石川 敬之様

アンケート調査ではとれないファクトからジャーニーをつくる

－ 普段の業務について教えてください

石川様：営業本部やマーケティング部門の支援が主な業務です。デジタルを使った新しい取り組みや今回取り上げられている「ペイシェントジャーニー」を含むデータ分析も重点領域です。

－ 「ペイシェントジャーニー」とはどのようなものですか？

石川様：おそらく、カスタマージャーニーと呼ばれる、顧客のジャーニーはみなさんイメージしやすいと思います。製薬企業にとっての顧客というと医療従事者になりますが、今回はそこではなくペイシェント、つまり患者さんのほうのジャーニーに着目してヤフーと分析しました。

ちなみに、製薬業界には大量のデータがありますが、分析という観点ではまだ発展途上です。アステラス製薬としても、データ分析に関してはいろいろとチャレンジしている最中で、この分析もその一環でした。ヤフーの行動ビッグデータは、患者さんや一般生活者という視点で検討できるためです。

－ 患者さんの声を直接聞くのは、製薬企業側からは難しいそうですね？

石川様：我々が診察の現場に行くことはできないため、アンケートのような定量調査から定性調査までいろいろ実施しています。しかし、それが本当に患者さんの本音なのかというところは課題としてあります。そこで、自然偶発的に発生する患者さんのマインドをヤフーのデータから把握できるのではないか、というのがきっかけでした。

従来の調査とヤフーのデータとの違いはｎ数、母数です。アンケートやインタビュー調査では、ｎ数はかなり限定されますが、ヤフーのデータであれば大量のボリュームを確保できるというのは大きな魅力です。また、地域間の違いを見ることができる点も気になるポイントでした。

また、アンケート調査はユーザーの意識的な回答を集めます。しかし、ヤフーのユーザーの行動ビッグデータからは、アンケートには表れない、記憶にも左右されない無意識的な行動も可視化できます。

疾患系の調査は時間軸も長く、アンケート時点では忘れているということもままあります。しかし、ヤフーの検索データは、時系列の事実ベースで追えるため、ファクトデータにこだわっている我々としては、大きな違いでした。実際こうだと思っていたが、本当のところはこうだった、こういうジャーニーのプロセスもあるのか、という気付きが得られたというのはやはり大きかったです。

広告ではなく、啓発活動で適切な受診を促す

－ ペイシェントジャーニーはカスタマージャーニーのように、広告に利用されますか？

石川様：健康にかかわることであり、法律上の制限もあるため、我々製薬企業は直接的な広告活動はできません。通常であればデータを分析したのちに広告配信などを実施されると思います。我々のマーケティング活動とは、疾患に関して適切な情報が届くように啓発活動を行うか、いわゆるコーポレートブランディングを行うかのどちらかです。

こちらは、骨粗しょう症の検索データのジャーニー分析で、病院に行くまでと病院に行ってからを時系列ベースであらわしたものです。左端にあるように、「自覚症状×原発性」、「外傷骨折×原発性」、「続発性」の場合でケースを分けました。

この結果から、主な来院ルートについて、仮説レベルだったものが実際のデータとしてはっきり見えました。また、来院までの途上で何に対して不安を抱えているのか、例えば一番上の場合だと「背中の痛み」、「腰痛 治し方」、「坐骨神経痛」など、ある程度の患者像が見えてきます。

次の図は、来院までどのくらいの日数がかかっているのかと、地域の違いも併せて見たものです。例えば、大阪市内では病名を実際に検索するまでに、自覚症状を最初に検索してから120日間ですが、大阪市外だと151日かかっています。

では、この30日間のリードタイムにいったい何が起こっているのか、本当に自覚症状を気にされたタイミングからこの間に病気が進行している可能性もあります。ここに対して何ができるのかなど、この分析の結果がマーケティングのディスカッションの基礎資料になっていきます。そういう意味で、非常に面白いデータが取れたと思いました。

今回のテーマは骨粗しょう症や関節リウマチでしたが、調べてほしくても、一般のアナリストの方だと対応できないことがほとんどです。しかし、ヤフーのアナリストの方はよく勉強されていて、早いタイミングで同じ目線で会話ができたのは非常に助かりました。

様々な活動にデータを活用し、患者さんの健康につなげたい

－ エリア分析はどのような活用を想定されていますか？

石川様：製薬企業では、各エリアや地域に分けてMRを配置しています。医師や医療従事者だけでなく、患者さんもエリアによって特色があります。ちなみに、僕は北海道出身ですが、東京の方とはまた違う感覚を地元では持っています。その違いが見えるか見えないかは、各エリアに情報を伝達していくうえで、非常に重要であり、そういう意味での活用もこれから広げていけるなと感じています。ヤフーのデータはユーザー数、つまり母数が多いので、エリア別に切り分けてもある程度の分析ができる、というのもメリットに感じています。

－ 今回の分析から得た学びや、ヤフー・データソリューションへの期待を教えてください

石川様：我々を含め、製薬企業は、患者さんに1日も早く健康になってもらいたいという気持ちが一番です。そのために、データ活用はまだまだこれから盛り上がってくる領域だと思っています。

ヤフーには検索データ以外にも様々なデータがあります。通常の営業活動・マーケティング活動の中でなかなかキャッチアップすることができない部分が、データによって見えてくると、より的確な情報提供につなげられるのではないかと期待しています。