DEFINITION DU PROBLÈME :
L’un des fabricants majeurs d’automobiles du monde avait besoin d’une prévision stratégique de ses performances sur le marché des USA au cours des cinq prochaines années. L’entreprise voulait estimer les dynamiques de la demande sur leurs produits (véhicules d’une classe particulière), et le revenu attendu, en prenant en compte les clients actuels, les revendeurs, les concurrents et le marché des véhicules d’occasion. L’objectif principal de la société était de déterminer combien de produits l’entreprise devrait produire dans les années à venir. Elle a eu recours au service de conseil de l’Entreprise AnyLogic pour créer un modèle complet sur le marché des USA.
Solution:
Dans le modèle AnyLogic, le pays tout entier a été séparé en plusieurs régions, qui ont alors été divisées en districts. Toutes les entités géographiques ont été considérées de manière indépendante. Les districts étaient composés des habitants vivant dans la zone géographique, les véhicules que certains de ces habitants possédaient, et les revendeurs qui vendaient différentes marques.
Les caractéristiques des véhicules incluaient la marque (un total de neuf marques a été pris en compte), la classification du marché, la capacité du moteur, le modèle, le prix et l’année. Les véhicules en vente pouvaient également être des véhicules neufs ou d’occasion. Les consultants de l’entreprise AnyLogic ont utilisé les données de la distribution géographique des véhicules d’occasion et leur prix moyen dans chaque région, et les prix des nouveaux véhicules ont été fixés dans tout le pays. Les revendeurs étaient supposés ne vendre que des véhicules d’une seule marque. Chaque revendeur opérait dans la région et les véhicules demandés étaient toujours disponibles à l’achat.
Les caractéristiques des clients incluaient tous les paramètres essentiels pour une analyse marketing scrupuleuse. Les clients ont été divisés dans des segments en fonction de leur âge, sexe et ethnie. Les caractéristiques telles que le statut de l’emploi et le revenu ont été également inclus. La population des clients a été simulée de manière dynamique. Les décès et les naissances, ainsi que d’autres modifications ont été pris en compte. Du fait de la grande échelle du modèle, 1 agent représentait la simulation de 100 personnes. Toutes les données entrées sur les clients provenaient de la vie réelle, y compris les prévisions officielles de chômage des USA pour les cinq prochaines années.
Une autre caractéristique des clients prise en compte était leur attitude envers le produit. Le modèle tout entier était basé sur ce concept. Le désir du client prospect d’acheter un produit était influencé par la publicité, ses contacts avec des propriétaires du produit, et les visites chez les revendeurs (voir l’image).
L’un des principaux défis était de « traduire » les données dans le langage du comportement de l’agent. Ceci requérait une analyse détaillée des faits et la détermination des facteurs réels qui influençaient les décisions des clients, leur sensibilité aux différents facteurs, et l’inertie de leurs décisions, etc. La validation du modèle en fonction des faits et statistiques historiques était également importante pour ce projet.
SOLUTION RETENUE:
Le client a utilisé le modèle créé par l’équipe de consultants de l’Entreprise AnyLogic pour définir leur plan stratégique pour les cinq prochaines années et a aligné avec succès leurs politiques de marketing et plans de production avec les prévisions.
Regardez Anatoly Zherebtsov, dans l’entreprise AnyLogic, présentant ce projet à la conférence AnyLogic 2012 ou téléchargez sa présentation.
