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Copyright © 2011 MarkeTech Consulting. All rights reserved. 第1版

医師ターゲティングに関する考察

－行動ターゲティングを中心にー

2011年7月

MarkeTech Consultingwww.marketech.jp

代表武藤猛[email protected]

SASユーザー総会アカデミア/ テクノロジー＆ソリューションセッション in 神戸 2011

2Copyright © 2011 MarkeTech Consulting. All rights reserved. 第1版

１．背景と目的

２．SFEと行動ターゲティングの考え方

３．医薬品における行動ターゲティングの応用事例

４．医薬品市場別SFE展開の課題

５．まとめ

医師ターゲティングに関する考察－行動ターゲティングを中心に内容


１．背景と目的

■背景：－製薬企業を取り巻く経営環境は厳しい（医療費や薬価抑制）－新薬上市が益々困難になる中、マーケティングと営業の役割が重要になる－このため、SFE（Sales Force Effectiveness）の視点が必要になる－そこで、SFEの中核をなす、ターゲティングを再検討する

■目的：－SFEという枠組みの中で、ターゲティングの意義と行動ターゲティングの位置付けを確認する

－実例を用いて、行動ターゲティングの可能性を検証する－今後の実務への展開方法について検討する


２．SFEと行動ターゲティングの考え方［１］SFEとは

■成果（例：売上、顧客満足度向上）と原因（例：営業活動）との間の因果関係（つまり営業生産性ドライバー）にフォーカスする

■実証的であること（実データの活用）

■体系的であること（統計解析など確立された方法論に基づく）

■実践的であること（営業現場ですぐに適用できる）

■IT活用と親和性があること（既存のITを活用できる）

SFEとは、収益力・競争力向上を目的とした、データに基づいたMR生産性アップ法である


２．SFEと行動ターゲティングの考え方［２］SFEの全体モデル

［出典］Andris A. Zoltners, et al :Building a Winning Sales Force, ANACOM(American Management Association), 2009

営業担当者営業活動顧客の成果企業の成果営業組織

SFEドライバー

営業組織

成果

営業システム

マーケティング・営業戦略

企業戦略

・STP：-セグメンテーション-ターゲティング-ポジショニング（価値提案）

・営業戦略

・企業の事業目的と目標

・M&A・製品ポートフォリオ戦略

外部要因

外部環境

顧客

競合

企業

医療・医薬品業界および外部環境

営業生産性の改善（SFE）


２．SFEと行動ターゲティングの考え方［３］SFEの三大要因

［注］これは、「数式」ではなく、「売上を決定する要因は3つに集約される」という意味である

売上＝ターゲティング

ディテーリングの質×

ディテーリング回数×

最適な顧客に

最適な頻度で届ける

質の高いメッセージを

「SFEの三大要因」売上アップに対して即効性が大きい3要因にフォーカス

最も重要重要計画重視＞＞


２．SFEと行動ターゲティングの考え方［４］適切なターゲティング戦略がもたらすインパクト

営業担当者営業組織営業活動

ターゲティング戦略

①営業組織の最適サイズ②専門MRの導入可否③営業テリトリの設計

①適切な人材採用②人材育成の目標③トレーニング具体化④公平な報酬制度

①効率的活動⇒無駄な訪問の削減

②効果的活動⇒インパクト力アップ

インパクトの例



［５］ターゲティングの新しい動向

価値観・購買心理

購買行動

顧客セグメンテーションに用いる顧客情報の種類

従来型ターゲティング

サイコグラフィックターゲティング

行動ターゲティング

静的ターゲティング動的ターゲティング

人口統計的属性

関係性は一般に弱い

関係性は強い

商品・サービス

顧客



［６］各種セグメンテーション&ターゲティング手法の比較

セグメンテーションが効果的であるための条件（コトラー＋α）：①測定可能性（セグメントの規模と購買力）②実質性（最低限の規模ないし利益獲得の見込み）③到達可能性（そのセグメントへ効果的に到達でき，効果的な販売チャネルが分かっていること）④実行可能性（そのセグメント向けの効果的なマーケティング・プログラムを作れること）⑤差異性（各セグメントに明確なパフォーマンスの差があること⇒効果的ターゲティングへ）

比較項目従来型ターゲティングサイコグラフィックターゲティング行動ターゲティング

セグメンテーション

変数

主に人口統計学的（デモグラフィック）属性

主に価値観・購買心理に関する属性

主に購買行動に関する属性

医薬品マーケティングにおけるセグメンテーション変数

年齢、性別、卒業大学、診療科、開業医／勤務医、

専門医の種類など

所属学会、治験活動、学会活動、

処方方針（効果重視／安全性重視）など

新薬採用時期（革新／中間／保守）、第一選択薬の種類、

使用薬剤プロファイルなど

メリットセグメンテーション作業と、該当セグメントへのアクセスが容易

である

購買行動との結び付きが強く、効果的なターゲティングが期待

できる

購買行動そのものに基づいているので、最も効果的なターゲ

ティングが期待できる

デメリット

購買行動との結び付きが弱く、効果的なターゲティングにつながらない（特に近年は、人口統計学的な属性では説

明が困難な購買行動が増えてきた）

価値観や購買心理を代表する変数の発見と検証が必要であり、該当セグメントへのアクセス方法を工夫す

る必要がある

購買行動を代表する変数の発見と検証が必要であり、該当セグメントへのアクセス方法を工夫する必要が

ある

10Copyright © 2011 MarkeTech Consulting. All rights reserved. 第1版［出典］クレイトン・Ｍ・クリステンセン、他：セグメンテーションという悪弊、ＤＨＢ（2006.6）

■従来型セグメンテーションの課題：－デモグラフィックな基準によるセグメンテーションはあまり有効ではない－マーケターの都合で作られたセグメントに合わせて、顧客は行動しない

■新しい視点が必要である：－顧客は何らかの購買行動を行う必要があるだけだ－マーケターがなすべきことは、購買行動のメカニズムを理解することである

■セグメンテーションの失敗例：－ある人が、個人向けフィナンシャルプランニング（ＦＰ）のソフトを開発した－ターゲット顧客は定年退職者であった－シェアは90%以上を獲得したものの、売上は２億円以下に終わった－教訓：ニーズはあったが、退職者でＦＰを作成する人はごく少数であった（「金融資産の運用ニーズのある人」をターゲットにすべきだった？）

２．SFEと行動ターゲティングの考え方［７］従来型セグメンテーション&ターゲティングの限界


■インターネットにおける活用例：－顧客の購買履歴を蓄積、分析し、顧客の好みを推定して商品を推奨－例１：Amazon 「あなたにお奨めの本は・・・です」－例２：TSUTAYA 「あなたにお奨めの映画・・・・のDVDが入荷しました」

■行動ターゲティングの特徴：－過去の購買履歴（POS）を用いると、将来の購買行動を精度よく予測できる－過去の購買履歴の変動は、システムが学習可能である－ただし、過去の購買履歴のデータを蓄積し、分析する仕組みが必要である

■医薬品マーケティングにおける行動ターゲティング（事例は後述）－ＭＲ生産性の向上が求められる現在、有望なターゲティング手法である－ただし、医薬品に適した工夫が必要である（例：購買行動の指標）

２．SFEと行動ターゲティングの考え方［８］行動ターゲティングの例


■従来の顧客顧客セグメンテーションの例

量的基準

質的基準 LP MP HP

小

中

大

販売ポテンシャル（患者数）

処方意欲重要度小

重要度中

重要度大

従来の方法【患者数区分の例】LP：24人以下（週当り）MP：25～50人（週当り）HP：51人以上（週当り）

■バリューマトリックスの例

量的基準


小重要度

小重要度小

重要度小

中重要度

小重要度中

重要度中

大重要度

中重要度大

重要度大

販売ポテンシャル（患者数）

処方意欲

新しい方法

質的基準を併用してターゲット

医師にフォーカスすると、売上を著しく伸ばすことができる

ターゲット医師（通常の場合）

質的セグメンテーションで処方意欲を分類

処方意欲は不明

ターゲット医師（通常の場合）


［１］効果的なターゲティングの考え方①：質的基準の導入



［１］効果的なターゲティングの考え方②：行動ターゲティング

価値観・購買心理

購買行動

医師セグメンテーションに用いる医師情報の種類

サイコグラフィックターゲティング

行動ターゲティング


関係性は一般に弱い

関係性は強い医

薬品

医師クラスター

薬剤使用パターン

顧客

関係性は？

ターゲティング分析

学会活動、処方方針など

薬剤別の処方人数（手術種類、件数）

診療科、年齢、医療機関属性など



［２］アンケートの概要

No. 薬剤名薬効領域

1 カルデナリン α遮断薬

2 コバシル

3 タナトリル

4 レニベース

5 オルメテック

6 ディオバン

7 ニューロタン

8 ブロプレス

9 ミカルディス

10 アダラート

11 アテレック

12 アムロジン

13 カルブロック

14 コニール

15 ノルバスク

ACE阻害剤（ACE）

アンジオテンシンⅡ受容体拮抗剤

（ARB）

Ca拮抗剤（CCB）

■調査内容：薬剤使用に関する医師アンケート

■調査方法：インターネット

■調査実施時期：2006年3月

■調査薬剤：降圧剤の15薬剤（右表）

■回収件数：1080件（内訳は，GP：515件，HP：565件）

■今回の分析対象：GPの515件（医療機関による属性の差を少なくするため）



［３］アンケートの構造

医師アンケートの構造マーケティング上の意義ターゲティング分析

Ｑ２：薬剤別認知の有無

Ｑ３：薬剤別特徴①（効能・効果）

Ｑ７：薬剤別使用の有無

Ｑ８：薬剤別使用理由

Ｑ１０：薬剤別ＭＲとのコンタクト有無

Ｑ１１：薬剤別ＭＲとの面談回数

Ｑ１：１ヶ月間の高血圧患者数

Ｆ１～５：診療科・経営形態・ベッド数・年齢・地域

Ｑ９：薬剤別処方人数

Ｑ４：薬剤別特徴②（副作用・安全性）

Ｑ５：薬剤別特徴③（臨床・薬理データ）

Ｑ６：薬剤別情報入手経路

医師クラスター（質的軸）

販売ポテンシャル（量的軸）

行動ターゲティング（薬剤使用パターン）

販売ポテンシャル

製品認知（価値観）

購買（処方）行動

ＭＲ活動への反応



製品特徴から見たクラスター特性

-0.60 -0.40 -0.20 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00

D_CLUSTER1

D_CLUSTER2

D_CLUSTER3

Q3_F1：血管・腎臓保護作用

Q3_F2：早朝高血圧に効果

Q3_F3：腎血流を増やす

Q3_F4：持続性に優れている

Q3_F3：重度の陣障害にも適す

N=492

情報経路から見たクラスター特性

-0.40 -0.30 -0.20 -0.10 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70

D_CLUSTER1

D_CLUSTER2

D_CLUSTER3

Q6_F1：製品説明会・ＭＲ

Q6_F2：先輩・同僚

Q6_F3：症例報告集

Q6_F4：医学雑誌

Q6_F5：MS

N=492

使用理由から見たクラスター特性

-0.40 -0.20 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20

D_CLUSTER1

D_CLUSTER2

D_CLUSTER3

Q8_F1：使い慣れ

Q8_F2：副作用・禁忌が少ない

Q8_F3：医師仲間・医局で使用

Q8_F4：大規模試験で効果・安全性

Q8_F5：新製品

N=492


［４］処方意向に関する医師のクラスター特性

医師クラスターの意味は次の通り：D_CLS1：伝統派D_CLS2：中間派D_CLS3：先進派

Cluster3は強く反応

ARB



［５］セグメント別医師数・高血圧症患者数分布

伝統派（CLS1）

中間派（CLS2）

先進派（CLS3）

LP

MP

HP

17%

14%

5%

22%

14%

5%

15%

6%

2%0%

5%

10%

15%

20%

25%

医師

数（比

率）

セグメント別医師数分布

薬効領域：ARBN=492

伝統派（CLS1）

中間派（CLS2）

先進派（CLS3）

LP

MP

HP

32%

23%

11%15%

10%

3%

4%

1% 1%0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

患者

数（比率

）

セグメント別高血圧症患者数分布

薬効領域：ARBN=492

量的基準


LP1 MP1 HP1

LP2 MP2 HP2

LP3 MP3 HP3

販売ポテンシャル　（患者数）

伝統派（CLS1）

中間派（CLS2）

先進派（CLS3）

医師数の分布と比較すると、患者数はセグメントHP1に集中している

【患者数区分の例】LP：24人以下（週当り）MP：25～50人（週当り）HP：51人以上（週当り）

医師数患者数

ほぼ同数

ほぼ 60%：30%：10%

ARB

ほぼ70%：

25%：5%



［６］降圧剤の薬剤使用パターン①

患者数の差は小さい

P_PATERN1 P_PATERN2 P_PATERN3

慎重型使い分け型多種類多用型

296 157 50

59% 31% 10%

55.8 61.2 61.31.1 1.4 1.7

2.5 3.1 3.6

2.4 3.2 3.9

6.9 7.4 10.4

25.5 31.5 35.0

32.3 41.0 42.0

薬剤の使用種類数および処方人数共

に、３パターン中で最小である

薬剤の使用種類数および処方人数共に、パターン１および

２の中間である

薬剤の使用種類数および処方人数共

に、３パターン中で最大である

各パターン中で最小各パターン中で最大

薬剤使用パターンの特徴

所属人数

薬剤使用パターン番号

ARB

CCB

薬剤使用パターン名称

所属人数比率

最近１週間の高血圧症患者診察人数

薬効領域別使用薬剤種類数

薬効領域別処方人数

（1週間当たり）

ACE

ARB

CCB

ACE

降圧剤全体



［６］降圧剤の薬剤使用パターン② 降圧剤全体

薬剤使用パターンの典型例

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

慎重型（PTN1）

使い分け型（PTN2）

多種類多用型（PTN3）

カルデナリンコバシルタナトリルレニベースオルメテック

ディオバンニューロタンブロプレスミカルディスアダラート

アテレックアムロジンカルブロックコニールノルバスク

患者数はいずれも１００人（週当たり）

ACE他 ARB CCB5種類

14種類

12種類



［７］医師クラスターと薬剤使用パターンは一致するか？

医師クラスターと薬剤使用パターンの一致率：69%

［注１］この他、ACEおよびCCBの一致率は、各々50%、88%である［注２］ACEの一致率が低いのは、α遮断剤とまとめてグループ化したことによるものと思われる［注３］いずれの場合も、伝統派と先進派を間違える割合は小さい（各々、3%、3%、0%）

■ARBの医師クラスター対薬剤使用パターン（各医師クラスター別の薬剤使用パターン比率）

慎重型使い分け型多種類多用型（計）

伝統派 83% 16% 1% 100%

中間派 33% 55% 12% 100%

先進派 20% 35% 45% 100%

（計） 58% 32% 10% 100%

薬剤使用パターン

医師クラスター

各列の最小値各列の最大値

ARB



［８］医師クラスターと薬剤使用パターンは対応付けられる

価値観・購買心理に基づくセグメンテーション

購買行動に基づくセグメンテーション

先進派（CLS1）

中間派（CLS2）

伝統派（CLS3）

多種類多用型（PTN1）

使い分け型（PTN2）

慎重型（PTN3）

対応付け降圧剤領域降圧剤領域

医師クラスターと薬剤使用パターンの一致率は平均70%（他の薬効領域でも成り立つ可能性が高い）

アンケートやMR調査で推定可能

アンケートの他、市場データやMR調

査で推定可能


売上＝ターゲティング

ディテーリングの質×

ディテーリング回数×

最適な顧客に

最適な頻度で届ける

質の高いメッセージを


［９］SFEモデルの検証①：検証方法

量的基準


LP1 MP1 HP1

LP2 MP2 HP2

LP3 MP3 HP3


伝統派（CLS1）

中間派（CLS2）

先進派（CLS3）

処方人数（売上と

高い相関）

セグメントHP1～HP3のカバー率（MR訪問の有無）

MR訪問回数顧客満足度で測定可能

（売上と高い相関）ただし、今回はアンケート項目にないので検証から除外

［注］検証は、処方人数を目的変数、セグメント（HP1～HP3）カバー率とMR訪問回数を説明変数にした変数選択重回帰分析で行った



［９］SFEモデルの検証②：検証結果

降圧剤全体、ARB、CCBの処方人数（売上高）は、ターゲティング精度

（セグメントHP1のカバー率）だけで決まる！

量的基準


LP1 MP1 HP1

LP2 MP2 HP2

LP3 MP3 HP3


伝統派（CLS1）

中間派（CLS2）

先進派（CLS3）

［注］HP1のカバー率は最小4%～最大44%

■処方人数の決定要因（処方人数を目的変数にした変数選択重回帰分析結果）

ディテーリングに関する説明変数

HP1セグメントのカバー率



最近1ヶ月のＭＲとの面談回数

降圧剤全体の処方人数 ○ × × × 0.401

ACEの処方人数 × × × ○ 0.802

ARBの処方人数 ○ × × × 0.874

CCBの処方人数 ○ × × × 0.820

［注］○：統計的に有意　　　×：統計的に有意でない

ターゲティングの精度に関する説明変数目的変数

（計算ケース）決定係数



［１０］行動ターゲティングを用いたＭＲ生産性向上

価値観・購買心理に基づくセグメンテーション


先進派クラスター

中間派クラスター

伝統派クラスター

薬剤使用パターン１

薬剤使用パターン２

薬剤使用パターン３

薬剤使用パターン１

薬剤使用パターン２

薬剤使用パターン３


①アンケートによる分析

②市場データによる分析またはMR調査

対応付けの確認

③全医師の購買行動に基づくセグメンテーション

アンケートの世界顧客DBの世界

（これにより、全医師への行動ターゲティングが可能）

薬効領域X薬効領域X薬効領域X

ＭＲ生産性向上



［１１］行動ターゲティングを実践するには

①医師単位での疾患別患者数の把握が重要：⇒市場データ（200床以上：施設別、199床以下：ブリック単位）からの推定

（かなり面倒）⇒定期的なMRによる概数調査

②定期的な医師アンケート調査による、市場動向の把握：⇒製品ライフサイクルに対応した、医師クラスターの抽出⇒薬剤使用パターンと医師クラスターとの対応関係の確認

③行動ターゲティングの実践：⇒市場データからの医師別薬剤使用パターンの推定（かなり面倒）⇒MRによる調査（訪問の際に「Key Question」を問い掛ける）

「降圧剤の第一選択薬は何ですか？」「その第一選択薬は、いつ頃から採用されましたか？」「降圧剤は何種類くらいお使いですか？」「ARB、CCB等の使用比率はどのくらいですか？」

⇒医師クラスターの推定

⇒薬剤使用パターンの推定

⇒販売ポテンシャル（HP、ML、LP）の推定



［１２］製薬企業における行動ターゲティングの事例

■製薬企業における行動ターゲティングの実情：－価値観・購買心理に基づくターゲティングの効果は実証済み（ユーザ会2005）－「行動ターゲティング」と銘打った実例はまだないようである－しかし、実質的に「行動ターゲティング」を実践して成功している企業がある

■概要（SFE Japan 2008より）：－スペシャリティファーマＡ社－実践方法：

①当該スペシャリティ領域の医師は全数カバー②効率的・効果的なＭＲ活動のために、各医師の疾患構成を調査③セグメンテーションの基本は、「市場規模×疾患構成」③各セグメントに対応したＭＲ活動で、医師のニーズへの対応力が向上

－成果：ＭＲ生産性（ＭＲ１人当りの売上高）は、業界でトップクラス


エリアＭＲ

販路別ＭＲ（大学病院等）

領域ＭＲ

専門（疾患担当）ＭＲ

ジェネラリストスペシャリスト

効率（主に製薬企業の視点）

効果（主に医師の視点）特にディテーリング

回数が重要

特にターゲティングとディテーリングの質が重要

４．医薬品市場別SFE展開の課題［１］MRの専門化と効率・効果の関係

＝＝

××

××

売上ターゲティング

ディテーリングの質

ディテーリングの回数


４．医薬品市場別SFE展開の課題［２］市場別SFEの三大要素の特徴とSFE上の課題

ターゲティングディテーリング

の質ディテーリング

回数

マス市場（生活習慣病治療薬等）

100,000人

全医師カバーは困難。「量×質」のセグメンテーションを行った上で、最も重要なセグメントにフォーカスする

セグメント別医師のニーズに即したディテーリングが重要

訪問計画に即して訪問

ディテーリング回数重視から、ターゲティングとディテーリングの質重視に移行し、生産性アップすることが重要（ｅディテーリングの活用を含む）

スペシャリティ領域

（眼科、皮膚科等）

10,000人

全医師カバーが原則。「量×質」のセグメンテーションを行った上で、セグメント毎に重みを変える

医師のニーズに即したディテーリングが重要

医師とのアポイントに基づいて訪問

医師の質的ニーズ把握とそれに対応したディテーリングが重要

がん領域 1,000人

全医師カバー。「量×質」のセグメンテーションを行った上で、セグメント毎に重みを変える

医師の臨床上・研究上の相談相手になれるコンサルタントレベルが求められる


医師の質的ニーズ把握とそれに対応した専門ＭＲの育成、およびディテーリングの質の把握が重要

オーファンドラッグ領域

100人臨床上・研究上のニーズを持った医師を開拓し、個別に対応する

医師の臨床上・研究上の相談相手になれるコンサルタントレベルが求められる


コンサルタントレベルの専門知識と、社会貢献意識の高い「熱いＭＲ」が重要

SFEの三大要素医薬品市場の種類

ＳＦＥ上の課題市場の

規模目安（対象医師数）


５．まとめ

■行動ターゲティングの有効性について：－医師の購買行動は、医薬品の処方特性で把握できる－医師の購買行動の特性には、価値観や購買心理の裏付けがある－医薬品マーケティングにおいて、価値観・購買心理に基づくセグメントと、購買行動に基づくセグメントとは、ほぼ1対1の対応がある

－医師の処方特性を把握することで、有効なセグメンテーションが可能である

■SFEの考え方とターゲティング：－SFEの決定要因の中で、ターゲティングは薬効分野によらず重要である－医薬品市場が、マスマーケット（生活習慣病）から、より細分化された市場（抗体医薬に代表されるバイオ医薬品など）に移行し、MR生産性向上への要求が益々厳しくなる現在、ターゲティングの精度アップが重要となる

－行動ターゲティングは、そのための解決策の一つとなりうる－もちろん、併せてディテーリングの質向上も重要な課題である

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