日本の製薬リーダーたちは患者データに対する考え方を変革しています。以前は最新データが提供されるまでに時間を要することに関する議論が中心でしたが、将来を見据えた経営者たちは、より重要な質問に焦点を移しています。それは患者データがどのように営業・マーケティング上の成功を導き出すかということです。複数の利害関係者、複雑な承認プロセス、厳しい市場ダイナミクスの中で、製薬企業はこれまで以上に深く市場を理解することが必要です。過去12年間製薬企業の皆様と共に仕事をしてきた経験から明らかになったのは、患者データは営業・マーケティング戦略において基本的なものであり、データ更新時期などよりはるかに重要な利益を提供するということです。
最新データの入手までには時間がかかるかもしれませんが、3つの重要な要素が日本の製薬企業にとって保険請求データを戦略的に重要なものにしています。
第一に治療パターンは四半期を通じ非常に安定したものであり、それは特に専門性が高い分野において顕著です。オンコロジー領域のプロトコルの分析により施設の治療レジメンは概して月単位のレベルではなく年単位レベルの時間をかけて変化していくことが明らかになりました。このように安定していることから患者データにより現在の市場ダイナミクスを高精度で予測することが可能で、それは営業・マーケティングの計画策定に際し重要なものになります。
第二に保険請求データは他のデータソースからでは得られない包括的かつ縦断的なインサイトを提供します：
- 複数年にわたる患者の病状進行パターン
- 複数施設受診の場合の治療法の順序
- 実際の治療におけるアドヒアランス
- 施設レベルの市場シェアのダイナミクス
- 適応症ごとの医師の処方内容に対する好み
第三に従来型の営業・マーケティングに関するインテリジェンスには極めて大きな制約があります。理論的には営業現場のチームがリアルタイムでインサイトを提供できるはずですが、現在の医療機関におけるアクセスの制限や信頼に基づく関係性といったことが大きな盲点を生み出しています。私たちの調査では十分な人員が配置されている現場のチームでさえ、通常は自分の担当地域内で関連する処方内容の60％未満を把握しているにすぎませんでした。
患者データ、保険請求データ、リアルワールドデータ—これらの用語は、実診療における患者ケアや治療パターンを理解するという同じ目標の異なる側面を表しています。患者中心のインテリジェンス（PCI: Patient-centric Intelligene）は洗練された分析を通じてこれらのデータソースを統合し、医療の中で別個に発生しているイベントをペイシェントジャーニー、治療法決定、アウトカムとして明確に可視化して行きます。これにより何が起こったのかのみではなく、なぜそれが起こったのか、次に何が起こる可能性があるのかということに対する背景情報も得られます。生データに臨床的な背景と高度な分析を加えることで、PCI は製薬会社に対して他のいかなる単一データソースよりも完全で実際の行動へと結びつけることのできる市場情報を提供します。
データを営業・マーケティング上の価値へと変換する
分析技術の進歩は製薬会社が患者データから営業・マーケティング上の価値を引き出す方法を変革しています。メディカルアフェアーズチームは長年にわたりこのデータを使用して治療パターンを理解してきましたが、先進的な分析により従来型の部門間の橋渡しをするようなアプリケーションを広範囲で利用することが可能になっています。
AIと統計モデリングを組み合わせた最新のプラットフォームは患者データを共通の戦略的資産である患者中心のインテリジェンス（PCI）へと変換します。
PCIを用いることで営業・マーケティングチームとメディカルアフェアーズチームは次の分野で協力できます：
- 施設レベルの治療パターンの変化を予想した上での将来の市場予測
- 適応症ごとの新規開発の機会を明らかにする人口モデル
- 販売データ上で認識できるようになる前に処方行動の変化を特定する早期通知システム
- 臨床上および営業・マーケティング上の双方の意思決定を支えるようなエビデンスに基づく治療効果の分析
- 複数適応症を対象としてリソース配分とエンゲージメント戦略を最適化するためのインサイト
この技術の進歩が意味するところは企業はもはや包括的な理解と迅速な行動の間で選択を迫られることはないということです。今やPCIは営業・マーケティング戦略の統合的な基盤として機能し、チームは次のことが可能になります：
- 調査報告から得られるものではなく実際の治療パターンに基づき意思決定を行う
- 競合他社に先んじて処方拡大の可能性が高い施設を特定する
- リソース配分を適応症ごとに最適化する
- 客観的な指標を用いて営業・マーケティング関連イニシアチブの成果を測る
- メディカルアフェアーズと営業・マーケティングでエビデンスを共有し、それぞれの活動を調整する
データを戦略的優位性へ
先進的な製薬会社はデータの新鮮さからデータの質と分析の深さに焦点を移しています。保険請求データは、ユニークな戦略的優位性を提供します：
- ペイシェントジャーニーを完全な形で可視化
- 治療パターンについて実態と記録の比較
- 詳細レベルでの市場シェアのダイナミクス
- エビデンスに基づく有効性評価
弊社が製薬会社のお客様と仕事をしてきた経験から保険請求データを患者中心のインテリジェンス（PCI）に変換し効果的に活用する企業は通常次のような成果を達成することが示されています：
- ターゲティング精度の15-20%向上
- 営業・マーケティングチームの生産性の10-15%増加
- 市場機会の予測精度が2-3倍向上
- 施設レベルでのより正確なリソース配分
- メディカルアフェアーズチームと営業・マーケティングチームのより良い連携
データに基づくリーダーシップを受け入れる日本の製薬業界
日本の製薬業界における営業・マーケティング戦略の未来はデータに基づく意思決定を受け入れる企業にかかっています。保険請求データの更新の遅延は長年の懸念事項でしたが、先を見通しているリーダー達はデータの予測力、深さ、安定性が更新タイミングに由来する制約を上回ることを認識しています。高度な分析と部門横断的な協力に投資することで、企業は患者データから競争優位性を導き出し、市場機会を特定、リソース配分を最適化し、営業・マーケティングチームとメディカルアフェアーズチームでエビデンスを共有し両者間の調整を行います。
製薬会社は保険請求データを更新タイミングに遅れがある不完全な材料と見なすのではなく、正しく活用すれば長期的に営業・マーケティング上の成功をもたらす戦略的資産として捉えるべきです。更新タイミングが遅延しているといった議論を超えて患者データのもたらす可能性を最大限に活用する企業が、今後一層複雑化するヘルスケア環境において市場でのリーダーシップを発揮するための最良の位置にいると言えるでしょう。
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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。
日本において、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。ご利用いただける機能やケイパビリティは対象の地域、使用するデータセット、対象の適応症により異なる場合があります。
