製品の成功は機会を見つけ出しリスクを効果的に管理する能力にかかっています。全国的な傾向というものは極めて有用な背景情報を提供してくれますが、真の競争優位性は多くの場合、施設レベルのインサイトを理解し行動を起こすことにより達成されます。
製薬業界におけるマーケティングデータ活用に伴うこれまでの課題の多くは、既存のデータソースに限界があることに起因していました。例えば販売データは処方箋による調剤が行われる施設に関するインサイトを提供しますが、その処方箋に関する特定の患者、レジメン、適応症についての情報は提供してくれません。逆に、リアルワールドデータ(RWD)は処方された患者、レジメン、適応症の詳細を明らかにしますが、施設に関する情報が欠けています。このような断絶は市場を包括的に理解するためにはデータ活用に対しより統合的なアプローチで取り組む必要があることを浮き彫りにしています。
施設レベルのインサイトを提供するソリューションにより強化されたプロスペクションAIは、これまでは見られなかったような精度で製品担当マネジャーが戦略を洗練させ、隠された機会を見つけ出し、リスクを軽減することを可能とする強力なツールを提供しています。これまで製品担当マネジャーは全国および地域ごとのデータ、さらに施設レベルの販売データに基づき戦略を立てていました。しかし販売データだけでは個別施設レベルでの患者のダイナミクスや治療パターンの全体像を把握することはできません。この限界はリスクの見落としや機会の逸失につながる可能性がありました。施設レベルのインサイトは、販売データと他のソースからのデータを組み合わせることでこのギャップを埋め、個別の医療機関における患者のダイナミクスと製品のパフォーマンスを可視化します。このアプローチにより施設レベルのトレンドをより包括的に理解し、より深く情報に基づいた戦略決定が可能になります。
施設レベルのインサイトを活用する
施設固有の機会とリスクを見つけ出す
Prospection AI により得られる施設レベルのインサイトにより製品担当マネジャーは想定から逸脱したパフォーマンスを示す病院やクリニックを特定できます。このように詳細が見えることにより、以下が可能になります:
- ターゲットを絞り成長を目指していくイニシアチブを実行するために高い可能性を有する施設を見つけ出す
- より広い範囲の市場における課題の予兆としてパフォーマンスの低い施設を早期に発見する
- 製品の採用や継続利用に対する施設固有の障壁を確認する
- 他の施設にも参考となるベストプラクティス施設を特定する
リソース配分を最適化する
施設レベルのインサイトにより、営業・マーケティング部門のリーダーはリソース配分に関しデータに基づく決定を下し、最大のインパクトを与える場所に力を振り向けさせることができます:
- 成長する可能性の最も高い施設に販売とマーケティングの力を集中させる
- 製品の継続利用の確保に苦戦している施設に補強のためのリソースを割り当てる
- 施設固有の情報のギャップに対応するための教育イニシアチブを作成する
- 飽和状態の施設から未開拓の可能性を持つ施設へリソースを再配分する
最大の影響を与えるために戦略を作り込む
各施設固有の課題と機会を理解することで、よりきめ細かな戦略を開発することが可能になります:
- パフォーマンスが低いことに対処したり、成長可能性を活かしたりするための施設固有のアクションプランを作成する
- 製品の継続利用をより強化するため必要に応じ目的に沿った形での介入を実施する
- 各施設固有のニーズと優先事項に対応し作り込まれた価値提案を作成する
- より広く市場全体のパフォーマンスに影響が及ぶ前に潜在的な問題に先手を打って対処する
パフォーマンスの追跡と予測を強化する
施設レベルのインサイトにより、パフォーマンス、リスク要因、成長機会のより詳細なモニタリングが可能になります:
- 詳細レベルでイニシアチブのインパクトを追跡し迅速な調整と最適化を可能にする
- 同様な施設間のトレンドのモニタリングを通じ市場シフトの先行指標を特定する
- 施設のパフォーマンスを他施設とベンチマークすることで現実的な目標を設定し、通常とは異なる動きを見つけ出し、ベストプラクティスを発見する
- 施設レベルのトレンドと可能性を組み込むことで、予測精度を向上させる
データの制約を乗り越える
施設レベルのインサイトの土台となる Prospection AI 固有の統計モデリングは、患者データで直接カバーされていない施設も含めたインサイトを提示し、市場の全体像を把握できるようにします。この独自モデルは販売データや匿名化された患者データを含む複数のデータソースを組み合わせ、関連するすべての施設に対し統計的に有効な推定値を算出します。200床以上のすべての病院(患者データそのものは得られていない病院を含む)の推定値を提供することで、施設レベルのインサイトは比類のない広さ、深さで市場に対する理解を提供します。このように全体的にカバーすることにより、製薬会社は以下のことが可能になります:
- データが得られないために見落とされていた可能性のある施設での隠れた機会を見つけ出す
- より広範な施設を対象に、より深い情報に基づきリソース配分に関する決定を下す
- 利用可能なデータがあるセグメントのみでなく、市場全体を考慮し戦略を立案する
このケイパビリティは様々な要素を Prospection が独自性を持って組み合わせた結果として得られる物です:
- 独自のアルゴリズム – 利用可能なデータをもとに直接的には患者情報がない施設へのインサイトまで正確に推定できる独自の統計モデル
- 複数のデータソース統合 – 施設レベルのインサイトは単一のデータタイプのみに依存するわけではありません。販売データ、患者データ、その他の関連する情報ソースを組み合わせて、より堅牢で正確なモデルを作成
- 深い業界知識 – アルゴリズムは広範にわたる製薬業界の専門知識に基づき構築されており、より細やかで妥当なインサイトの作成が可能
- 継続的な改良 – モデルは新しいデータとフィードバックに基づき常に更新、改善されており、長期にわたりその正確性と妥当性を確保
施設レベルのインサイトは強力なケイパビリティを提供することになりますが、いくつかの制約があることにも留意することが重要です。特に患者数が少数であったり希少疾患であったりする場合、すべての患者指標を施設レベルで推定することはできません。事前評価を行うことで統計的な妥当性を維持しながら、現実的かつ実行可能なアクションをもたらすような内容を決定できます。
精度が重要です
市場のダイナミクスは急速に変化する可能性があります。したがって施設レベルで機会を見逃さず、同時にリスクには対応していく能力が重要です。施設レベルのインサイトを備えた Prospection AI は製品担当マネジャーに戦略的なケイパビリティを強化するツールを提供し、データに基づきより細部まで考慮に入れた意思決定を可能にします。
施設レベルの患者中心のインテリジェンスを戦略計画とその実行に統合することで、製薬会社は潜在的な脅威をより効果的に軽減するのみならず他の方法では見逃されがちな機会さえも活用できるようなローカルの詳細レベルに至るインサイトを適用できます。市場分析と戦略実施のためのこの細部にまで至るアプローチはビジネスの結果を改善し、より良い患者ケアを実現、そして変化し続けるヘルスケア像により俊敏に対応していくことを最終的にサポートします。
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施設レベルのインサイトは患者中心のインテリジェンスに支えられていますが、それは他のデータではできなかったような施設のプロファイリングや営業現場のリソース配分に関連する活動の詳細を明らかにすることになります。デモをご希望の方は今すぐお問い合わせください。
施設レベルのインサイトは戦略的意思決定を行う社内のマネジメント目的で設計されています。営業現場のチームによる直接的な使用や当該チームへの展開を意図したものではありません。