Ⅲ. 제약사 MR 활동에서 디지털 활용 

노동력 인구 감소 대책으로 또한 생산성 향상을 목표로, AI(인공 지능)를 결합한 새로운 서비스가 많은 산업에서 활발하게 연구개발 되고 있다.

의료 분야에서도 CT 영상을 AI로 분석하고 진단지원에 활용하는 노력이 진행되고 있다.

제약 산업으로 시야를 돌리면, 개발기간 단축을 위해 신약 개발에 AI를 이용하려는 움직임이 나타나고 있는데 ‘영업 활동 × AI’ 측면에서는 연구와 노력이 거의 공개되지 않아 충분한 실태파악이 이루어지지 않고 있다.

이에 제약 회사를 대상으로 영업 활동 및 마케팅 활동에 있어 AI의 도입 상황과 그 목적을 알아보았다.

영업 활동 및 마케팅에 AI를 도입하고 있다고 답변한 기업은 다이이찌산쿄, 다케다, 바이엘 약품, 화이자 등 4곳으로 집계됐다.(도표1, 표1) 



또 향후 도입 예정이라른 기업은 에자이, 오노약품 등 11개사였다. 도입 기업 및 도입 예정 기업을 대상으로 AI 도입 목적과 기대를 복수 응답으로 조사한 결과 톱은 ‘MR의 정보 제공 최적화’로 유효 응답 15개사 중 13개사에 해당됐다.(도표2) 



또한 ▷‘의료종사자의 취향과 특성에 맞는 디테일 지원'과 ▷‘MR 생산성 향상'(각 10사) ▷‘MR의 방문 계획 지원'(8사) 순으로 나타났다.

이러한 상위 4개 항목 중 ▷‘정보 제공 최적화’ ▷‘의료자 취향 및 특성에 맞는 디테일 지원’ ▷‘방문계획 지원’ 등 3개 항목은 MR활동을 AI가 실제로 지원하는 노력으로 볼 수 있다.

AI를 도입한 4개사는 이들 3개 항목 모두를 도입 이유로 꼽았다.

일례로 화이자는 MR의 가동 이력이나 고객의 자사 사이트 이용 상황 등 많은 데이터를 통합해 AI가 분석하고 AI가 MR 태블릿을 통해 방문을 권장토록 하고 있다.

AI는 의사와 자주 만날 수 있는 요일과 약품 구매 실적의 미묘한 변화 등 10가지 패턴의 이유로 권장하고, MR은 그 이유에 납득하면 자신의 일정에 넣는다.

결과적으로, MR은 방문일정을 세우는 시간을 단축 할 수 있어 해당 시간을 방문 준비에 충당할 수 있다. 의사에게 전해야 할 정보를 보다 심층적으로 준비해 양호한 데이터를 얻게 돼 AI가 MR 생산성 향상에 한 몫 한다고 볼 수 있다.

AI 도입 기업 중 다이이찌산쿄, 다케다, 바이엘은 ‘콜센터를 통한 정보의 최적화’도 이유로 꼽았다. 한편 의료 관계자에 대한 디지털 채널을 이용한 정보제공 활동 내용을 알아보았다.

그 결과 톱은 단골의 ‘Web 강연회'(79%)로 나타났고 이어 ‘자사 사이트의 개수'(72%), ‘스마트 디바이스를 이용한 디테일'(60%)이었다.(도표3) 



디지털을 이용하는 이유는 고객의 다양한 정보 입수 채널에 부응하기 위해 MR 활동 지원 등과 같은 이유가 많았다.(표2)

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