели – то есть, «этажами» воронки – мы добавляем к ним слева и справа прошлое и будущее. Проще говоря, столбцов в таблицу, обычно – с цифрами за год. Куда и заносим все нужные тренды – как менялись, и как будут меняться население, заболеваемость, выявляемость и так далее, вплоть до доли рынка и продаж.
Можно переходить ко второму этапу прогнозирования – калибровке модели. Но сначала углубимся в её наполнение – какие тренды нужны (а какие нет), и где их брать.