Merck Sharp & Dohme:독일 제약 회사의 SPSS Modeler 도입 사례

 

세계에서 가장 큰 제약 회사 중 하나인 독일의 Merck Sharp & Dohme (이하 MSD)은 환자들을 대할 때 의사의 처방전에 상당히 의존하여 왔습니다. 이는 궁극적으로 에이즈, 골다공증, 심부전증, 편두통, 천식 등 다양한 질병으로부터 고통 받고 있는 환자들에게 더 나은 치료법을 제공하기 위함입니다.

MSD는 IBM SPSS의 데이터 마이닝과 텍스트 마이닝 기술을 통해 수집 된 주요 정보를 분석하고 의료진과 환자의 니즈 (needs)에 가장 부합하는 효과적인 프로그램을 기획하였습니다.

“몇 년 전, IBM SPSS의 컨설턴트 한 명이 당사 측에 데이터 마이닝을 통해 이뤄낼 수 있는 것들 것 대하여 설명한 적이 있었습니다. 그 결과는 명백한 가능성을 보여주었으며, 저의 업무의 시초가 되었죠.” MSD의 데이터 마이닝 전문가 Werner Kreiter가 말했습니다.

 

 의사들의 사고방식을 분석하다

타 산업 분야와 다를 바 없이, 의료∙제약 업계에서도 다양한 종류의 신념과 의견, 경험을 갖고 있는 사람들이 종사하고 있습니다. 바로 이것이 당사와 Kreiter가 직면한 문제 였습니다: 이들은 의사들이 이 분야에서 어떤 목소리를 내고 있는 지 꿰뚫고 있어야 하며, 분석 결과를 마케팅 부서에 전달하여 당사에서 제조하고 있는 의약품에 대한 효과적인 캠페인을 생성하도록 지원하여야 합니다. 타겟 집단 안에서도 존재하는 다양한 사고 방식을 고려하기란 쉬운 일이 아니었지만 말입니다.

 

의사들을 그들의 양극단적인 성향을 기준으로 분류하자면 한쪽 끝에는 “선구자” 기질을 가진 집단이 존재하는데, 이들은 새로운 의견과 연구 결과에 개방적이며 과학적인 이론을 재빨리 실무에 도입하는 편입니다. 한편 그 반대 쪽 끝에는 “보수파” 성향을 가진 집단이 자리 잡고 있는데, 이들은 책에 나온 그대로 로만 행동하려 하며, 치료 방안에 대한 연구에 많은 시간을 소비하며, 학회지의 논문을 연구하거나 동료들과의 교류를 통해 자신들의 의견에 근거를 두는 경향이 있습니다.    

내∙외부적으로 수집 된 다양한 종류의 데이터를 통해 정보를 얻는 작업을 수행하는 역할을 맡고 있는 Kreiter의 견해는 이러했습니다. “성공적으로 이들의 사고 방식을 분석해내려면 이처럼 다양한 성향을 가진 의사들에게 접근할 수 있는 최적의 방안을 찾아내야 했습니다. 하지만 이보다도 더 우선적으로 행해져야 할 것이 바로 그들이 누구인 지 먼저 파악해내는 것이었습니다.”

마케팅을 위한 통찰력으로 데이터를 변환

 Kreiter는 SPSS Modeler의 텍스트 마이닝 기술에 계량적 분석 결과를 접목 시켜 다양한 의견이 오고 가는 세미나에서 실시한 설문 조사 결과를 좀 더 잘 이해할 수 있게 되었고, MSD의 마케팅 팀에 가치 있는 정보를 제공할 수 있게 되었습니다. 예컨대, 의사의 근속년수, 한 명의 의사가 담당하게 되는 환자 수, 보유하고 있는 자격증 등 까지도 알 수 있게 되었습니다. SPSS Modeler는 당사가 이러한 데이터에 관한 더욱 더 깊은 통찰력을 가질 수 있도록 해주었고, 숨겨진 패턴과 상관 관계를 찾을 수 있게 해주었습니다.

 

또한 MSD는 SPSS Modeler를 의사들을 개인적∙전문적 특성에 따라 세분화하여 프로파일링하는데 사용하였습니다. 적절한 마케팅 액션을 파악하기 위해 Kreiter는 사전에 마케팅 팀에서 제시한 기준에 따라 의사들을 세분화하는데 SPSS Modeler를 사용하였습니다. 그 결과, 각기 다른 타겟 그룹에 어떠한 액션을 취해야 효과적일지에 대한 통찰력을 제공하게 되었습니다.

 

또한 뛰어난 기능성뿐만 아니라, Kreiter는 IBM SPSS 제품군의 사용자 친화적인 면을 특히 마음에 들어 했습니다. “다른 프로그램들과 달리 지시나 명령문에 대하여 암기하고 있을 필요가 없었습니다. 모든 것이 다 명료하게 메뉴화 되어 있어 원하는 건 무엇이든 찾을 수 있습니다.”

비정형 데이터 분석

 

MSD에게 있어 비정형 구조의 원문 데이터를 분석하는 IBM SPSS의 텍스트 마이닝 기술은 없어서는 안 되는 기능입니다. 이 텍스트 마이닝 기능은 단순히 키워드 검색에 의존하지 않고 언어의 명령문 구조를 분석하고 내용을 “이해하는” 자연어적 문법 분석 방식에 기초하고 있습니다.

 

이러한 작업을 수행하기 위하여 MSD는 소비자 관련 연구 기관인 GesellSchaft fur Konsumforshung (GfK)의 패널과 함께 협업하여 의사들의 일상적인 업무에 대한 정보를 얻을 수 있었습니다. 예컨대 어떤 제약 회사 영업 사원들이 그들을 방문하였는 지, 어떤 제품에 대한 정보가 전달 되었는 지와 그 약품들을 향후 처방전에 포함 시킬 것인 지 등에 대하여 알아내었습니다. 그 결과 의사들과 오고 간 제품에 대한 대화 내용을 분석하는 텍스트 마이닝 기술을 통해 의약품 처방전에 관련 된 다양한 행동 양식을 수반하는 대화 패턴을 찾아낼 수 있게 되었습니다. 

이러한 작업은 제약 회사들이 영업 사원에 대한 커뮤니케이션 능력을 최대한 향상시킬 수 있게 하는 데 도움을 주었습니다.

 

마지막으로 Kreiter가 덧붙였습니다. “IBM SPSS의 텍스트 마이닝 기술 덕분에 우리 제품의 어떠한 특성과 관련 정보들이 의사들과의 대화에서 잘 통하는 지와 어떤 경우에서 우리 마케팅 캠페인의 요건들이 개선 되어야 하는 지에 대해 알 수 있게 되었습니다.”

- 출 처 : IBM SPSS Software Customer Story (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/)