Syntex는 관리자 자신의 판단으로 구축한 모델로 영업 인력 규모를 정했다

제약 영업 인력은 비용이 많이 들며, 규모와 배치를 잘못 정하면 잘못된 방문에 돈을 낭비하거나 지원받아야 할 제품을 놓치게 된다.

Syntex는 현장 실험을 실시하는 대신, 경험 많은 관리자와 영업사원이 구조화된 델파이 과정을 통해 각 제품의 노력에 대한 매출 반응을 추정하게 한 뒤, 그 추정치로 의사결정 계산법 모델을 구축했다.

이 모델은 Syntex가 이미 갖고 있던 예측보다 2년 앞의 매출을 더 잘 예측했고, 회사가 영업 인력을 늘리고 노력을 재배분하도록 이끌었다. 이 결정은 2,500만 달러 및 연 8%의 지속적인 매출 증가를 낳았으며, 이 프로젝트는 프란츠 에델만 상을 수상했다.

매출 반응을 모델링한 뒤 팀 규모를 정하라

추정은 현장 실험보다 빠르고 저렴하며, 관리자들은 그것을 할 수 있는 지식을 갖고 있었다.

기존 예측보다 더 나은 예측은 경영진이 모델을 신뢰할 이유를 주었다.

반응이 가장 좋은 제품에 노력을 배치하면 모든 곳에 영업사원을 더 두지 않고도 총매출을 높일 수 있다.

이 모델은 장기적 잠재력이 더 큰 제품 시장으로 전략적 초점을 옮겼다.

관리자 자신의 판단을 명시적인 반응 곡선으로 전환하면, 테스트를 실시하기 전에 영업 팀의 규모를 정할 수 있다.

Syntex 프로젝트는 영업 인력 계획에 대한 의사결정 계산법 접근의 고전적 사례가 되었으며, 그 결과는 Interfaces 논문에 기록되었다. 같은 기법은 이후 제약 및 기타 분야에서 값비싼 테스트 전에 판매 노력을 계획하는 방법으로 널리 적용되었다.