少し前の話になるが、医薬品業界などが外資の吸収合併、薬価単価の低減、ピカ新の開発低迷と特許の期限切れなどの環境にまみれた時、営業効率（MRの病院訪問における薬品採用営業と情報提供の効率化）のためにSFAを導入すると言うのが流行った時があった。
当時は紙ベースで残っていた営業日報をデジタル化し、データーサーフにおける医薬品卸会社からの病院向け出荷情報とドクターズファミリーやアルトマークス社の意思名簿をデジタル化して統合するために、データマイニングを行ったことがあった。
海外でのMRの活動情報をマイニングし、ある傾向的特徴を見出せている事例を元に解析を行ったのだが、あまり決定的な相関のある営業フェーズごとのイベントが抽出できなかった。
で、よくよく確認すると実はMR担当が日報としてトラックしている情報が出鱈目だったみたいです。
病院訪問者リストなどが販売されているのでそれと社内の日報を突合せすると、どうも日報上では訪問したことになっているのが、訪問者リストには訪問履歴が無い。
すべてをマージして過去2年～3年のトラックをクレンジングするには膨大なデータと時間が掛かるために断念せざるを得なかった。
しかし、コール回数とサンプル配布にある程度の相関を導き出すことが出来た。
MRは、病院訪問をするために外出すると、日当が付加される。従って出かける用事もないのに日報に書き込むと手当てが支払われることになっている。
当然、MR担当ごとに大幅に偏りがあるんだろうが、用はデータマイニングで答えを導き出すために投入している説明変数が虚偽であり、答えが上手く出ない。
あれから、もう5年も経過し、デジタルディバイスが発展している。GPSでどこに行ったのかはトラック出来てしまう世の中になった。
インフラや設備にお金は掛かるが、相当、精密な営業日報が取得できることになっているので、今、データマイングを実施するとテキメンに営業フェーズごとの成功事例イベントが浮き彫りになるだろう。
ああ、今、取り組んでみたい。答えを導き出す自信はあるんだけどね。
さらに医師の処方の癖や特徴から成約事例を導き出せば、確率は相当上がるだろう。