製品そのものでの差別化が難しくなってきた結果、製品から得られる価値やどのように社会に貢献するのかなどが重視されはじめました。コトラーのマーケティング3.0ではこれを価値中心の時代と呼びます。

マーケティング3.0では製品中心の物質的な面だけでなく、社会をより良くしたいなど精神的な面も含めた価値が求められます。

企業は、単に製品やサービスの機能的価値を提供するだけでなく、使用することで社会や環境に対してプラスの影響を与える満足感を消費者に提供することに重点を置くようになってきました。

持続可能性を中心としたブランド価値では、たとえば、リサイクル可能な材料を使用した製品、エコフレンドリーな製造プロセス、社会的に弱い立場の人々を支援するための一部の収益の寄付などが挙げられます。

企業は、マーケティングコミュニケーションを通じて、製品の使用がどのようにSDGsに貢献しているかを明確に伝える必要があります。ソーシャルメディア、ウェブサイト、パッケージング、広告キャンペーンを通じて、製品の持続可能性の特徴や社会的影響を強調することが重要です。

今日の消費者は、単に製品を購入するだけでなく、その購入がもたらすより広い影響にも関心を持っています。企業がSDGsに貢献する製品やサービスを提供し、そのプロセスと成果を透明に共有することで、消費者により大きな満足感を提供することができます。

１．相関関係は因果関係を意味しない
２．すべての顧客が同じ反応を示すわけではない
３．量だけでなく質も重要になる

面会回数と売上の2軸によるレスポンスレートから必要な面会回数を算出する方法は、顧客の行動変容を促し、売上を最大化するための有効なアプローチの一つです。この方法は、特にB2B営業やハイタッチセールスで有効性を発揮します。

このアプローチでは、過去の営業活動データから、顧客ごとの面会回数とそれに対応する売上データを収集した分析結果から、面会回数と売上の関係を明らかにし、それを基に未来の営業戦略を立てます。

収集したデータを用いて、面会回数と売上の間の相関関係を分析します。この分析には、散布図を用いた視覚的な方法や、相関係数の計算などが含まれます。

相関分析から関連性が確認できた場合、回帰分析を通じて面会回数と売上の間の具体的な関係式（モデル）を導き出します。このモデルを用いて、特定の売上目標に対する必要な面会回数を予測できます。

得られた関係式を基に、目標売上達成のために必要な面会回数を算出します。さらに、リソースの割り当てや営業戦略の調整を行います。

計画に基づき営業活動を実行し、定期的に実績を評価します。必要に応じて戦略を調整し、モデルの精度を高めるための追加データを収集します。

注意点もあります。

相関関係は因果関係を意味しないため、面会回数の増加が直接的に売上増加につながるとは限りません。市場環境や競争状況など、他の要因も考慮する必要があります。

すべての顧客が同じ反応を示すわけではないため、顧客セグメントごとに分析を行うことが重要です。

面会の量だけでなく、その質も重要です。適切な準備と質の高い対話が、効果的な面会には不可欠です。

このアプローチを通じて、一定水準の営業活動の計画性と効率性を高めることができます。しかし、市場や顧客の変化に柔軟に対応するためには、継続的なデータ分析と戦略の見直しが必要です。

コロナ感染症以降、面会の難しさやマルチチャンネル／オムニチャンネルを含む顧客タッチポイントの多様化が進み、ビジネス環境は急速に変化し、予測が困難になっています。顧客ニーズの多様化に対応し、この新しい現実に適応するためには、従来のアプローチを見直し、新しい手法を採用する必要性が高まっていることを認識するべきです。

営業部門は、顧客との直接的な接点を通じて個々のニーズに応える必要があります。ビッグデータの分析結果による属性グループの平均値や一般的な傾向の情報は、特定の顧客のニーズや状況に完全には対応できません。

営業部門にとっては、顧客一人ひとりの具体的な問題や要求に基づいたカスタマイズされた解決策を提供することが求められます。このため、ビッグデータによる一般的な傾向ではなく、スモールデータに基づく個別の洞察が不可欠です。

さらに本社部門における意思決定のスピードでは、営業部門における連続的な更新とリアルタイムな情報による個別最適化の要求に応えることは困難です。

このため、営業部門では、迅速な対応と個別顧客へのカスタマイズが可能なスモールデータに基づく意思決定が重要です。個々の顧客との関係を深め、そのニーズに細やかに応えるためには、スモールデータが提供する具体的で詳細な洞察が不可欠となります。

このようなアプローチにより、営業部門は外部環境の変化に柔軟かつ迅速に対応し、顧客満足度の向上とビジネス機会の最大化を図ることができるのです。

AIの進化により、膨大な量のデータから洞察を得ることが可能になりました。これにより、予測分析、パターン認識、意思決定の支援など、多くの分野で革新が進んでいます。しかし、この組み合わせは万能ではなく、特定のデメリットや課題を伴います。

ビッグデータとAIの組み合わせのデメリット
 膨大なデータの中には、不完全、不正確、または関連性の低い情報が含まれることがあり、結果の質を下げる原因になります。
 データに含まれるバイアスにより、偏った結果が生じ、不公平や誤解を招く可能性があります。
 ビッグデータを処理し、有用な洞察を抽出するためには、高度な技術、大規模な計算リソース、専門知識が必要です。これは、特にリソースに限りがある組織にとって大きな障壁となります。

スモールデータのメリット
 小規模で扱いやすく解析が容易なため、特別なツールや専門知識を必要とせずに、有用な洞察を取得することができます。
 特定の問題や目的に焦点を当てることができ、その結果は直接的で理解しやすいこれにより、即時の意思決定や具体的な行動指針を決めることができます。

ビッグデータとAIの組み合わせによる洞察は強力ですが、それには限界があり、特定の課題やデメリットが伴います。スモールデータは、これらの課題を緩和し、より焦点を絞った、アクセシブルな洞察を提供することができます。最適な戦略は、ビッグデータとスモールデータの両方を活用することで、ビッグデータからは広範なトレンドとパターンを、スモールデータからは具体的な洞察と直接的なアクションを得ることです。

組織やプロジェクトにおいて、ビッグデータとスモールデータを組み合わせて活用することで、AIの能力を最大限に引き出し、より精度の高い意思決定を行うことが可能になります。

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。

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。