ビジネスデータ分析 ppt (「人材不足」が新エネルギー業界を悩ませ、一部の企業は「カーペット型」採用を実施)

·「人材不足」が新エネルギー業界を悩ませており、一部の企業は「カーペット型」の採用を行っている

医療改革政策が引き続き強化され、数量ベースの調達が試行から標準化に移行し、2請求書システムや一貫性評価などの政策の影響が深まるにつれて、製薬業界の再編が進み、マーケティングモデルの革新的な模索が新しい常態になり始めています。たとえば、多国籍製薬企業は代表チームを相次いで再編し、都市部の薬局や第三ターミナル市場での存在感を深めています。たとえば、製薬会社のマーケティングチームは、インターネット医療、電子商取引チャネル、商用保険プラットフォームを組み合わせて、慢性疾患治療薬の患者市場を開拓しようとしています。また、オムニチャネルマーケティング2.0モデルに基づくさまざまな革新的なマーケティングプロジェクトもあります。

この新常態の下で、製薬企業の業務における変化と調整はより頻繁になり、「企業の業務革新の必要性」は、製薬企業のデジタル構築に対する重要な需要と圧力の源となり始めており、現在では「企業の意思決定者の期待」に次ぐ2番目に大きな原動力となっています。

しかし、このような変化の中で、製薬企業のマーケティングデータと分析能力の構築モデルは依然として比較的伝統的であり、これは主に、新規事業のプロセス情報化への対応の遅れ、企業の内外/オンラインとオフラインのマーケティングデータの統合能力の弱さ、分析洞察に基づく業務改善アクションを直接生み出す効果の低さに反映されています。

ニューノーマル下でのビジネスの変化に迅速に対応し、マーケティングビジネスの健全な成長をサポートするために十分なデータと効果的な洞察を提供する方法。製薬会社のマーケティングデータと分析能力の構築には、新たなモデルの革新が必要です。

ギャップの理由：デジタル能力はビジネスイノベーションとビジネス改善の特性を満たす必要がある

急速に変化するマーケティング業務とは異なり、企業の業務アプリケーション システムとデータ分析システムは、一般的に、企業の業務プロセスと管理プロセスの効率を向上させるために、現在成熟し、確立されたプロセスから要件を抽出して設計および開発されます。一方では、リソース供給から生産業務（ここでの生産の抽象概念は、製品生産に限定されず、物流業務やその他の種類の業務も含まれる可能性があります）からマーケティングまでの水平的な業務部門の連携を対象としています。一方、企業のビジネス目標の達成か​​らあらゆるレベルでの目標とタスクの達成に至るまでの垂直的な階層管理を対象としています。すでに合理化された業務のプロセスを情報化し、さらに情報をデジタル化することで、業務連携や経営PDCAにおける情報取得の効率化や意思決定の精度向上を図ることが主な目的です。

しかし、環境やビジネスの変化により、企業内の成熟した業務プロセスや管理プロセス以外にも、現在のプロセスでは満たされていない部分や不足している部分が出てくるはずです。政策と市場の影響により、製薬会社のマーケティング部門ではこの傾向がさらに顕著になっています。企業が変化する環境に適応し、生き残り、発展できるようにするため、既存のプロセスで発見された体系的な問題は通常、特別な計画を通じて追跡、設計、または変換され、反復的に改善され、最終的に企業の全体的なプロセス エクスペリエンスに統合されます。たとえば、リーン生産方式における 5S プロジェクト、新製品の革新的なマーケティング プロジェクトなどです。

しかし、このような特別な計画の企業活動は変化しやすく、未熟であり、継続的に最適化する必要があり、プロセスの情報化と情報のデジタル化という本来のシステム実装モデルに大きな課題をもたらします。

1. プロセス情報化対応が遅れる。ビジネスの変動性により、システム実装プロセスが頻繁に変更されます。歴史的システムの一部の変更は二次開発を通じて実行する必要があることが多く、プロジェクト全体の進捗と予算を合理的に管理することが困難になります。同時に、ビジネスの変化への対応がタイムリーではなく、データ洞察の取得速度が不十分で、ビジネス改善プロセスにおける俊敏性が達成されません。

2. ビッグデータ統合能力が弱い。新規ビジネスやビジネス変革をサポートするための分析上の意思決定には、現在のビジネスや企業内にとどまらず、より多くのソースからデータを取得する必要があります。現在、企業がビッグデータを取得し、社内外のデータを統合する技術力は比較的弱く、サポートが困難です。

3. データはビジネスアクションの指針としてほとんど効果がありません。システム間の境界が明確であるため、ビジネス システムとデータ分析システムのプロジェクト計画は独立して実行されることが多く、ビジネス データの生成、データ分析の生成、およびビジネス アクションの生成の頻度に大きな差が生じます。これらは記述的および診断的分析の段階に留まっており、企業データをビジネスに真に統合して、指標となるアクションを生成することはできません。

理論的なシナリオ: 構成可能な分析が分析アプリケーションの未来を形作る

ビジネス時代＋デジタル時代の俊敏性に直面して、権威ある技術トレンド研究機関であるガートナーは、将来の企業の「コンポーザビリティ」特性がますます顕著になることを鋭く認識しており、2020年末までに中国のCIOグループとソフトウェア技術サービスプロバイダーに「集約されたデータと分析機能」の概念を導入する予定です。

ガートナーは、組み立て可能なデータ分析では、複数のデータと分析のコンポーネントを使用して、柔軟でユーザーフレンドリーなインテリジェント分析アプリケーションを迅速に構築し、分析アプリケーションを企業内のコアビジネスアプリケーションに接続することで、データ分析リーダーがデータの洞察とビジネスアクションを結び付け、企業内のアジャイルな変化のサイクルを促進できるようになると指摘しています。

データ、分析、およびアプリケーションのコンポーネントはすべてパッケージ化されたビジネス機能 (Packaged Business Capabilities) であり、ERP や CRM などの包括的なアプリケーションではなく、特定のビジネス機能を中心に開発されたアプリケーションまたはサービスを指します。 PBC の中心的な機能は、ローコード、ゼロコード、プロフェッショナルコードのテクノロジに基づいて迅速な反復を実現しながらタスクを独立して実行できることと、API テクノロジに基づいてさまざまな種類の PBC をバンドルして、大規模なアプリケーション スイートのビルディング ブロックとして機能できることです。

組み立てられたデータ分析機能は、PBC 上に構築されたアプリケーション スイートの一種です。特定のビジネス シナリオに合わせてデータ PBC、分析 PBC、アプリケーション PBC をリンクし、「データに基づいて洞察を生成し、洞察に基づいてアクションを生成し、アクションに基づいてデータを取得する」アプリケーション スイートを形成できます。例えば：

データPBC: 顧客データを接続して収集し、外部顧客データを統合し、顧客ライフサイクルを管理します。

PBC分析:顧客特性の特定や顧客離脱の予測などのサービスを提供

PBCの適用: ユーザーに割引やショッピングクーポンを提供するなど、2つを組み合わせる

このモデルは、企業が将来コア アプリケーション スイートと分析スイートを構築する方法を一新し、構成可能なビジネス機能を通じて不確実性に直面した際にリアルタイムの適応性と柔軟性を提供します。同時に、データ分析と業務アプリケーションの関係も再構築され、アプリケーションへの投資とデータ管理および分析への投資が分離されている状況が変わり、業務アプリケーションでデータへの洞察が最大限に発揮され、最新のデータ洞察に基づいて継続的に意思決定を行い、効果的なアクションを実行できるようになります。

実現可能性: 医薬品マーケティング分野における複合アプリケーションの検討

イノベーションと探索が新たな常態となった医薬品マーケティングの分野では、イノベーションと改善プロジェクトが必然的に発生し続け、従来のプロセス情報化と情報デジタル化モデルが直面する3つの問題（プロセス情報化への対応の遅れ、ビッグデータ統合能力の弱さ、ビジネス行動を導くデータの効果の低さ）も引き続き発生するでしょう。

ガートナーの「収集されたデータと分析機能」が、その答えを提供してくれそうです。マッキンゼーも、2021年6月の「医薬品マーケティングのためのオムニチャネル2.0」に関する意見記事でこれに同意した。彼らは、オムニチャネル 2.0 を実現するために、製薬会社は多くの基礎となるアーキテクチャとロジックを再構築する必要があると指摘しました。

1. デザイン思考手法を用いて医師と患者の根深いニーズを探り、より効果的なサービスを提供します。

2. ビッグデータの収集、クリーニング、統合、高度な分析、洞察マイニング。

3. 何千人もの人々をサポートするタグ付きコンテンツ ライブラリを迅速に作成します。

4. 内部システムと外部システムを接続し、データループを閉じる。

5. 俊敏かつ効率的なデジタル製品開発と継続的な反復。

それでは、実践的な実装の観点から、この「データと分析機能の組み合わせ」というモデルコンセプトは、製薬会社のオムニチャネルマーケティングの競争力を構築する上でどれほど効果的でしょうか。多くの大手製薬会社を訪問した後、Fanruan は、多くのマーケティング組織のデジタル アプリケーションが「組み合わせデータ分析」の方向に進み始めており、再利用可能な機能を使用してオムニチャネル 2.0 マーケティングの競争力を構築していることを発見しました。

たとえば、ローコード ツールを使用して新しいマーケティング シナリオを迅速に反復したり、データ分析結果を管理フローや業務フローに統合したり、病院/医師のビッグ データや医師の行動データの分析結果をタスク プランに変換したり、タスクの科学的な定式化を支援する情報を提供したりします。

ケース1: ローコードプラットフォーム上にイベントマーケティングアプリケーションを構築し、ユーザーデータに基づいてグループ別にユーザーに効果的にリーチする

OTCチャネルを中心に販売する医薬品・ヘルスケア製品会社が、60歳以上を対象に「骨の健康に気を配り、高齢者のケアを」をテーマに医薬品贈与顧客獲得活動を推進している。マーケティング チームが次のことを達成できるようにするには、アクティビティ管理システムが必要です。

IT チームは、この非標準システムのためにいくつかの小規模なプログラムとソフトウェア開発ベンダーを評価しましたが、これには少なくとも 2 か月かかりました。しかし、マーケティング チームは要件を満たすために 3 週間しか与えませんでした。最終的に、ゼロコードのビジネス プロセス構築ツールである Jiandao Cloud を使用して、2 週間で完全なイベント管理スイートを実装しました。

最終的に、このイベントは上位100チェーンのうち25チェーンと協力関係を築き、70万人の対象となる高齢者がイベントに参加しました。マーケティング チームは、顧客分析に基づいて顧客へのフォローアップ訪問とアンケートを実施し、イベントの全体的な成果を向上させました。

事例2：マーケティングデータ分析と経営フローを組み合わせたインタラクティブなデータ意思決定プロセスの構築

当社は中国特許医薬品企業トップ100社の一つとして、「アメーバ」経営理念に基づき、各販売エリアに経営権を分散させています。権利の分散化は放し飼い農業や地代徴収を意味するものではありません。同社は、営業エリアの自立的な運営を基盤に、事業目標や顧客開発・維持プロセスに基づくデータ分析指導システムを提供し、各営業エリアの経営効率向上を支援するとともに、全社レベルや部門レベルのリーダーが効果的な対話形式を通じてデータに基づき営業エリアに具体的な提案・指導を行い、PDCAサイクルを形成できるようにしたいと考えている。

データ分析アプリケーションは導入されているものの、結果データを確認できるのは会社の上級管理職のみであることが判明しました。会社の管理プロセス、主要なタスク、主要な役割と効果的に調整されておらず、ビジネスに対する効果的なガイダンスを形成することが困難になっています。実際のビジネス会議や経営指導は、依然として手動の Excel と PPT に基づいています。

業務指導システムを導入する過程において、データ分析は目的ではなく、業務指導を実現するための手段です。 「ビジネス状況から問題を見つけ、行動パフォーマンスから原因を見つけ、独自の分析から解決策を見つける」という主線に基づいて、データPBCを管理プロセスPBCに効果的に統合し、会社レベル、販売エリアレベル、担当者レベルのデータエンパワーメントを形成します。

シナリオ 1: コア パフォーマンス インジケーターと主要ビジネス インジケーターに基づくインタラクティブなデータ意思決定プロセスにより、同じ情報に基づく上級管理職の意思決定が各販売エリアと担当者に効果的に伝達されます。

シナリオ 2: 会社のビジネス分析会議や各販売地域の月次および週次マーケティング会議にビジネスガイダンスシステムを効果的に適用し、データの問題を特定し、会議で原因と次のステップについて話し合い、次回の会議で問題に対するデータの改善を効果的にレビューします。

最後に、この業務ガイダンス システムは、2 年間にわたって社内で高頻度に実行されており、10 回を超える全社レベルの業務分析会議と、各営業エリアでの 100 回を超える週次/月次業務会議をサポートしています。同社の売上規模は年平均7.99％増加し、総利益は年平均40.71％増加した。

ケース3: ターミナルマスターデータに基づく顧客セグメンテーションと地域/KAチームの月間顧客プランへの統合

ある化学製薬会社は、過去2年間、端末開発に多大な労力と費用を投入してきました。しかし、営業チームの規模が限られていること（300人以上）と、拡大し続ける端末顧客ベース（5000人以上）の間に大きなギャップが生じ、多数の端末顧客を失うことになり、莫大な投資コストが採算が取れなくなっています。

同社では、エンドユーザーを効果的に分析し、顧客レベル、顧客開拓状況、顧客純売上高などのデータに基づいて顧客を効果的にグループ化し、各営業組織が顧客タイプごとに異なるコスト投資と行動戦略を策定できるようにすることで、端末開発と純売上高増加という2つの中核事業目標のバランスをとることを目指しています。

このような背景から、同社の端末データ分析アプリケーションが誕生しました。核となるのは、2 つのデータ メソッドを通じて 2 つの主要な問題を解決することです。

1. 業界端末マスターデータの導入により、各販売組織が潜在性の高い未開発端末を見つけられるよう支援します。ターミナル顧客の地理情報をもとに、顧客を全国地図上に分散させ、ターミナルの潜在力、開発状況、過去の純売上高などのデータをもとに顧客層別化を行います。さまざまなタイプの顧客はさまざまな色のポイントで反映され、地域チームと KA チームが潜在顧客の訪問と活動計画を効果的に策定し、ターミナル開発の入出力比率を向上させることをサポートします。

2. 過去の純売上データと在庫データを通じて、各販売組織が損失リスクのある最終顧客を見つけられるよう支援します。過去の純粋な販売データに基づいて、解約警告の異常ラベル 9 つを抽出し、CRM と組み合わせて、毎日の解約警告顧客と訪問行動の推奨事項を関連する担当者にプッシュして、解約リスクのあるターミナル顧客に対する予防的な管理を形成します。

最終的に、この端末顧客データ分析アプリケーションと CRM の効果的な組み合わせにより、同社は顧客離脱のリスクを効果的に制御でき、顧客離脱率は 43.6% 低下しました。昨年、新規開発された端末の生産台数は前年比56.3％増加しました。

この種の「複合データ分析」アプリケーションでは、医師関連データをクロールして担当者の訪問タスクに統合したり、SFE、デジタル マーケティング プラットフォーム、オフライン アクティビティ、仮想担当者プラットフォームなどのシステムにおける医師の行動データとコンテンツ データに基づいて担当者の訪問計画を自動的に計算するなど、再利用可能なデータ インサイト機能とエンタープライズ ビジネス プロセスを組み合わせるシナリオが多数あります。オムニチャネル 2.0 時代において、大手企業は企業のマーケティング効率を加速するために「組織アプリケーション」を活用し始めており、この効率性と組織の俊敏性の向上は、次のビジネス サイクルにおいてこれらの企業の中核的な競争優位性の 1 つになることは間違いありません。

概要: オムニチャネル 2.0 マーケティングでは「データと分析機能の組み合わせ」を採用する必要がある

医薬品マーケティング オムニチャネル 2.0 の将来は、マーケティングのアップグレードだけでなく、包括的な組織変革でもあります。企業はより広い顧客カバレッジを獲得し、顧客はより良い体験を得て、より深い顧客信頼を築くことができます。

しかし、オムニチャネルでも必然的に混雑は増すでしょう。企業は、アジャイルな組織文化の変革をサポートし、市場の変化に迅速に対応するために、継続的なイノベーションのためのデジタル機能をどのように構築できるでしょうか?製薬会社の CIO として、自社に適した「データと分析機能を組み合わせた」エンタープライズ情報アーキテクチャの計画と構築をどのように開始するかについて、事前に検討を開始する必要があります。 （ファンルアンデータ応用研究所製薬業界シニアコンサルタント、ヤオ・ホンジアン）

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