MRのチャネル毎の投資対効果を解析することで少ない人数でも最適化する

昨今の製薬会社では、コロナウイルスの状況もあり、MR訪問は規制され、エムスリー社のMR君への出稿が増えました。

それによってより情報伝達を効率化できるのではないかという経営側の思惑もあり、MRの削減がニュースになっています。

【ファイザー】人員削減後の新体制決める‐MRは2400人体制に｜薬事日報ウェブサイト

これは世界的潮流で、アメリカではよりドラスティックにMRの人数が削減されています。

しかし、少なくなったMRで今までの効果を保つには、エムスリーのMR君に予算を振り向けるだけで十分ではないでしょう。

そこで、MRのチャネル毎のROIカーブを算出することで、どのチャネルに少なくなったリソースを最適化すべきか解析する手法を解説したいと思います。

以前の記事にてROIカーブを描く解析を解説しました。

この記事では単位が金額での投資対効果解析でした。これでは財務部・マーケティング部など様々な部署からデータを取得しないとできない解析です。

今回のデータはMRの「コール数(メール、面談、ウェブ面談等)」「Web講演会の参加人数」を利用することで解析するので、SFAに入っているデータだけでMRコール活動のROIカーブを作成することができます。

下記のようなデータを作成して、

これらのデータからどのくらいMR活動を投入したらどのくらい効果が減ってしまうのか、その"減り具合"を算出することでMR行動を最適化できます。

例えば、あるコールのROIカーブは行動を増やストわかりやすく効果が減ります。※サンプルデータで算出

一方、web講演の参加者数のROIカーブは、投資を増やしても効果減がありません。

このような形でMR行動そのものの投資対効果のROIカーブを算出することができます。また、分析軸をweb講演の種類などで細かく区切っていくことができます。

Question
若手の医師の方が登壇されるweb講演、ベテラン医師が登壇されるweb講演どちらが効果が出たでしょう。

Answer
若手の医師の方が登壇されるweb講演の方が処方への影響があるという解析結果が出たこともあります。

理由は、ベテラン医師の講演会では、医師の知り合いや影響力も増え、とりあえず参加しようという方が多く、若手の医師の方では、シンプルにコンテンツに興味があって、参加されたためではないか、という推測をお客様とディスカッションしました。

こういった解析にご興味あればseiyakitazume@pi-pon.comもしくはこちらのフォームにてご連絡ください。

https://docs.google.com/forms/d/1RT1AoUMXxHgN2yPzxLMHIKHQFvciziZjfcX6PD3a1Bw/prefill