2025년 커머셜 분야 전망 보고서: 혁신적인 과학에 적응하고, 표준과 AI를 채택하다

새로운 인게이지먼트 모델은 단순함으로 복잡성을 해결할 것입니다.

제약바이오사는 20년 이상 고객 중심(Customer-centricty)을 추구해 왔지만, 이를 달성했다고 말하는 기업은 거의 없습니다. 커머셜 팀이 자체 기능 내에서 최적화를 진행함에 따라 시스템 및 데이터와의 단절은 점점 더 심화되었으며, 하나의 기업으로서 고객과 소통하는 것이 더욱 어려워졌습니다. 이와 동시에 치료의 복잡성 증가, 인게이지먼트 선호도의 진화, HCP 접근 방식의 변화로 인해 통합된 접근 방식의 필요성이 갈수록 커지고 있습니다.

이러한 복잡성 증가에 대응하여 커머셜 조직은 단순화될 것입니다. 시스템 전반에서 복잡한 통합과 연결되어 있는 워크플로우를 없애면 팀은 더욱 빠르고 효율적으로 HCP 요구 사항을 충족할 수 있을 것입니다. 커머셜 팀 전반에서 고객에 대한 단일 뷰를 구축하면 업무 마찰을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 각 고객 상호작용에서 협업을 수행할 수 있습니다.

모든 커머셜 팀이 단일 시스템에서 운영되므로 마케팅 캠페인에 세일즈 담당자의 Approved email 전술을 원활하게 통합하고, HCP가 선호하는 채널로 메시지를 타겟팅하며, HCP 문의를 컨택(고객) 센터로 라우팅하여 즉각적인 팀 간 협업을 통한 신속하고 정확한 대응이 가능해집니다.

이렇게 단순화되고 통합된 인게이지먼트 모델은 진정한 고객 중심과 보다 혁신적인 커머셜 운영을 위한 토대를 마련할 것입니다.

커머셜과 메디컬이 융합하여 복잡한 의약품을 제공할 것입니다.

R&D 파이프라인의 속도와 혁신은 환자들에게 큰 도움이 되지만, 전례 없이 많은 새롭고 복잡한 치료법에 대해 HCP를 신속하게 교육해야 하는 새로운 과제를 안겨주고 있습니다. 한 분석에 따르면, 개발 중인 개별 의약품의 수가 2012년에서 2022년 사이에 거의 두 배 증가했습니다. 그리고 제약 파이프라인에 있는 거의 70%의 의약품이 잠재적으로 해당 영역 내 최초의 치료제입니다.

제약바이오사는 이러한 새로운 의약품 출시에 대한 HCP의 정보 및 지원에 대한 복합적인 요구 충족에 중점을 두는 쪽으로 전환할 것입니다. 과학과 서비스의 차별화가 가장 중요해질 것이며, 기업들은 커머셜과 메디컬 전반에서 전통적으로 분리되어 있던 직무들을 연결할 것입니다. 또한 인센티브는 환자 지원에 대한 보상, HCP에 대한 학술 정보 및 자료 제공, 치료 시작의 장벽 제거로 전환해야 합니다. 이는 공동의 성공을 위해 커머셜과 메디컬 부문 모두에서 지지하는 모델이 될 것입니다.

새로운 운영 데이터 표준이 업계 전반의 효율성을 촉진할 것입니다.

운영 데이터 소스는 동일한 정보를 설명하는 데 서로 다른 이름과 형식을 사용하는 경우가 많습니다. 제약바이오사가 계속해서 새로운 데이터 세트를 추가함에 따라, 이는 엄청난 비효율성과 낭비로 이어집니다. 또한 다운스트림 프로세스에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

간단한 개방형 데이터 표준 세트는 공통된 이해와 상호 운용성을 가져올 것입니다. 이름, 데이터 유형 및 정의에 대한 일관된 구조를 통해 제약바이오사는 시작 단계에서 분류 체계에 대해 논의할 필요가 없으며 시스템 전반에서 인사이트에 빠르게 접근하여 고객과보다 효율적으로 인게이지할 수 있습니다.

이는 AI 및 고급 분석 애플리케이션을 대규모로 배포하는 기업에 특히 중요합니다. 운영 데이터에 대한 새로운 표준이 광범위하게 채택되면 통합을 더 빠르고, 유지 관리하기 쉽고, 더 정확하게 만들어업계를 발전시킬 것입니다.

MLR 컨텐츠 검토가 AI의 초기 승자로 부상할 것입니다.

컨텐츠 제작, 위생 및 품질 점검을 위한 AI 사용 케이스가 늘어남에 따라 컨텐츠의 양이 기록적으로 증가하면서 관련 메시지를 시장에 전달하는 것이 더욱 어려워질 것입니다. 결과적으로 MLR(Medical Legal Regulatory Review) 검토를 개선하기 위해 AI 투자에 집중하는 컨텐츠 팀과 에이전시 파트너가 가장 먼저 ROI를 실현하게 될 것입니다.

검토 주기와 작업 주기를 단축함으로써 AI 기반 MLR 팀은 커머셜 컨텐츠의 양이 증가함에도 불구하고 커머셜 컨텐츠의 컴플라이언스와 정확성이 더 빠르게 실현되도록 것입니다. 이러한 효율성은 MLR 검토를 컨텐츠 주기의 마지막 단계에서 능동적 역할로 전환하여 컨텐츠 생성 엔진에 대한 가시성과 입력을 늘리고 재작업을 감소시킵니다.

표준 분류 체계를 사용해 컨텐츠를 분류하고 맞춤형 솔루션을 제거하며 호스팅 된 대규모 언어 모델을 활용하여 컨텐츠 공급망의 복잡성을 해소하는 조직은 더욱 빠르고 효율적으로 움직이게 될 것입니다. 컨텐츠 양보다 컨텐츠 품질을 우선시하는 컨텐츠 및 MLR 팀은 AI의 가치를 입증하는 선구적인 커머셜 리더로 자리매김할 것입니다.

고급 분석에서는 사람을 우선시하는 AI가 승리할 것입니다.

커머셜 조직은 고급 분석을 위한 AI 사용 케이스를 고려하는 과정에서 AI의 한계에도 직면하게 될 것입니다. 예를 들어, AI로 생성한 “넥스트 베스트 액션”은 담당자의 영업 활동(call) 계획부터 까다로운 HCP 접근 및 인센티브 보상 계획에 이르기까지 쉽게 설명할 수 없는 광범위한 변수를 고려해야 합니다. 권장된 넥스트 베스트 액션이 담당자가 실행할 수 없거나 실행하지 않으려는 조치인 경우, AI는 시스템에 더 많은 혼란만 가중할 뿐입니다.

결과적으로 초기 리더들은 신중하게 선택한 이니셔티브에서 최고의 ROI를 얻기 위해 인력에 대한 투자에 집중할 것입니다. 고급 분석의 AI 사용 케이스는 기업이 사전에 문제를 정의하고 데이터를 구조화하며 인사이트에 따라 행동하도록 사용자를 교육하는 데 시간을 투자할 때 가장 성공적일 것입니다. 초기 리더들은 지식과 기술 격차를 해소하는 변화 관리 문화를 구축할 것입니다.

그러나 단절된 시스템에 고정되어 있거나 비즈니스 인텔리전스 도구와의 복잡한 통합이 필요한 AI 도구는 인사이트를 늦추고 사용자 채택을 방해합니다. 내비게이션 앱이 운전자에게 실시간으로 교통 상황을 안내하는 것과 마찬가지로, AI가 의사 결정을 강화하고 사용자의 워크플로우에 포함되어 있을 때 비로소 AI가 더 널리 사용될 것이며 장기적인 ROI를 위한 발판을 마련할 것입니다.

새로운 리더는 메디컬을 활동 주도형에서 결과 주도형으로 전환할 것입니다.

혁신적이고 복잡한 의약품은 학술적 교류에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 그리고 데이터에 따르면, 의학부가 출시 전후에 HCP와 KOL을 효과적으로 참여시키면 치료제 채택률이 향상되는 것으로 나타났습니다. 이렇게 증가하는 고객 요구에 부응하기 위해 제약바이오사는 투자를 전환하여 학술적 인게이지먼트를 위한 자원을 늘릴 것입니다.

그러나 명확하고 정량적이며 규정을 준수하는 성공 척도가 없다면 의학부는 그 효과를 제한하고 의료적 영향을 입증하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 데이터 주도 접근 방식에 주인의식을 갖고 기존 모델에 도전하는 메디컬 리더가 활동 주도형(activity-led)에서 결과 주도형(outcome-led)으로 가장 먼저 진화할 것입니다. 초기 중점 영역은 미충족 의료 수요, 임상 진료 변화 및 환자 결과 개선을 파악하고 정량화하는 것입니다.

올바른 사고방식을 가진 리더를 유치하기 위해 기업은 보다 비전통적인 측정 애플리케이션 확보에 필요한 자원을 포함해 의학부에 대한 투자에 우선순위를 두게 될 것입니다. 그리고 결과 중심의 리더는 주도권을 잡고 자신의 주장을 펼치며 행동을 취해야 합니다.