ジョイントベンチャーで働いてみて

こんにちは！エムスリーデータサイエンティストの今井です。私は現在、データ分析グループだけでなくジョイントベンチャーでも週に何日か働いております。これはエムスリーでは珍しいことではなく、多くの社員が関連会社との業務を掛け持ちしております。今回はジョイントベンチャーでの働き方について書いていこうと思います。

1. ジョイントベンチャーとは?

ジョイント・ベンチャー（合弁会社）とは、複数の企業が互いに出資し、新しい会社を立ち上げて事業を行うことを指します。私は塩野義製薬様とのジョイントベンチャーであるStream-Iに出向している形となります。Stream-Iはインフルエンザ治療薬のマーケティングを主に行っており、私はそこでデータサイエンティストとしてマーケティング分析を担当しております。

2.  働き方について

私はジョイントベンチャーでもデータ分析グループと同様に製薬マーケティング支援のための分析を業務としております。しかしデータ分析グループとしての働き方とジョイントベンチャーでの働き方には大きく分けて二点違いがあります。

一つ目はチームで動くことが多い点です。データ分析グループはそれぞれのメンバーが担当を持っており自身の担当で発生した分析ニーズは一人でヒアリング、分析を回すことが多いです。それに対して私が出向しているStream-Iでは、チームミーティングでどのような分析が最適かを議論します。実際の分析は分析担当である私がやることが多いですが、方針の策定や集計などといった作業はメンバーで手分けして作業をします。

二つ目は製薬企業様との接点が圧倒的に多いことです。データ分析グループの製薬マーケティングチームでは製薬企業様から直接分析依頼を受けることはあまり多くなく、基本的にはSPBUというm3として製薬会社とやりとりしているユニットから分析依頼を受けます。一方、ジョイントベンチャーでは週に1回、時期によっては週に2回の製薬企業様とのミーティングがあります。データ分析グループで働くときとは異なり直接製薬企業様とやり取りを行います。これはニーズを拾いやすかったり、現場目線でのフィードバックをいただけるといった分析を加速させることにつながります。また分析者と意思決定者の距離が近いことからスピード感がある働き方ができます。

3.  KPIについて

またKPIにおいてもデータ分析グループが置いているKPIとは異なる指標が設定されます。以前の記事で紹介があったようにデータ分析グループでは利益貢献額をKPIに置いていますが、ジョイントベンチャーでは「プロモーションによる処方意向向上」がKPIとなります。より現場に近い指標がKPIとなるため、場合によってはかなり深いところまで掘り下げた分析が必要になってきます。ROIを重視することはデータ分析グループと変わりませんが、より良い示唆を見つけるために通常より多くの工数を投下することもしばしばあります。

またDAGのKPIとジョイントベンチャーでのKPIの二つを両立させて意識することは大変な側面もありますが相乗効果もあります。ジョイントベンチャーで工数をかけて作り上げた分析手法はデータ分析グループでの分析業務に使えますし、横串組織であるデータ分析グループとして幅広いデータを扱う中で見えてくる示唆もあります。

4. おわりに

今回はデータサイエンティストとしてジョイントベンチャーでの働き方とデータ分析グループとの差について書きました。エムスリーではこのようにいろいろな角度から成長を促進させる環境が整っています。具体的な業務内容は本noteや採用HPでも紹介しているので気になる方はぜひチェックしてみてください。興味を持った方がいればご連絡いただけると嬉しいです！