認知バイアスとは、「思い込み」「偏見」「先入観」「記憶の誤り」といった「認知の偏り」のことです。

顧客からの反論の中には明らかにこれらの認知バイアスが含まれている場合が結構あります。

私がMRをしていた時は、そんな顧客に一切、反論や論破を試みませんでした。

なぜなら事実ではないからです。

反論している顧客もエビデンスを持っているわけではありません。

こちらが一切反論せず顧客の意見を受け入れていると顧客の方も根拠無根であることに居心地が悪くなります。

「そのようなご経験をされたんですね」、「そのような報告があるのですね」など反論せず正当化します。

そして「科学的なお話大変参考になりました」と言って帰ります。

すると不思議と次回の面談時に態度が軟化していることがあります。

これも私の経験に基づいたエピソードでありエビデンスではありませんが。

私がMRをしていた頃に得意としていたのは処方しない理由を伝えて来る顧客です。

こちらのプロモーションに対して反論してくる顧客の言葉の中には攻略の糸口が必ずあるからです。

逆になにも反論せず、しかし処方を獲得出来ない顧客にはいつも苦慮していました。

攻略の糸口が見つけられないからです。

リモート化した昨今の情報提供では反論を受ける機会も少ないかもしれません。

それはある意味で攻略の機会を失っていると言えます。

現在でも広く使用されているビジネスフレームワークの多くは戦後の高度成長期に提唱されたものです。

すなわち市場が拡大する需要に対して供給が少ない、作れば売れる時代の考え方です。

そのため、現在のように市場が縮小する状況下ではそのまま用いることは出来ません。

現在のビジネス環境に合せて再構築する必要があります。

具体的

測定が可能

達成が可能

意義が明確期限が明確

期限が明確

これは『SMART』と呼ばれる目標設定の方法です。

では目標設定の目的はなんでしょうか？

管理や人事評価、ノルマの達成に多く用いられます。

しかし本来の目標設定の意義は、共通の目的を持つことで人の集まりを組織に変化させ、共通の目的により戦略を明確にし、組織が向かうべき方向をブレなくすることです。

多くの場合には、この目標設定を売上の向上とそのための活動としてのKPIにしていることがあります。

しかしKPIと売上には相関関係はあっても因果関係があるとは言い切れません。

そのため、KRIの設定が重要になってきます。

しかしKRIは数値化が難しく測定が困難なため用いられことがありません。

医薬品ビジネスにおける顧客の行動変容の主たるものは治療方針や処方傾向の変化です。

12のマトリクスでは、顧客の行動変容は下から上に向かうベクトルを指します。

すなわち12のマトリクスを用いればKRIもSMARTな目標設定にすることが出来るのです。

親交のある某教授に面会した際のこと。

最近のデジタルネイティブ世代の医局員はネットで情報を収集することに長けているが、その反面、多面的な情報収集が出来ていない点が懸念されるそうです。

そういった意味ではMRからの情報提供は必要性が高く、MRの存在価値は依然あるようです。

これはなにも情報を受け取る側だけではなく、私も含め提供する側も意識するべきポイントでしょう。

シェア類型のフェーズ応じて自社製品はさらに上位に残り続けることが可能なのか？

同じフィールドでの争いを避け、別のセグメント設定、ポジション設定をするべきなのか判断する必要があります。

スライドでは、D社は既に「効果訴求」セグメントでは脱落しています。

C社も射程距離圏外です。

E社はニッチ戦略、すなわち競合不在のセグメントを占拠しており、攻略が難しいポジショニングです。

C社はD社のシェアを奪取することでB社の射程距離圏内に入ることが出来るため、リソース量を考慮し、「効果訴求」セグメントで勝負するか、他のセグメントを選択するか判断を求められることになります。

競争市場には必ず競合が存在します。

多者間競争においては、全ての競合に対してのリソースを割くことは出来ません。

経営資源には限りがあるからです。

リソースを分散させてはかえって競合に対して隙を与えることになります。

では競合を特定し、集中的にリソースを投下するにはどのようにすれば良いでしょうか？

売上データを基に統計的に検証してみました。

自社を含む４つの製剤があり、シェア類型では3強型の市場を形成しています。

自社製品は3位であり競合に押されダウントレンドとなっています。

通常であれば「足下の敵攻撃」の法則に則って競合製品Dを叩くところですが、競合製品Dのシェアは安定しており、市場細分化により特定市場において強者の位置にいると予想されます。

そのため、競合製品Dの攻略は困難なはずです。

どのように戦略を考えるべきでしょうか？

YouTubeを観ていたらこんな投稿がありました。

2020年の年齢別の全死亡と大阪府の年齢別コロナ死の割合が同じだ、だからコロナは特別ではないんだ、との主張です。

両群の年齢別死亡率を表で比較し、非常に似ていることを示していますが本当にそうでしょうか？

視覚化して検証出来ないか試してみましょう。

まず縦棒グラフにしてみました。

なるほど、似ているように見えます。

つぎに折れ線グラフにしてみました。

縦棒グラフよりさらに似ているように見えます。

しかし年齢によっては違うようにも見えますね。

最後に散布図をつかってR2値を表示します。

R2＝0.9716、すなわち97％の確率で両群には相関関係があるという結果となりました。

この２群間での比較が妥当かどうかは別として、見た目の印象という非常に曖昧な情報から統計的な定量情報として見せることで説得力が向上します。

患者数や競合の売上など、自社製品の売上実績に影響を及ぼす要因の検証にも応用が可能です。

いずれもEXCELで作図できる簡単なものですのでお試し下さい。

KGIを達成するための具体的数量目標がKPIです。

ではKPIを目標通りに実行すればKGIは達成できるのでしょうか？

KPIとKGIは相関関係はあっても因果関係があるとは言い切れません。

因果関係があるのはKRI（重要結果指標）です。

KRIを設定しましょう。