国内の製薬企業が市場で成功を収めるには、世界的に先導する製薬会社の戦略から学ぶことが不可欠です。これらのリーダー企業は人工知能（AI）を積極的に活用しており、その結果、作業効率が向上し、売上が増加しています。また、AIに基づく販売戦略は、大企業だけでなく中小企業にも適用可能です。この記事では、世界をリードする製薬会社の例を参考に、国内製薬会社がAIを利用して効率的な販売戦略をどのように築くことができるかについて説明します。 もくじ ・世界のトップファーマーのAI活用の成功事例 ・中小規模の内資製薬会社がAIを活用して販売戦略を強化するメリット ・製薬業界におけるAIを活用した効果的な顧客ターゲティングとパーソナライズ戦略 ・中小規模の内資製薬会社におけるAI導入の障壁とその克服策 ・中小規模の内資製薬会社がAIを活用して競争力を高めるために有効なサービス「STTV」と「Aktana Consulting」の紹介 世界のトップファーマーのAI活用の成功事例 前述のとおり、世界のトップファーマーの中には、AIを活用した販売戦略で大きな成功を収めている企業が数多くあります。 本項では、1908年に創業し、現在では世界130カ国以上で皮膚疾患の治療薬を販売する「LEO Pharma」がAIを活用することで営業のエンゲージメント、提案の受領率を約20％向上させた事例をご紹介いたします。 LEO Pharmaは、元々グローバルな製薬の販売戦略を後に地域市場に適応させるという方法をとっていました。しかし、特定の市場で特定のブランドだけで実施してからローカルに展開するとなると、スピードが遅れ、再構築する際にさらなるコストがかかることもあり、この方法に疑念を抱いていました。 従来の保守的なやり方だと、時間もコストも余計にかかってしまい、成長が損なわれてしまう。そう思ったLEO Pharmaは、AktanaのAIソリューションを導入して、グローバル戦略をローカルまで一元化して管理することを決めました。 LEO Pharmaは、このアプローチにより、効果的で効率の良い販売戦略を世界中の地域や個々の市場に連鎖させることに成功しました。結果として、LEO Pharmaは従来の保守的な展開が3〜6ヶ月かかるのに対して、わずか1〜2ヶ月でベンチマークを上回る結果を収めました。 LEO Pharmaの成功の要因は以下の6つのガイドラインに従ったことにあります。 1,同じCRMプロバイダーとデータシステムを活用：異なるデータモデルを避け、グローバルなアプローチを取り入れることを重視しました。さまざまな地域を同じマーケティングオートメーションシステム、イベント管理システム、サービスパイプライン、セールスデータパイプライン、テクノロジースタック、データウェアハウスに統合し、データの共有とアクセスを簡素化しました。 2,共通のデータ要件を整える：疾患は国境を越えて存在するため、製品自体が最も共通の要因であると認識し、データの整合性を確保しました。共通のデータポイントをグローバルで利用することで、効果的な戦略の実行が可能となりました。 3,差異を受け入れる：制約は存在し、異なる市場や地域に適応する必要があります。HCPの好み、チャネルの利用可能性、コンテンツの提供など、共通の差異と既知の差異を考慮しました。データモデルはこれらの変動を管理できるように設計されました。 4,すべてのコミュニケーションチャネルを活用（明確なオプトアウト戦略を提供）：さまざまなコミュニケーションチャネルを有効に活用し、HCPとの関係構築をサポートしました。ただし、明確な同意の取得が必要であり、チャネルに適したコンテンツを提供しました。また、ユーザーの理解とHCPの選好を考慮し、変更管理とトレーニングを提供しました。 5,ユーザーワークフローにインテリジェンスを組み込む：適切なユーザーエクスペリエンスは関与を促進します。セールス、デジタル、チャネル、エンゲージメントの洞察を統合したアプリケーションを提供し、市場ごとに異なるデータ駆動のニーズを許容しました。 6,80/20のルールに従う（80%標準、20%カスタム）：80%は標準の設計を活用し、20%はカスタマイズに充てるというアプローチを取りました。データの差異を最小限に抑え、シームレスに展開できるグローバル戦略を確立しました。 LEO Pharmaはこれらのアプローチにより、グローバルからローカルへの堅牢な基盤を築き、成功を収めました。急速な市場変化に対処し、HCPのエクスペリエンスを向上させるために、これらのガイドラインを活用することが重要です。 さらに詳細をご覧になりたい方は、こちらをご参照ください。 https://www.aktana.com/ja/blog/case-study-6-guidelines-to-build-flexibility-into-your-commercial-model/ 中小規模の内資製薬会社がAIを活用して販売戦略を強化するメリット LEO Pharmaのような大企業だけでなく、中小規模の内資製薬会社もAIを活用できます。AIの導入により、リソースに制約のある中小企業でも最大の成果を得ることが可能です。以下に主なメリットを記載します。 市場ニーズの洞察: AIを使用することで、市場のニーズや傾向に関する洞察を得ることができます。顧客の要求や傾向を把握し、それに基づいて製品やサービスを最適化することができます。 新製品開発の支援: AIは製薬企業にとって、新しい製品開発や医薬品の研究開発において重要なツールとなります。AIは膨大なデータを分析し、有望な治療法や製品の開発に関する洞察を提供します。 マーケティングのパーソナライゼーション: AIは顧客の個々のニーズや好みに基づいて、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを展開することを可能にします。顧客に最適な情報を提供することで、顧客エンゲージメントを向上させることができます。 薬剤の効率的な販売: AIは販売プロセスを効率化し、製薬業界における複雑な規制やコンプライアンスに対応する支援を行います。これにより、薬剤の販売や流通をスムーズに行うことができます。 HCPとのエンゲージメントの向上: AIを活用することで、HCPとのエンゲージメントを向上させることができます。HCPが求めている情報や適切なチャネルなどを把握することで、エンゲージメントが飛躍的に向上します。 これらのメリットにより、製薬業界の中小規模企業はAIを活用することで競争力を高め、製品開発や販売戦略の改善に向けた取り組みを強化することができます。 製薬業界におけるAIを活用した効果的な顧客ターゲティングとパーソナライズ戦略 ここでは、さらに製薬業界において非常に有効と考えられるAIを活用した効果的な顧客ターゲティングとパーソナライズ戦略にフォーカスしてご紹介します。 医師を中心とした医療従事者は、非常に多忙でエンゲージメント率を上げるのは簡単ではないと思います。そこで、AIを活用して、過去のデータに基づいた行動をすることで、営業のエンゲージメント率を上げることが推奨されます。上述のLEO Pharmaの事例でも同様のことが語られましたね。以下に、実際に有効と考えられるAIを活用した顧客ターゲティングとパーソナライズ戦略のポイントについてご紹介いたします。 データ駆動型セグメンテーション: AIは膨大なデータを分析して顧客を異なるセグメントに分類し、それぞれのセグメントに合わせたマーケティングアプローチを提供します。これにより、特定の疾患や治療法に関心を持つ顧客や、特定の地域や年齢層に属する顧客など、ターゲットとする顧客層をより精細に特定することが可能になります。 予測分析と適切な製品提案: AIは過去のデータやトレンドから将来の需要を予測し、顧客に適切な製品や治療法を提案します。顧客の病歴や医療ニーズに基づいて、最適な医薬品や治療法を提案することで、顧客の治療体験を向上させることができます。 リアルタイムの顧客エンゲージメント: AIは顧客の行動や反応をリアルタイムで追跡し、それに基づいて適切なタイミングで顧客とのコミュニケーションを行います。顧客の特定のニーズや関心に合わせて、適切な情報やサポートを提供することで、顧客との関係を強化し、治療へのコミットメントを促進します。 […]