変革を促進するファクター（2）：顧客とのつながりの強化に向けたデジタルマーケティング

　ITの進展とそれに伴うチャネルの多様化により、医療従事者の情報収集手段や情報ニーズの満たし方が大きく変化している。従来であれば、人手を介するプロセスが主流で、入手までのタイムラグもあった。今では論文や製品情報はインターネット経由で即時に入手でき、知り合いの医師とはSNSなどで随時連絡が取れ、Webサイトで同じような課題を抱える医師の意見も参照可能だ。

　またスマートフォンやソーシャルメディアの普及によって、情報を提供する側も入手する側もデジタル化が進んでいる。訪問規制などで制約を受けるMRの強力な補完手段として、デジタルの特性を生かした柔軟なコマーシャルモデルへの再構築と、新たなモデルに基づくプロモーションの遂行が必要になっている。

1.コミュニケーションモデルの再設計

　医師は多忙な診療や日常の隙間時間を活用し、必要な情報のみを必要なタイミングで、場所やツールを選ばず入手したいと願うようになった。この変化に伴い、製薬企業も医師のカスタマージャーニー（薬の処方を判断するまでのプロセス）をいま一度再定義する必要がある。医師が情報を入手できる環境はある程度整った半面、インターネットにあふれる大量の情報から、自力で欲しい情報にたどりつけない場合も多い。また医師は、安全性情報や自分の専門領域の最新情報は、信頼の置ける情報源からタイムラグなく受け取ることを希望している。コミュニケーションアプリの「LINE」を活用し、このようなニーズに応える企業も登場している。

　各企業はMRによる情報提供に加え、デジタルチャネルでの顧客行動履歴データを活用し、複合的な顧客分析を踏まえたコミュニケーションモデルの再設計に取り組んでいる。各チャネルの特性を最大限に生かしつつ、ベストなチャネルの組み合わせとタイミングにより顧客体験を最大化することが目的だ。このモデルでは顧客の製品認知から採用までの心理プロセスの段階に合わせたチャネルコミュニケーションも考慮する必要があるだろう。

2.新たなコミュニケーションモデル「パーソナライズドマーケティング」の実現

　医師個別の情報ニーズに応えるコマーシャルモデルをIT活用により実現する1つの形として、動画配信サービスの「Netflix」を例に挙げる。Netflixは映画やドラマをオンラインで配信しており、顧客の好みをよく理解し、次に見るべき作品を提案する。その提案が的確だということで、利用者から高く評価されている。利用者がコンテンツのどこを見た、どこを飛ばした、何回見た、などといった再生履歴機能を用意したり、「お気に入り」に登録した内容などから個人の好みを抽出してパーソナライゼーションをしている。

　これと同様に製薬企業のデジタルチャネルでも、医療従事者がどのチャネルを通し、どの分野のコンテンツにアクセスしたかを分析することで、適切なコンテンツを提案することができるだろう。また動画コンテンツでは、再生停止時点からの続きをどのデバイスからでも再生できるマルチデバイス対応の実装も期待される。

　このようにパーソナライズされたデジタルマーケティングの実現には、IT部門が主導すべき多くのタスクが存在する。例えば次のようなものだ。

• マルチチャネルマーケティングに向けたシステムグランドデザイン
• チャネル間でのシームレスなデータ活用を可能にするシステムインテグレーション
• データドリブン（注4）・マーケティングを実行するためのデータ整備や可視化
• 個別ニーズに応えるために高頻度で多種多産されるデジタルコンテンツ管理
• マーケティングオートメーションを支えるITツールの選定、導入
• これらを実現するための情報プラットフォーム運用体制の整備

※注4：効果測定などで得られるさまざまな分析データを基に次の施策を立案し、実行すること。

　これらに付随して、複数ベンダーやプロジェクトのマネジメントも含まれる。変化の速い医師の情報ニーズと個別化に、高い精度で継続的に応えていくためには、これらのサイクルを高速化する仕組み作りと維持が不可欠となる。

AI技術で医師にもっと寄り添う

　製薬企業各社は最新のITテクノロジーを活用し、データの価値と重要性をいち早く見いだし、自社の武器に変えていく取り組みを今後ますます加速していくだろう。その仕組みの整備には、情報だけでなく、組織（ガバナンス）の統合も同時に実行していく必要がある。対人チャネルは営業部門、デジタルチャネルはマーケティング部門というように、それぞれ独立した組織構成をもつ企業は少なくないが、対人とデジタルの両者をマネジメントしていくケースなども想定できるため、製薬企業全体として統合された活動をITシステムがサポートしていくことになる。

　近い将来にはAI技術の活用により、顧客である医師の行動や個別の志向に基づいた情報提供がさらに進化するだろう。またAI技術によって、多様なチャネルデータを同時にリアルタイムで自動処理できるようになり、刻々と変化する営業・マーケティング現場の課題やニーズに即時対応ができるような時代が来ることだろう。

金子直美（かねこ・なおみ）

アイ・エム・エス・ジャパン テクノロジー・ソリューションズ部門 マネジャー。2002年NTTデータ入社。医療・ヘルスケア業界のシステム提案および開発に10年以上携わり、製薬R&D領域のシステム提案・導入を多数担当。2014年アイ・エム・エス・ジャパン入社。デジタルマーケティング戦略立案支援やシステム導入に関するプリセールスおよび導入支援を担当。

出木場 秀二（いでこば・しゅうじ）

アイ・エム・エス・ジャパン テクノロジー・ソリューションズ部門 マネジャー。1997年デンドライト入社（同社は2007年にセジデム、2015年にIMSと統合）。以降一貫してCRMの導入プロジェクトに従事。2015年以後CRM製品のプロダクトマネージャーを務め、機能改善および新機能の開発に注力し現在に至る。