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分析 ✕ 営業

に関する学び

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差別化戦略の基本プロセスは？ 今週の学習では、差別化の戦略を立案するための基本的なプロセスと、分析に必要なフレームワークを学びました。しかし、深いPEST分析を一昼夜で行うことは難しく、日頃からマクロな動向を把握することの重要性を再認識しました。また、SWOTなどで市場と競合分析を行う際も、マクロな視点で考えなければ実効性のある戦略は立案できないと感じました。自社の資源は社内にいると客観的に把握しづらいため、VRIO分析を使えば抜け漏れなく検討できると思います。 マクロ視点が重要な理由とは？ 通常、現場レベルでは目の前の競合やお客様の声しか見えていないことが多く、有効的な議論をすることは意外と難しいと感じます。混沌とした環境の中で有効な差別化戦略を立案するためにも、マーケティング担当者として分析能力を磨きたいと考えています。そのためには、フレームワークを使った抜け漏れのない市場分析やシナリオプランニングのスキルを学び、実務に落とし込む必要があります。また、日頃からマクロな視点で市場を分析し、自社製品の強みを的確に把握しておくことが大切です。現場の営業員が顧客に差別化を意識した営業活動ができるよう、マーケティング資料を提供したいと考えています。 代替品への対策はどうする？ 最近、日本市場に強力な代替品が現れ、大学病院を中心に普及が広がっています。9月にこの状況を本国に伝え、対策としての差別化戦略を提案する予定です。8月は提案準備のため、PEST、SWOT、VRIO分析に必要な情報を収集し始めます。提案の際には、代替品への対策を行わなかった場合のシナリオも本国に提示したいと考えています。

どうして分解が必要？ 問題が起きたとき、まずは「どうすれば」という視点から考えるのではなく、問題を細かく分解して捉えることが重要です。具体的には、まず現状を把握し（What）、その問題がどこで発生しているかを認識し（Where）、なぜ起こったのかを明らかにし（Why）、その上でどのように解決すべきか（How）を検討する流れが求められます。 どのパターンが有効？ また、問題解決のパターンは大きく2つに分けられます。一つは、あるべき姿に対して過去の実績が届いていなかった場合、もう一つは、未来の理想と現状との間にギャップがある場合です。これらの状況を整理するためには、ロジックツリーを活用し、「What」「Where」「Why」「How」の観点から一つひとつ問題を解明していくことが効果的です。さらに、情報を漏れなくダブりなく整理するMECEの視点も大切です。 何が運用の障害？ 今、営業から導入プロセスに至るまでのオペレーション検討を進めていますが、まだ実際には運用が始まっていないため、各段階で運用面の不備が見えてきています。そこで、まずは現状のフローにおいて何が問題なのか、理想の状態はどのようなものかを洗い出します。その上で、問題箇所を特定し、最適な解決策を考案していく必要があります。 どうやって整理する？ 各検討箇所ではロジックツリーを用い、「What」「Where」「Why」「How」の視点で分析を繰り返していくことで、問題を一つずつ確実に解決していく姿勢が大切です。頭の中で漠然と把握しているだけでなく、明確に言語化して整理することで、問題解決への道筋がはっきりと見えてきます。

違う切り口に気づく？ これまで、毎月のルーティーンとして売上や利益率の分析を行ってきましたが、今回の学習で「違う切り口で分解する」ことの重要性に気づかされました。 即時反応は正しい？ WEEK1で「安易に答えに飛びつかない」と誓ったにもかかわらず、目に入った情報にすぐ反応してしまい、結果として誤った結論を導いてしまったことは反省すべき点です。改めて、目の前の数字を丁寧に分析し、論理的に結論を導くことの大切さを実感しました。また、数字を人に伝える際には、グラフなどを用いて視覚的に表現することで、より分かりやすく伝えられることも再認識しました。 数字はどう活かす？ 今回学んだことは、営業面で売上や利益率の分析から将来の予測を立てる際や、管理面で長時間労働の傾向やストレスチェックの結果を把握する際に、大いに役立つと感じています。何かを改善するためには、まず現状を正しく把握することが不可欠であり、複数の切り口から数字を分解することが重要だと学びました。これを踏まえ、明日からの業務では、数字を多角的に捉え、本質的な課題の発見と改善に努めたいと思います。 他視点の必要性は？ これまで、毎月の売上分析を同じ切り口で行い、そのデータを積み上げて傾向を把握し、対策を講じてきたと考えていました。しかし、今回の学びを通して、それだけではなく、異なる視点から分解してみることが重要であると改めて感じました。一方で、実務では「見える数字」が限られているため、どうしても同じような分析に陥りがちな現状もあります。皆さんは、このような「分析のマンネリ化」にどのように向き合っているのか、ぜひお話をお聞かせください。

なぜデータ分析？ ビジネスにおける問題解決に必要な「データ分析能力」の重要性を再認識しました。これまで、日常業務の中でロジックツリー分析（層別・因数分解）を活用していましたが、今回のセッションで各データ分析手法の意味や実用例を体系的に学ぶことができ、自分自身だけでなく部下や上層部にもその重要性を伝え、社内の意思決定の質を向上させるヒントを得ることができました。また、問題解決には現状を正常に戻すためのアプローチと、未来のありたい姿に到達するためのアプローチの二種類があるという点も非常に印象に残りました。日々の業務の中で、後者の観点をより意識して取り入れていきたいと感じました。 プロジェクトをどう見る？ 先週の行動計画でも触れたように、現在、あるプロジェクトの支援に携わっており、これからフィージビリティスタディに入ります。その中で、市場・業界分析や3C（競合、自社、お客様）の分析、さらには地域別や店舗種別の分類など、さまざまな角度からの分析が求められています。プロジェクトメンバーはMECEの定義やロジックツリー（因数分解・層別分解）を用いて取り組んでおり、今回学んだ手法を大いに活用していきたいと考えています。 子会社管理のコツは？ また、主たる業務である子会社管理においても、予算に対して実績が下回る理由を明確にし、改善策を検討する際に因数分解を活用しています。売上は客数と客単価（さらに、単価と買い上げ点数）の掛け合わせで構成されており、どの要因に注力すれば売上の増加につながるか、または売上以外の軸でどのような調整を行えば営業利益が確保できるかについて、具体的に検討を続けています。

失敗から見える可能性は？ 今回の講義で学んだ「分解する」という考え方は、シンプルな言葉の裏に深い意味があると実感しました。最初は「分解を正しく行えず失敗した場合、どうすればよいのか」と不安に感じながら進めていました。しかし、講師の「失敗することで別の切り口に気づくことができる」という言葉とそのタイミングが非常に印象に残りました。自分一人で考えるとすでに複数の分解の切り口が浮かびましたが、解説を聞くことで新たな視点にも気づくことができ、複数人で検討することでさらに分解が進み、より正確な判断ができると感じました。 エンジニアの現場はどう？ 私は普段、エンジニアとしてデータを集める仕組みの構築に携わっています。業務上、「ログを取得してほしい」「アンケート結果を分析してほしい」「各種ツールと連携してほしい」「アクティビティを取得してほしい」といった依頼が多く寄せられます。当初は、システム自体の機能や操作性を向上させたいと思いつつも、正直なところ手間だなと感じていました。しかし、今回の講義を通じて、なぜ多方面からデータを集める必要があるのか理解が深まりました。多種多様なデータを集計できることは、顧客にとって大きな強みとなり、導入の決め手や売上の向上につながる可能性があると考えています。営業からの声を基に、どのような機能が求められているのかをしっかりと分解し、今後の開発計画に繋げていきたいと思います。 必要なデータは何？ 皆さんは普段、どのようなデータや数値をもとに業務をされていますか。また、ご自身の仕事や生活で、分解を行って正しい切り口を見出すためにどのようなデータが必要だと感じますか.

講義内容はどう感じた？ ライブ講義を拝聴しながら、ポイントを迅速に判断し整理する力がまだ十分でないと感じました。どのデータセットを扱う際にも、何を明らかにしたいのかという目的意識をしっかり持ち、ロジカルシンキングや仮説立案のスピードを高める必要があると痛感しました。大量のデータを扱う中で、解決策の発見に注力するあまり、次第に目的から逸れてしまうことが実務上でも生じるため、その兆候を早期に掴むことが重要であると改めて認識しました。 営業戦略はどんな課題？ 営業データを活用した営業戦略の立案においては、成約率向上という課題に対して、これまでの商談データを基に再検証を行う必要があります。過去にはあまり意識されなかったデータの粒度の粗さや、文章化およびビジュアル化の不足が、組織全体の納得感に影響していたと感じます。具体的には、なぜ成約率が低いのか、セグメントごとや担当者ごと、そして営業ステップごとの課題を明確にし、それぞれの原因を検証した上で、効果的な解決策を導き出したいと考えています。 UX改善は何が必要？ サービス利用データを活用したUX向上施策の立案では、SaaSサービスのアクセスログをもとに、どの機能が利用され、どの機能が利用されていないかを明確に分類することが求められます。使われていない機能については、導入時からの利用状況や徐々に利用が減少しているのかなど、その背景を整理しながら原因分析を行います。さらに、仮説を立てた上で改善策を検討し、場合によっては機能の廃止も含めた対応を実施するために、顧客へのインタビューなども通じて検証を進めていきたいと考えています。

戦略全体はどう見える？ 経営戦略の全体像を学び、普遍な理念、中長期的なビジョン、そして具体的なアクションプランとしての戦略が存在することを理解しました。戦略は、部分最適を排除し全体最適を実現する有効な手段であり、優れた戦略を立てるためには中長期的な視点と、内外の環境を含む多方面の知識が必要であることを改めて感じました。 実践の足りてる？ また、GAiLでの振り返りを通して、学びを身につけるためには実践が不足しているという点にも気付かされました。 全体視点は十分？ 自社においては、経営理念やビジョンの確認を踏まえ、経営戦略を再認識する必要性を感じています。業務面では、食品卸の営業活動において、各カテゴリーごとに提案を行なっていますが、担当するカテゴリーだけでなく、他のカテゴリーも含めた全体を意識することが大切だと考えました。後から振り返るだけでなく、活動前に戦略的な考察を深める姿勢が求められています。カテゴリー横断での取りまとめが増える中、部分最適に陥らないよう、中長期的な視点を強く意識する必要があります。 具体的な行動計画としては、まず自社の「経営理念」と「ビジョン」の確認を5月中に実施し、その後、所属する業界のPEST分析や自社の3C分析、そして自分が担当するカテゴリーと取りまとめを行う他の3カテゴリーについての3C分析を6月内に行う予定です。また、朝の30分や通勤時間を利用し、学びの習慣を継続していきたいと考えています。現時点ではフレームワークをノートを見ながら使用しているため、まずは各分析を通じて経験を積み、知識を深めていきたいと思います。

データ分析の新たな視点は？ データの加工や分析など、日常業務で行うことが多かったが、今まで機械的に区分していたことに気づいた。例えば、10歳刻みで分けることはあっても、19歳〜22歳の大学生という区分で考えることはなかった。しかし、高校生・大学生・社会人という区分で行動が異なることから非常に納得できた。また、MECEを意識して複数の切り口で分解することを、すぐに実践に活かしたいと思った。 効果的なフィードバック法は？ 研修や会議等の企画、運営を行う際には、事後アンケートを実施している。これまでのフィードバックは、コメントや全体の感想のみを基にしていたが、アンケート取得時には役職や年次などの詳細なデータも把握できる。これにより、MECEを意識した層別分解を活用することで、現状をより具体的に把握し、改善点としてフィードバックを行いたい。より良い研修や会議の運営を目指すためにも、この手法を取り入れたい。また、営業推進業務においてもデータの取り扱いが多いので、率算出やグラフ化などを行い、データから得られる情報をしっかりと把握することで、全国への営業推進に役立てたい。 目的を持ったアンケートの活用法は？ 研修や会議の計画に際しては、分解を踏まえ、自分が把握したい点や次回以降の運営のために知りたい点を事前にしっかり考えることが重要だと感じた。その結果、目的を持った事後アンケートの設問を考えることができる。アンケート取得後には結果だけに頼らず、MECEを意識した分解によって多くの情報を把握し、それに基づいて現状を知り、今後の業務に活かすようなフィードバックを行いたいと思う。

経済性の理解は十分？ 規模の経済や不経済、範囲の経済、ネットワーク効果といった概念を正しく理解することは、事業経済性のメカニズムやビジネス法則を誤らないために必要です。特に、指数関数的に変化する現代では、テクノロジーがキーワードとなり、迅速な対応が競争の基盤となっています。 シナジーは本当に有効？ 学んだことの一つに、「シナジーは本当にあるのか」という点があります。既存の資源を活用して効率的にビジネス展開を行うことが一般的ですが、その方法が本当に効果的なのか、既存資源が競争優位性として本当に機能しているのかを慎重に分析する必要があります。シナジーが逆に非効率的になることもあるからです。 部署異動は効果ある？ 自社業務に当てはめて考えると、社内異動が範囲の経済に関連するのかという疑問が生じます。現在所属している技術部から、将来的にマーケティングや営業など他の部署への異動を考慮していますが、過去の知見や経験を新しい部署に活かすことでシナジー効果が本当に生まれるかという点について考えたいです。これをどのように分析し、判断すべきなのかを検討しています。 兼任制は効率化？ また、組織内で兼任制を採用しており、ISO監査やプロジェクト管理、営業活動を行っていますが、規模の経済性から見るとこの方針が適切かどうかも重要な検討事項です。このようなことも鵜呑みにせず、メリットとデメリットをしっかり整理し、分析する習慣を持つことが大切です。指数関数的に変化する時代において、判断に迷う場合はまず行動を起こし、やりながら調整しつつスピードを出すことも求められていると感じます。

どうして視覚化すべき？ 数字に集約することと、目で見て理解することの大切さを再確認しました。纏めたデータをグラフ化するなど視覚化することで、ヒストグラムなどを活用しながらデータのばらつきを直感的に把握できる点が印象的でした。 比較で何が見える？ また、データ分析は「比較」に基づく作業であり、仮説思考が重要だと感じました。分析のプロセスでは、仮説を立て、異なる視点とアプローチを用いることによって、より本質に迫ることができると理解しています。 代表値はどう使う？ 代表値の使い分けと散らばり（標準偏差）を組み合わせる方法も興味深かったです。平均値や中央値、加重平均、幾何平均など、用途に応じた手法があるため、Excelで計算できることから複雑な計算式を覚える必要はなく、実務で活用しやすい点が良いと感じました。 成約率との関係は？ さらに、営業活動のように暴露機会と成約率、またユーザーの購買意欲と成約数との因果関係を数値化する場合、代表値だけでなく標準偏差による散らばりを検討することで、ユーザーの傾向をより正確に導き出すことができると考えています。まずは仮説思考から取り組む姿勢が大切だと再認識しました。 グラフの魅力は？ 最後に、提供される表形式のデータを様々なグラフで可視化し、検証のヒントを得る点も魅力的です。従来の平均値や中央値に加えて、標準偏差などの散らばりを取り入れることで、ユーザーの購買情報をより明確に把握できる可能性が広がっています。定性情報をいかに数値化してデータ分析に活用するか、その工夫が今後の課題であり、挑戦してみたいと感じました。

標準偏差の重要性とは？ 分析において「比較」が重要であり、その方法を学びました。特に標準偏差について具体的な事例を交えながら学んだことは、今後に生かせると感じています。 仮説思考の新たな視点 また、仮説思考についてはプロセス・視点・アプローチが具体例に挙げられ、理解が深まりました。プロセスにおける考え方はこれまでの学びとも共通しており、理解しやすかったです。しかし、「トレンド」と「ばらつき」の視点については、これまで感覚でとらえていた部分があり、それを意識する重要性を理解できました。これは仕事のみならず、さまざまな場面で活用できると感じています。 標準偏差で何を補完する？ 営業活動や生産計画の立案において、これまで単純平均や中央値を使用していたものの、不足感がありました。それが標準偏差による補完だったと気づきました。私が扱う商材の販売動向を把握するために標準偏差を活用し、「ばらつき」を視覚化することで、感覚に頼るのではなく客観的な判断が可能になると考えています。これにより、同僚への助言もより具体的なものになるでしょう。 データ分析での新計画 既に明細別の販売実績データを持っているため、各明細の単純平均と標準偏差を求めることを計画しています。標準偏差が低い明細の生産・在庫管理を優先することで欠品を防ぎ、標準偏差が大きい明細についてはその理由を明確にして、将来的な需要予測に役立てたいと考えています。 同僚と知識をどう共有する？ 最後に、この考え方を同僚と共有し、部門内で単純平均に依存することの危険性を共に認識するよう努めたいと思います。

ロジックツリーって何？ ロジックツリーの使用方法について新しい発見がありました。ロジックツリーには、変数分解に加えて「層別分解」という使い方があるのです。層別分解は、全体を複数の部分に分けて同じ次元で揃える方法で、それぞれの階層の下には同じ要素が並ぶイメージです。一方で変数分解は、要素の掛け算を分解し、原因を特定するのに役立ちます。これらの手法を試行することにより、より包括的で明確な分析が可能になります。 営業支援機能はどう？ R&D部門における営業支援機能のひとつとして、顧客向けPoCの作成や自社商材のクロスセル・アップセルの立案があります。しかし、これらの活動においてチームのKPI進捗率に大きな差が見られます。そこで、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することが重要です。一連の要素には、要素A→B→C→PoC作成→D→E→クロスセルなどがあります。 KPI設定は見直す？ 目的は、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することです。このために、まず関係者とブレストを行い、現在の管理状況に関わらず関連しそうな要素のアイデア出しを行います。その後、出てきたアイデアを元に、現在のKPI設定が定量的かどうか、またMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）であるかを検討します。このプロセスの中でロジックツリーを使用し、特に不慣れな現在は層別分解と変数分解の両方を試し、それぞれの使用感をメモしておくことが有効です。