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。

保護、競争、規制下にある医薬品業界のビジネスモデルと、自由競争下にある一般消費財ビジネスを比較すると、いくつかの重要な違いが浮き彫りになります。これらの違いは、市場アクセス、価格設定、製品開発、マーケティング戦略、規制への対応など、ビジネス運営の各側面に影響を及ぼします。

①市場アクセスと顧客基盤
医薬品業界では、国民皆保険や公定薬価制度により、製品の市場アクセスが保障され、安定した顧客基盤が確保されます。しかし、新薬の市場導入は厳格な規制と承認プロセスを経なければならず、これは時間とコストがかかるプロセスです。
一般消費財ビジネスでは、市場へのアクセスは比較的容易であり、新製品の導入も迅速に行えます。消費者の嗜好やトレンドの変化に柔軟に対応することが可能で、広い顧客基盤にアプローチできます。

②価格設定と競争
医薬品業界では、価格が公定薬価によって規制されているため、価格競争が制限されます。代わりに、品質、効果、ブランドイメージなどの非価格要因で競争が行われます。
一般消費財ビジネスでは、価格設定の自由度が高く、価格競争が激しいことが一般的です。消費者の価格感度が高いため、価格戦略がビジネスの成功に直接的な影響を与えます。

③製品開発とイノベーション
医薬品業界では、新薬開発は巨額の研究開発費用と長期間の投資を必要としますが、特許による保護期間中は高い利益を期待できます。イノベーションは業界の重要な推進力です。
一般消費財ビジネスでは、製品開発サイクルが短く、市場のトレンドや消費者のニーズに迅速に対応するイノベーションが求められます。継続的な製品改良と新製品の開発が競争力を維持するために不可欠です。

④マーケティングとプロモーション
医薬品業界では、マーケティング活動が厳格な規制の対象となり、情報提供は科学的な根拠に基づかなければなりません。直接的な消費者向け広告(DTC広告)は限られた国でのみ許可されています。
一般消費財ビジネスでは、広告とプロモーションの自由度が高く、ブランドの認知度向上や顧客エンゲージメントの促進を目的とした創造的なマーケティング戦略が展開されます。

⑤規制への対応
医薬品業界では、製品の安全性と有効性を確保するための厳格な規制が存在し、これらを遵守することが業界でのビジネス運営に不可欠です。一般消費財ビジネスも規制は存在しますが、その程度は医薬品業界ほど厳しくはなく、製品の安全性や品質基準を満たすことが求められます。

このように、医薬品業界と一般消費財ビジネスは、市場アクセス、価格設定、製品開発、マーケティング戦略、規制への対応といった面で大きく異なります。医薬品業界では、規制の枠組みの中での革新と差別化が特に重要であり、一般消費財ビジネスでは市場の動向と消費者のニーズに迅速に対応する柔軟性が求められます。

保護、競争、規制下にある特殊な医薬品業界のビジネスモデルでは、ターゲティングと顧客最適化の重要性が一段と高くなります。

国民皆保険、公定薬価、特許制度といった保護策は、製薬企業に安定した市場アクセスと収益の基盤を提供する一方で、同種の複数医薬品の市場参入や情報提供ガイドラインなどの規制は、企業に競争力を維持するための革新と差別化を迫ります。

この環境下でのターゲティング戦略は、自社製品の強みが発揮される医療従事者や患者群を特定することが重要です。このアプローチにより、企業は限られたリソースを最も効果的に活用し、市場での競争力を高めることができます。

顧客最適化においては情報提供ガイドラインに従い、製品の有効性、安全性、利用方法などの包括的な情報を提供するだけではなく、医師の治療方針や処方傾向、それに影響を与える地域特性などを考慮し細分化しつつも自社の全社戦略とねじれが生じないようにバランスをとる必要があります。

保護、競争、規制の枠組みの下での医薬品業界の特殊なビジネスモデルでは、効果的なターゲティングと顧客最適化が、製薬企業が市場での競争力を維持し、持続可能な成長を実現するために求められます。 

医薬品業界は、「護送船団方式」といわれ、政府が業界をある程度保護することで安定した経営を可能にし、同時に一定の競争を促進する政策を指します。

製薬企業は国民皆保険、公定薬価、特許制度などにより保護されている一方で、同種の複数医薬品が市場に参入することで競争が生じ、情報提供ガイドラインなどの規制も存在するという複雑なビジネス環境にあります。

国民皆保険により、製薬企業は安定した市場アクセスの機会を持ちます。これにより、安定した収入源を確保できます。特許制度は、新薬に一定期間市場独占を保証し、革新的な医薬品の開発を促進します。公定薬価により、医薬品の価格が政府によって設定されるため、過度な価格競争を避けることができます。

このように同一化が図られる一方で、プロモーションにおいては直接的な比較による優劣を訴求することが出来ず、情報提供ガイドラインは、医薬品に関する正確かつ透明な情報提供を促しますが、製品の言語的な差別化を難しくします。

つまり「保護」と「競争」と「規制」が混在する特殊なビジネスモデルです。この独特な構造は医薬品ビジネスに特有の影響をもたらします。そのため、製薬企業は特殊なロールモデルが必要であることを理解し、それに適応する戦略を見出す必要があります。

差別化が困難な競争環境下で、最も競争優位性を示すのは戦力量です。そのため経営資源豊富な大手製薬企業が圧倒的に有利になります。経営資源の乏しい中堅製薬メーカーは集中化戦略かニッチ戦略が基本戦略になります。

賃上げと値下げ、このベクトルが正反対の金額設定は、需要と供給のバランスという同じ法則に従って規定されます。高度経済成長期のような市場拡大期では、企業は市場成長に牽引され、賃金上昇による労働者の確保や、値下げによる消費者の確保が可能でした。

しかし、人口減少による市場縮小が進む現代のビジネス環境では、労働者数と消費者数の減少により、市場の成長はマイナス方向に向かっています。

賃上げは労働者のモチベーション向上や人材の確保に寄与する一方で、企業のコスト増加に繋がります。また、値下げは短期的な需要刺激には効果的ですが、長期的には利益率の低下やブランド価値の損耗を引き起こすリスクがあり、根本的な解決策とはなり得ないどころか大きなリスクを孕んでいます。

特に資源が限られた中小企業にとって、これらの戦略は慎重に検討する必要があります。市場での競争がゼロサムゲーム化している現在、強者のみがリスクを取れる状況では、他の企業はより戦略的なアプローチを取る必要があります。賃上げや値下げよりも、差別化戦略、生産性向上、コスト管理などの持続可能なアプローチが重要です。

賃上げや値下げは一時のカンフル剤にはなりますが、エナジードリンクのように一時的にエネルギーレベルや能力を高めるものが、使用後に「リバウンド効果」など大きな反動を引き起こすように、一時的に刺激された後、その効果が消えた際には元の状態よりも悪い状態になることもあります。

現代の厳しいビジネス環境においては、賃上げと値下げは、より総合的な戦略の一環として検討する必要があると言えます。

データドリブンによる意思決定の重要性が高まっていますが、多くの企業や組織がデータを保有しながらも、その活用が十分に行われていないケースが見受けられます。この問題を理解するためには、まず「集計」と「分析」の違いを明確にし、分析の重要性を認識することが必要です。

集計はデータを要約するプロセスです。これには、合計、平均、最大値、最小値など、データセット内の特定の数値指標を計算することが含まれます。集計はデータの大まかな概要を提供しますが、それ自体では深い洞察や因果関係を明らかにはしません。

一方、分析はデータをより深く掘り下げ、洞察、パターン、トレンドを明らかにするプロセスです。これには統計分析、予測モデリング、因果関係の探求などが含まれ、集計よりも複雑な手法が必要になります。分析はデータから新しい知識を生み出し、より賢明な意思決定をサポートします。

データドリブンの意思決定プロセスは、データの収集から始まり、そのデータの集計、分析を経て、最終的な決定に至るまでの一連のステップで構成されています。

  1. データ収集
  2. データのクレンジングと準備
  3. データの集計
  4. データの分析
  5. 洞察の抽出と報告
  6. 意思決定
  7. 継続的な改善

このプロセスは、データに基づいた意思決定を行う際の一般的なフレームワークですが、重要なのは、データが単なる数字ではなく、価値ある洞察を提供する手段であるということです。

昨年の終わりに取得した特許技術の、アプリケーションへの機能追加作業をしています。コードを用いないノーコードでのアプリ開発ですが、エンジニアではない私には一筋縄ではいかない場面にも多々遭遇します。先日も、作業の途中で壁にぶつかり、どうしても解決策が見つからない状況に直面しました。

以前からの約束で人に会うために外出しなければならず、お酒を飲み帰宅しました。帰宅後に作業に戻ると、驚いたことに先ほどまでの問題が自分でも拍子抜けするほどあっさりと解決しました。このような現象を「インキュベーション効果」というそうです。

インキュベーション効果とは、問題解決のプロセスで、一時的に問題から意識を離すことにより、無意識のうちに新しいアイデアや解決策が浮かぶ現象です。

この効果はビジネスの世界でも非常に重要です。常にフルスピードで作業を進めることが、良い結果をもたらすとは限りません。時には、意図的に一歩下がってリフレッシュする時間を持つことが、長期的な生産性と創造性の向上につながります。特にクリエイティブな仕事では、無理にアイデアを絞り出すよりも、リラックスして心を解放する方が、より良いアイデアが生まれることもあります。

もちろん、リラックスの方法は人それぞれです。散歩をする、音楽を聴く、瞑想をするなど、各自に合った方法で心を休めることが大切です。重要なのは、問題から一定の距離を置き、心をリフレッシュすること。これにより、思いがけないアイデアや新しい視点が得られるかもしれません。