その使用に医師の処方箋が必要なため、予めターゲット顧客が明確な1on1マーケティングを主体とする医薬品ビジネスでは、不特定多数の潜在顧客を対象としたマスマーケティングの機能性には限界があります。

医師を対象としたマスマーケティングは確かに認知度の向上に効果的ですが、認知から処方への行動変容を促すには、それだけでは不十分です。

医師が新しい医薬品を処方するためには、その製品に対する深い理解と信頼が必要です。マスマーケティングは製品の存在を知らせることができますが、製品の効果、安全性、および臨床試験に関する詳細な情報を提供するには限界があります。

医薬品は患者一人ひとりの具体的な健康状態やニーズに基づいて選択されます。マスマーケティングでは、製品が特定の患者群にどのように適合するかについての具体的な情報を提供することが難しく、医師が患者個別に最適な選択をする際の助けにはなりにくいです。

医師が処方を検討する際には、エビデンスに基づく情報が不可欠です。具体的な臨床試験結果やケーススタディを提供し、製品の有効性と安全性を示すことが重要です。

営業担当者による医師との直接的な対話は、医師の疑問に対処し、製品に対する信頼を構築するのに効果的です。個別の訪問やオンラインミーティングを通じて、パーソナライズされた情報提供が必要になります。

医師を対象としたマスマーケティングは、製品の認知度向上には有効ですが、製品間での差別化が難しいため、競合製品の逆宣伝にならないよう注意が必要です。

医薬品は医師の処方が必要な製品であり、直接消費者に販売されるわけではないため、消費財ビジネスで注目されるカスタマージャーニーや顧客体験のマーケティング手法を直接適用することは難しい面があります。

医薬品のエンドユーザー（患者）は直接的な購買決定者ではありません。意思決定プロセスには、医師、薬剤師など複数のステークホルダーが関与します。したがって、カスタマージャーニーは患者の体験だけでなく、これらのステークホルダーの体験も考慮する必要があります。

一方で、市場の開拓・拡大を図るために、患者サポートプログラムや疾患啓発キャンペーン、デジタルヘルスツールやモバイルアプリケーションを利用して、患者の体験を向上させることは有効な手段です。

しかし、経営資源を投じて開拓した市場が必ずしも自社製品に還元されるわけではありません。市場内における競合他社との競争地位によっては、せっかく拡大した市場がみすみす競合製品の売上につながる可能性があるため十分に検討する必要があるでしょう。

潜在的な不特定多数の顧客に対してブランド認知と信頼の構築を目指すマスマーケティングが中心のB2C型のビジネスモデルとは異なり、B2Bのビジネスモデルでは、予めターゲット顧客が明確で、1対1のマーケティングが中心です。

 病院やクリニック、薬局などの医療機関を顧客としています。
 医師の処方箋が必要であり、消費者は直接購入することができません。
 採用の意思決定プロセスが複雑です。
 医師や薬剤師などの専門的な知識が必要です。
 厳格な規制と承認プロセスを経て提供されます。
 医療機関との信頼関係や長期的な取引を重視します。
 高い品質と安全性を保証するための厳格な基準が存在します。

これらの理由から、医療用医薬品ビジネスは、直接消費者に製品を販売するB2Cとは異なり、明確なターゲット顧客に対してパーソナライズされたアプローチが必要なB2B型のビジネスモデルです。

B2Bビジネスでは、マーケティングよりも営業力が重要視され、マーケティング部門の役割が限定的になる傾向があります。

 個別の顧客関係構築が重視されます。
 複数の意思決定者による承認プロセスに営業が関与します。
 情報提供は営業担当者から顧客に具体的に説明する必要があります。
 多様な顧客ニーズに対応するため、営業力が重要です。
 競合を上回る活動量が市場での競争優位に直結します。

B2Cマーケティングがデジタル戦略やマスマーケティングに重きを置くのに対し、B2Bマーケティングは顧客との直接的な関係構築やパーソナライズされたコミュニケーションが中心となります。B2Cマーケティングが持つダイナミズムやクリエイティビティに比べ、B2Bマーケティングはより戦略的で長期的な視点が求められます。これは、異なるアプローチと深い専門知識が必要とされるためです。

現代社会において、企業の役割は単に製品やサービスを提供し、利益を追求することだけに留まらなくなっています。”ドリルを買う消費者が本当に求めているのは穴”という有名なマーケティングの格言は、顧客が製品を通じて得たい真の価値に焦点を当てるべきであることを示唆しています。しかし、この考え方をさらに発展させると、現代の企業は顧客への価値提供を超えて、社会への価値提供も行う必要があることがわかります。

ドリルの例では、消費者は単に穴を開けたいのではなく、その穴がもたらす利益、例えば家族の写真を掛ける喜びや、DIYプロジェクトを通じた達成感を求めています。この視点から、企業は製品の機能性だけでなく、それが消費者の生活にどのように価値を加えるかを考慮する必要があります。さらに、この価値提供の視野を広げ、社会全体への貢献に目を向けるべき時が来ています。

社会への価値提供は多方面にわたります。エコフレンドリーな材料を使用することで環境保護に貢献したり、製造過程でのエネルギー効率の向上を図ること、または地域社会への再投資を通じて社会的責任を果たすことなどです。これらの行動は、企業が持続可能な方法で事業を行い、長期的な視点から見て地球とその住民に対して肯定的な影響を与えることを目指しています。

例えば、オンライン教育プラットフォームが、手頃な価格で質の高い教育コンテンツを提供することにより、教育の機会が広がり、社会の様々な層の人々が新しいスキルを身につけ、より良い就職機会を得ることができます。これは、教育格差の縮小と経済成長の促進に貢献します。

現代の企業は顧客のニーズに応える高品質な製品やサービスを提供するだけでなく、社会全体への貢献にも目を向ける必要があります。これは、企業の長期的な成功と社会の持続可能な発展の両方にとって不可欠な戦略です。企業が顧客と社会の両方に価値を提供する方法を見つけることは、単に利益を超えた、より大きな目的を追求することを意味します。

メラビアンの法則は、コミュニケーションにおける非言語的要素の重要性を示すもので、特に対面でのコミュニケーションにおいて、言葉自体の意味よりも声のトーンや身体言語が情報伝達において大きな役割を果たすことを示しています。この法則は、アルバート・メラビアンによって提唱され、コミュニケーションの3要素を以下のように分類しています。

言葉 (言語的メッセージ) – 7%
声のトーン (声の質) – 38%
非言語的要素 (身体言語など) – 55%

しかし、SNSやリモートワークが浸透した現代において、コミュニケーションの形態は大きく変化しています。テキストメッセージ、Eメール、ソーシャルメディアのポストなど、非対面でのコミュニケーションが増加しており、これらのコミュニケーション手段では、非言語的要素を直接伝えることが難しいです。そのため、メラビアンの法則が示す比率は、これらのコンテキストでは直接適用できない可能性があります。

リモートコミュニケーションやSNSでは、非言語的要素を伝えるために異なる方法が採用されています。例えば、絵文字、GIF、スタンプなどを使用して感情やニュアンスを表現したり、文の構造や語選びでトーンを調節するなど、テキストベースのメディアにおける新しい「非言語的」要素が登場しています。

一方で、ビデオ会議などの技術は、リモートコミュニケーションにおいても非言語的要素をある程度伝えることを可能にしています。このようなツールを通じて、参加者は身体言語や声のトーンを読み取ることができ、これによりメラビアンの法則が示す非言語的コミュニケーションの重要性が再び注目されるようになっています。

メラビアンの法則の基本的な原理は現代のコミュニケーションにおいても重要であり続けていますが、その適用方法や解釈は、コミュニケーションの手段が進化するにつれて変化していると言えるでしょう。非対面やリモートコミュニケーションの増加は、非言語的要素をどのように伝達し、解釈するかに新たな課題をもたらしています。

昨年行われたMR認定試験の合格者が試験制度開始以来、初めて1000人を下回ったそうです。合わせて製薬企業のMRの新卒採用も減少しています。MRという存在がなくなることは無いと言われていますが、この傾向を見ると製薬企業はＭＲを限りなくゼロにしようとしているのでは？と思えてきます。

一方で市場の偏在や顧客ニーズの多様化の中で、より一層提供する価値を個々のニーズに合わせることが求められています。そのため本社一元管理の下での指示では多様性に対応することが難しいため、顧客と対面するＭＲによる自律的な行動が必要になります。

もしＭＲ自身で担当顧客のデータを分析し、戦略から実行計画を作成できるようになったら、どのような変化が起こるでしょうか？

①トップダウン式の指示に従うだけでなく、自身で戦略を立案し実行に移すことで、意欲が向上し、自己実現の機会が増え、仕事に対する満足感が高まる可能性があります。

②顧客のデータを自分で分析することで、顧客のニーズや問題点をより深く理解できるようになり、顧客に対する提案の質を高め、よりパーソナライズされたサービスを提供できるようになります。

③営業戦略と実行計画が顧客のニーズに密接に合わせて作成されるため、売上の向上が期待できます。顧客満足度の向上も売上増加に貢献し、長期的な顧客関係の構築につながります。

④トップダウン式の指示を待つことなく、ＭＲが自らの判断で迅速に行動できるようになります。市場の変化や顧客の要望に対して柔軟かつ迅速に対応できるようになり、競争優位性を保つことができます。

⑤ＭＲがそれぞれの顧客に合わせた戦略を共有し合うことで、チーム内のコミュニケーションが活発になり、相互の学習と協力の機会が増えます。

もちろん、本社にとっても、ＭＲ自身が担当顧客のデータを分析し、戦略から実行計画を作成できるようになることには多くのメリットがあります

⑥自ら考え行動する文化が育つことで、新しいアイデアやアプローチが生まれやすくなり、組織全体のイノベーションが促進される可能性があります。

⑦ＭＲが自律的に行動することで、本社の管理層は戦略立案や経営資源の配分など、より大局的な業務に集中できるようになります。これにより、組織全体の効率が向上します。

⑧フロントラインのＭＲが市場の変化に迅速に対応し、柔軟に戦略を調整できることで、本社は市場の変動に素早く適応することができます。これにより、競争優位性を維持し、市場の機会を最大限に活用できます。

⑨ＭＲがそれぞれ異なるアプローチを試すことで、リスクを分散し、一つの戦略が失敗した場合の影響を軽減できます。また、多様な戦略から得られる学びは、組織全体のリスク管理に役立ちます。

⑩自律的な営業活動は、新しいアイデアやビジネスモデルの発見につながります。これらのイノベーションは、組織の成長を促進し、長期的な競争力を構築します。

⑪ＭＲの自律性を高めることは、社員のモチベーションと職務満足度を向上させます。これは、低い離職率と高い社員エンゲージメントにつながり、組織全体のパフォーマンス向上に貢献します。

⑫ＭＲが顧客に合わせたパーソナライズされたサービスを提供できるようになることで、顧客満足度が向上します。これは、顧客ロイヤルティの向上とブランド価値の強化につながります。

今後のＭＲは少数精鋭化を辿ることになるでしょう。単純にデジタル化が進む情報提供の補助的なチャネルとしての存在ではなく、顧客にとって真に価値のあるパートナーとなり、同時に組織は競争力を維持し、成長を続けることができます。自律性を促進することは、今日のビジネスリーダーにとって最優先の課題の一つであるべきです。

DXS Stratify®は直感的かつシンプルなデータ分析により、営業活動の精度を向上させ、売上インパクトを最大化します。

情報が洪水のように押し寄せる現代社会において、SNS、YouTube、オンラインゲームといったプラットフォーム上の広告は、私たちの日常に絶えず溶け込んでいます。しかし、これらの情報の多くは、私たちにとって単なるノイズに過ぎません。一方で私たちは情報を求め、インターネットを利用して情報を収集しています。これは、ニーズの有無にあります。

ニーズがある場合、情報はただのノイズから価値あるものへと変貌します。このロールモデルとなるリクルートは、情報を価値あるものにし成功を収めています。消費者は自分のニーズに合致する情報を受け取ることができ、情報提供者は自分の商品やサービスに関心のある潜在顧客にアプローチできるのです。

この成功には、ターゲティングとカスタマイゼーションの重要性があります。ターゲティングにより、企業は自社の商品やサービスに興味を持ちそうな潜在顧客を特定し、カスタマイゼーションによって、提供する情報を個々のニーズに合わせることが可能になり、より効果的なコミュニケーションを実現できます。このように、情報をニーズのあるポテンシャル顧客に提供することによって、情報は価値ある資源へと変わります。

しかし、課題もあります。コロナパンデミック以降、企業は顧客への情報提供チャネルを確保しようとDX化を急速に始めましたが、情報の過剰提供は、消費者を圧倒し、何も選べない原因にもなり得ます。したがって、情報提供の量と質のバランスを見極めることが重要です。

非差別化戦略では幅広い情報を、差別化戦略では違いを、集中化戦略では顧客ニーズに集中し、ニッチ戦略ではごくごく専門的な情報を掘り下げて提供します。

DXS Stratify®は顧客を４つの戦略タイプに分類し、情報提供の顧客最適化を実現します。

ビッグデータの浸透により、高次元統計がビジネスの意思決定プロセスに革命をもたらしました。この技術は、顧客の行動パターン、市場の動向、製品の性能など、複雑な関係性を解き明かします。しかし、この進化が低次元統計の役割を軽視する理由にはなりません。実際、高次元統計と低次元統計は互いに補完し合う関係にあり、ビジネスにおけるデータ分析の精度を高めるためには、両者のバランスが不可欠です。

高次元統計は、ビッグデータを活用することで、従来の手法では捉えきれなかった、消費者の購買行動に影響を与える複数の要因を同時に分析し、より精度の高い予測モデルを構築できます。しかし、このアプローチには欠点も存在します。モデルの過度な複雑化は、解釈の難しさや過学習のリスクを高め、実際のビジネスシナリオにおける適用性を低下させる可能性があります。

一方、低次元統計は、データの基本的な傾向や構造を明確に把握する上で欠かせないツールです。これらの手法は、データの前処理、特徴選択、異常値の検出など、分析プロセスの初期段階で重要な役割を果たします。また、シンプルなモデルはビジネスユーザーにとって理解しやすく、結果の解釈が容易であるため、実践的な意思決定を支援します。

ビッグデータ時代のビジネスでは、高次元統計による複雑な分析能力と、低次元統計による基礎的なデータ理解を組み合わせることが重要です。低次元統計による洞察は、高次元モデルの構築における方向性を提供し、過学習を防ぐことで、高次元統計の、より深い洞察と精度の高い予測を可能にし、ビジネスの競争力を高めます。

デジタルトランスフォーメーション（DX）がビジネスの各領域に急速に広がる中、データ駆動型の意思決定が企業の競争力を左右する重要な要素となっています。しかし、この進展の影で、営業担当者の直感や経験に基づく肌感覚が軽視されがちになっているのも事実です。この傾向は、データという形式知に重きを置きすぎることで、暗黙知や直感といった人間特有の価値を見過ごすリスクを伴います。

消費財ビジネス、特にECを代表とする分野では、大量の消費者データを活用して顧客行動を予測し、パーソナライズされたアプローチ法を立てることが一般的です。ここでは定量情報が主役を演じ、顧客のクリック率、購入履歴、検索パターンなどから得られるデータを基に意思決定が行われます。しかし、トレンドの変化や消費者の潜在的なニーズを見極めるためには、マーケットリサーチや顧客フィードバックといった定性情報が重要な役割を果たします。

一方、医薬品ビジネスでは、個別訪問（1on1）が依然として重要な営業手法として残っています。営業現場での暗黙知や直感の価値は、形式知によって言語化されたデータだけでは捉えきれないものがあります。医療従事者との信頼関係構築、製品知識の伝達、顧客のニーズの深掘りなど、営業担当者が顧客と直接対話する中で得られる洞察や、その場の雰囲気から察する顧客のニーズや反応は、定量的なデータでは表現できない豊かな情報源です。

これらの情報は、特に訪問のインパクトや顧客の購買意欲を左右する要因として、営業戦略において極めて重要な役割を果たします。人間的な接触によって得られる洞察は、形式的なデータ分析だけでは捉えられない重要な要素を提供します。

訪問のインパクトに関して言えば、それは営業担当者のスキルレベル、市場内の競争地位、個客タイプや行動変容フェーズといった多様な要素によって大きく変わります。これらの要素を定量化することは困難であり、営業担当者の経験や肌感覚に基づく定性的な判断が、ビジネスの成果に直結することが多いのです。

しかしながら、市場の動向、競合分析、販売データといった定量情報も、戦略的な意思決定には不可欠です。定量情報と定性情報を組み合わせることで、より精度の高い意思決定が可能になり、企業の競争力強化に繋がるのです。

具体的な課題としては、定量データに偏重することなく、営業担当者の直感や暗黙知を効果的に活用する仕組みの構築が挙げられます。これには、定性情報を収集・分析するための新たなツールやプロセスの開発、営業担当者が自身の経験や感覚をデータとして提供しやすい環境の整備などが含まれます。

DXS Stratify®は、分析者が自身の経験値と肌感覚を活かして係数値を調整し入力することが必要な設計を採用しています。

DXS Stratify®は、分析者が自身の経験値と肌感覚を活かして係数値を調整し入力することが必要な設計を採用しています。このアプローチは、アプリケーションの不完全さではなく、意図的な設計に基づいています。データ駆動型の意思決定プロセスにおいて、定量的な情報は欠かせない要素である一方で、定性的な情報の重要性も最終的な意思決定においては同等に重要です。

本社が採用している形式知に基づく言語は、顧客の変化を観察により情報とする、営業現場での共通言語としての暗黙知とは異なり、伝わりにくいことがあります。そのため、営業担当者の納得度を高め、実効性を増すためには、定量情報と定性情報の適切なバランスが求められます。

例えば、営業訪問の影響は、営業担当者のスキルレベルや、新製品では顧客の行動変容フェーズは、市場参入の初期段階で顧客の認知を高めるフェーズから、購入意欲が高まる購買フェーズまで多様です。さらには市場内の競争地位に応じても調整が必要です。

これらの要素を定量化することは、データの蓄積と機械学習を通じて可能になるかもしれませんが、データが取得される時点で市場状況はすでに大きく変わっている可能性があります。競争市場では、このような対応が競合に対する遅れを生み出し、競争優位性を損なうことにつながります。

データ分析の複雑さが増す中で、シンプルで理解しやすい低次元の統計によるアプローチは、意思決定の速度が求められる現代のビジネス環境において、非常に有用です。

DXS Stratify®は、医薬品販売データベースを活用し、軽量で迅速な市場分析を実現します。直感的かつシンプルなアプローチにより、リアルタイムでの戦略調整を可能にすることで、ビジネスの柔軟性と迅速な意思決定を支援します。