市場分析の結果をマトリクス表として可視化したものは数多くあります。

S.I Labのマトリクス分析が特許を取得した際も、一度は類似の先行発明があるとして特許庁より拒絶理由通知を受けています。

先行発明は百貨店のフローごとの総売上金額と製品ごとの売上高を2軸にしたものでした。

以前努めていた製薬企業でも同様に、競合を含む製品群の市場規模と自社製品の売上高による2軸を用いた顧客優先順位のターゲティングを行っていました。

しかしこの市場あるいは売上高が大きな順に優先順位付けをする、パレート分析法には大きな落し穴があります。

図に市場規模と自社製品売上の売上金額による散布図を描いてみましたが、市場規模の大小と、自社製品売上の金額の間には相関関係がありません。

すなわち、市場規模が大きなところであれば、必ずしも自社製品の売上が大きいとは限らないということです。

問題は同じセグメント分類された顧客の中に、ロイヤルカスタマーと競合との拮抗顧客、競合のロイヤルカスタマー、取引額の低い顧客が混雑してしまうことです。

これら全く戦略が異なる４タイプの顧客に対してワンオペレーションで営業アプローチをすることになるため、成果が得られないだけではなく、経営資源に無駄が生じてしまいます。

医薬品販売データの最大の価値は競合製品の情報が含まれた３Cデータということです。

３Cデータであることで競争地位と競争優位性の軸を用いてマトリクス表示が可能になります。

“S.I Lab’s Matrix Analysis Sets It Apart”

There are numerous visual representations of market analysis results in the form of matrix tables. When S.I Lab obtained a patent for its matrix analysis, it faced a rejection notice from the patent office, citing the existence of prior art with similarities.

The prior art involved using a two-axis system, one representing the total sales for each department in a department store, and the other showing the sales of individual products.

Similarly, at a pharmaceutical company I worked for, market size, including competitors, and the sales figures of their own products were used on a two-axis system to prioritize customer targeting.

However, prioritizing based on market size or sales figures has significant pitfalls. When plotting a scatter diagram with market size and the sales amount of their products, there was no correlation between the two.

In other words, having a large market size did not necessarily mean having a large sales figure for their products.

The problem arises when customers in the same segment are a mix of loyal customers, customers in competition with other companies, loyal customers of competitors, and customers with low transaction amounts.

Attempting to use a one-size-fits-all approach for these four distinct types of customers not only leads to poor results but also wastes valuable resources.

The greatest value in pharmaceutical sales data lies in the inclusion of information about competitor products, referred to as 3C data.

By utilizing the axes of competitive position and competitive advantage made possible through 3C data, matrix representation can be effectively employed.