エイザス株式会社は、同社のAIサービス「Forecast-A1」を用いた医師ターゲティングでMRの営業生産性が向上したと発表した。
「Forecast-A1」が発見したディテール反応度が高い医師をより多くカバーする事で、売上げが予測以上に上昇する事が先行事例から証明された。この機能により、MRはより効率的に売上げを上げる活動が可能になるという。
製薬業界では、医師の処方に関するデータが存在しないために病院の売上げデータ等を参考に行う医師ターゲティングは精度が低く、未だに多くのディテール数が必要に感じ、シェアオブヴォイスの世界から抜け出せなくなっているという。そのため、MRがより効率的に処方を獲得するという課題の解決が進まない現状がある。
「Forecast-A1」は、SFAデータ、売上げデータ等を人工知能が分析し、「医師ディテール反応度」を解析する。この機能により、MRが今どの医師にディテールすれば処方が獲得できるかを確認する事が可能になるということだ。
実際に、「医師ディテール反応度」機能によりターゲティングされた医師をより多くカバーする事で、MRの生産性が向上する事が証明された。
「Forecast-A1」のAIが機械学習により各施設の購買力を分析し、更にその購買力の半年先の予測を実施。その後、予測された購買力よりも誤差範囲を超えて売上が下振れした施設、上振れした施設を抽出し、それらの施設でのディテール反応度の高い医師のカバー状況を分析するプロセスで検証が行われた。
その結果、売上げが下振れした施設群では、AIがターゲティングした医師のカバー率は27.5％で、逆に売上げが上振れした施設のカバー率は75.1％だった。統計的に見ても誤差を超える売上げ増加には何らかのファクターが必要である事から、「Forecast-A1」がターゲティングした医師をより多くカバーする事が営業生産性向上に大きく関与している事が示唆された。
【関連リンク】
・エイザス（A-zas）
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技術・科学系ライター。修士（応用化学）。石油メーカー勤務を経て、2017年よりライターとして活動。科学雑誌などにも寄稿している。
