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需要モデル~医療用医薬品売上予測の類型1

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ここでは売上予測モデルにはどのような類型があって、それぞれどのような性質を持っているのかということについて簡単に触れておきましょう。

売上予測は過去に基づいて未来を予想するという活動なのであって、過去の傾向を見定めてそれを未来に外挿してゆくという考え方そのものは、どのような予測方法であっても変わりません。

しかし実際には、利用可能なデータの量及び質の制限を受けて、また売上予測の目的の種類によって、売上予測はいくつかの類型に分けられます。
類型は、需要モデル疫学モデルとの二つに大きく分けることができます。

需要モデル

これは過去の製品の需要、たとえば発行された処方箋の枚数の時系列分析を行って、傾向を読み取ってモデルを構築し、そのモデルを用いて未来の処方箋枚数の推移を予測するモデルです。
したがって、処方箋枚数の場合であればその時系列的なデータを収集できることが条件になります。
このモデルの特徴以下に示します。

1.信頼性が高い

先月の処方箋発行枚数が分かっていれば、今月の処方箋発行枚数もそれと大きくは変わらないことが予想できます。
とりわけ医薬品の場合はスイッチが起こりにくいということもあって、大きく需要が変動しにくいということからも、翌月の需要はかなり正確に読むことができます。

2.競合分析がしやすい

自社品の処方箋データが得られるということは、他社の製品のデータも得られる場合が多いので、マーケットシェアの分析や、いったいどの製品からの切り替えが起こっているのかということの分析を行うことができ、自社のマーケティング戦略に対する市場の反応を細かく測定することができます。

3.長期の予測には向いていない

過去の数量的トレンドだけから長期的な予測を行うことまでは困難で、何らかの長期予測の方法を組み合わせて予測することになります。

4.データが存在することが前提となる

過去のデータに基づいて売り上げの推移を予測していくので、当然過去のデータがまったくないような新規の疾患の治療薬の売上予測には使えません。
また、重要モデルで必要となるのは過去の売上の全量を説明するためのデータであり、サンプルのデータしか得られない場合には拡大推計をすることになり、データの性質によって予測の精度に影響が出る場合があります。

5.既存品の短期的な動向の把握に向いている

過去と未来とを連続的に概念しているため、たとえば、既存品のKPIのトラッキングや営業組織の達成目標の構築などに向いています。

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