様々なデータを分析しデジタルを活用して見える化することにより競争優位性を得ることが出来ます。

見える化により、課題把握がしやすくなり、業務フローが標準化されればムダを省くことでコストを削減し、リスクやミスを軽減出来ます。

標準化は個人のスキルに依存することなく、組織に一体感を生みスピードと品質を向上さ

せます。

「可視化」と「視覚化」は、どちらも見えないものを見えるようにすることを意味する言葉ですが、前者は目に見えないものを分かりやすくする時に使い、後者は目で見てわかるようにする時に使います。

一方の「見える化」とは、可視化や視覚化と同じように、見えるようにすることを意味しますが、その人の意思とは関係なしに目に入る状態にすることを意味します。

そのため、より認識しやすい状態を表す順に並べると、「見える化」>「可視化」>「視覚化」となります。

We are working on visualization to maximize the effectiveness of sales activities through sales support applications.

You can gain a competitive advantage by analyzing various data and visualizing it using digital technology.

Visualization makes it easier to grasp issues, and if the work flow is standardized, you can reduce costs by eliminating waste and reduce risks and mistakes.

Standardization creates a sense of unity in the organization and improves speed and quality without depending on individual skills.

let

Both “Mieruka” and “Kasika” mean making the invisible visible.

On the other hand, “visualization” means to make something visible, just like visualization, but it means to make something visible regardless of the person’s will.

Therefore, when arranging in the order that represents the state that is easier to recognize, it is “Mieruka” > “Kasika > “Sikakuka”

医薬品市場とMR数、そして生産性の相関関係を検討してみました。

MR数の増減と生産性の間には非常に強い相関が認められました。

MR数の増減と国内医薬品市場の間にはほとんど相関がありませんでした。

国民医療費の増減と医薬品市場は強い相関が認められます。

つまり、医薬品の売上額が増加すれば国民医療費が増大し、その医薬品の売上にはMR数はあまり寄与していないという結果です。

ならばMR数を減らして生産性を向上させることは正しい選択といえそうですがいかがでしょうか。

“What are the driving factors behind the pharmaceutical market? ”

We examined the correlation between the number of MRs, pharmaceutical market, and productivity in the pharmaceutical industry.

A significant correlation was found between the changes in the number of MRs and productivity.

However, there was little correlation between the changes in the number of MRs and the domestic pharmaceutical market.

On the other hand, there was a strong correlation between the fluctuations in national healthcare expenditure and the pharmaceutical market.

In other words, an increase in pharmaceutical sales leads to a rise in national healthcare expenditure, but the number of MRs does not seem to contribute significantly to the sales of pharmaceutical products. Considering these results, reducing the number of MRs to improve productivity appears to be a viable option.

各製剤の売上トレンドはご覧いただいて分かるように、一位の製品から順に右上方向への傾きが大きくなっています。

すなわち売上(シェア値)が高い製品がより多く市場を獲得する割合が高いということです。

上位4製品のうち、製品④のトレンドは横ばいとなっており、現状の製品①、製品②、製品③の4強型市場から、既に製品③のシェア値の低下が予測されるため、今後は2強型競争市場が形成されることが予測されます。

製品⑤と製品⑥は絶対値は低いながらも上昇トレンドにあり、ニッチ戦略が上手く機能している可能性が考えられます。

その場合、最もリスクが高いのは、各競合製品からの攻撃目標になりやすい製品④となります。

2022年4月の総売上額と、2023年1月の総売上額から市場成長率を試算し、各製品の最高売上額とライフサイクル分析の予測値の相関を散布図にした結果、相関係数は97%と非常に高い相関を示しました。

市場のライフサイクルを評価するには、月次では期間が短いですが傾向は読み取れるかと思います。

また予測値との相関が高いということは、現在の営業活動のインパクトが得られていないことも考えられます。

“Verification of the Accuracy of Life Cycle Analysis”

I have examined the precision of life cycle analysis.

The inclination to the upper right direction increases in order from the top product. That is to say that indicating that products with higher sales (market share) tend to acquire a larger portion of the market.

Among the top 4 products, the trend of product 4 is flat, and the market share of product 3 is already expected to decline from the current 4 strong market of product 1, product 2, and product 3, so it is predicted that a two-strong competitive market will be formed in the future.

Products ⑤ and ⑥ exhibit a rising trend, albeit with lower absolute values, suggesting the potential success of a niche strategy.

In this situation, product ④ becomes the most vulnerable, as it becomes a likely target for attacks from competing products.

By calculating the market growth rate based on the total sales in April 2022 and January 2023, and plotting the scatter diagram between the highest sales figures for each product and the forecast values from the life cycle analysis, a very high correlation coefficient of 97% was observed.

Although the monthly evaluation of the market’s life cycle has a short timeframe, trends can still be discerned.

Furthermore, the high correlation with forecast values suggests that the current sales activities may not be having the desired impact.

「今でも現役、古典的なビジネスプランニングに課題はあるか?」

PEST分析や5force分析などの外部環境分析や、4C/4P分析やVC分析などの内部環境分析のためのビジネスフレームワークはいつ頃、提唱されたかご存知でしょうか?

PEST分析は1960年代から1970年代で起源は不明瞭とされており、5フォース分析は1979年にマイケル・E・ポーターが、4C/4P分析は1960年にエドモンド・マッカーシーが、VC分析は1985年にマイケル・E・ポーターが提唱しています。

さらにSWOT分析は1965年にヘンリー・ミンツバーグが提唱し、STP分析は1970~1980年代にアルフレッド・スローンが提唱したとされています。

これ、驚きませんか?どれも戦後の高度経済成長期に提唱されたビジネスフレームワークばかりです。

この古典ともいえる手法を、ビジネススクールやセミナーでは歴史として教えているのでなく、現在の標準的なマーケティングプランニングの手法として教えています。

私はこれらのビジネスフレームワークを用いたマーケティングプランニングには、以下のような問題点があると考えています。

  • 市場が拡大し需要が供給を上回った時代であり、現在の市場が縮小する停滞期から衰退期では大きく異なる
  • 分析者の経験やスキルに依存するこの属人的な手法は、分析者によって異なるビジネスプランとなり再現性が低い
  • ビッグデータによるデータドリブンマーケティングやMAからSFA/CRMといった、既にデジタル化されたマーケティングプロセスとの親和性が低い

数ある古典的ビジネスフレームワークの中で、私が最も重要視しているには3C分析です。

なぜなら競争市場には必ず競合が存在するからです。

“Still Active? The Challenges of Classic Business Planning”

Do you know when business frameworks like PEST analysis, 5 Forces analysis, 4C/4P analysis, and VC analysis were first proposed for external and internal environmental analysis in business planning?

PEST analysis, with its origins uncertain but dated back to the 1960s to 1970s, and 5 Forces analysis, introduced by Michael E. Porter in 1979, are well-known tools for external analysis. On the other hand, 4C/4P analysis was put forward by Edmond McCarthy in 1960, and VC analysis was presented by Michael E. Porter in 1985.

Furthermore, SWOT analysis was introduced by Henry Mintzberg in 1965, and STP analysis is attributed to Alfred Sloan during the 1970s to 1980s.

Isn’t it surprising? All of these business frameworks were proposed during the post-war period of high economic growth.

Instead of merely regarding these classic methods as historical knowledge, business schools and seminars continue to teach them as the standard approach to modern marketing planning.

However, I believe that using these business frameworks for marketing planning raises several issues:

These methods were developed during a period of market expansion, where demand outpaced supply. In contrast, the current market is facing stagnation and decline, posing a different set of challenges.

These subjective methods heavily rely on the experience and skills of the analyst, resulting in varying business plans with low reproducibility.

They lack affinity with data-driven marketing and digital marketing processes already established through big data analytics, marketing automation (MA), and sales force automation (SFA)/customer relationship management (CRM).

Among the numerous classic business frameworks, I find 3C analysis to be the most crucial.

This is because competitive markets inevitably involve rivals vying for the same market space.

営業支援アプリケーションは独自のアルゴリズムによる4つの分析手法と基本機能を有しています。

必要なデータは医薬品販売データだけです。

STEP1:ライフサイクル分析でKGIを決めます。売上目標は本社から決められていると思いますので、競争優位性を得るために必要なシェア値を設定すると良いでしょう。

STEP2:KGIが決まったら、リソース配分の指針となるSTPを決めます。

STEP3:STPによりリソース配分が決まったら、具体的な量的指標となるKPIを決めます。

STEP4:KPIが計画通り実行された場合の獲得シェア値を試算し、KGIが実現可能かどうか見極めます。

この一連のサイクルによって、具体的で、測定可能な、実現性のある、競争優位性を得るための、活動計画を作成することが出来ます。

この活動結果は、翌月の医薬品販売データに反映されるため、マトリクス分析により変化をトラッキングすれば、外部環境要因の変化に最速で戦略修正が可能であり、競争市場において競争優位性を得ることが出来るのです。

Sequel “Here’s a sneak peek of developing an app”

The sales support application has four analysis methods and basic functions based on its own algorithm.

The only data required is pharmaceutical sales data.

STEP1: Decide KGI by life cycle analysis. I think that the sales target is determined by the head office, so it would be a good idea to set the market share value necessary to gain a competitive advantage.

STEP2: Once the KGI is decided, decide the STP that will be the guideline for resource allocation.

STEP3: Once resource allocation is determined by STP, decide KPIs that are specific quantitative indicators.

STEP4: Estimate the share value obtained when the KPI is executed as planned, and determine whether the KGI is feasible.

Through this series of cycles, you can create action plans that are specific, measurable, and feasible to gain competitive advantage. The results of these activities are reflected in the next month pharmaceutical sales data, so by tracking changes through matrix analysis, it is possible to quickly revise strategies in response to changes in external environmental factors, and gain a competitive edge in the competitive market.

大手製薬企業を中心に、MRの人員削減が続いています。

戦力量が低下することで、従来通りにリソースを配分することは出来ないはずです。

医薬品販売データを活用すれば競合他社はどこに経営資源を集中投下させているか知ることが出来ます。

医薬品販売データは基本的に200床以上の病院またはBrick単位として表示されます。

これを大学病院、基幹病院、重点病院、クリックなどのセグメント別に分類したり、購入金額別に分類したり、患者数や専門医、非専門医別に分類するなど、医薬品販売データを加工し、マトリクス分析を行うことで競合の戦略が見えてくるでしょう。

#ENCISE #クレコン #IQVIA #DDD

“Processing pharmaceutical sales data will reveal the strategies of competitors.”

Major pharmaceutical companies are continuing to reduce the number of MRs.

Due to the reduction in the strength of the force, it should not be possible to allocate resources as before.

By using pharmaceutical sales data, it is possible to know where competitors are concentrating their management resources.

Pharmaceutical sales data is typically displayed as hospitals with 200+ beds or Brick.

Process pharmaceutical sales data and perform matrix analysis, such as classifying by segment such as university hospitals, core hospitals, key hospitals, and clinic, by purchase amount, and by number of patients, specialist doctors, and non-specialist doctors. This will show you a competitive strategy.

その使用に処方箋を必要とする医療用医薬品ビジネスは、予めターゲット顧客が明確な1 on 1マーケティングです。

そのため、ターゲット顧客には処方意向の高い顧客と低い顧客が混在しています。

潜在顧客を対象としたマスマーケティングであれば、処方意向が混在する顧客の中から受注確率の高い顧客を抽出し、営業活動を行うことで効率化を図ることが出来ますが、1 on 1が主体の医薬品マーケティングではそういうわけにはいきません。

特に医局での序列や人事制度によるヒエラルキー型の傾向があるヘルスケア業界では、影響力の高い顧客の攻略は不可欠です。

地域戦略として大学病院や基幹病院における口座開設や処方医の育成は非常に重要な課題であり、各社優秀な営業担当者を配置するのはそのためです。

メールやWebサイトなどインターネットを介したマーケティングは、デジタルとの親和性が高い顧客や、比較的時間に余裕がある顧客を中心に抽出される傾向があります。

労働集約型産業である医療現場では、机の前に座りパソコンを眺める時間は、患者数が多く、影響力の高い顧客ほど短くなります。

そのためマーケティングオートメーションでは、本来ターゲットにすべき顧客ではない顧客が抽出される可能性が高くなります。

その結果、本当にアプローチする必要のある顧客への機会損失が発生してしまいます。

医薬品ビジネスでは特化型の手法が必要です。

実際にはMRによるセールスプロモーション、デジタルチャネルによるMA、SFA/CRMは平行して実施されているのではと思います。

“Marketing automation leads to missed opportunities in the pharmaceutical business.”

In the medical pharmaceutical business, which requires prescriptions for using products, the marketing approach is a 1 on 1 targeting of exact customers. As a result, there is a mix of customers with high and low prescription intentions within the target audience.

In mass marketing targeting potential customers, one can efficiently extract high-conversion customers from the mix of customers with varying prescription intentions and conduct sales activities. However, this approach is not suitable for pharmaceutical marketing, where 1 on 1 marketing is prevalent.

Especially in the healthcare industry, where hierarchical structures based on medical office and personnel systems exist, it is essential to strategize how to approach influential customers.

Establishing accounts and nurturing high prescribing doctors at university hospitals and major medical facilities is a critical task in regional strategies, which is why companies deploy excellent sales representatives for this purpose.

Marketing through channels such as email and websites on the internet tends to attract customers who are more digitally savvy or have relatively more free time.

In labor-intensive medical settings, where sitting in front of a computer screen is limited due to a high number of patients, influential customers have less time for such activities.

As a result, marketing automation may end up extracting customers who are not the primary targets.

As a result, there is a loss of opportunity for customers who really need to be approached.

The pharmaceutical business requires specialized approaches.

“Marketing automation leads to missed opportunities in the pharmaceutical business.”

In the medical pharmaceutical business, which requires prescriptions for using products, the marketing approach is a 1 on 1 targeting of exact customers. As a result, there is a mix of customers with high and low prescription intentions within the target audience.

In mass marketing targeting potential customers, one can efficiently extract high-conversion customers from the mix of customers with varying prescription intentions and conduct sales activities. However, this approach is not suitable for pharmaceutical marketing, where 1 on 1 marketing is prevalent.

Especially in the healthcare industry, where hierarchical structures based on medical office and personnel systems exist, it is essential to strategize how to approach influential customers.

Establishing accounts and nurturing high prescribing doctors at university hospitals and major medical facilities is a critical task in regional strategies, which is why companies deploy excellent sales representatives for this purpose.

Marketing through channels such as email and websites on the internet tends to attract customers who are more digitally savvy or have relatively more free time.

In labor-intensive medical settings, where sitting in front of a computer screen is limited due to a high number of patients, influential customers have less time for such activities.

As a result, marketing automation may end up extracting customers who are not the primary targets.

As a result, there is a loss of opportunity for customers who really need to be approached.

The pharmaceutical business requires specialized approaches. In fact, it seem sales promotion by MR, MA by digital channels, and SFA/CRM are being implemented in parallel.

様々な法的な規制を受ける医薬品ビジネスにおいては戦略の同一化が起こります。

競合する2社が同じ戦略を採用した場合に起こることは、まず第一に競争の激化です。

競合他社が同じ戦略を採用することで、商品やサービスの差別化が無効化します。

また、同じ戦略を採用した2社は、顧客や市場シェアを奪い合うことになり、どちらかが売上を拡大すれば、どちらかの売上が減少するゼロサムゲームになります。

そして最終的には経営資源に勝る方が勝ち残ることになるでしょう。

では、戦略の重複を避けるにはどのようにすれば良いでしょうか?

それは競合の戦略を知ることです。

当り前だと思われるかもしれませんが、競合の戦略を事前に、あるいは変化を知ることは簡単ではありません。

しかし製薬業界には医薬品販売データがあります。

これは市場/顧客と競合、自社の3Cを網羅する非常に貴重なデータです。

なぜなら、戦略は3Cから生まれるからです。

医薬品販売データは更新頻度が高く、正確で情報の粒度が小さく、そして予め定量化されています。

医薬品販売データを用いれば、先手を打つだけではなくカウンターで迎撃したり、あるいは無駄な競争を避け消耗戦にならないようにすることも出来ます。

“What if the competitor’s strategy is the same as ours?”

There are various laws and regulations in the pharmaceutical business, and it will be the same strategy.

What happens when two competing companies adopt the same strategy is, first of all, increased competition.

Competitors adopting the same strategy nullifies product and service differentiation.

In addition, two companies adopting the same strategy will compete for customers and market share, and it will be a zero-sum game in which if one increases sales, the other decreases.

And in the end, the one with the most management resources will win.

So how can we avoid strategy duplication?

That is knowing competitor’s strategy.

It may seem obvious, but it is not easy to knouw or anticipate changes in a competitor’s strategy.

But the pharmaceutical industry has drug sales data.

This is extremely valuable data that covers the market/customers, competition, and the company’s 3Cs.

Because strategy is derived from 3C.

Pharmaceutical sales data is frequently updated, accurate, granular, and pre-quantified. By using pharmaceutical sales data, it is possible not only to take the initiative, but also to counterattack, or to avoid unnecessary competition and avoid a war of attrition.

SFA/CRMは、顧客の処方行動を促進ための活動の質と量を向上させる営業支援デジタルツールです。

SFAは、営業活動のプロセスや進捗状況を可視化することで効率化を図ります。

CRMは、蓄積した顧客データ・情報の分析結果からエンゲージメントを構築します。

すなわち、顧客の処方行動を促進するという「目的」を実現するための「手段」です。

しかし、実現すべき「目的」と、それを実現するための「手段」だけでは不十分です。

「目的」を実現するための指針である「戦略」が必要です。

もしあなたが明確な方向性をもたなければ、永遠に量と質を改善させるループから抜け出すことは出来ません。

期待した売上インパクトが得られないからと手段の改善を続けていては、手段が目的化してしまうからです。

明確な目的地と、そこへ向かうための地図はありますか?

“SFA/CRM improves the quantity and quality of sales activities to promote customer prescribing behavior”

SFA/CRM is a sales support digital tool that improves the quality and quantity of activities to promote customer prescription behavior.

SFA improves efficiency by visualizing the process and progress of sales activities.

CRM builds engagement from the analysis results of accumulated customer data and information.

In other words, it is a “means” to realize the “purpose” of promoting the prescribing behavior of customers.

However, it is not enough to have only the “purpose” to be achieved and the “means” to achieve it.

We need a “strategy” that is a guideline for realizing the “purpose”.

If you don’t have a clear direction, you’ll never get out of the loop of improving quantity and quality.

This is because if we continue to improve the means because we cannot obtain the expected impact on sales, the means will become the goal. Do you have a clear destination and a map to get there?

市場規模が大きな顧客から優先順位をつける、いわゆるパレートの法則による顧客分類では、同じカテゴリーの中に、①自社のロイヤルカスタマー、②競合のロイヤルカスタマー、③自社と競合が拮抗する顧客、④自社の取引が無い顧客が混在してしまいます。

そのため、同じカテゴリーに分類された顧客に、同じマーケティングプラン、同じKPIを実行しても、機能するか否かはマーケティングプランに合致する顧客の割合に依存することになります。

市場規模の大きさに加えて、①自社のロイヤルカスタマー、②競合のロイヤルカスタマー、③自社と競合が拮抗する顧客、④自社の取引が無い顧客、の4つの顧客タイプ分類を掛け合わせる必要があります。

ロイヤルカスタマーとは自社製品から他社製品にスイッチするリスクの無い顧客であるため、自社のロイヤルカスタマーであれば現状維持で十分です。

逆に競合のロイヤルカスタマーを自社の顧客にすることは難しく、競合を大きく上回るリソース量が必要となるため、全体のリソース量を考慮して、全力で獲りに行くのか、あるいは撤退を考えるべきです。

競合のロイヤルカスタマーよりも優先すべきは、自社と競合が拮抗する顧客です。

このタイプの顧客は、勝つか負けるかの瀬戸際にあり、特に、全体市場への影響のが大きくなる市場規模の大きな顧客では競合に競り負けるわけにはいきません。

そのため、拮抗する顧客は最もリソースアロケーションを重点的に集中させるべき顧客です。

拮抗する顧客で必要となるリソース量は競合との戦力量の比によって決まります。

攻略対象とする競合と自社とのシェア値から必要なリソース量を算出することが出来ます。

このようにターゲット顧客の解像度を高めたうえで、SFA/CRMにより効率化およびトラッキングを行うことで顧客を処方行動に向かわせて、ロイヤルカスタマーに育成することが出来ます。

“How to determine resource allocation that drives customers to prescribe by SFA/CRM”

In the customer classification based on the so-called Pareto principle, which prioritizes customers with a large market size, In the same category, there is a mixture of the following customers:

① Our royal customers

② Competitors’ royal customers

③ Customers where our company and competitors are evenly matched

④ Customers with whom we have no transactions.

Therefore, even if the same marketing plan and the same KPI are executed for customers classified into the same category, whether or not it works depends on the ratio of customers who match the marketing plan.

In addition to the size of the market, it is necessary to multiply the four types of customer types.

A loyal customer is a customer who has no risk of switching from one’s own product to another company’s product.

On the other hand, it is difficult to turn a competitor’s loyal customer into a company’s own customer, and the amount of resources that greatly exceeds that of the competition is required.

The customers where our company and competitors are evenly matched should take priority over the competitors’ royal customers.

This type of customer is on the verge of winning or losing and cannot afford to be outdone by the competition, especially large market customers with a greater impact on the overall market.

Competing customers are therefore the customers on which resource allocation should be most concentrated.

The amount of resources required by competing customers is determined by the ratio of strength to the competition.

You can calculate the required amount of resources from the share value between the target competitor and your company.

In this way, after increasing the resolution of target customers, by improving efficiency and tracking with SFA/CRM, customers can be directed to prescribing behavior and be nurtured into loyal customers.