KY insight BLOG: Brand plan

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2023年4月15日土曜日

(14) Brand strategy：戦略って？KSF/CSFって？

insight時代のBrand Plan

「positioningってなに？」という記事でpoitioningという言葉は汎用されている割に、その定義、イメージが人によってまちまちな言葉だと書き、Positioningを「顧客がそう脳内で認知してくれたら自社製品が選ばれる」状態＝Desired perceptionだよ、と説明しました。す。

ここで「≒」という記号をつかっているのは、これまでPts journeyのmoment毎に

current/desired perceptionを考えました。ですので、desired perceptionは顧客ごと、moment毎にたくさんできたのですが「顧客group（segment)」「重要なmoment」ごとのDesired perception＝製品Xのpositioning」を考えてきたと言えます。

実際のアクション策定は重要なsegmentのCurrent preceptionをどうdesired preceptionに変えていくか?をしっかり考えていけばOKなので各segment、moment毎にdesired percetpion≒positioningがあります。ですが、日本のSenior managementやGlobalがreviewするようなBrand planの中では、segment毎、moment毎ではなく「ひとつのpositiojning statement」を求められるので、これまで作成したdesired perpcetionを上手にまとめあげてひとつにしていかないといけません。正直、私は「顧客ごと、moment毎にpositioning≒desired perceptionがあったらそれでいいじゃん」と思っているのですが、多くのBrand plan templateでは「1枚にそのBrandのposotioningや重要な戦略、メッセージなどをまとめたtemplateを求められるので作らないと…っていう感じです（サマリースライドなのであるべきだとは思っていますよ）

この1枚のスライドを作成するには、これまで作成したcurrent/desiredなど多くの分析、資料をまとめていきます。製品Xの場合は一番注力すべきSegmentは「製品Xの処方が50％未満の医師」でBrand choiceが大事なので、そこを中心にこんな感じにまとめてみました。

「2錠の２回の服用で2か月、花粉症freeを実現する抗ヒスタミン薬の第一選択薬」

1回服薬したら効果が1か月持続するのは患者さんが飲み忘れないメリットだけじゃなくて、患者さんが「花粉症free、花粉症であることを忘れられる」メリットが大きい。薬価は既存薬の1.5倍くらいで高いが、副作用も既存薬と同等であまり心配ないで、私は花粉症の患者さんにはシーズン前に2錠を処方します。

黒太字部分は「それっぽい感じでGlobalに忖度した短文」でまとめ、その後にPosotioning statement (≒各momentのdesried perceptionのまとめ）を入れてみました。こう書けばinsight要素も漏れずに盛り込めます。

ようやく今日のテーマ「戦略」の話です。戦略＝「desired perception≒positioningを実現するための筋道、ステップ」なんですが、言葉よりもこの画像のようなイメージで記憶してもらえれば、と思います。

「positioningって何？」という記事にも書きましたが、製品XのこのPositioningを実現＝ターゲット医師がdesired perceptionになっている状態に至るには１つの活動、メッセージではなかなか難しく、そこに至る筋道、Stepをデザインしたほうがいい場合が多くあります。なので私はStrateg＝戦略を「Desired perception（≒positioning）を実現するための筋道、ステップ」と文章で定義していますが、これも上記の画像のイメージのほうが記憶しやすいと思います。

製品XではSegment毎のcurrent/desiredをこんな風にまとめました。

製品Xの場合はどんな戦略になるか？というのを考えてみると

製品Xの製品特性を知る「1回服薬、効果1か月持続」副作用の懸念を払拭
既存薬より切り替えるBenefitが大きい「花粉症free」の患者ニーズの重要性を知る（既存薬で満足の壁の打破）
製品Ｘが第一選択薬になり、1シーズンに2錠＝2か月分処方をする

みたいな感じでいかがでしょうか？

□　製品特性（有効性/安全性）の理解

□　患者Benefitが製品X＞＞既存薬→製品Xを処方

□　製品X＝第一選択薬

□　製品Xをシーズンに2錠＝2か月分処方

といういう感じでチェックボックスにしてもいいかな、とは思います。adoption ladderになっていなくても check listでもいいので。いずれにせよ、それぞれの項目が「製品Xの成功＝positioningを達成するのに必須な戦略的要素」なので、これらの分解された戦略の要素は

Critical Success Factor (CSF)
Key Success Factor (KSF)

と呼ばれます。CSFでもKSFでも言葉はどっちでもいいので、さきほどのPositioning statementも入れた1枚のスライドを作成してみました。

ここまで来ていると、Positioning、Strategy（戦略）、CSF/KSF、Key messages、ハイレベルなアクションが１枚のスライドにまとめられています。これまでの分析やWorkshopで出てきたものを整理整頓しただけなんですけどね。Senior managementやGlobalのreviewerは常にマクロ→ミクロにreviewすることに慣れているので、このようなスライドはBrand planの全体を包括しているものなので、しっかりと作成しましょう。ここまで書いたPts journeyに沿った多くの分析、ワークをしっかりとしていたら、問題なくこのスライドはあと、これだけだとかなりハイレベルなので、もう少し詳細にSegment毎に何をするか？Key actionsは？というようなスライドも良く作られます。(すみません、まだアクションの中身は貧弱です…）

ここでお気づきと思いますが、抗ヒスタミン薬処方医は全国で65,000人もいるので、MRで全員をカバーしようとするととんでもないことになります。一方で、Peakの薬価売り上げは170億円くらいなので、1000億円稼ぐような超大型製品だったら、MRを1000人単位で…というのも考えられますが、そこまでではないので次に考えないといけないのは、どのくらいのMRで、リソースをかけてPromotionをするか？について考えてみたいと思います。

2023年4月14日金曜日

(13) Segmentation、言うは易く行なうは難し

insight時代のBrand Plan

製薬マーケティングでSegmentationをしていない会社はないのではないか？と思うほど業界の「常識」になっているSegmentationですが、使いこなせてない例、言われているからなんとなく分けている例も散見されているような…Segmentで分ける意味は「考え、気持ち、結果行動が異なる顧客群にkey message、アクション、チャネルを変えてテイラーメイドのアプローチをして成果をあげる」ためなのですが、過去はセグメント分けと言えば「診療科」「医師Potenntial」というのが常識の時代もありまして、現在はその２つが混在しているというのも脳内混乱の原因、うまく活用できていない原因なのでは？と思っていますが、そこらへんも今回の記事で皆さんの脳内整理に役立てれば。

Segmentationの本題に入る前に、これまでやってきたことを少しまとめて脳内整理、資料整理をしてみます。Pts journeyの重要なmomentでのkey stakeholders の脳内のcurrent perceptionをdesired perceptionにどう変えていくか？を考えてきましたが、多くの分析、ワークをして拡散気味だったものをまずはまとめていきましょう。ここでも軸はpts journeyです。我々にとって機会があるmomentを4つは

Seek treatment ：症状を感じたら花粉症で通院する
Brand Choice：医師が抗ヒスタミン薬の中で製品Ｘを処方する
Taking frequency：服薬回数/花粉症シーズン（1回 or 2回）
Pts acceptance：製品Xの患者受入

このmoment毎に

momentの簡単な説明
upside opportunityの大きさ（患者数、金額）
driver/barrier
Priority

を１枚にまとめてみます。

このまとめ方だとinsight的要素は弱めですが、ハイレベルなまとめ資料なので気にせず市島ましょう。こう見るとBrand choiceとRx frequency、が（やはり）優先度が高いな、ということが分かります。

我々にとって重要な顧客（key stakeholders）は当然ながら「抗ヒスタミン薬処方医師」と「花粉症で受診をする患者」なのですが、ここで彼らを一括りに「医師」「患者」とまとめてしてしまっていいのか？というのを考えなければいけません。考え、行動、違いによって医師をグループ分けしてテイラーメイドのメッセージやアクションをしたほうが効率が良い場合があり、そのために顧客をいくつかのグループに分けることをSegmentationです。Pts journeyのinsight作成の時にも製品Xの処方意向の高い医師と低い医師、の２つに分けて考えました。そう言う意味では既にsegmentation はもう始めていた、とも言えます。

なぜ、医師を「製品Xの処方意向高/低」の２つのグループに分けたのでしょうか？逆に２つに分けずに「抗ヒスタミン薬処方医」全員を１つのグループでinsight を作成したとします。そうすると全体の処方以　意向は40%まで、など調査の結果から抗ヒスタミン薬処方医師の全体像は分かりますが、我々が目指すのは

どうしたら製品Xがより処方されるか？
そのdriver/barrierは？
その医師の本音は？

なので、医師全体を1つにまとめた情報からよりも処方意向の高いグループ、低いグループに分けて調査結果をもとに2つのinsightを作成して対比させて、ギャップを考えるほうが顧客の深い本音の理解、ギャップ分析（current/desired perception)から「顧客の考えをこう変えないと」が明確になり戦略、アクションの立案も考えやすくなりますし、特にアプローチを集中させなければならない処方意向が低い医師グループへの活動が明確かつ効率的になります。

かつてSegmentationと言えば

診療科別
Potential別（持ち患者別、残患者別）

でしたが、これはこれで間違いではないと思っています。診療科ですが、もし診療科毎に考え方、気持ち等々のinsight≒current perceptionが違うのなら、診療科別のsegmentationもOKだと思います。ただ、考え、気持ちが同じなのにただ、診療科で分けると分けやすいから、という理由だけで分けるのなら意味がないと思います。（分けることで満足、Brand PlanのTemplateが分けろ！と言っているから分けた、、、みたいな）Segmentで分ける意味は「考え、気持ち、結果行動が異なる顧客群にkey message、アクション、チャネルを変えてテイラーメイドのアプローチをして成果をあげる」ためなので、闇雲に診療科で分ける意味はありません。

Potential別（持ち患者別、残患者別）ですが、これもhigh potentialな顧客に「活動の量」を多く割くのは効率的なので「分ける」のは合理的です。ただし、Potential別「だけ」で分けてしまうと、医師のinsight、気持ち、行動の違いによるsegmentができなくなってします。おすすめはこんな感じに縦軸に気持ち、行動に基づいたSegment（今回の場合は製品Xの処方状況）で横軸にPotential別にします。

すると、こんなMetrixができまして、「伝えること」の質的な内容は「気持ち、行動に基づいたSegment」が同じなら変わりませんが、その医師のPotentialが高い（患者数が多い）場合にはより頻回に訪問し、少ない場合は訪問も少なくなる、ということなので

みたいに訪問頻度の優先付けに「Potential別」は使うのがよいと思います。この場合はpotentialが高くても既に製品Xが第一選択肢になっている医師にはそんなに訪問頻度は高くしなくていい…など、こうして縦軸でinsight時代のmarketingに重要な「気持ち、行動に基づいたsegmentation」を残しつつPotentialの要素も加えられます。

さきほどのスライドで、抗ヒスタミン薬処方医を３つのSegment

製品X未処方医
製品X処方率50％未満の医師
製品X処方率50％以上の医師

に分けてみました。この分け方はadoption lafdderにも近い感じだし、MRにとっても見分けやすい、分かりやすいのですが、こういう「処方行動で分けたSegment」は一部のMarketingマニア（特に頭デッカチのコンサル脳Global)からは「もっと気持ち、Insightで分けないといけない！」と指摘されることもあるのです。言っていることはMarketingの教科書的にはごもっとも！でも表面＝Segmentの名前だけを見ないでくれ…たとえ処方行動でSegment分けをしていたとしても、その背後にある気持ち、insightがしっかり捉えられていて、Segment毎に違いがあれば、OKなのでは？と私は思います。例えば、気持ち、insight別（のSegment名）で医師をsegmentして

患者治療アウトカム最優先医師
抗ヒスタミン薬興味無し医師
…

みたいに分けられなくもないのですが、正直、現場（MR）では判別が難しく使いづらいSegmentationになってしまいます。Segmentationとしては「美しい」「あるべき」ではありますが、使えなければ砂上の楼閣なので、このような" beautiful but not practical" なsegmentationは避けたほうがいいと思っています。裏技で実際は「処方行動で分けている」んだけど、名前を気持ち、insight別に変更して

抗ヒスタミン薬興味無し医師（製品X未処方医）
既存薬満足医師（製品X処方率50％未満の医師）
患者治療アウトカム最優先医師（製品X処方率50％以上の医師）

のように誤魔化してGlobalの目を逃れたことも実はあります。そこらへんは「実」をとったほうがいいと思いますので。Segment分けする理由は「考え、気持ち、結果行動が異なる顧客群にkey message、アクション、チャネルを変えてテイラーメイドのアプローチをして成果をあげる」と書きましたが「成果をあげる」ためには「私のターゲット医師がどのSegmentに属するか？」の判別がMRにも容易でないと成果をあげるのは難しいので、「Segmentの判別が容易である」というのもSegmentを分ける際の必要条件です。

Brand Teamで決めた「使える、使いやすい」Segmentのcurrent/desired、key driver/barrierをまとめてSegment毎に作成して1枚にまとめました

この辺のまとめ方は各社のBrand planのtemplateによって変わると思いますので、適宜templateに基づいて作成いただければと思います。あとはSegment毎に1枚でinsightまで込みでペルソナまで含めて作成するのもお勧めです。

これもこれまで作成した情報で作成できて、この資料があると、そのSegmentの医師のイメージが映像で見た人の脳内に浮かびますね。これを各医師、患者各Segmentで作成したら、Segmentationの説明は簡単にできます。

Segmentationをするときの大事なポイントをまとめると

気持ち、行動(insight)ベースのSegmentがinsight時代には大事
もちろんpotentialも大事
縦軸にinsight別、横軸にpotential別で両方をcaptureするといい
全セグメントの情報をまとめたスライドはあったほうがいい
各Segment毎をまとめたスライドを作ると説明簡単で便利

みたいな感じです。ここまで行くと次はついに戦略＝desiredにたどり着くまでの道筋のデザイン、の話になっていきます。

2023年4月13日木曜日

(12) Insightワークショップをやってみよう！

insight時代のBrand Plan

前回の記事でpts journey 優先度が高いmomentの「current perception ＝患者、医師の本音≒insight」と「Desired perception=こう思ってくれたら顧客が望む行動をしてくれる」とそのためのmessage、actionを考えました。この一連はBrand team全員参加でワークショップをすることにより、Brand teamメンバーの市場、顧客の理解が進み、戦略、アクションの立案にとても有効です。このワークショップをinsight workshopと呼んでいます。

「insight workshopしましょう！」と声をあげればワークショップができるわけではなく、準備不足でワークショップをしてしまうとbrain storm と言う名の「思いつき垂れ流しワークショップ」になってしまうことがあります。それでは時間がもったいないので、しっかりと準備をし、ワークショップの目的を確認し、ファシリテーションをする必要があります。

Insight workshopの流れはこんな感じで実施しています

（1）ワークショップの目的の説明

Insight workshopに慣れてない人もBrand teamにはいると思うので、ワークショップの目的をしっかり説明しましょう。「定量だけではなく定性的に各momentにおける顧客の本音を知った上で戦略、アクションを計画しなければならない、なぜなら…」みたいな説明でが、事前に私のこの記事「製薬Promotion、Marketingの３つの時代」「SoV至上主義の限界」を参加者に読んでもらってもいいと思います。ワークショップの目的が曖昧なままにワークショップをすると失敗の原因になります。この説明はBrand teamのリーダーがするのが良いでしょう。

(2) 市場、pts journeyのおさらい

製品Xが参入する場（患者数、医師数、治療診療科、競合状況等々）とpts journeyの復習をします。Brand Teamのメンバーの中でも市場や製薬Xの知識に差はありますのでその復習、確認はしたほうが良いです。ここはBrand manager、市場調査担当者がすることが多いです。

ワークショップの前に定性/定量調査が終わっていると思いますので、調査結果も参加者に調査担当者がプレゼンしましょう。プレゼンではKeyとなり情報を手短に、各momentの顧客の1-7同意の結果サマリー等々、「何人の患者がある」と言うような定量情報だけじゃなくて、「このmoment の医師のこの文章への同意度は…」みたいな1-7同意度の説明を多く加えるとinsight出しに繋がりやすいです。市場調査の結果の資料のフルのものは次のgroup workで参照用の資料で使います。

(3) 各momentのinsight（group work）

市場、pts journeyのおさらいで参加者の理解はだいぶ進んで、「Brand choiceの時の医師の気持ち、考えは？」などが頭に湧いてくる、イメージが浮かぶ準備はできました。ここからが本番のGroup workです。Pts journeyのすべてのmoment、すべてのkey stakeholderについてワークするのは時間的に厳しいので、「どのmomentのどの顧客についてinsightを出すか？」は事前に決めておいたほうがいいと思います。ワークする前にアウトプットのイメージを示しておくと参加者の理解も深まります。（ワークショップでは扱わないmoment、顧客で作ると分かりやすいです）

参加者がアウトプットのイメージができたら、post-itなどで本音、insight の元を参加者にどんどん出してもらいます。この時、参考資料として市場調査の結果を印刷して各グループに置いておき参照できるようにし、市場調査担当者は参加者からの質問にいつでも答えられるように会場をウロウロしながらどんどん質問を受けます。insight workshopに慣れたファシリテーターも同様に各グループを回りながら脱線してたり議論に詰まってたら解消の手伝いをします。

多くのMoment（Treatment choice、Brand choice…）多くのkey stakeholder (医師、患者、看護師…）などがある場合は、「Brand choice、医師」をgroup B、「Seek treatment、患者」をGroup B、のようにグループ毎に違うKey stakeholderのinsightを考えてもらうことも多いです。

グループごとに考えたInsightをこのようなテンプレートを事前に準備しておいて、記入してもらいます。

いろいろなアイディアが出てくるのと思いますが、吹き出しの中に入るような分量で文章にするのはけっこう難しいものです。また、文章にするとついつい固苦しい文章になってしまい、顧客の気持ち、本音というinsightに重要な要素が消えてしまうことがあるので、「くだけた表現で」「口語、話言葉で」書いてもらうのがお勧めです。私がファシリテーションするときは「ぶっちゃけ…正直…」で書き始めてみて！と良くアドバイスをしています。文章にするのはなかなか難しいので、ファシリテーターが適宜アドバイスしましょう。完成したら参加者全員の前で発表しましょう。

(3) Desired perception （group work）

insight＝currrent perceptionが完成したら、次はdesired perceptionです。前回の記事に書いた通り、desired perceptionを考え時はついつい拡散してしますのですが、ファシリテーターやBrand teamのリーダーが、例えばBrand choiceであれば「抗ヒスタミン薬の中で製品Xを処方するには？」という行動を医師がするための必要条件である医師の考え方、気持ち＝Desired perceptionを考えよう、と常にリマインドしてください。

(4) Current/Desiredのギャップを埋めるアクション（group work）

せっかくcurrent/desired perceptionができたので、そのギャップを埋めるアクション、要素、messagesをグループで考えましょう。ここまでくると、参加者からたくさんの「insightを理解した上での」アイディアが出てくると思いますが、注意しないと「講演会」「説明会」みたいな手段の羅列になってしまうことがあります。「Desired perceptionを実現するための手段」でもちろん大事なのですが、その手段を使って、どのようなメッセージを医師に伝えるか？がとても大事なところなので都度リマインドしながらワークショップを進めましょう。

ここでinsightに基づいた、「何を伝えてどうやって医師のperceptionをどのように変えるか？」を考えるとBrand teamメンバーのinsight＝顧客の深いニーズ、考え方への意識が変わります。特にSoV至上主義に慣れていると「コールしろ！講演会しろ！」と数を言われ続け、アクションと言えば「訪問、イベントを多く実施すること」と刷り込まれている人が割にいますので、その人たちをinsight 時代の考え方に慣れていってもらうのにもこのワークショップは有効です。

ここまででほぼ1日が終わってしまうと思います。ワークショップの結果はしっかりとまとめておきましょう。ここで得られたBrand teamメンバーのinputはとても大事な情報になりますし、これからのBrand plan、action planの立案にとても役立ちます。

pts journey、insight, current/desired workshopまでを時間をかけてやってきました。Brand planの作成プロセスといいつつ、だいぶ拡散した感じになってきましたので、次回はここまでのワークを戦略にしていき、市場分析、Segmentation、Targetingをしていき、皆さんのイメージするBrand Planにしてくプロセスが始まりますのでお楽しみに！

＊Pts journey作成 → 定性/定量調査の実施→ insight workshopの準備 → ワークショップまで一連をProjectとして、またワークショップだけの依頼も承っております。新製品の発売だけではなく、既存Brandの戦略の見直しにも活用いただけ、Brand Teamの皆さんと一緒に考えていくので、考え方や戦略の定着率も高いので、お気軽にご相談、ご依頼ください。

(11) Current/desired peceptionを考えよう

insight時代のBrand Plan

前回の記事でPts journeyの成功のための優先度が高いmomentにおけるKey stakeholder（医師・患者）をinsightを作成しました。製品Xの成功に関係するmomentは

Seek treatment ：症状を感じたら花粉症で通院する
Brand Choice：医師が抗ヒスタミン薬の中で製品Ｘを処方する
Taking frequency：服薬回数/花粉症シーズン（1回 or 2回）
Pts acceptance：製品Xの患者受入

を挙げまして、全部のkey stakeholderのinsight、barrier/deriverを作成したほうがいいとは思いますが、実際にしっかりとDocument化してBrand planのPresentationに入れるのは重要なもの１～３つくらいが量の都合で限界かな、とも思います。

今日のテーマは current perception、desired perceptionなんですが、この言葉自体は一般的ではなく、私が勝手に使っている言葉です。「positioningって何？」という記事でも触れているのですが、

Current perception

（ビジネスに関わる、ヒントとなる）key stakeholderの本音≒insight

Desired perception

key stakeholderがこう思ってくれたら、我々が目指す行動をしてくれる≒positioning

「製品X処方におけるDesired perception」はそのままほぼpositioningになることが多いです。と、概念で話していてもあまりイメージがわかないので、(1) seek treatment：症状を感じたら花粉症で通院する、のmomentについてcurrent/desired perceptionをやってみましょう。key stake holderはこの3パターンです

花粉症で毎年通院している患者
症状があるのに通院しない患者（薬局で薬を購入している）
症状があるのに通院しない患者（薬局で薬を購入していない）

前回の記事「pts journeyにinsightを！」のinsightがそのままcurrent perception と考えてよくて

このmomentでの我々にとって（そしてpts outcomeの観点からも）患者さんとって欲しい行動は「花粉症の症状緩和のために受診する」ですが、すでに「花粉症で毎年通院している患者」のinsightは「通院していない患者」のDesired perceptionの大きなヒントになります。

「症状があるのに通院しない患者（薬局で薬を購入している）」患者のcurrent/desired percceptionを考えてみます。製品Xはまだ上市前でpre-launch活動を大々的にする場合は違いますが、多くの場合は製薬会社が「受診しない患者」に積極的にアクションを起こすのは「製品X発売後」なので、「製品Xが上市された想定」でdesired perceptionを考えてみましょう。（Pre-launchの患者活動をする場合は、逆に製品Xが無い＝上市前のdesired percetpionを考えたほうがいいです）

「毎年受診している人」のinsightをヒントにしながらdesired perceptionをこんな感じにしてみました。

「花粉症の症状がでたら薬局でOTCを購入して服用していたけど、どうも1回飲んだら1か月効果が持続する薬があるらしい。OTCを買うのに比べたらそんなに費用も変わらないみたいだし、症状が出てから飲む手間がなければ「あれ？花粉症の症状がでない！自分が花粉症だということを忘れられる」と思うし、それなら病院を受診してその薬を試してみたい」

本当なら製品Xに関する文言を少なくして「seek treatment」に集中した文章にしたいところですが、OTCがこれだけ普及して有効性で処方薬との境目が微妙になってきている現状があり、製品Xに関する情報がないと、この患者群に受診してもらうのは困難なのでこのように製品X関連の文言が入っています。この患者群は症状が出たら薬を飲む、あんまり服薬をしたくない、面倒と思っているのがinsightなので、それを逆手にとって「1回飲んだら花粉症freeになれる！それなら受診しようか」みたいなツボを押したらどうか？という考えです。実際は次の記事に書きますinsightワークショップでdesired perceptionをBrand Teamで考えて作成するのがお勧めですが、本当にそう思ってくれたら受診するのか？は今後の定性・定量調査で確認して、より刺さる、顧客に響くdesired perceptionに上市までにbrush upしていきます。

ターゲットとした顧客、今回は「症状があるのに通院しない患者（薬局で薬を購入している）」患者のcurrent perceptionとdesired percetpionが定まったら、そのギャップを埋めるのがaction、key mesasgesです。この場合のKey message＝伝えないとdesired perceptionの到達するための要素は

1回飲んだら1か月効果持続する薬があるらしい
症状、服薬、両方の煩わしさから解放されて花粉症であることを忘れられる＝花粉症free
医療費はOTCと大差ない

は伝えないといけないことだと思います。ブランド名を出してのDTCができないことを考えるとどれもかなり厳しいですし、上市前には何もできなさそう…。SNSで製品Ｘを使用した患者が拡散してくれたら有効だと思いますが、それを製薬会社が仕掛けることはできませんので、current/desired perceptionを考えてみましたが、有効な「アクション」を実行することはコンプライアンスの観点から難しそうですね…。

気持ちを切り替えて、Brand Choiceで「抗ヒスタミン薬の中で製品Ｘを選択」のmomentでkey stake holder=医師で考えてみましょう。特にperceptionを変えたい医師は「製品Xをあまり処方したいと思わない医師」です。

Current perceptionは製品Xの処方意向が低い医師のinsightをそのまま、desried percetpionは処方意向が高い医師のinsightを参考に作成しました。

こうやってcurrent/desiredを並べてみると、desired perceptionの到達するための要素は

製品Xの製品特性（1回飲んだら1か月効果持続＋安全性、服薬負担軽減、価格…）
副作用も1か月持続する懸念＝安全性懸念の払拭
既存の抗ヒスタミン薬で満足している患者も製品Xを処方してもらいたいと思っている（服薬が少ない＝花粉症free、花粉症だということ忘れられる！）

みたいな感じでしょうか。１はLaunch時には必須の製品特性の浸透なので、MR、Digitalでどんどんすべきですが、安全性懸念の払拭はデータでどこまで訴求できるな？医師の使用経験が重要だからdr to drを考えないといけないのでは？３の患者が製品Xを求めている、というのも患者の声をどう届けるか？ひょっとしたら患者のQoLデータがP3試験にあってそれを使って…薬を飲まない＝花粉症free＝花粉症であることを忘れられることの快適さ、気持ちよさと心理的なBenefitを前面にだすようなVisual、TVCMみたいなショートムービー作れないか？等々…ここまでくると、currentをdesiredに変える色々なアイディアが浮かんでくると思います。次はそれらを整理整頓して戦略という形にまとめあげ、アクションを決めていく、という作業に移ることができます。

前の記事で書きましたpts journeyのmomentごと、key stakeholderごとにinsight (＝current perception）やdriver/barrierを考えるのと、今回の記事のcurrent/desired perceptionから、どのようなkey message、アクションを？までを1日の私はWorkshopで実施することが多いです。WorkshopでBrand teamメンバーが集まって、1日でInsight、current/desired perctpion、ギャップを埋めるアクションまで考えてもらうと、Brand teamメンバーの市場顧客理解が深まるだけではなく、「これから誰に何をして、顧客の現在の考え方をこう変えていかなければならない」というところまで皆の理解が進み、Brand planの作成や、アクションプラン策定に大きなプラスになります。

というわけで、次回はこのWorkshopをどのようにするか？を書きたいと思います。

2023年4月11日火曜日

(10) Pts journeyにinsightを！

insight時代のBrand Plan

ここまでで（Forecastモデルと整合性が取れた）定量化されたPts journeyが出来上がりました。

pts journeyから、どのmomentの機会が大きいか？を判断して戦略を決めていくのですが、このpts journeyは「定量的な」pts joueneyで「定性的な」要素がまだ組み込まれていません。

定量的にみたら「通院してない患者を通院させる」のmomentで漏れている患者数が一番多いので、最も機会が大きいというのは確かですが、「機会をビジネスに変える、自社製品の売上に繋げる」のには、そのmomentの（量的大きさ）×（質的実現可能性）なので、定性的にも判断する必要があります。

「通院してない患者を通院させる」はもちろん、漏れている患者＝量的な機会はとても大きいのですが、Brand名を提示したDTCができない日本ではなかなか難しいものです。pts journeyで上流に行けば行くほど、自分たちがアクションをしてもインパクトを出すのが困難になります。ですので、定量、定性の両面からmomentをしっかりと理解、分析し「どのmomentが注力すべきmomentなのか？」の優先順位をつけていかなければなりません。

多くのBrandで「Brand choiceで自社製品を選んでもらう」は最優先になることがとても多いです。「Brand choiceしか取り組むmomentがない」なんてブランドがあって、その場合はBrand choiceをもう少し分解したほうがいい場合もあるのですが、その話はまたの機会に。

製品Ｘで我々が注力したほうがいい可能性があるmomentは、

Seek treatment ：症状を感じたら花粉症で通院する
Brand Choice：医師が抗ヒスタミン薬の中で製品Ｘを処方する
Taking frequency：服薬回数/花粉症シーズン（1回 or 2回）
Pts acceptance：製品Xの患者受入

製品Xの場合、Treatment choice=抗ヒスタミン薬を花粉症の治療に選択する、はもう標準的に治療なので抜いていますが、Treatment choiceが入ってくるBrandは多いです。

insight時代のmarketingでは、顧客の本音が大事、としつこく書いていますが、本音は質的情報なので、各momentを質的に考えることはとても重要ですが、どんな定性的な情報を考えたらいいかというと

Key stakeholder は誰か？
Key stake holder のそのmomentの本音は？
Key stakeholder のdriver/barrierは？

あたりからまずは書いてみましょう。まずは「（１）Seek treatment ：症状を感じたら花粉症で通院する」から考えてみましょう。Key stakeholderは、まずは患者さん本人です。患者の家族に促されて通院、友達に促されて通院、ってのもあるので、患者の周囲のひとたちもstake holderではありますが、まずは患者本人について深掘りしていきましょう。このときに「花粉症で毎年通院している患者」「症状があるのに通院しない患者（薬局で薬を購入している人）」「症状があるのに通院しない患者（薬局で薬を購入しない人）」の３パターン（＝患者定量調査のリクルーティング条件）の人たちになりきって、本音を深掘りします。この時に、定性/定量調査の結果、特に1-7同意の質問の量グループの患者の差は大きなヒント＆違いのエビデンスになります。

吹き出しの中が「花粉症の症状で毎年通院する/しない」に関する各患者の気持ち本音、行動です。Brand TeamのWorkshopなどでは皆でまずはPost-itで出してまとめる、みたいなにするのがいいと思います。注意点はここでは「花粉症の症状で毎年通院する/しない」というmomentに集中して書くことで、ついつい拡散して製品Xについてとか書きたくなるのですが、ここはこのmomentの患者の気持ちや本音を深く考えて、insightにたどり着くのが目的なのですから。

「花粉症で毎年通院している患者」からはDriverが、毎年通院していない患者からはBarrierも出てきて、ここでは定量調査の結果（1－7同意度の同意top3の合計）の数字を入れています。これは各Segmentのペルソナを作るときに、調査結果からペルソナの重要要素の定量的な情報を入れておくと、ぐっと説得力が増すので試してみてください。その為にも1－7同意質問を嫌がらず、定量調査に入れておきましょう。

こうやって定性的な情報を付加して考えてみると、OTCで満足している患者さんや、薬も飲んでいない患者さんに通院してもらうハードルはかなり高そうです。Launch後しばらくはBrand Choiceに注力したほうがよさそうです、というような優先順位の判断ができるのではないでしょうか？

Brand choiceについてもやってみましょう。まずは医師から。定量調査の結果を製品Xの処方意向が高い医師（50%以上）と低い医師（50％未満）でクロス集計をして、その結果も大いに使いながら、患者さんと同じように考えていきます。新製品の場合は、私はまずは処方意向の高い低い（あるいはhigh、middle、low）で切ってみることが多いですが、それ以外のも「こんな切り方がいいかも？」みたいなアイディアがあったらぜひ試して、患者調査結果をクロス集計して結果をみてください。

（手抜きでPts journey調査の提示資料とほぼ同じ内容ですが、調査前に立てていた仮説が合っていた、という設定ということでご理解ください）

こうしてみると製品Xの「1回内服で1か月効果持続」はインパクトが強くて処方意向につながるのですが、製品Xをあまり処方しない医師は「効果が長く続くのは良いと思うが、副作用が出た時が心配」というのと「そもそも今の抗ヒスタミン薬で困っていない」というのがBarrierになっていると思われます。

お気づきの方もいると思いますが、この医師の処方意向の高/低で切り分けた→Segmentに繋がっていくことが多いです。Launch時には処方意向の高い医師と、低い医師がどういう考え、気持ちに違いがあるか？を洗い出していてAdoption ladderを作り、それでSegmentを分けるのががBrand Teamの」メンバーにも分かりやすくて、MRも理解しやすいのでお勧めしています。今回の処方意向別も

製品Xを知る = awareness
製品Xを一部の患者に処方（50％未満）Trial/usage
製品X抗ヒスタミン薬の第一選択薬（50％以上）Loyal customer

ってな意味では、この処方意向での分け方もAdoption ladderに近い考え方ですね。Segmentについては別の記事にてしっかりと触れたいと思います。

製品Xへの処方意向が低い医師は製品Xはいいと思うけど、副作用が心配、今の治療薬で特に困ってないのがBarrierというのが分かってくると、とるべきアクションが明確になってきます。Launch初期の段階では「製品Xの1回服薬で1か月効果持続」「安全性は既存薬と同程度」というのをしっかりと浸透させ（ここはSoV至上主義時代とまったく同じ）で、その後（ここからはInsight時代）医師や顧客の潜在ニーズやバリア、製品Xの場合は

医師が特に既存の抗ヒスタミン薬で満足している

という点については、患者の気持ち、ニーズがこんなにあることを気づかせる仕掛けを作ったり、、、みたいなアイディアがわいてくると思いますが、そこはaction planningのところで触れます。

また「医師が製品Xを進めても患者が拒否」することもあるので、製品Xに対する患者もやってみましょう。

と言いつつ、これもpts journey調査の提示資料そのままで手抜きですが。ここでも「医師が自信をもって勧めたら患者は製品Xを受け入れる」というのが分かってきていて、ここも医師にどうやって製品Xを自身をもって患者に勧めてくれるようになるか？を考えなければなりません。

Pts journeyの全てのmomentにこの作業をする必要まではないと思いますが、特に重要なmoment、今回はBrand Choiceを中心に考えてワークショップなどをBrand Teamで実施するのがいいんじゃないでしょうか。次回触れるSegmentはBrand Choiceが製品Xでは圧倒的に（Launch時は）重要なので、ここのmomentで医師Segmentは作ってしまっていいと思います。

Pts journeyの定性化＝Insightを吹き込む話でしたが、医師や患者になりきって、調査結果を見ながら色々と考えていたらつい脱線してしましましたが、Pts journeyを定性化すると各momentの優先順位付け、SegmentやKey message、アクションにつながる情報もしっかりと整理できますので、ここをしっかりとしないケース（SoV至上主義の亡霊？）が割とあるのですが、そこはInsight marketing時代に適応してやってみることをお勧めします。

ほぼ毎日更新してきたブログですが、ついに書き溜めていたストックが無くなってしまいました…次からは少し更新頻度が落ちると思いますが、週に１－２本は最低頑張ってUploadして、ゴールデンウイークくらいには製品XのBrand Planを完成させたいと思います！

2023年4月9日日曜日

(9) 定量化pts journeyとForecastモデル

insight時代のBrand Plan

前回、pts journeyをこのように定量化しました。

「定量化したpts journeyとForecastモデルってどんな関係があるんですか？」って聞かれたら「愚問です、定量化したpts journeyは（ほぼ）Forecastモデルそのものです」って答えています。同じものなので、Brand Planの中の患者数、処方率などの数字はForecast modelと同じなのが自然なのですが、pts journeyの数字と、Forecast modelの数字が一致していないケースは結構目にしますし、数字が守備一貫していないプランはReviewで突っ込まれます。

Pts journeyを作成しているBrand managerがForecastモデルを作成、いじっていたら数字が一致していないことはあまりないのですが、そうでない場合（forecaster、insight managerがforecastしてるなど）がありまして、そんな場合で数字が一致していないと「あー協働が上手くいっていないんだな～危険だな」というサインだと思うようにしています。

私の場合はPts journeyの定量化とForecastモデルの作成は並行して作成、Updateすることが多いです。どうするかというと、まずはシンプルに先に示したスライドをEXCELにします。

これだとほぼそのままPowerPointのスライドがEXCELになっただけなので、Forecastモデルにする＝シミュレーションできるように、Inputセルがどこか？が分かるようにしましょう。

私はInputするセルはこんな感じで黄色にするようにしています。あとはData sourceを必ずモデルのEXCELに入れておきます。そうしないと「後でこのAssumptionの根拠はなんだったけ？」という時や、担当者が変わったときに困りますので。この画像のEXCELだと、まだ横に年、月で広げていっておらずForecastモデルにはなっていないので、横に年単位でまずは広げてみましょう。

だいぶForecastモデルっぽくなってきました。ざっくりなモデルなので、「毎年通院している患者」「毎年じゃないが通院経験のある患者」「通院経験のない患者」というカテゴリーは使わず、重症度別の通院患者率を少しずつ上げていくシミュレーションができるようにしています。患者調査を毎年Trackして「重症度別の通院率」を割り出すには、患者に症状を答えてもらって、その症状に応じて我々側で重症度を判断→通院率など計算することもできますので。

もし将来的に「毎年通院している患者の製品Xシェアが６０％」とかになって、花粉症で毎年は通院しない患者や、通院したことがない患者を攻略することが優先度の高い戦略になった場合は、モデルもそのように変更します。逆に、今、そうしていないのは「Launchしてからしばらくは毎年花粉症で通院している患者＋毎年じゃないけど通院している患者＝pts journeyでいうとこの抗ヒスタミン薬を処方されている患者群が優先事項が高いターゲット顧客だからです。このように戦略に合わせて、Forecastモデルは変更しているケースは少ないっちゃ少ないのですがぜひやってみてください。ブランド戦略、KPIが変わるならForecastモデルも変えたほうがいいかも？くらいの意識はもっておいたほうがいいと思います。pts journeyとForecastモデルが連動しているとシミュレーションが簡単にできます。またKPIとの連動もしたほうが良くて、毎月の新規患者獲得数がKPIなら、その人数をinput項目（黄色網掛け）にしたほうがいいですし、シェアがKPIならそちらをinput項目（黄色網掛け）にしたほうがいいのです。

製品XのForecastモデルの話に戻ります。通院率を含め、Pts journeyで特定した、我々が影響を与えることができる、影響を受けるmomentとその機会は、と年々変わっていく薬価を含め

通院率
通院回数/花粉症シーズン
製品Xの医師の処方意向
製品Xの患者受入
薬価

をAssumptionとしての年単位のモデルはこれで完成しす。Launch1年半前くらいだと、生産計画を出さないといけない時期になっているので、実際には月別で同様のモデルを作成します。この1年単位のモデルを月に分解する手もあるのですが、実際の売上やKPIの更新も毎月するので、それならForecastモデルも最初から月単位にしておくことがお勧めです。年単位に集計するのは簡単なので。

Forecastモデルの要件についてはここでも書いていますが、ともするとBrand Teamの人は誰も扱えない、シミュレーションが困難な、Forecast職人の自己満足ともいえる「精緻だけど使い辛いモデル」になることがあります。100％の予測精度を誇るForecastモデルは無理な話なので、現実の毎月の売上でForeastモデルをvalidationかけて、上下5％くらいのずれは許容しつつシミュレーションがしやすい、扱いやすい、simpleなForecastモデルを使うことをお勧めします。

Linkedinのコメント欄で「定量調査の結果で得られた処方意向をどうForecastモデルで使うか？」という質問をいただきました。市場調査の質問票の設計がしっかりとなされている、なるべくバイアスを避けられていることを前提としてですが、

市場調査の処方意向

＝当該製品の製品特性、key messagesが届いた時の医師の処方意向

≒ピークシェア

と解釈して私は数字を使っています。今回の場合は、製品Xの医師の処方意向は40％なので、製品Xのピークシェアを40％としてForecastモデルに組み込みますので、上記の年毎のもモデルもそうしています。なぜそうなるかというと、調査設計上、抗ヒスタミン薬を処方する可能性がある医師全員に＝市場Coverage100%の状況で、調査上で提示した製品特性、Key messages、Pros/Consを医師が理解した上での処方意向は、実際のLaunch後でも同様に「抗ヒスタミン薬処方医が製品Xの製品特性、Key messages、Pros/Consを医師が理解した上での処方意向」と解釈していいと思います。ただし、実際の市場のCoverage、口座開設などに応じて、例えばCoeverageが80％なら、そのぶんディスカウントしましょう。

過去に自分が携わった新製品、適応拡大のLaunch前の定量調査による処方意向と実際のPeak shareを調べたことがあるのですが、±20％に入っている、調査での処方意向が50％の場合、実際のpeak shareは多くのケースで40-60％の範囲に収まっていましたので、このような解釈で実務上は問題ないのかな、と思っています。

Forecastでもうひとつ、どうしよう…って思うのがPeak shareに至るまでのuptake curveです。製品特性（画期的度合い）、市場の競合状況、その市場にて発売された順番、などいろいろな要素が絡み合いますが、似たような状況の製品のUptakeをベンチマークにする、よく行われますし私も賛成です。が、実際にはなかなか似たような製品、市場が見つからない場合も多いので、その場合は1年目は2週間の処方制限もあるので抑えめ、その後はピークまで3年くらいで…みたいな感じを基本にTeam合意で作ってしまうことも多いです。ここに膨大なエネルギーを割いても、、、とも思いますし。

あと定量調査で医師や薬剤部に「いつ頃に採用になるか？使用し始めるか？」と聞いたこともあるのですが、あまり当たった経験は私はありません。ですので、悩ましいのですが、ベンチマークとTeam合意でLaunchして、発売のUptakeを見て、適宜修正していくのが現実的なのかな、と思っています。

2023年4月8日土曜日

(8) 調査結果をもとにPts journey定量化

insight時代のBrand Plan

製品Xの発売２年前にLaunch Brand Teamが立ち上り、定量→定性調査を終えてここまでくるまでに半年くらいかかっていると思います。発売まで１年半！日本のSenior managemetn、APAC、Globalも「具体的なLaunch Brand Planを！アクションを！KPI！！」というプレッシャーを毎日感じるようになる頃です。

そのプレッシャーは「Launch PMO (project management office）」が立ち上げられ、突然Launch project managerが社内から着任し…」ってなこともあるんですが、Launch project managerは

launch経験
Marketing経験とスキル
Forecast、Researchの経験、スキル
Project managermentスキル

が必要でして、かなり高度な経験とスキルを求められるのですが、Brand Managerレベルが任されてオロオロして失敗するケース、あるいは外部の外部のコンサルタントが入ってきて、製薬Marketingの知識なく、ガンツチャート職人となっているだけのケース、製薬Marketingの経験はあるものの、日本語ができない外国人の外部コンサルタントが派遣されてコミュニケーションに難があり仕事が増え遅れるケースなどがあり、なかなか難しいものです。（ちょっと脱線してしまいました）

話をPts journeyの定量化に戻します。調査前のWeb検索、文献、デスクリサーチ、定性→定量調査を実施して、ここまで来たらLaunch Brand Planを作成する情報はほぼ揃ったと言ってもいいと思います。

今回はPts journeyの定量化の中に含まれるか微妙ですが医師定量調査を「市場全体に拡大できる」設計にしています。今回の医師定量の調査の「抗ヒスタミン薬を花粉症の患者に過去１年間に１例以上投与経験がある医師」と広く設定して、調査を依頼は「調査会社のパネルに登録している医師全員」にしておくと（調査対象合致医師）/（調査依頼医師）の割合から「抗ヒスタミン薬を花粉症の患者に過去１年間に１例以上投与経験がある医師」の人数が推計できます。この時にスクリーンアウト＝調査対象じゃなかった医師の診療ごとの人数まではもらえるように事前に調査会社に依頼しておきましょう。これは調査会社に言っておかないとデータもらえません。

私自身、花粉症の市場調査をしたことが一度もないので、どんな結果になるか妄想とデスクリサーチで調べるしかないので、けっこうここからは現実とはズレると思いますのでご容赦ください。

まずは「花粉症を治療している医師が全国に何人いるの？」「どのくらいの施設で花粉症治療、抗ヒスタミン薬が処方されているの？」の検討をつけましょう。

その際の分母に役立つのが、「厚生統計要覧」です。全国の医師数（診療科別も）病院開業医の数が分かります。

全国のHP（病床数＝20床以上）は8,500施設くらい
全国のGPは100,000施設くらい
https://www.mhlw.go.jp/toukei/youran/datar03k/2-27.xlsx

であることが分かります。医師数ですが

全国に医師は約30万人
うち、HP勤務が20万人
うち、GP勤務が10万人
https://www.mhlw.go.jp/toukei/youran/datar03k/2-45.xlsx

ここらへんの数字は製薬業界でMarketingに携わる人は頭の中に記憶しておいて損はありません。あとは調査結果から

HPの耳鼻科、アレルギー科の100％の医師
HPの内科の50％の医師
HPの眼科の50%の医師
開業医の50％（診療科問わず）

ということが分かったとします。そうすると、全国の医師数×上記

HP耳鼻科：3,937*100%=3,937医師
HPアレルギー科：102*100%＝51医師
HP内科：21520*50%=10,260医師
HP眼科：4,886*50%＝2,443医師
開業医10万人＋50％＝5万人

合計で16，651人のHP勤務医、開業医5万人の合計66,651人の医師くらいが全国で抗ヒスタミン薬を処方している、という推計ができました。（本当はもっと多いのか、少ないのか、実際に調査したことないのでわかりませんが…）

患者さんについても全国で花粉症の症状があるのが5000万人、うち処方内服薬を服用しているのが1600万人、市販内服薬を服用しているのも1600万人とWeb検索から作った粗々Pts journeyで作成しましたが、患者定量調査でもそのくらいでもその割合（半々くらい）が確認されたとします。

定量調査結果がでると、どんどんPts journeyが詳細にわたって分かってきて楽しくなってくるはずです。患者ですが、5000万人を

毎年、病院で処方薬をもらって服薬する患者＝1000万人
毎年ではないが処方薬をもらい服薬することもある（あった）患者1500万人
病院の処方薬を服薬しない患者＝2500万人

というのが調査結果から分かったとします。同様に重症度、抗ヒスタミン薬の処方、製品Xの使用意向等々をまとめるとこんな感じの定量のPts journeyができました。

定量のPts journeyは「作成すること」が目的ではありません。Pts journey（定量）をどう使うか？が大事でして、一番の目的は「どこに機会があるか？」を定量的に把握することです。上流から考えてみましょう。

（1）患者が毎年通院してもらうようにする

5000万人のうち、毎年通院しているのは20％の1000万人なので、全員を「毎年通院させる」ことができれば、最大で製品Ｘの売上が5倍、もちろん軽症の患者の通院が増えることになるので、5倍にはならないのですが、それでも大きな機会がここにあります。

毎年通院をしていない患者にも製品Ｘの情報を提示して、けっこう大きな服薬意向がでていますので、なんとか1カ月に1回のメッセージを届けて、製品Ｘをきっかけに、製品Ｘを求めて患者さんを通院させるような仕掛けをしたいところです。

ただし、Pts journeyは上流（≒疾患啓発、受診促進）の行動変容を促すのはとても大変で、成功例はそんなに大きくありません。Globalなどは定量pts journeyを見ると「機会が大きい！なんとかしろ！」と言うことを多く経験していますが、DTC的要素も大きく、できることできないことがあり、ここは野心的に、色々なアイディアを考えるのと同時に、冷静に実現可能性も考えないといけません。

(2) 抗ヒスタミン薬の処方を上げる (Treatment choice)

花粉症の患者ですでに抗ヒスタミン薬の処方をされる人がほとんどですので、ここの機会を増やして製品Xの売上を増やすのは難しいです。ここは「薬物治療」「カウンセリング」など治療のカテゴリー毎の選択なのでTreatment choiceと言われることが多いです。

(3) 抗ヒスタミン薬の中で製品Xを選択する％を上げる（Brand choice)

ほとんどのBrandでこのmoment=Brand choiceが一番大事になることが多いです。製品Xの場合は「医師の処方意向＝40％」です。競合が多い、後発の薬剤ですが製品Xは「1カ月間有効」というかなり分かりやすい差別化ポイントがあるので、これだけ高い処方意向が定量調査の結果として現れたと思います（もっとあがるはずだ！って言う人ももちろんいるでしょうが）実際に「この40％をもっとあげる」ためには「なにが製品Ｘの処方のDriver/Barrierになっているか？」を医師の本音ベースで知る必要がありますので、そこは定性的なPts journeyのところで示したいと思います。

(4)患者の拒否率を下げる

医師が患者に処方したい、と思っても20％の患者は拒否するという結果が出ています。この20％は少ないようですが、拒否率を下げることは売上にけっこう影響します。ここでも「なぜ患者は医師に製品Xを処方提案されても拒否するのか？」の理由を本音ベースで知る必要があります。

(5)製品Xの処方回数をあげる

調査上、「製品Xは平均で1.3回処方される」という結果です。花粉症の季節は約2カ月なので、最大2.0になるはずですが、花粉症が特にひどい時期だけ服薬したい？などの理由から平均処方回数が少なくなっています。ここも同様に医師・患者の本音、ニーズを把握して対策を考える必要があります。

実際のところ、もう半年くらいずっと花粉症の市場と製品Ｘについて情報収集をして、たくさん頭をつかってきたので、ここに書いていることは自分たちの考えを整理してまとめる、という感じの作業になるかもしれませんが、どこかに落とし穴はないか？隠れている機会はないか？など一応は注意を払ったほうがいいとは思います。

またこのような形でpts journeyを定量化してまとめてスライドは日本のSenir managementやGlobalの人たちに「日本の花粉症市場がどうなっているか？」が簡単に、定量的につながりますし、ほとんどの会社でこのようなPts journeyを定量化したものがBrand Planのtemplateに入っていると思いますし、Brand上市後も毎年Updateしていくことになるとても使い勝手のよいものです。

次回は定量化したpts journey → Forecastモデルについて、を書きたいと思います。

2023年4月7日金曜日

(7) Pts journey、患者定量調査

insight時代のBrand Plan

患者定量（Web調査）は私は大好きなんですが「予算の関係もあるし医師調査を優先」って判断がされることも多くて、実施されることが少ない調査だと思います。オンコロジーや希少疾患のようにそもそも患者人数が少ない、リクルートできない場合も多いですし、患者が治療選択への決定権が少ないことが多いのでついつい後回しになりがちですが、pts journey時代にはその名の通り患者のunmet needsや本音がブランドの成功＝pts outcomeの最大化に重要なことはこのブログを読んでくださっている皆さんならお分かりだと思います。ですから、可能なら新製品発売前には１回くらい、最低限定性調査はやっておきたいものです。

一方で患者アンケートは公的機関、民間企業、製薬会社で実施されているものも多くありますので、「疾患名　患者　アンケート」で検索すると多くの情報が得られます。Pts journeyを作成する前、調査前にこういう情報はEXCELに全部まとめておくことをお勧めしていますが、患者調査も公開情報で分かっていること意外の部分をしっかり聞く調査設設計にするためにも公開されている患者調査、アンケート情報は調べておきましょう。

花粉症に関して調べてみると

平成28年度に花粉症患者実態調査（東京都）
https://www.tmiph.metro.tokyo.lg.jp/kj_kankyo/kafun/jittai/

花粉症に関するアンケート調査（株式会社アスマーク）
https://www.asmarq.co.jp/data/mr201804hayfever/

-花粉症に関するアンケート調査 -（株式会社アイスタット）
https://istat.co.jp/investigation/2023/02/result

これ以外にもたくさんでてきますが、Pts journey事前作成の時に反映しておくことと、定量調査の前にも再確認しておきましょう。

製品Xの場合、花粉症患者で全国5000万人もいるので定量調査の調査対象を集めるのは簡単、そして患者調査の回答謝礼は医師に比べると大幅に安いので、サンプル数を多くしてもコストはそこまで上がりません。今回の花粉症調査でpts journey を定量的に明らかにする、各momentの考えニーズなどを定量的にする為にn＝500くらいにします。

症状あるのに通院しない花粉症の人
毎年通院してる人
通院してたけどやめた人

みたいに患者パターンが別れるのでどうしてもn数が多くなるし、質問もそれぞれの患者群に対して作る＝樹形図みたいに途中で分岐する質問票を作らないといけません。

調査対象は「花粉症の症状を自覚して自分が花粉症だと思う人」です。これを日本の人口（子ども超高齢者は除く）を反映した集団に調査回答を依頼して可能な限り日本全体に調査結果を拡大できるようにします。

花粉症の症状自覚してる患者（全員）への質問

まずは全員共通に聞くことですが

年齢、就業状況など基本情報
花粉症の重症度（日常生活への支障度合い）
通院経験、現在の通院状況（これで質問票分岐）

くらいかなと思います。通院経験、通院状況で

花粉症で毎年受診してる
花粉症で年によって受診したりしなかったり
花粉症だけど受診したことがない

に分けます。ひょっとしたら就業状況、重症度に差があるかもしれません。ここから調査票が3つに別れるので大変です。

花粉症で毎年受診してる人

年に（花粉症1シーズンに）の何月に花粉症で通院しているか？

を定量的にきいて医師調査と同じように1-7同意質問で花粉症治療についての考えを聞きます

花粉症で通院するのは治療薬をもらう為である
薬局で買える薬でなく病院で処方薬ををもらうのは、病院処方薬の方が効果が高いからだ
薬局で買える薬でなく病院で処方薬をもらうのは、その方が結果的に安く済むからだ
薬局で買える薬でなく病院で処方薬をもらうのは、毎年そうして効果があることが分かって安心感があるからだ
同じ薬がもらえるなら病院はどこでもいいと思う
通院の負担（病院に行く時間、待ち時間など）で花粉症での通院をためらうことがある
…

この質問への回答から患者さんの本音に基づくペルソナ作成ができるように質問を作成していきます。

花粉症治療への閑雅を聞いたら次は抗ヒスタミン薬についてです。「抗ヒスタミン薬」と患者さんに聞いても分からないので「花粉症の飲み薬について」で基本情報を聞きましょう。

飲み薬の種類
一回の通院で何日分処方してもらうか

飲み薬についても1-7同意の質問を聞きます

病院でもらう薬の有効性（花粉症の症状を抑える力）には満足している
病院でもらう薬の副作用（眠気など）には満足している
病院でもらう薬の価格、自己負担金額には満足している
毎日服薬するのが面倒で飲み忘れてしまうことがある
毎日服薬したほうがいいのは知っているが、症状が出た時だけ服用している
症状が出た時にだけ服用して、薬を節約している
今、服薬している薬に大きな不満はない

ここでも定性調査からの発見、気づきをどんどん聞いていきましょう。実は患者さんは頓用する人が多くて（特に軽症の患者さんは）１ヶ月ずっと効果があることにあまりニーズが乏しい可能性だってあります。

「花粉症で年によって受診したりしなかったり」の人達への質問も同じような感じですが、「毎年受診しない理由は？」は追加で聞いたほうがいいでしょう。この人たちが毎年通院するようになれば将来的に製品Xの売上に繋がる可能性あります。

毎年受診しようと思っているけど、面倒でついつい忘れてしまう
以前病院でもらった薬が残っているので、毎年通院しなくても薬が足りることが多い
病院でもらった薬がなくても、忙しいと病院にいかずに市販薬ですませてしまう
薬局で買える薬がよくなったし、値段もそこそこなので病院にこれからはあまりいかなくてもいいかな、と思う
...

等々、「毎年受診をしない理由」の本音がでてくるような質問をしっかり考えましょう

花粉症だけど受診したことがない患者

Web検索で作成した粗々定量Pts journeyでもが1000万人以上いそうです。この中でも市販薬を使っている人もいるので、定量的に取っておきましょう。

Q：花粉症の症状軽減のために昨シーズン実施したことをすべて選択ください

□ 食事に気を遣う

□ 花粉症に効果がありそうなサプリを摂取する

□（病院で処方された薬ではなく）薬局で飲み薬を購入

□（病院で処方された薬ではなく）薬局での点鼻薬を購入

□（病院で処方された薬ではなく）薬局で点眼薬（目薬）を購入

□ 運動睡眠に気を遣う

・・・

上記の「実施したこと」にについて、効果や負担（費用、努力）、満足度について評価してもらってもいいかもしれません。

Q：「花粉症に効果がありそうなサプリを摂取する」とご回答いただきましたが、有効性と負担（費用、努力）、満足度を１０段階で評価ください

効果

１＝まったく満足していない～１０＝非常に満足している

負担（費用や要する努力）

１＝負担は大きい～１０＝負担はまったくない

＊参考までに調査票では慣例的に

複数選択：□、MA（multiple answer)

単選択：〇、SA (single answer)

と表記することが多いです。

この人たちにも1-7同意質問で花粉症治療についての考えを聞きましょう

花粉症の症状は病院に行くほど重症ではない
花粉症で病院に行くのは面倒だ
花粉症で病院に行くのはお金が掛かるので行かない
昔病院で薬をもらったが、効果や副作用（眠気）でいいイメージがない
病院にいったほうがいいと思っているが、ついつい足が遠のく
病院にいったほうがいいな、と思っているうちに花粉症の季節が終わって症状がなくなる
…

みたいに病院になんでいかないの？その本音は？を定量化していきましょう。

製品Xについての考え

ここも基本的には定性調査と同じでいいと思います。まずは製品Ｘの情報と、を患者のコメントを見てもらって回答してもらいます

【製品Xの情報】

作用機序：抗ヒスタミン薬（処方される花粉症の飲み薬の多くは抗ヒスタミン薬）
用法用量：1か月に1回（1回飲むと効果が1か月持続）
適応はアレルギー性鼻炎（多くの抗ヒスタミン薬と同じ）
安全性、副作用は既存の飲み薬と同程度
1日あたりの薬価は100円（患者の自己負担は3割負担で1日30円＝1か月約900円）
（既存のものより1.5倍程度）

製品Ｘにの製品情報をみて、1-7同意で患者さんの聞きます。この質問は全員に聞きますが一部質問の調整はする必要があります

１回飲んだら１か月効くのは飲み忘れもないし良いと思うので試してみたい
良いと思うが、既存の薬より1.5倍なので試そうとは思わない
既存の薬で特に困ってないので、製品Xを試したいと思わい
効果１か月＝副作用も１か月続くのが怖い
効果１か月＝副作用も１か月続くのが怖いが、医師から勧められて説明をされたら試してもいいかな、と思う
症状が出たときに薬を飲んでいるので、１回飲んだら１か月効くのは特に魅力的ではない
…

このくらい聞いておけば、Pts journeyの定量化、医師、患者のInsightも定量的に、将来作るSegment毎にペルソナを作る元情報にしっかりとなると思います。

医師と患者の定量調査の結果を比較することで有益な情報が鰓得ることもありまして。例えば製品Xの医師と患者の処方（使用）意向を比較すると、医師＞患者の場合は「医師に患者に同意を得るよう説得しないといけない」ってことが分かりますし、逆に患者＞医師の場合は、「患者が医師に薬剤がリクエスト」「医師に患者のニーズを理解してもらう＝気づきをあたえる必要性」みたいに使うこともできます。以前も書いた通り有意差検定して＞を決定するってのはさすがに難しいのですが、医師や患者へのインタビューした「「花粉症患者、医師の本音」をここまで長いこと考えてきたBrand Teamのメンバーなら、判断はできると思うのです。このあたりがMarketingのSceinceじゃなくてArtな部分だなと思っていますが、MarketingってArtな面も、Scienceな面も両方あるよね、っってのがMarketingの本質と思っています。

４回をかけて詳細に市場調査のデザインの仕方を説明してきました。もし製薬市場担当者の方がこれらの記事を読んでいたら「自分はここまでできているか？」を自問自答して、足りないな、って気づきが得られたら次の調査でしっかり活かして行きましょう。

製薬会社のMarketing、Brand Managerの方にはちょっと内容がテクニカルで難しいかもしれませんが、市場調査はBrand戦略のベースとなる情報、Evidenceのようなものなので調査目的、設計方法などを知っておいて損はありません。

Sov至上主義時代の市場調査と言えば、ATU調査、Tracking調査が主（=活動の結果おこったことの見える化）で、どちらかというとMarketingと市場調査担当者の間でキッチリと境目が分かりやすく分業されていました。Insight marketing時代になると、Brand Managerも市場調査担当者も「顧客の本音は何？」と”顧客の本音を調査で知って戦略・活動を立案”する重きが増してきましたので、Brand Managerも調査担当者の視点を、逆に調査担当者ももっとBrand戦略、活動の全体像を把握して調査設計をする必要があるのです。

2023年4月5日水曜日

(6) Pts journey、医師定量調査

insight時代のBrand Plan

前回の記事において、医師定性調査結果からPts journeyに沿ったInsight、医師のcurrent/desired perception（≒positioning）案、さらに製品X使用にいたるまでのStep（strategy)案が見える化できました。（案＝仮説と言い換えてもいいのです）またWeb検索とかデスクリサーチで作った粗々な定量化したpts journeyの案もあります。定量調査では、それらを定量的に把握して、仮説を少しずつ確かなものに近づけていく調査です。

医師調査の調査対象は？

まず決めないといけないのは調査対象の医師の範囲です。既存品であれば、ターゲット医師だけを調査対象にすることも多いですが、今回は新製品Xで、Insight Pharma社内に「抗ヒスタミン薬を投与している医師」の情報もあまりないので、「抗ヒスタミン薬を花粉症の患者に過去１年間に１例以上投与経験がある医師」という広い範囲での調査をお勧めします。

「いやいや、これじゃ調査対象医師が広すぎだよ、年間５名以上とか、もっとPotentialの高い医師に絞ったほうがいいのでは？」という意見もあると思いますが、「抗ヒスタミン薬を投与している医師全体の市場を知りたい」のがLaunch時なので、１名以上でとっておけば、それを市場全体に拡大することできます。ここで、５名以上と制限したり、内科＝50名、耳鼻科＝50名…、とか割り付けると調査結果を市場全体に拡大することが難しくなるのです。調査結果を市場全体に拡大するために、調査会社と相談して、調査回答依頼はパネルの全医師（≒日本の医師の母集団に近い集団）に回答依頼をして、調査対象にならなかった医師＝抗ヒスタミン薬を花粉症の患者に過去1年間に1例も処方しなかった医師、も診療科別の人数はもらうようにしておきましょう。

とはいえ、予算の都合があるのであれば、抗ヒスタミン薬１名以上を対象者にしつつ、最初の数問で市場全体に拡大したいような質問（患者数、投与薬剤、等々）を聞いて、もっと細かい質問（製品Xへの反応とか）は５名以上にのみ聞くという手もありますが、予算が許すなら１名以上がお勧めです。（high potential医師とlow potential医師の違いが見えることもありますし）

次は調査回答者数＝サンプル数＝n数です。製品Xの調査の場合、あとで医師Segmentを最大５つとして、可能なら１セグメントあたり30～50サンプルあるといいな、ってことで150-250くらい集められたらいいな、と思います（調査会社と相談しましょう）。サンプル数が増えれば回答者への謝礼も増えるので予算と相談、という面もあります。

市場調査結果を「有意差検定をしたい」という要望もたまにあるんですが、正直、なかなか有意差検定まで耐える調査設計は難しいのと、有意差検定をすることで得られる付加価値情報をそこまで感じたことはないのでそんなに有意差検定にこだわることはないかな、と思っています。とはいえ、”許容誤差が5%の場合「400サンプル」がひとつの目安”くらいの数字は覚えておいたほうがいいと思います。現実的に医師の定量調査で400サンプル集めることはなかなか難しい→有意差検定をしても…というのがお分かりいただけるかと思います。

ここから実際の調査票＝Web調査でどんな順序で、どんな質問をしていくか？を決めます。基本的には医師定性調査と同じ流れで大丈夫です。ここから順番にどんなことを、どういう質問形式で聞いていくかを書いていきます。

患者数など基本情報

定量的にPts journeyを完成させるために必要な情報をとるのですが、この時点でForecastモデルも作っておくと「ここの数字がちょっと不明だな…」っていうのも定量調査で聞けるので意識しておくとよいので、pts journeyを定量化したForecastモデルも作っておきましょう。あとは、今後Tragettingに必用になってくる「市場の80%をカバーするために何名の医師をターゲットとする必要があるか？」というのを計算するためにも患者数を聞くのは重要です。いろいろと先読みをした上で、どんな質問をするのか？を決めていかなければないません。では具体的に聞く項目は

１年間に診察する花粉症患者数
うち、薬物療法を実施した（処方薬を処方した）患者数
うち、抗ヒスタミン薬を処方した患者数
抗ヒスタミン薬別の処方患者数
抗ヒスタミン薬を１シーズン、１患者に何日分処方するか？（２回受診、１回２８日処方＝合計５６日、等々）

みたな感じでしょうか。ここまで取っておくとPts journeyがWeb検索で作った粗々ものがだいぶ具体的な数字になってきます。

花粉症と治療に対する医師の考え

定量調査だと、患者数、薬剤選択の重視度、処方意向とかそういうものを聞く、ってイメージがありますが、insight marketing時代に重要な質問が「医師の考え」を聞く質問です。これを聞くことによって、医師は花粉症の治療についてどう考えているか？さらにSegment毎にわけてクロス集計したらSegment毎の考えの違いが明らかになって、Segment毎のペルソナのペルソナ、Insightを作成するのにとても役立ちます。SoV至上主義時代の定量調査のフォーマットからは外れるので、この質問を嫌がるResearch担当者はけっこういるのですが、これがないと「気持ち、考え」が分からないのです。

私はよく使う聞き方は例えば定性調査の仮説でも出てきた「多くの医師は花粉症の専門家と自分で思っていない」ってのがありましたので「私は花粉症の専門家ではない」というのに１－７同意で答えてもらう質問です。１－７とは

まったく同意しない
同意しない
やや同意しない
どちらでもない
やや同意する
同意する
非常に同意する

という７段階で答えてもらう質問です。そうするとこんな感じの結果が出てきて、Segmentごとに分けてクロス集計してみて違いがでたら、それぞれのSegmentの考え、行動からペルソナを作るのにとても役立ちます。

ではどんな「花粉症と治療に対する考え」を聞いたらいいのでしょうか？定性調査後の結果から立てた仮説の検証、こんなところで医師の考えに違いがでるんじゃないか？（＝医師Segment仮説の検証）のようなものをどんどん聞いていきます。具体的には

花粉症の季節に、花粉症の症状できた患者は花粉症と判断して、薬を出している
正直、花粉症の診断や治療にあまり興味はない
花粉症の最新治療や、新しい薬剤の情報を積極的に自ら収集している
花粉症の情報はm3やMRさんから入ってくるので、自分から積極的に情報収集はしていない
第２世代抗ヒスタミン薬は有効性、副作用（眠気等）の強弱によって、何種類かを使い分けている
第２世代抗ヒスタミン薬はどれも似たようなものなので、あまり使い分けを意識していない
患者から花粉症治療にどの薬が欲しい、とリクエストがあったらその薬を処方する
第２世代抗ヒスタミン薬はあまり違いがないので、製薬会社の貢献やＭＲの頑張りが処方の時に影響する
・・・・

みたいな感じでしょうか。後で聞く質問の「製品Ｘの処方意向 high/middle/low」で上記クロス集計をすると、処方意向別医師の花粉症治療への考え方の違いが浮かび上がってくる、そんな使い方を花粉症治療医（抗ヒスタミン薬処方医）全体の考え方に加え、理解するためにこの質問は使えます。

第２世代抗ヒスタミン薬の評価、抗ヒスタミン薬選択理由

定性調査の結果からも分かる通り、製品Ｘは「月に１回服薬」という圧倒的な差別化ポイントがあるので、これは聞いても聞かなくてもいいかな、とも思うのですが、SoV至上主義時代の偉い人たちが好きな質問で「政治的に」いれることが多いので聞いておきましょう（削除しても全く問題ないですが）

Q 花粉症の患者に抗ヒスタミン薬を処方するのに重視する項目を１＝全く重視しない、10＝非常に重視する、で１０段階でご回答ください

有効性
安全性（副作用）
薬価、患者負担
服薬回数（１日１回、１日２回）

これくらい聞いといたらいいかな、と思います。SoV至上主義時代のTracking調査、ATU調査だと有効性をさらに分解して「効果発現の速さ」「効果の強さ」「効果の持続性」とか詳細にきいて、１０個以上聞くこともあるんですが、（「ATU調査、Tracking調査というマンネリ」記事参照）そもそも抗ヒスタミン薬を「ぶっちゃけあまり変わらないよ」って思っている医師が多いって定性調査で分かっているので、細かく必要はないです。

次は各薬剤の評価です。抗アレルギー剤の売上ランキングはこんな感じなので

https://answers.ten-navi.com/pharmanews/24761/

ビラノア
ルパフィン
ザイザル
デザレックス

の４材を、「薬剤選択重視項目」と同じものを、同じように１０点満点で聞いておきましょう。製品Xが有効性・安全性はザイザルと同等、ってなっているので、ザイザルは聞いておいたほうがいですね。

製品Xの評価・処方意向

定性調査で使った製品Xの情報を提示して、医師の考えを聞きます。

まずは「製品Ｘの説明資料をご覧いただいた上で、先生のお考えをお教えください」と１－７同意質問をします。謝礼を払っているとはいえ、提示資料ってなかなか医師もしっかりは見てくれないので、提示資料の内容をリマインドする意味もあります。あとは定性調査からの仮説の検証です。

１カ月に１回服薬、というのは画期的で他の第２世代抗ヒスタミン薬とは大きな違いがあると思う
ザイザルと同等の有効性・安全性なら安心して処方できる
１カ月効果持続するということは、副作用がでたら副作用も１カ月持続するので安心して処方ができない
他の医師が処方をして大丈夫だな、と確認してから製品Ｘを処方すると思う
…

こんな感じで１－７同意をして、医師全体の製品Ｘに対する考え、Segmentや処方意向別でクロス集計するとここでも医師の差が浮かび上がってきて、セグメント毎のペルソナを作るときに役立ちます。

さらに深く製品Xをわかってもらうために、医師定性調査でも提示した「積極的に処方する医師」「積極的に処方しない医師」のコメントも提示して先生の考えを聞いてみます。

これも１－７同意で「医師のコメントもご覧いただいたうえで先生のお考えをお教えください」で

花粉症の薬を飲み忘れる人が多いし１カ月に１回服用は利便性が高いので、患者も１．５倍の薬価は受け入れてくれると思う
私の患者さんは今、処方している抗ヒスタミン薬で困っていないので、製品Xをあまり処方しようとは思わない
私が処方したいと患者さんに提示しても、患者さんが拒否すると思う
患者さんに説明するのは手間だし、そこまでして製品Xを処方しようと思わない
・・・

みたいな感じで聞いていきます。

製品特性の資料、質問への解答、積極/非積極の医師のコメントまで見てもらうと、かなり医師の製品XのPros/Consなどの理解が進むので、ようやくここで処方意向を聞きます。

製品Xの処方意向

処方意向の聞き方には色々な聞き方がありますが、「製品Ｘを処方したいと思う（１－７同意）」みたいな聞き方はForeacstに使えないですし、pts journeyの定量化にも役に立たないので絶対にやめましょう。「製品Xを何％の花粉症患者さんに処方したいと思いますか？」はまだForecaast、pts journeyの定量化に使えるのですが、ここまで製品Xの話をしてきていて、この聞き方をするとかなりバイアスがかかって、高い処方意向ででるのでおすすめできません。

製品Xの話ばかりしているので、製品X処方が高くなるバイアスがある程度かかってしまうのは仕方がないのですが、できるだけバイアスを少なくするためにも、最初のほうに答えてもらった「現在の抗ヒスタミン薬投与人数」を再掲しつつ、「製品X発売後の投与人数」を聞く方法がお勧めです。

ここまで聞けたらPts journeyの医師定量調査はいいんじゃないかな、と思います。あとは医師の属性質問（勤務先施設、HP・GP、診療科など）はもちろん聞いておいたほうがいいです。それ以外にも

抗ヒスタミン薬のPromotionでMR訪問を受けているメーカー頻度
抗ヒスタミン薬の情報源

とかを聞いておくと、Channelをどうするか？って時に役に立ちます。これだけの情報を得られたら、Pts journeyも根拠をもってより具体的になりますし、TargettingやMRの人数（SFE：sales force effectiveness）、Segmentation、Positioningなどいよいよ本格的なBrand plan作成に進んでいきます。

その前に次回は患者Pts journey定量調査ですね。患者さんもKey stake holderなのでとても大事ですのでお楽しみに。

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