製薬・医療医薬ヘルスケアリファレンス

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MR

Business Intelligence(BI)



最近では当たり前の言葉になっていますが、どの会社にしても導入していない企業を
見つける方が難しいくらい定着してきましたので、BIについて書こうと思います。

BIは一口に言っても色々あります。
データを可視化する内容でわけたとしても、単なる業務KPIの予実を管理するものであったり、
高度な統計解析のようなものであったり。
一般的にはBIという言葉は定型的な分析で使われる事が多く、非定型の分析であっても
ExcelのPivotテーブルのような軸を入れ替えての自由分析がほとんどです。
一方高度な分析はBAと呼ばれる事もあり、ユーザはデータサイエンティストのような統計学・数学に
明るいユーザである事が多いです。

BIとは少し違いますが、OLAP(多次元データベース、キューブ)を組み合わせて
自由に分析できる環境を構築している企業も珍しくありません。

製薬でよく見かけるBIツールとしては、老舗ツールのBusiness Objects(BO)やCognosがあります。
これらはグローバルの製薬メーカーに代表されるメガファーマで見かける事が多いです。
BOはR-OLAP型であるのに対し、CognosはキューブのアプローチであるためM-OLAP型と言えます。
IBM製で固めている企業は定型分析についてはReport Netを活用していたりします。

製薬ではSharepointをポータルとして活用しているシーンも多いため、MicrosoftのBI(MS-BI)も
ちらほら見かけます。
MS-BIはパフォーマンスやモバイルアクセスの点で課題化することが多いため、それほど
主流の製品とは言えないかもしれません。
最近はMS-BIも高度化してきているのでこの課題は気にならないものになってきていますが。

他にはこれもグローバルでの採用が目立つMicro Strategyや国内メーカーでの採用が多い
Dr.SUM・Motion Boardがあります。

上記は定型・非定型問わずに活用されるシーンが多いですが、非定型分析や本社の分析スタッフ特化の
ツールとしてQlikViewが採用されることも多いです。
昔からR&D領域にはSASやSpotfireが採用され、高シェアを誇っている事もありこれらのツールの
活用範囲の幅を広げていく動きも気になるところです。

まだまだこれからですが、業種を問わずTableauの採用が加速的に増えており、
上記のツール群の存在を脅かすツールになりそうな予感がします。



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SFA、CRMツールのトレンド



製薬メーカーではMRの医師へのプロモーション支援の仕組みとしてSFAやCRMの
仕組みを導入しています。

ほとんどの製薬メーカーで導入されているわけですが、このような仕組みには流行り廃りがあり
数年周期で大手の製薬メーカーを中心に一気に特定のツールのシェアが変動します。

一昔前ですとスクラッチの仕組みも多く、各メーカー共に構築している仕組みは様々でしたが、
世の中の動きと共にパッケージベースでの導入が増えてきました。
現在ではほとんどのメーカーが何かしらの既製品を採用し、導入しています。

一昔前はパッケージのSFAやCRMといったらデンドライトでした。
デンドライトはその後セジデムとなり、IMSのソリューションとなっています。
セジデムは昔好まれたような、パッケージに機能がぎっしりと詰められたような印象があります。
このようなものが流行った時期もありますが、最近ではシンプルさや効率さが求められている気がします。

同じ時期にOracleのSiebelが採用されたケースも多かったと記憶しています。
Oracleは特定業種向けにデータ構造やテンプレートを保有しているのが強みでした。

最近では外資を中心にVeeva、内資ではミュートスの勢いがあります。
Veevaは何と言ってもUIが斬新です。MRの思考に合わせた画面デザインやコンセプトで作られており
非常に使いやすいです。
ミュートスは内資系で好まれるような画面デザインで、パッケージとスクラッチの中間というような
柔軟さがうけているのだと思います。

数は少ないですが、マイクロソフトのDynamicsCRMやSalesForceを導入しているメーカーもあります。
ただ、今の時期は先に挙げたデンドライト・Veeva・ミュートスの3強時代と言えるのではと思います。


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製薬メーカーにおけるKPI



どの製薬メーカーもMRを支えるSFAやBIの仕組みは高度なものを構築し、
MRがより高い生産性で売り上げ貢献できるようにと日々工夫をしています。

今回はそのような仕組みで管理されるKPIについて、一般的なものを紹介します。

売上
個別製品やターゲット施設、エリアごとの売り上げ
医薬卸に対する納入データや実消化データが利用されます

収益性
製品の総売上から販促予算を引いた差額
社内の予算データと上記の売上データが利用されます

軒数
新規や継続、脱落した施設数を管理します
これは実消化のデータから実際に売上が上がった施設を抽出し、
フラグ立てする事で社内で作り出すデータです

市場シェア
市場調査会社のデータを用います。
特定エリアや製品市場における自社品の割合を見ます

市場成長率
同じく市場調査会社のデータや統計データなどが用いられます
ポテンシャルを図る要素としては患者数などが一例として挙げられます

処方状況
市場調査会社が提供している医師へのアンケートデータなどが活用されます
実際にMRが足で手に入れた訪問記録を分析して活用している例もあります

ディテール状況
MRが日々SFAに入力するCallやDetailの情報です。
課題として、外部から入手したデータと社内で集計したデータに大きな乖離がある
場合があるらしく、入力精度がネックになっているケースも多いです

製品認知度、浸透度
こちらもSFAに入力できるようになっているケースが多いです
合わせてターゲット医師や施設の数やカバー率なども管理されます

上記以外にも活用できるデータの種類が多くなってきている背景がありますので、
管理するKPIは増えてきています。


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MRの業務について



別の記事にも書いたが、MRという職種は自社の売り上げを上げるという
KPIを持つ一方で、直接医薬品の販売ができず、情報提供を行うという特殊な活動をする
営業職と言える。

MRはPDCAサイクルの元業務を実施しており、大まかには以下のような業務を行う。

年次、半期
PLAN
・目標設定
CHECK
・目標達成度合いの把握、評価
・ターゲットの見直し

月次
PLAN
・積み上げ目標の設定
DO
・摺り合わせ
CHECK
・売り上げや活動の進捗確認
・営業所、エリア会議
・着地見込みの報告

日次
PLAN
・医師の訪問計画
・医師向けのプロモーション計画(eディテール、説明会、講演会など)
・医師訪問資材の準備
・特約店訪問の準備
DO
・施設、医師の訪問
・クレーム、市販後対応
・説明会、勉強会
・特約店の訪問
CHECK
・売り上げ、活動の予実管理
・日報管理
・翌日以降の活動見直し

一昔前は支店や営業所内のパソコンで業務をしていましたが、
ノートPCの軽量化に伴いノートPCが主流になった時期もありました。
その後はiモードなどの今でいうところのガラケーの普及に伴い、携帯サイトや携帯から
経費精算をさせる企業が増えてきました。
すぐになくなってしまいましたがPDAを活用するところもありました。
最近ではiphoneやipadを始めとするタブレットや情報端末の活用が主となっています。

医師と会える時間がどんどん少なくなってきていて、且つ医師からは情報の質を強く求められますので、
情報過多な中からいかに適切な情報を探し、適切に訪問につなげられるかがポイントになっています。


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MRとは



医療情報担当者(Medical Representative)は通常の物売りとしての営業と違い、
医薬品の安全性や品質などの情報を医療関係者に伝達したり医療現場の情報を
収集する業務を行います。
高い倫理観に基づき業務を行うので営業活動をしてはいけません。
そのために医薬卸を通した物流がされるわけです。

営業は医師へのプロモーションを行いますが、透明性ガイドラインなどの影響から
医師に会う機会が減ってきており、対面でのプロモーションの代替手段として
Web上のプロモーション(eディテーリング、Webセミナー)やDM、説明会・講演会などの複数の
チャネルを駆使し、アプローチを図っています。

また、単なる自社の利益で医師にアプローチをするMRもいる中、
政府が目指す医療の高度化を背景により社会や国民にとって恩恵を得られるような
活動が求められています。

実際に医薬品を売るのは医薬卸の仕事ですので、医薬卸の営業(MS)との連携は必須です。
自社の売上目標とは別に積み上げと呼ばれる販売目標を設定したり、卸に対する割戻や報奨金の
進捗をすり合わせたりと日ごろから密に連携し、業務を行っています。

最近では世の中の流れと同様に従来のノートPCではなく、スマートフォンやタブレットなどで
情報武装をしているのが普通で、様々な業界の中でも特にSFA周りの仕組みは
MRの思考や行動パターンに配慮をした作りとなっており、高度な環境であると言えます。

高収入、エリートというイメージの職種ですが、最近ではコントラクトMRの流れが加速しており、
外部から優秀なMRを招き入れ、営業改革を図る企業も少なくありません。

(関連記事)
MRとMSの違い


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