Wir sind stolz darauf, dass wir gebeten wurden, einen Beitrag für die Mai-Ausgabe 2013 der Zeitschrift Drug Development & Delivery zu schreiben. In dem daraus resultierenden Artikel erläutern SKIM Senior Project Manager, Jemma Lampkin, und Chief Methodology Office, Gerard Loosschilder, wie man mit Unsicherheiten umgehen kann, indem man Monte-Carlo-basierte Prognosen verwendet.
Monte Carlo-basierte Prognosen: Wie man mit Unsicherheit umgeht
Stellen Sie sich vor, Sie haben gerade die Phase-II-Studie für Ihr neues Medikament abgeschlossen. Die Ergebnisse sind vielversprechend, aber die Markteinführung ist noch mehrere Jahre entfernt. Die F&E-Kosten sind beträchtlich, und die Gesundheitsbudgets stehen unter Druck. Ihr CEO macht sich Sorgen über kritische Erfolgsfaktoren wie die FDA-Zulassung, mögliche Änderungen in der Politik der Kostenträger und die Möglichkeit, dass die Konkurrenz Ihnen bei der Markteinführung zuvorkommt. Eine Marktprognose kann Ihrem Unternehmen bei der Entscheidung helfen, ob es die Entwicklung fortsetzen soll. Wenn jedoch so viele Faktoren, die in die Prognose einfließen, ungewiss sind, ist es zweifelhaft, ob es überhaupt sinnvoll ist, eine Prognose zu erstellen. Ehe Sie sich versehen, können sich die Bedingungen ändern, die Prognose könnte ungültig werden, und Sie könnten gezwungen sein, neu zu beginnen. Warum aber nicht aus der Unsicherheit eine Tugend machen?
In diesem Beitrag zeigen wir, wie Monte-Carlo-basierte Prognosen besser mit Unsicherheiten umgehen können, was sie zu wertvollen Instrumenten für Produktmanager und Vermarkter macht, die mit der strategischen Unternehmensplanung befasst sind.
