サービス

製薬業界における営業組織の生産性向上に寄与するマーケティングチャネル・タイミング分析サービス

Life Science Commercial advisory service “Marketing Channel/Timing Analysis” by Deloitte Analytics.

1. はじめに

コロナ禍以降、医師の医薬品情報の収集は、従来のヒト中心からデジタルも含む様々なチャネルを用いた情報収集へと大きく変化し、この傾向は今後も継続すると予想されています。製薬会社は、自社製品をプロモーションする際に、医師の好みや利便性、製品の理解度に応じて多様なチャネルを的確に組み合わせて、一貫性のある情報を提供するオムニチャネル最適化が求められています。

本稿では、これまで製薬会社のコマーシャルデータを用いて様々なデータ分析に取り組んできたデロイト トーマツが、オムニチャネル最適化の実現に向けて、「営業組織の生産性向上に寄与するマーケティングチャネル・タイミング分析サービス」をご紹介します。

 

2. 製薬会社のオムニチャネル最適化の現状と課題

オムニチャネル最適化に向けて、製薬業界ではマーケティングや販売戦略の検討要素として用いられる4つのRight(4R)を明確にすることが重要だと言われています。4Rとは、Right Target:適切な医師に、Right Message:適切な情報を、Right Channel:適切なチャネルで、Right Timing:適切なタイミングで届けるといったことです。

ターゲットへのアプローチの視点の図
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4Rの明確化に各社取り組まれていますが、特にRight Channel, Right Timingに関して課題があり、各医師の状態(製品の理解度や処方状況)に応じて、医師の製品に対する理解や処方意欲につながるチャネルを選択し情報提供できていない状況です。その理由として2つの課題が挙げられます。1つ目は複数のチャネルの組み合わせの「相乗効果」の把握、2つ目はより効果的なチャネルの「順序性」の把握です。

 

3. デロイト トーマツのアプローチ:医師の状態に合わせたマーケティングチャネル・タイミングの分析

デロイト トーマツは、アソシエーション分析を用いて各医師の状態(製品の理解度や処方状況)に応じて、医師の製品に対する理解や処方意欲につながるチャネル・タイミングを明らかにする手法を検討しました。

分析手法

本分析に用いるアソシエーション分析とは、アソシエーションルールと呼ばれる事象間の関係の強さに関する規則を発見する手法です。

この手法を製薬会社のプロモーション活動の単体チャネルに適用すると、医師の状態に応じて「単体チャネル」と「製品の理解度や処方意欲向上」の関係性を導きます。その結果、医師の状態ごとに単体チャネルによるプロモーションの製品の理解度や処方意欲向上への影響を把握できます。さらに、単体チャネルでの評価結果を把握したうえで、複数チャネルの「相乗効果」と「順序性」の2つを考慮した分析を行うことで、オムニチャネル最適化に向けたRight ChannelとRight Timingを把握できるのです。

チャネル効果の例の図
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4. 本サービス導入の展望

本サービスの導入により、チャネルの「相乗効果」と「順序性」を加味したRight ChannelとRight Timingを明らかにすることで、オムニチャネル最適化に向けた4Rの導出につながります。導出した4Rを用いたカスタマージャーニーを構築することで、医師へ最適なタイミングでアクションを促すことができるようになります。さらに、製品の理解度や処方意欲向上につながる成功パターンを抽出できることで、MRが成功パターンのプロモーション活動に基づき活動を実施でき、理解度や処方意欲向上につながりやすくなり、活動の効率性が上がると考えられます。

 

5. 最後に

デロイト トーマツでは、製薬会社に対する本サービスをはじめ様々なサービス提供の実績を有しており、多様なデータからAI・Analyticsを活用する技術力と、製薬業界・関連データに関する深い知見をもとにご支援を行います。そのため、デロイト トーマツによる本サービス提供では、データや製薬業界の知見をもとに最適なロジックを検討することができるため、現場の納得感のある分析結果を用いてビジネスインパクト創出につなげられます。さらに、本サービスだけでなく複数のサービス提供を組み合わせることで、ビジネスインパクトのシナジー醸成につながり、製薬会社のDX推進を目指すことができます。

製薬会社におけるマーケティング活動分析について課題を感じている場合やサービス内容に関するお問い合わせは、下記のお問い合わせフォームよりご連絡ください。

 

参考文献
[1] R. Agrawal, T. Imielinski, A. N. Swami: Mining Association Rules between Sets of Items in Large Databases. Proc. SIGMOD Conference 1993, pp. 207-216 (1993)

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プロフェッショナル

神津 友武/Tomotake Kozu

神津 友武/Tomotake Kozu

デロイト トーマツ リスクアドバイザリー パートナー

有限責任監査法人トーマツ パートナー。物理学の研究員、コンサルティング会社を経て、2002 年から有限責任監査法人トーマツに勤務。 金融機関、商社やエネルギー会社を中心にデリバティブ・証券化商品の時価評価、定量的リスク分析、株式価値評価等の領域で、数理統計分析を用いた会計監査補助業務とコンサルティング業務に多数従事。 現在は金融、エネルギー、製造、小売、医薬、公共等の領域で、デロイト トーマツ グ... さらに見る

金 英子/Yingzi Jin

金 英子/Yingzi Jin

デロイト トーマツ リスクアドバイザリー パートナー

情報理工学博士。国内大学院や海外研究所での研究員職、IT事業会社や総合コンサルティングファームでの経験を経て、現職にいたる。現在は、幅広い業界・業種のクライアント向けに、顧客分析、知財分析、人事データ分析、介護・医療データ分析、異常検知など、データやデジタル技術を活用したデータドリブン経営のコンサルティングプロジェクトをリードしている。 対応可能な言語:日本語、英語、中国語、韓国語... さらに見る