GLGの有識者ネットワークの活用による、製品アイデアとコンセプトの洗練と文脈化
課題
ある医療技術企業は、既存の医療技術と人工知能アルゴリズムを組み合わせた新製品を検討していました。この製品は、患者の安全性を向上させ、業務効率の向上につながるであろうと期待されていました。この製品開発プロセスの一環として、GLGは医療従事者をターゲットにしたバリュープロポジションの体系的な検証を依頼されました。
GLGのアプローチ
GLGは定量調査手法と定性調査手法を組み合わせた統合的アプローチで、60人の病院の購買担当者および臨床医を対象にした短期調査を実施しました。また、定量的なコンセプトテストに参加する医療従事者を、特定の職種リストからカスタムリクルーティングしました。
定量調査から得られたインサイトは、次の調査ステップに反映されました。次のステップでは、弱点を特定し、強みを強化するための定性的なインデプスインタビューが実施されました。定性調査の担当者は、定量調査から出た疑問および重要業績評価指標（KPI：Key Performance Indicator）をもとに質問を行いました。このインタビューの中で、回答者であるGLGアドバイザーは、コンセプトを評価しながら考えていることを声に出すよう依頼されました。定量調査と定性調査を連動させることにより、GLGは豊かなインサイトを提供し、クライアントである医療技術企業を最善の道へ導きました。
結果
GLGの調査は、特に、新しいAI技術の既存システムへの統合に関して、医療技術企業のバリュープロポジションに改善の余地があることを明らかにしました。
高度に洗練された新技術のバリュープロポジションをテストするのは容易なことではありません。それには、最適なターゲット母集団へのアクセスと最先端の調査方法が必要です。GLGは、定性調査と定量調査の長所を統合し、あるグローバルな医療技術企業が、新しいコンセプトをテストするのを支援しました。
技術に関する最高クラスの調査母集団
GLGは、60人の病院の購買意思決定者および意思決定者に影響を与える主要なインフルエンサーを回答者として集めました。
専任の調査担当チーム
GLGは調査をエンドツーエンドで管理しました。まず定量調査を行い、その後インデプスインタビューを実施しました。
効果的な調査方法論
GLGは、定性的および定量的な戦略を統合することにより、包括的なコンセプトテストを実施しました。
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