VUCAの時代のスピード感のあるデータ駆動型意思決定に求められる、実際の結果を基にして市場の短期的な動きを「理解」する逆推論的アプローチを実現するためには、以下の要素を含んだデータが必要になります。

  1. 市場/顧客と競合を含む3C情報
  2. 連続的な更新とリアルタイムな情報
  3. 予め定量化された競争市場データ

一般的にこのような特性を持ったデータを入手することは困難であり、アンケート調査やローラー調査、あるいはビッグデータなどの過去のデータを基にして市場の中長期的な動向を「予測」する純推論的アプローチをとらざるを得ません。

しかし、医薬品業界には、施設/顧客単位で市場環境を理解することが出来る、医薬品販売データベースが存在しており、これを用いれば顧客の治療方針や処方傾向や市場規模、市場の成長性、競合他社との競争地位および競争優位性を知ることが出来ます。

それにより、データ収集から分析、戦略策定、リソースの適正配分や実行計画に至るプロセスにおいて、スピード感があり、かつ柔軟なデータ駆動型の意思決定が可能になります。

医薬品販売データベースを用いることで、戦略の具体性が高まり、実行可能性が向上し、
即座に問題に対処し、機会を捉えることができるうえに、状況の変化に応じた適応戦略を容易に策定することが出来ます。

VUCA時代において、スピード感は競争優位のための最優先事項です。孫子の兵法が説く、「先んずれば人を制す」、先手必勝の原則です。

しかし、医薬品販売データベースのリスクはその透明性にあります。すなわち、自社だけではなく、競合他社も同じく医薬品販売データベースを入手することが出来ることから、自社独自の競争優位性を維持することが難しくなることに加えて、適切な利用が出来ない場合、競合他社が競争優位性を得る危険性があるからです。

医薬品販売データベースは決して結果を確認するためだけのものではありません、競争優位性を築くための重要な武器と言えます。 

データ駆動型の意思決定プロセスには、市場の動向を予測するために二つの主要なアプローチがあります。1つは、過去のデータを基にして市場の中長期的な動向を予測する純粋推論的アプローチ、そしてもう一つは、実際の結果を基にして市場の短期的な動きを理解する逆推移論的アプローチです。

現代は変動性、不確実性、複雑性、曖昧さの特徴を持つ予測困難なVUCAの時代であり、過去のデータに基づく予測は不確実性が高くなります。さらに、ビッグデータの収集と分析には時間がかかるために、迅速な対応が求められる今日のビジネス環境においては、スピード感に劣るという課題があります。

加えて、人口減少や景気後退により市場が縮小している現在のビジネス環境では、ビジネスの競争形態がレース型からゲーム型へと変化し、競争はより一層厳しいゼロサムゲームの様相を呈しています。このような競争環境の中で、競合他社に対する遅れは、市場における致命的な結果をもたらす恐れがあります。

営業部門と本社部門のアプローチの違いは、特に重要です。営業部門は顧客を直接観察することで、顧客のニーズに対し定性的に迅速に対応できます。一方で、本社部門は分析を通じて顧客像を定量的に把握し、月単位や四半期単位で計画を立てるため、反応速度に差が出る場合があります。具体的な倍率で示すのは難しいものの、営業部門が本社部門に比べて数倍から十倍程度迅速に対応していると感じることがあるでしょう。

さらに、市場が成長期にある時は、企業は広範な市場に焦点を当てることが可能ですが、市場が縮小期に入ると、企業はより特定のセグメントやターゲットに焦点を絞る必要が出てきます。この時期には、市場開拓型のアプローチよりも、既存の市場のニーズに迅速に対応する市場対応型のアプローチが求められます。そのためには、企業は顧客の具体的なニーズに応えることで、より狭い市場範囲内で競争の優位性を確立する必要があります。

データ駆動型意思決定は、VUCA時代のビジネス環境において、戦略的な意思決定を行うための重要な手段です。市場の縮小期においては、企業は定量的なデータ分析と定性的な直感のバランスを取りながら、セグメントとターゲットを絞り込み、市場対応型のアプローチを取ることで、柔軟で俊敏な対応が可能になり、競争市場での優位性を得ることが出来るでしょう。 

現代の医薬品業界では、激しい競争の中で、営業戦略の効率化が企業の成功に不可欠です。マトリクス分析法は、そのような戦略を実現するための強力なツールです。本コラムでは、マトリクス分析法が如何にして販売圧力を下げ、適正使用を推進し、医療アクセスを向上させ、社会保障費の安定化または低下につながるのかを解説します。

マトリクス分析法の原理
マトリクス分析法は、顧客群を特定の軸で分類し、それぞれのセグメントに対して最も適したアプローチ戦略を策定することにより、営業効率を最大化します。この方法では、顧客の潜在的ニーズや価値を分析し、それに基づいてリソースを配分します。

販売圧力の軽減
医薬品業界における激しい競争は、しばしば無差別な販売戦略につながり、結果として販売圧力が高まります。マトリクス分析法を用いることで、企業は自社製品の最適な顧客セグメントを特定し、限られた営業リソースをそのセグメントに集中させることができます。これにより、無駄な競争を避け、販売圧力を低減させることが可能になります。

医療アクセスの向上
マトリクス分析法による顧客セグメンテーションは、患者にとって最も効果的な治療法を提供するための知見を医療従事者に提供します。これにより、患者はより適切な治療を受ける機会を増やし、医療アクセスが向上します。

社会保障費の安定化
適切な顧客セグメンテーションとリソース配分は、不必要な医療費用の浪費を減らし、結果として社会保障費の安定化に寄与します。適正な治療が適正な患者に届くことは、医療システム全体の効率を高め、医療費用の削減につながります。

マトリクス分析法は、医薬品業界において営業効率を高め、競争による負の影響を最小限に抑えるための有効な手段です。販売圧力の軽減、医療アクセスの向上、社会保障費の安定化を実現することで、製薬企業だけでなく、患者や社会全体に利益をもたらします。マトリクス分析法は、持続可能な医療システムを目指す上で欠かせない戦略的アプローチといえるでしょう。

DXの推進によって、プラットフォーム型ビジネスモデルが新しい標準として急速に広がっています。プラットフォーム戦略とは、複数の企業や組織とアライアンスを結び、顧客に価値を提供するための共通の土台(プラットフォーム)を構築する経営戦略です。GAFA(Google、Apple、Facebook、Amazon)は、いずれもプラットフォーム戦略により成長を続けてきた企業です。

企業にとってのメリット
プラットフォーム型ビジネスモデルを採用する企業は、自社の製品やサービスを拡張し、新しい市場に進出しやすくなります。また、参加者間の相互作用から生まれるネットワーク効果により、顧客基盤を拡大し、収益を増加させるチャンスを得ることができます。
① クロスセル・アップセルの促進 
② 失注リスクの軽減 
③ 競合参入の抑止
④ スケールメリット
⑤ データ収集と分析の強化
⑥ イノベーションと成長の加速
⑦ 顧客基盤の拡大
⑧ 柔軟性と適応性

顧客にとってのメリット
顧客は豊富な選択肢から、自身のニーズに合わせた多様な製品やサービスを購入することがこれまでになく容易になります。
① 選択肢の多様性
② 便利性の向上
③ パーソナライズ
④ 価格の透明性
⑤ 効率の向上
⑥ データの一元管理

マイクロソフトのプラットフォーム戦略を代表するのは、開発したOS「Windows」です。他のベンダーに先駆け、Windowsを開発者に向けてオープン・プラットフォームとして公開し、広く利用可能にしたことで、業界内での採用を促進し、その成功を確固たるものにしました。

アップルが提供するiTunesは、音楽コンテンツのデジタル・プラットフォームとして位置付けられています。従来のCDやレコードといった物理的な媒体から、デジタル配信と販売へと移行し、著作権者とユーザーを結びつける新しい市場を開拓することで、音楽アクセスの方法を革新しました。

楽天市場は、Amazonに匹敵する多様なジャンルのショップが集まるプラットフォームを構築し、広大なユーザーベースを確保しています。自社製品の販売に重点を置くのではなく、様々な業種の企業が参加することで商品の多様性を実現し、消費者に魅力的なショッピング体験を提供しています。このプラットフォーム型ビジネスモデルは、デジタルマーケットプレイスにおける新たなビジネスチャンスと成長の道を開いています。

生物学における生存の法則は、最も強力な種が生き残るのではなく、変化への適応能力が高い種が生き残る、というものです。この原則は、ビジネスの世界においても同様です。特にVUCA(変動性、不確実性、複雑性、曖昧性)の時代においては、企業が存続するためには、変化に対する適応力が極めて重要になります。

VUCAの時代において企業が直面する最大の課題は、予測不可能な変化への対応です。これらの変化は、技術の進化、市場の動向、政治的・経済的環境の変動など、様々な形で現れます。

ブロックバスターとNetflix
ビデオレンタル業界でのブロックバスターとNetflixの事例は、変化への適応の重要性を示す典型的な例です。ブロックバスターは1990年代に業界を支配していましたが、デジタル配信への移行を見逃し、2010年に破産しました。一方で、NetflixはDVDレンタルサービスからスタートし、早期にストリーミングへとビジネスモデルを転換。これにより、エンターテインメント業界の大手企業へと成長しました。

アップルのイノベーション
アップルは、変化への適応とイノベーションの代名詞とも言える企業です。1990年代末には苦境に立たされていましたが、iPod、iPhone、iPadなどの革新的な製品を次々と発表し、業界をリードする存在へと変貌を遂げました。アップルの成功は、技術の進化と消費者のニーズの変化を先読みし、製品とサービスを革新することによって達成されました。

任天堂の事業転換
任天堂は、もともとはトランプ製造会社からスタートし、その後電子ゲーム市場に参入しました。ゲーム業界での長年の成功にもかかわらず、Wii Uの失敗など一時期苦戦しました。しかし、Nintendo Switchの発売により、ユニークなハイブリッドコンセプト(家庭用ゲーム機と携帯ゲーム機の融合)で市場に新風を吹き込み、再び業界の先頭に立ちました。

これらの事例から分かるように、技術の進化、消費者の嗜好の変化、競争環境の変動など、外部環境の変化に適応し、時にはビジネスモデル自体を転換することが企業にとって重要です。変化は避けられないものであり、それに対応する能力が企業を生き残らせ、さらには成長させるための重要な要素となります。 

予測不能で変化のスピードが速いVUCAの時代では、企業は急速に変化する環境に適応し続けなければなりません。観察により定性的に顧客を認識し、無意識のうちに顧客に合せる営業部門と、分析により定量的に顧客像を認識する本社部門とでは、そのスピード感の違いはより大きなものになります。

営業部門は直接顧客と接触し、顧客のニーズや反応をリアルタイムで捉えることが可能です。そのため、変化する市場の状況や顧客の要求に迅速に対応する能力があります。

一方で、本社部門では、市場調査やデータ分析を通じて顧客像を定量的に把握します。このプロセスは時間がかかる場合があり、データの収集、分析、そして戦略立案には綿密な作業が必要です。

そのため、営業部門と本社部門のアプローチの違いは、反応のスピード感に大きな違いを生じさせます。営業部門は「現場の声」に基づいて迅速に行動を起こせる一方で、本社部門は「大局的な視点」からのアクションが必要であり、それは時間を要することがあります。この違いは、特にVUCAのような不確実性が高い環境では、さらに顕著になると言えるでしょう。

そのため、営業部門では本社部門の指示を待たず、自ら意思決定を行うことを求められます。営業部門はしばしば「日単位」または「週単位」で動くことができますが、本社部門は「月単位」または「四半期単位」で動くことが一般的です。この違いを「倍率」で表すことは抽象的ですが、感覚的には営業部門の方が本社部門に比べて数倍から十倍程度の違いを感じるかもしれません。

① 短期での分析サイクルで柔軟な戦略修正を行う
中長期的な予測に頼る代わりに、短期での分析サイクルを用いることで、営業部門は迅速に市場の変化に対応し、戦略を修正することができます。これにより、リアルタイムでのデータを基にした意思決定が可能となり、変動性や不確実性が高い状況下でも、柔軟性と敏捷性を保つことができます。短期間での戦略の調整は、変化に対する応答速度を高め、市場の機会を捉える能力を強化します。

② 結果からの逆推論的アプローチで迅速な意思決定を行う
データの蓄積を待たずに、既存の結果から逆推論的にアプローチすることは、不確実性を管理し、迅速な意思決定を促進するための重要な戦略です。この手法では、結果を分析することで、さらなる戦略的方向性を定め、迅速に市場の変化に適応し、リスクを最小限に抑えながら、新たな機会を探求することが可能となります。

③ 形式知と暗黙知のクロストークによる、継続的な競争優位を確保する
形式知(明示的に文書化された知識)と暗黙知(経験や直感に基づく非公式な知識)の組み合わせは、VUCAの時代における競争優位の確保に非常に効果的です。形式知と暗黙知のクロストークを促進することで、営業部門は継続的な学習と革新のプロセスを構築できます。このアプローチにより、チームは経験から得られる洞察を共有し、その知識を戦略的な意思決定に活用することができます。このようにして、持続可能な競争優位を構築することが可能となります。

VUCAの時代において、組織は絶えず変化するビジネス環境に適応し、長期的な成功を確保する必要があるでしょう。

数値目標を設定して追跡することは一般的なビジネスプラクティスです。特にKPI(重要業績評価指標)は、進捗を確認し、目標達成のための基準として多くの企業が取り入れています。しかし、KPIは進捗を測るための指標に過ぎず、真のビジネスの成果を実現するために必要なのが、KSF(重要成功要因)です。

単に活動目標の回数を設定し、それを追いかけるだけでは営業成果を高めることは出来ません。製品やサービスが顧客にどのように受け入れられ、価値を与えているかを観察し、そのプロセスに沿って行動変容を促すことにあります。KSFに焦点を当てることで、企業は、顧客のニーズに真に応え、競争優位を築くことが可能になります。

顧客が製品やサービスに接触し、興味を持ち、最終的には購買という行動に至るまでの各ステップでの成功を可能にする要因を把握し、それに基づいたアクションプランを策定することが、KSFがもたらす価値となります。

数値目標(KPI)はそのプロセスを測るための一つの手段に過ぎません。真の目標は、市場のニーズに応え、顧客からの信頼を獲得し、長期的な関係を築くことにあります。

数値目標、すなわちKPIを与えても人は動きません、必要なのはKSFです。KPIはKSFの達成度を定量的に評価するための指標に過ぎません。KPIそのものの追求は手段の目的化を招きます。

戦略はストーリーです。戦略は単に数値目標を追求することではなく、ビジネスの成功に至るストーリー、つまりKSFを理解し、それに基づいて行動することが重要です

ビジネスにおける意思決定は、日常的な運営から戦略的な計画に至るまで、組織のあらゆるレベルで行われます。また、データ分析、経済的考慮、心理学的要因、社会的影響など、多岐にわたる要素を考慮に入れることが求められる複雑なプロセスです。

すなわち、意思決定とは、分析、戦略策定とリソース配分、実行計画を指します。
そして、分析とは比較、すなわち競合他社への競争優位性を意味し、戦略策定とリソース配分とは、すなわちセグメント設定、ターゲット設定、ポジション設定であり、実行計画とは、すなわちタスク、責任者、タイムラインを明確化することです。

効果的な意思決定プロセスは、組織が目標を達成し、変化する市場環境に適応し、持続可能な成長を実現する上で重要な役割を果たします。

DXS Stratify®は医薬品販売データベースを用いて、競争市場における競争優位性とSTP、そしてKPI設定における一連の意思決定プロセスを支援します。

不特定多数の潜在顧客を対象とするマスマーケティングでは、MQLがリードを開拓し、受注確率の高いターゲット顧客を抽出した後にSQLに繋ぎます。

一方で、予めターゲット顧客が明確な1on1マーケティングではMQLとSQLが並行して実行されます。

この状況では、本社部門が推察するMQL、営業部門のSQLがインタラクティブに連携する必要がありますが、

しかし、本社部門は『形式知』に基づいており、データ、分析、論理的推論を重視します。一方で、営業部門は経験則や感覚に基づく『暗黙知』に依存しており、市場の動向や顧客のニーズを直感的に理解し、それに応じて柔軟に行動します。

この根本的な違いは、本社と営業を隔てる原因となります。本社部門が提案するビジネスプランは、データと論理に裏打ちされたものであっても、営業部門の現場の経験や直感とは乖離している場合があります。その結果、営業部門は本社の指示が現実の市場環境や顧客のニーズを十分に反映していないと感じることがあります。

さらに、本社部門は営業部門が直面する実際の課題や顧客とのやり取りの複雑さを完全には理解していない場合があります。これは、本社が情報を形式知として処理しやすい形でしか受け取らないため、営業部門の暗黙知や経験に基づく洞察が見過ごされがちであることに起因します。

これらの課題に対処するためには、互いの強みを認識し、価値を尊重することが重要です。本社部門は、データと分析に加えて、営業部門の経験と直感も重要な意思決定の要素であることを理解する必要があります。一方で、営業部門も、形式知が提供する洞察が、より効果的な戦略を立て、リスクを管理する上でどのように役立つかを理解することが求められます。

DXS Stratify®は医薬品販売データベースを用いて、形式知である定量データと、暗黙知である定性情報を融合させた意思決定用分析アプリケーションです。

ロジャースのイノベーター理論では、新しい製品やサービスは、消費者の約16%によって早期に受け入れられるとされています。この16%は、「革新的採用者」と「初期採用者」に分けられ、新しいアイデアや技術に対してオープンであり、リスクを取ることをいとわない特性を持っています。彼らは新しい製品やサービスの試用を通じて、その価値を理解し、受け入れることができる少数派です。

一方で、残りの84%の消費者は、より保守的であり、新しい製品やサービスを受け入れる前に、それが広く受け入れられていることを確認したいと考えています。これらの消費者は「早期多数派」、「後期多数派」、そして「遅滞採用者」に分類されます。

MQL(Marketing Qualified Lead)とSQL(Sales Qualified Lead)は、見込み客を管理し、購買プロセスを効率的に進めるための概念です。MQLは、マーケティング活動を通じて獲得された購買意欲のある見込み客を指し、SQLは、製品やサービスを購入する可能性が高いと判断されたポテンシャル顧客を指します。MQLからSQLに育成したリードは、セールスチームに引き継がれ、具体的な商談へと進められます。

イノベーター理論から考えると、革新的採用者と初期採用者の16%に対しては、MQLによるアプローチで購買行動を促すことができる可能性が高いです。彼らは新しいものに対する好奇心が強く、情報を積極的に求める傾向があるため、マーケティングによる教育や啓発が効果的に機能します。

しかし、残りの84%の消費者に対しては、単にマーケティングのメッセージを受けるだけでは不十分であり、SQLによるより個別化され、具体的なアプローチが必要になります。これらの消費者は、製品やサービスが広く受け入れられていること、または信頼できる情報源からの強い推薦があることを確認したいと考えています。したがって、販売チームによる直接的なコミュニケーションや、詳細な製品情報の提供、信頼できる第三者による評価や推薦が重要になります。

加えて、ジェフリー・ムーアが提唱するように、ハイテク分野の製品では「キャズム」と呼ばれる、革新的採用者と初期採用者の間に大きなギャップが生じます。このキャズムを乗り越えるためには、早期多数派をターゲットにした戦略が不可欠であり、これにはSQLが重要な役割を果たします。

キャズムを越えるためには、製品が実際に顧客の問題を解決できることを明確に示し、信頼性と実績を構築する必要があります。これは、見込み客が購入決定を下す際に必要な信頼と確信を提供するため、SQLによる具体的なフォローアップやエンゲージメントが不可欠です。