スライド 1

インターネット時代の医薬品営業

に関する考察

武藤 猛

MarkeTech Consulting 代表

Pharmaceutical Sales in Internet Era

Takeshi Muto

要旨：

医薬品営業において、医師に対してMRによるディテーリングに加えて、 インターネットによる情報提供を行った場合の売上高への影響を 5種類の医薬品について分析し、医薬品による効果の違いの原因を 考察した。 キーワード：医薬品営業、インターネット、MR+e 2

インターネット時代の営業プロモーション

１．医薬品マーケティングとインターネット ２．各情報チャネルの効果測定の考え方 ３．「MR＋e」の効果測定例 ４．MR活動の質を高めるためのインターネット利用の考え方 ５．まとめ

１．医薬品マーケティングとインターネット

［１］医療におけるインターネット活用

患者・ 一般住民 医療施設 製薬企業 医師 MR 薬局 薬剤師 医療向け ITサービス eディテー リング SNS 情報 検索 情報 検索 情報 検索 地方自治体・ 地域医療 厚生労働省・ 医療政策 医療関連団体 医薬品卸 医療機器 メーカー 各種サービス 患者会 SNS 情報 検索 最新IT 機器活用 インターネット 医療における インターネット活用

１．医薬品マーケティングとインターネット

［２］医師のインターネット活用

［出典］熊西弘：医師多忙時代の医薬品情報源を探る、Monthly ミクス（2010年3月号） 医師が医薬品情報収集に費やす時間比率（全体平均） MS 2% 医学商業雑誌 5% 学会を通じた活動 2% 医師・薬剤師から直接 2% 郵送・ダイレクトメール 1% その他 1% 文献 10% 研究会・講演会 9% インターネット 35% MR 33%

１．医薬品マーケティングとインターネット

［３］医薬品マーケティングとインターネット

効 果 効 率 効 果 効 率 MRとeディテーリングの比較（イメージ）

MR

eディテーリング

相

対

比

効果＝処方への影響度 効率＝1回当たりコスト 1.0 0

１．医薬品マーケティングとインターネット

［４］医師の処方行動に対するモデル

インターネットの処方への影響の考え方 －医師の処方行動に対する「理性対感情」モデル－

理 性

（薬剤の作用機序，効果と安全性， 患者にとってのメリットなど）

感 情

（MRの人間性，MRの熱意、企業の 支援体制、MRとの相性など）

医 師

ディテーリング （MR，ｅディテーリング） 医師の 処方行動

学会参加 MR(個別訪問) メーカー主催の 講演会・勉強会 学術雑誌 知り合いの医師 （同僚・友人、先輩 後輩） PubMedなどの学術 文献検索サイト 学会ウェブサイト メーカー主催の オンライン講演会 学術雑誌・医学書 のアプリ 厚生労働省ホーム ページ 卸MS(個別訪問) 製薬企業ウェブサイ ト ＭＲからの 電子メール Google、Yahooなど の一般的検索 エンジン Twitter・Facebook・ mixiなどのソーシャル メディア 日経メディカル・ オンライン CareNet.com m3.com MedPeer 3.0 3.5 4.0 4.5 0 25 50 75 100 処 方 へ の 影 響 度 （ 5 点 満 点 ） 利用医師割合（%) 各種情報の情報源と処方への影響度 ［出典］医療情報の情報源と処方影響度、Monthlyミクス（2012年11月号）；オリジナルのデータは、シード・プランニング「医師による医療情報の入手動向2012」 N=620 ［注］「処方への影響度」は、「とても影響する」（5点）～「全く影響しない」（1点）として、回答医師数で重み付けして算出した。 人的コミュニケーション を伴う情報源 インターネット （商業ベースの情報源） インターネット （学会等の情報源）

１．医薬品マーケティングとインターネット

［５］情報チャネルによる処方への影響①

１．医薬品マーケティングとインターネット

［５］情報チャネルによる処方への影響②

［出典］医療情報の情報源と処方影響度、Monthlyミクス（2012年11月号）；オリジナルのデータは、シード・プランニング「医師による医療情報の入手動向2012」 ・薬剤情報⇒MR ・専門の疾患情報⇒学会 ・専門外の疾患・薬剤情報⇒インターネット ＭＲ（個 別訪問） ＭＲから の電子 メール 卸ＭＳ （個別訪 問） 学会参 加 知り合い の医師 （同僚・ 友人、先 輩後輩） メーカー 主催の 講演会・ 勉強会 メーカー 主催の オンライ ン講演 会 学術雑 誌 学術雑 誌・医学 書のアプ リ 製薬企 業ウェブ サイト m3.com CareNet. com 厚生労 働省 ホーム ページ 学会ウェ ブサイト 薬剤製品情報一般 _{87.1 8.7 13.9 16.0 11.8 37.1 3.4 6.6 0.3 7.3 27.1 5.5 1.0 0.0} 安全性・副作用情報 82.4 7.7 8.2 11.5 12.6 27.6 2.3 6.5 0.2 10.5 17.4 4.8 2.9 1.0 疾患情報 _{26.0 2.7 3.1 49.8 20.5 29.8 2.6 28.4 1.3 2.1 19.4 6.6 1.0 4.7} エビデンス・トライアルデータ _{38.1 2.3 1.3 40.6 5.0 31.5 3.1 23.7 0.8 2.9 16.5 5.6 0.5 4.5} ガイドライン情報 _{30.3 2.4 1.1 45.8 5.6 25.3 1.8 32.9 0.6 2.3 15.3 3.4 1.9 11.0} 医薬品研究開発動向 41.3 2.7 2.7 19.8 6.8 17.9 1.1 12.3 0.3 3.4 10.2 5.5 0.6 2.1 実践情報（具体的な診断例・処方例等） _{46.9 2.1 2.7 30.6 29.7 33.1 3.1 15.0 0.2 2.6 17.6 6.5 0.2 1.5} セミナー・講演会開催情報 _{77.7 9.7 7.7 14.4 7.1 21.5 2.4 10.2 0.3 2.9 6.6 2.3 0.3 4.7} 連携先の医療機関・医師情報 35.6 2.1 6.0 9.8 26.1 9.7 0.6 2.4 0.3 0.2 4.7 2.3 0.2 1.6 専門外の疾患・治療情報 _{25.6 1.8 2.1 13.7 17.1 17.1 2.7 15.5 0.3 2.9 33.2 12.9 0.8 3.1} 新薬の情報 _{67.6 3.1 8.1 19.2 6.6 20.5 1.0 12.1 0.2 2.7 20.3 6.8 0.5 1.8} 各種医療情報の中で： 1位の情報源 2位の情報源 3位の情報源

１．医薬品マーケティングとインターネット

［５］情報チャネルによる処方への影響③

［出典］O2Oで進化する「MR+e」モデル－医師の志向・行動に応じたチャネル戦略を、Monthly ミクス（2013年11月号） 【原データ】Medical Collective Intelligence Co., Ltd.

薬剤に関する情報の最初の入手先（円内）とその後の確認行動（矢印）； 医師は、他からの情報をMRに確認し、MRの情報をインターネットで確認する MR 45.3% 製薬企業 サイト 16.8% 医療系 ポータル サイト 19.8% 医療系 SNS 4.9 % 48.6% 24.9% 43.6% 3.0% 10.9% 3.4% 17.2% 3.6% 39.6% 32.3% 14.1% 5.1% 11.4% 18.1% 16.8% 特に 何もしない 特に 何もしない 特に 何もしない 特に 何もしない 20.4% 13.2% 他の医療系 ポータルサイト 他の医療系 SNS N=3297 23.2%

２．各情報チャネルの効果測定の考え方

［１］インターネット時代の営業チャネル

営業チャネルにおける効果と効率（イメージ） 効 果 （ ア ク セ ス １ 回 で 獲 得 可 能 な 処 方 数 ） 効率（一定コストで可能なアクセス回数） MR ＤＴＣ ｅディテ ーリング コール センター ＭＳ 講演会 _{によるトレードオフ} イノベーション 曲線のシフト 効果と効率のトレードオフ曲線【作業仮説】 （効果×効率＝1処方当り獲得コスト（ROI）＝一定）

２．各情報チャネルの効果測定の考え方

［２］各情報チャネルの効果測定の考え方

MR MS （卸営業） コール センター 講演会 学会 セミナー eディテー リング 製薬企業 ウェブ サイト 1000001 20 0 0 1 1 0 0 1000002 15 2 0 2 0 1 3 1000003 0 3 3 0 1 3 2 1000004 20 0 0 1 1 0 2 1000005 13 4 0 0 0 1 0 1000006 8 3 1 1 1 2 1 1000007 20 0 0 2 1 0 0 1000008 6 2 2 0 0 3 1 1000009 15 3 0 1 0 1 0 1000010 20 0 0 0 1 0 2 ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ 医師_ＩＤ 情報チャネル別訪問・参加・アクセス回数（2013年4月～9月） ①医師別に情報チャネル別訪問・参加・アクセス回数を記録する： ②一定期間（半年・1年）のデータを用いて、目的変数＝処方量（売上高）、 説明変数＝情報チャネル別訪問・参加・アクセス回数として、回帰分析する ③各情報チャネルの偏回帰係数から、各情報チャネルの効果を評価する

３．「

MR＋e」の効果測定例

［１］効果測定の方法

■eディテーリング（eDTL）の概要： －対象製品：5種類の薬剤 －対象医師：登録された医師（診療科を考慮して選定） －実施期間：3か月～5か月間 ■効果測定の方法： －目的変数：eDTL実施期間中の売上高（５段階の順序変数化） －説明変数：MR訪問回数およびeDTL視聴回数 －効果測定のための重回帰式： 𝑦 = 𝛽₀ + 𝛽_𝑀𝑅𝑥_𝑀𝑅 + 𝛽_𝑒𝑥_𝑒 + 𝛽_{𝑀𝑅×𝑒}𝑥_𝑀𝑅𝑥_𝑒+𝜀 𝛽₀, 𝛽_𝑀𝑅, 𝛽_𝑒, 𝛽_{𝑀𝑅×𝑒} 𝑥_𝑀𝑅, 𝑥_𝑒 𝜖 ： MR訪問回数およびeDTL視聴回数 ：パラメータ ：誤差 𝑦 ：売上高 ここで

自由度調整 R2乗 分散分析 （F値） 分散分析 （p値） 偏回帰係数 （eDTL） 偏回帰係数 （MR×eDTL） A 45,000 0.0069 130.4 <.0001 3.416 0 B 5,000 0.5951 1933.9 <.0001 0.177 0.275 C 30,000 0.0279 419.7 <.0001 2.548 0 D 45,000 0.0371 935.3 <.0001 2.182 0 E 40,000 0.0111 217.7 <.0001 5.965 0 （平均） 33,000 - - - 2.858 -*) 偏回帰係数は、MR訪問回数の偏回帰係数に対する比率を表示している；偏回帰係数はすべて有意である（p＜0.05） 重回帰分析* 対象 製品 データ 件数

３．「

MR＋e」の効果測定例

［２］効果測定結果

5種類の薬剤に対する「 MR＋e 」の効果測定結果 𝛽_𝑒/𝛽_𝑀𝑅 𝛽_{𝑀𝑅×𝑒}/𝛽_𝑀𝑅 ［注］本項（３．）で述べる効果測定結果は、実施例を参考にして作成したあくまで仮想的なもので、実施例そのものとは異なる（結論には影響しない）

３．「

MR＋e」の効果測定例

［３］「

MR＋e」の効果測定例②

■「MR＋e」の相乗効果が観測された事例（製品B）： y（製品B売上高）＝β₀ ＋1.0×（MR訪問回数） ＋0.177×（eディテーリング視聴回数） ＋0.275（MR訪問回数）×（eディテーリング視聴回数） ■製品B向けeディテーリングの特徴： ①専門医が処方する製品であり、あらかじめ「MR＋e」の戦略を検討した ②専門医も満足する、専門性の高いコンテンツを開発した ③対象医師の中で、 eディテーリング視聴率が比較的高かった（約25%） ④対象医師の約60%はMRが訪問し、フォローした ⑤上記のように、MR訪問とeディテーリングを効果的に関連付けたことが 相乗効果に繋がったと考えられる ⑥結果として、平均売上高アップなどの効果が得られた ［注１］偏回帰係数は、「MR訪問回数」に関するものを1.0としている ［注２］偏回帰係数はすべて有意である（p＜0.05）

３．「

MR＋e」の効果測定例

［４］「

MR＋e」の通年効果の推定

■eディテーリングは通常、キャンペーンとして行われ、期間は限定される ■「MR＋e」の通年効果の推定： －eDTLは3か月間実施されたと想定する －それ以外の期間は、eDTLの効果はゼロと仮定する －以上の前提の下で、年間の平均売上高比率を推定する 期間 薬効領域 の分類 平均売上高 比率： （MR+eDTL） ／（MR） マス領域 平均 1.48 非マス領域 平均 3.82 マス領域 平均 1.12 非マス領域 平均 1.71 備考 eDTL期間 製品B以外 製品B 1年間 1+(1.48-1)÷4 1+(3.82-1)÷4

３．「

MR＋e」の効果測定例

［５］インターネットの処方への影響の考え方①

処方医師または処方可能医師 MR訪問医師とeディテーリング視聴医師の関係 MR訪問医師 eディテー リング 視聴医師 「MR＋e」の相乗効果が期待できる医師 （非マス領域製品ではこの医師が多く、マス領域製品では少ない）

60%～70%の患者が集中するHPが、 最も重要な顧客セグメントである （多様な症例もHPに集中する） 量的基準　 　質的基準 LP (少) MP (中) HP (多) 自社シェア　小 SEG11 SEG21 SEG31 自社シェア　中 SEG12 SEG22 SEG32 自社シェア　大 SEG13 SEG23 SEG33

販売ポテンシャル （対象疾患領域の患者数） 小 処 方 意 欲 大

３．「

MR＋e」の効果測定例

［５］インターネットの処方への影響の考え方②

インターネットの処方への影響の考え方 －医師ターゲティングから見たeディテーリング－ 大勢の患者で 超多忙な HPの医師が、 eディテーリングを 視聴したくなる コンテンツと MRによる フォローが 不可欠である eディテーリングは、MRによるディテーリングと同様に、 ターゲティングの観点から効果を検証する必要がある

３．「

MR＋e」の効果測定例

［６］「

MR＋e」の売上高への効果シミュレーション①：マス領域

マス領域では、①視聴医師の比率が小さいこと、②MR訪問が可能なのは HPセグメントのみであり、「MR＋e」の相乗効果が限定的であること、 の２つの理由で、全体売上高への効果は小さいと考えられる ■マス領域（生活習慣病治療薬等）における「MR＋e」の効果シミュレーション ・製品売上高：500億円 ・対象医師数：90,000人 ・MR訪問：HPセグメントの医師のみカバー 医師セグメント LP MP HP （計／平均） _備考 ①医師数（人） 30,000 30,000 30,000 90,000 各セグメントに3分の1 ②売上高（億円） 50 100 350 500 経験則による ③「MR＋e」の売上高アップ効果 6% 6% 12% 8% MR訪問なしの売上高アップ率はHPの半分と想定 ④eDTL視聴医師（比率） 4% 5% 6% 5% セグメント毎に視聴率は異なると想定 ⑤eDTL視聴医師（人） 1,200 1,500 1,800 4,500 ①×④ ⑥eDTLによる売上高増加（億円） 0.12 0.30 2.52 2.94 ②×③×④ ⑦eDTLによる売上高増加（比率） 0.2% 0.3% 0.7% _0.59% ⑥÷② ⑧eDTLのコスト（億円） 0.45 推定 ⑨eDTLのROI（倍） 6.5 ⑥÷⑧

３．「

MR＋e」の効果測定例

［６］「

MR＋e」の売上高への効果シミュレーション②：非マス領域

非マス領域では、①視聴医師の比率が大きいこと、②全医師にMRが訪問し、 全セグメントで「MR＋e」の相乗効果が期待できること、 の２つの理由で、全体売上高への効果はかなり大きいと考えられる ■非マス領域（スペシャリティ、がん領域など）における「MR＋e」の効果シミュレーション ・製品売上高：100億円 ・対象医師数：12,000人 ・MR訪問：LP、MP、HPの全セグメントの医師カバー 医師セグメント LP MP HP （計／平均） 備考 ①医師数（人） 4,000 4,000 4,000 12,000 各セグメントに3分の1 ②売上高（億円） 10 20 70 100 経験則による ③「MR＋e」の売上高アップ効果 50% 60% 70% 60% セグメント毎に売上高アップ率は異なると想定 ④eDTL視聴医師（比率） 15% 20% 25% 20% セグメント毎に視聴率は異なると想定 ⑤eDTL視聴医師（人） 600 800 1,000 2,400 ①×④ ⑥eDTLによる売上高増加（億円） 0.75 2.40 12.25 15.4 ②×③×④ ⑦eDTLによる売上高増加（比率） 7.5% 12.0% 17.5% _15.4% ⑥÷② ⑧eDTLのコスト（億円） 0.48 推定 ⑨eDTLのROI（倍） 32.1 ⑥÷⑧

３．「

MR＋e」の効果測定例

［７］医薬品市場全体に対する「

MR＋e」の効果の評価

「e」は、医薬品市場全体の1%程度に影響を与えていると考えられる； 製薬企業によっては、売上高の数%程度に達している可能性がある （特に専門領域で効果的なインターネット活用を行なっている場合） 値 備考 医薬品市場規模 ①2012年（億円） 95,600 IMSジャパン発表（薬価ベース） ②MR総数（人） 63,846 MR白書 ③MR生産性（億円／人） 1.50 ①÷② ④MR人件費（億円／人） 0.20 想定 ⑤MR総人件費（億円） 12,769 ②×④ ⑥MRのROI（倍） _7.5 ①÷⑤ ⑦年間ディテーリング回数（回／人） 1,000 「有効」ディテーリングは5回／日、稼働日は200日 ⑧年間総ディテーリング回数（回） 63,846,000 ②×⑧ ⑨１ディテーリング当り売上高（万円／回） 15.0 ①÷⑧ ⑨１ディテーリング当りコスト（万円／回） 2.0 ⑤÷⑧ ⑩医師向け「e」市場規模（億円） 200 「e」サービス企業の売上高から推定 ⑪a「e」の推定ROI（倍）－高め推定 _7.5 「MR＋e」の効果測定例を参考にした推定（＝⑥） ⑪b「e」の推定ROI（倍）－低め推定 _3.7 MRのROI（⑥）の半分と推定 ⑫a「e」でもたらされた売上高（億円）－高め推定 1,497 ⑩×⑪a ⑫b「e」でもたらされた売上高（億円）－低め推定 749 ⑩×⑪b ⑬a市場全体への「e」のインパクト（%)－高め推定 _1.6% ⑫a÷① ⑬b市場全体への「e」のインパクト（%)－低め推定 _0.8% ⑫b÷① 項目 「e」 「e」の市場への インパクト MR

４．

MR活動の質を高めるためのインターネット利用の考え方

［１］専門医の情報ニーズと提供方法

症 例 ベ ー ス の コ ン サ ル テ ィ ン グ 症 例 情 報 疾 患 情 報 （ 一 般 的 ） 安 全 性 情 報 講 演 会 情 報 地 域 医 療 連 携 情 報 製 品 紹 介 （ 一 般 的 ） 文 献 情 報 （ 領 域 全 般 ） ニ ー ズ に 合 わ せ た 文 献 説 明 MRによる 情報提供 インターネットで 可能な情報提供 専門医の情報ニーズと提供方法 （情報の種類に応じて効果的に組み合わせる）

４．

MR活動の質を高めるためのインターネット利用の考え方

［２］売上アップの

3要素から見た「MR＋e」の最適化

売上アップの3要素から見た「MR＋e」の最適化 プロモーション の種類 売上アップの3要素： ①ターゲティング 売上アップの3要素： ②ディテーリングの質 売上アップの3要素： ③ディテーリング回数 全体的評価 ・MR活動の効果を最大化する訪問先 ・教育訓練・OJTで維持・改善可能 ・MR活動の効果を最大化する訪問回数 ・営業戦略として実施可能 ・製薬企業側で設定可能 ・MRアンケートや医師アンケートで測定 ・MRが設定可能 ・効果が実証されている ・「3×3」マトリックスのHPセグメント ・改善のためのツールが充実 ・eDTL視聴医師は結果として決まる ・視聴コンテンツの質で決まる ・ワンショットは3か月以内が多い ・効果はあるが安定していない ・eDTL案内を行う医師は事前に決定で きる ・専門／非専門医師向けは分ける必要 ・継続するには、コンテンツを更新する ・継続実施にはコストが掛かる ・精密なターゲティングは困難である ・プッシュ型コンテンツには限界がある ・リピート視聴には魅力が必要 ・プル型コンテンツには魅力が必要 ・HPセグメント中心のMR訪問が基本 ・MRとeDTLで得意分野を棲み分ける ・MR：HPセグメント中心に訪問計画 ・「MR＋eDTL」の戦略が不可欠 ・eDTL：MR訪問を補強 　－MR：症例、安全情報 　－医師のニーズに合わせる 　⇒「MR×eDTL」の相乗効果 　－ターゲティング戦略を阻害しない 　－eDTL：疾患、薬剤に関する情報 ・eDTL：定期的に発信 ・MR主導で安定効果を期待 　－「e」視聴医師比率を高める ・アクセス分析でコンテンツ評価・改善 　－定期テクアクセスがあるよう更新 (A) MR単独 (B) eディテーリング （eDTL）単独 ［MR活動との 積極的連携なし］ (C) 「MR＋eDTL」 の 積極的連携

４．

MR活動の質を高めるためのインターネット利用の考え方

［３］インターネット活用の落とし穴

①多忙な高ポテンシャル医師はそもそもインターネットから情報入手する時間が あまりなく、優秀なMRから、短時間で情報を入手する方を望む（？） ②感情のないインターネットだけでは、医師との信頼関係を構築することは困難 ③医師のインターネット利用時間を獲得することは、新たなシェア競争をもたらす（？） ④優れたコンテンツの継続的開発のために、多額の費用が掛かる可能性がある ⑤どのような製品でもeディテーリングが高いROIを発揮するとは限らない ⑥「e」がMRを不要にする訳ではなく、「e」活用は、営業コストのアップをもたらす

５．まとめ

［１］インターネットは、どのようにして売上アップにつながるのか

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

×

インターネット時代の「売上アップの公式」

①インターネット時代も売上アップ3要素の重要性は不変である ②医師別・コミュニケーションチャネル別アクセスを記録する ③一定期間のデータを用いて、各チャネルの効果・効率を分析する MR中心 で設定 eは質向上を 第一目的に MR訪問を eが補う

５．まとめ

［２］結論

①インターネットによる情報提供（eディテーリング）も、MR活動と同様に、「ターゲティン グの精度」、「MR活動の質」、および「ディテーリング回数」の3要素で、各々の最適化 を考えればよい ②5種類の製品について、「MR＋e」の効果測定を行ったところ、いずれの製品で「MR」 および「e」の効果が認められたが、相乗効果「MR×e」は1種類の製品でのみ認め られた ③上記の相乗効果は、非マス領域の製品に対するものであったが、この結果が一般的 であるかどうかについては、今後の検証が必要である ④医薬品マーケティングにおけるインターネット活用は、売上高アップの効果をもたらす が、当面はMRに代替する可能性は小さいと考えられる