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分析 ✕ 営業

に関する学び

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なぜ仮説を複数持つ？ まず、常に複数の仮説を立て、一つに決め打ちせず、各仮説が原因を多角的に網羅できるように意識することが重要です。どこに原因があるのか、何が原因なのかという点について、切り口を変えて考える必要があります。 比較指標はどう決める？ 次に、仮説を検証する際は、何を比較の指標にするかを明確に決めた上で、どこに注目し、何と何を比較するのかという意図を持つことが大切です。 データ収集の方法は？ また、データ収集においては、対象者（誰に聞くか）と方法（どのように聞くか）をしっかり考え、たとえ反論になり得る情報も排除されずに集めるよう努める必要があります。これにより、比較のためのデータが十分に得られ、偏りのない分析が可能となります。 仮説の使い分けは？ さらに、結論を導くための仮説と問題解決を目指す仮説を明確に区別しながら取り扱うことが求められます。普段は特許情報やその他の情報を用いていますが、さまざまな立場（営業、技術、知財など）から情報を収集する際には、ネガティブなデータが除外されていないかを意識することが重要です。 議論で論点はずれる？ 実際に、立場の異なる関係者による議論の場では、「課題」の共通認識が不十分なために、結論の仮説と問題解決の仮説が混同され、論点がずれてしまい、適切な結論に至らないケースが見受けられました。特に、人からの情報は各立場の主観が影響して、情報の取捨選択が無意識に行われることが多いため注意が必要です。 課題はどう分析する？ このような背景から、「課題」が何で、どの仮説に基づいて何を分析するのか、また、仮説、比較の指標、意図がぶれないようにしっかりと管理する必要があります。仮説を早期に決め付けたり、先入観に頼ってとりあえずデータを分析したりする危険性があるので、まず観点を整理し、複数の仮説を立てた上で深堀し、必要なデータを洗い出して収集することが求められます。 決め付けはなぜ危険？ さらに、結論を導く仮説にするのか、問題解決の仮説にするのかを明確にした上で、上記のプロセスに従い取り組むことが大切です。

課題設定はどう考える？ 今週は、データ分析の一連の流れ（問題提起、仮説設定、検証方法の決定）の総復習を行いました。特に、どんな課題を設定すべきかという初期段階での苦労から、課題設定の難しさを実感しました。適切な課題設定がなされなければ、仮説や検証の方向性も定まらず、最終的な分析の質に大きく影響することを再認識しました。また、課題設定の精度を向上させるためには、現場の声をヒアリングする、過去のデータからヒントを得る、フレームワークを活用するなどの工夫が必要だと感じました。 実務復習は何が目的？ 今回の復習を通して、実務でデータ分析の流れを実践し、ブラッシュアップしていく重要性も改めて感じました。特に、業務改善や営業データの分析においては、適切な課題の切り口が成果に直結します。例えば、営業成績が伸び悩む店舗に対して「なぜ成果が出ていないのか？」と問いかける際には、「訪問件数が少ないのか」、「折衝時間が短いのか」、「既存顧客へのアプローチが不足しているのか」といった具体的な観点から検討する必要があります。適切な課題が設定されなければ、的外れな仮説から誤った改善策を提案するリスクもあるため、今後は現場の意見をしっかりとヒアリングし、過去のデータを積極的に活用する習慣をつけたいと考えています。 仮説検証はどうなす？ さらに、仮説を立てた後は、実践を通じてどのようなデータが有効なのかを検証することで、より精度の高い分析フローを確立することが求められます。これによって、業務改善や営業データの可視化に対して、より効果的なアプローチが可能になると実感しました。 現場実態はどう見る？ 現場の実態を正確に把握するためには、まず営業担当者の意見を聞き、「営業活動でどのような課題を感じているか」を確認することが重要です。データだけでは見えにくい実際の状況を把握するため、過去の営業データ（営業成績の推移、訪問件数、成約率など）を分析し、他店舗との比較からどの指標に差があるのかを特定します。また、フレームワークを活用して「なぜ？」を繰り返し問いかけ、根本的な課題を探ることも効果的です。

顧客ニーズは本当に？ 実際の事例を通じて、顧客の真のニーズを理解することと、自社の強み・弱みを把握することの重要性を改めて学びました。私は日頃からマーケティングと営業に携わっており、顧客と直接会話することで彼らを理解しているつもりでいました。しかし、実際にはその理解が浅かったと感じています。デプスインタビューや行動観察などの手法を学び、これらを実践することで、顧客の本当のニーズをより明確に捉えていきたいと思います。また、自社の提供するプロダクトに関してはある程度の理解があるものの、内部資源の理解はまだ浅いと感じています。バリューチェーン分析などのフレームワークを活用し、自社の強みと弱みをバランスよく見直したいと思います。 理由はどう伝える？ 顧客からの声を社内の開発担当にフィードバックする際には、単に求められた機能を伝えるだけでなく、その背後にある理由を深く掘り下げることで、顧客の本当のニーズを捉え、それを社内に還元していきたいです。そして、顧客の声を基に、どの機能を優先的に開発すべきかを提案する際には、単に要望の多さで決めるのではなく、自社の強みを活かし、マーケティングのコアとなるような魅力的な機能を提案していきたいと思います。 ペインはどう解消？ プロダクトのプロモーションにおいても、単なる機能紹介にとどまらず、顧客が実際に困っていることやペインポイントをしっかりと理解した上で、それを解消するイメージを具体的に提案できるよう、ネーミングや訴求文を工夫していきたいです。 必要機能は何故？ 営業の場面で顧客から機能の要望を受けた際には、なぜその機能が必要なのか、具体的にはどのような業務に困っているのかを深くヒアリングしたいと考えています。また、顧客の業務現場を訪れ、実際に困っているポイントを自ら見つける機会を積極的に作りたいと思います。 体制はどう評価？ 自社の理解を深めるためには、プロダクトの機能だけでなく、開発から提供までの体制や内部資源を再評価し、バリューチェーン分析を活用して、内側からの視点の偏りを無くして強みを整理していきたいです。

分析とは何？ 「分析＝分類」という視点は、データ分析の本質を捉える上で非常に重要だと感じました。膨大な情報をそのまま扱うのではなく、目的に応じて比較可能な形に分類・整理することが、分析の第一歩であると認識しています。また、「分析とは比較なり」という言葉が示すように、異なる要素や時点を比較することで、初めて傾向や違いが明確になっていく点も学びました。 目的はどう明確？ さらに、分析には明確な目的が必要であり、仮説を立てて検証するサイクルを回すことが、意味のある結果を得るために不可欠だと実感しています。この考え方は、数値の単なる把握に留まらず、どの部分を改善すべきか、どうすれば成果が上がるのかといった具体的な施策検討へとつながるものであり、今後の業務に積極的に取り入れていきたいと考えています。 講座促進策はどう？ また、データ分析の知識は、当社が推進している講座の受講促進において大いに活かせると期待しています。具体的には、対象となる教育機関や宿泊業界における研修実績や予算、過去の導入事例などを定量的に整理・分析することで、より効果的な提案資料の作成や、営業の優先順位付けが実現できると感じています。さらに、各施策ごとの反応や申込数などを時系列で可視化することで、PDCAサイクルの精度向上にも寄与するはずです。 ターゲット抽出はどう？ まずは、教育機関や宿泊業界の人材育成に関するデータ収集から始め、公開情報や補助金制度、業界レポート、ヒアリングを通じて得た情報をExcelで整理します。次に、予算規模や研修回数などの傾向を数値化し、明確なターゲット層を抽出していきます。その上で、ターゲットごとのニーズに合わせた提案資料を作成し、営業活動に活用する計画です。また、講座紹介の販促施策における各種反応率を記録・比較し、次回以降の営業活動の改善点を把握できるようにしていきたいと考えています。 継続学習はどう進む？ 今回学んだ知見を踏まえ、まずは小さな一歩を着実に進めながら、継続してデータを扱う習慣を身につけ、業務の中で活用していく所存です。

戦略思考の気付きは何か？ 今週の戦略思考で一番気付かされた点は、差別化された状態をいかに維持し続けられるかという点です。あるひとつの時点で見れば、当然新製品を導入するタイミングは自社有利に働きますが、顧客課題を解決できるものであれば、競合も同様のサービスや商品を提供・追従してくる可能性が高まります。そうなると競争の均衡が生じ、価格競争に陥りやすくなります。 継続的な競争優位性はどう維持する？ 継続的な競争優位性を維持していくためには、本当の意味での自社の強みを理解し、その強みを生かす必要があります。それが製造ノウハウや技術力であるか、優れた営業スキルを持った人材か、過去に権利化された特許かもしれません。自社に関しては当然一番情報にアクセスしやすい立場にあるので、その強みをしっかりと見極め、いかに競争優位性を維持できるかをデザインしていく必要があります。デザインの見直し頻度も含めて戦略立案・推進していきたいと考えます。 自社の歴史から学ぶ方法は？ 自社の歴史を振り返り、競争優位性が保てている商品・サービスとその理由、および保てなくなってきた商品の理由をいくつかのサンプルをピックアップして分析・評価してみたいと思います。その結果、本当の意味での自社の強みを理解し、それを事業戦略立案や商品戦略策定の根拠として活用します。また、それによって関係部門の役員への説得材料としても活用したいと考えています。 来季経営戦略会議に向けた計画は？ 11月に全社役員を含む来季経営戦略会議が予定されており、そこをひとつのマイルストーンとしています。そこで戦略方針の提案を行い、承認を得るための計画は以下の通りです。 8月～9月：情報収集・分析。特に最も情報が取りやすい自社で競争優位性を保てているものの分析・評価。各種フレームワークを用いた外部環境・内部環境分析の実施とまとめ、特許情報も含む。 10月：戦略提案内容について関係部門との内容擦り合わせ。 11月：経営戦略会議での提案。 この計画を実行し、持続可能な競争優位性の確立を目指します。

B/Sから見える経営の違いは？ B/Sから、資金の調達方法や運用方法によりビジネスモデルの違いが浮き彫りになることを学びました。例えば、無借金経営の場合、借入金や利息の支払いがないため一定の安心感はあるものの、十分な利益が上がらないと資金繰りが悪化し、次の成長戦略への投資が制限されるリスクがあると理解しました。（具体例として、広告宣伝費やメニュー開発費などが挙げられます。） 営業サイクルはどう理解？ また、営業サイクルについては、「仕入→製造→在庫→販売→回収」という一連の流れを再認識し、企業経営における基礎としての重要性を感じました。さらに、業種によって流動資産と固定資産の比率が異なるなど、企業ごとのビジネスモデルに基づく資産の配分の違いも理解できました。 B/Sの違いをどう捉える？ 総評として、B/Sを通じた資金調達と運用の違いの理解は非常に有益であり、無借金経営のメリットとデメリットを考慮する視点が印象的でした。また、異なる業種間でのB/Sの違いを具体的に考えることで、ビジネスモデルへの理解が一層深まったと感じています。 無借金経営のリスクは？ 今後は、無借金経営における成長戦略の制約をどのようにリスク緩和していくか、また、流動資産と固定資産の割合がビジネスにどのような影響を与えているかについて、さらに詳細な分析を進めたいと考えています。 新規事業計画をどう策定？ 新規事業戦略においては、コストや利益構造、資金調達方法について仮説を立て、しっかりとした事業計画を策定することが重要です。どこに資金を投入し、どこで費用を抑えるべきかを明確にし、場合によっては事業構造の見直しや撤退も検討する必要があります。 収益性向上の対策は？ まずは現状の把握を行い、その上でコストや利益構造の見直しを実施し、収益性の高いビジネスモデルの構築を目指します。具体的には、ステークホルダーとの業務分担や売上分配率の調整、社内のマンパワーと外注費のバランス、さらにはスキームや手数料の見直しを、今期中に実行する計画です。

加工と分解はどう？ データ分析において、「加工」と「分解」を行うことで解像度が上がり、課題や原因究明につながることが分かりました。さらに、一つの加工や分解方法ではなく、複数の切り口を持つことで別の視点から見ることができ、新たな気づきを得られる点も印象に残りました。「迷ったときはまず分解してみる」ことで、前に進めることができるというのは非常に大きな発見です。ただ考えるだけでなく、加工や分解といった方法を用いて視覚でも考えることを進めていきたいと思います。MECEという概念は理解していたつもりでしたが、「全体を定義する」という視点が欠けていたことで、実際にはMECEになっていなかったと気づかされました。week1で学んだ内容を振り返りつつ、week2で得た気づきを定着させていきたいと感じています。 プロセスをどう見直す？ 企画営業の立場として、入口から出口までのプロセスのどこに課題があるのかを分析し、打ち手を考えることが求められます。しかし、これまで分解の切り口が不足していたため、改めて入口から出口までの流れを見直し、どの部分で数字の変化があるのか、またその数字をどう分解できるのかを考え直したいと思います。自分自身、目の前の数字や事象に飛びつく癖があり、思考が浅いと感じるので、データの加工・分解を活用して視覚的にも情報を整理し、思考を広げていくことを意識していきます。また、グラフや表を用いることは、数字以外の業務でもバリューチェーンを理解するなどの方法として活用できると感じましたので、データに限らず、他の業務にも応用できるかを考えていきたいと思いました。 会議資料はどう作る？ 直近の会議に向けて、最新の数字を用いた資料作成を行いたいと思います。入口から出口までで何が行われ、どこに課題があるのかを表やグラフで検証し、結果を反映させていきます。企画営業として、数字を日々扱い、その改善策やさらに数字を伸ばす施策の検討も業務の一部であるため、今回の学びを次回の会議から早速活かせるよう準備を進めていきたいと思います。

差別化のカギは？ 今回の演習を通じて、「差別化」について三つの気づきを得ました。 顧客像ははっきり？ まず一つ目は、ターゲット顧客を明確にする重要性です。顧客像を細かくイメージし、それに基づいて価値を提供しなければ、他社のやっていないことを考え出すことができたとしても、顧客に受け入れられるかどうかはわからず、無意味な施策に終わりかねません。 施策の継続は？ 次に二つ目は、施策を考える際には顧客に提供する価値だけでなく、その施策が実現可能で継続可能かどうかを重視することです。どれほど優れた施策でも、時間やコストがかかりすぎるか、他社に簡単に模倣されるようであれば効果が持続しないため、取り組むべきではないと感じました。 考える順序は？ 最後に三つ目は、物事を順序立てて考えることの重要性です。施策を考えることから始めるのではなく、まずは状況把握を行い、その後に顧客ターゲットの選定、最後に施策の検討へと進むべきだと気づきました。 現状の確認は？ これらの気づきを踏まえ、今後は「現在の自分たちの状況は何か」という問いから始め、「ターゲットとなる顧客は誰なのか」「その顧客にどのような価値を提供するか」と考え、具体的なターゲットを定めて、そのために考えられる戦略を多角的に検討していきます。 営業戦略はどう？ 今回の学びは、社内の営業戦略への理解を深めるためにも有用だと実感しました。現在、社内のコスト部門に所属しており、営業戦略については会社が用意する資料を読む程度ですが、これを機に自社がどのような差別化戦略を採用しているのか改めて分析し、自分の理解を深めることで、現場での取り組みが会社の営業戦略に合っているか確認していくつもりです。 中期戦略は探る？ また、自社の中期経営戦略を見直し、どのような差別化戦略に取り組んでいるかを探ります。具体的には、VRIO分析を行い、自社の強みを感覚と一致するか確認します。その後、自部署が何を提供できるかを考えていきたいと思います。

課題と仮説の意義は？ 今週は、課題設定と仮説構築の重要性について学び、サンプルデータを用いた実践を行いました。課題を具体的に明確化することで、その後の仮説の精度が向上することを実感しました。また、立てた仮説に固執せず、検証結果に応じて柔軟に視点を変えることの大切さにも気づかされました。仮説が立証されなかった場合には、別の原因を積極的に探る姿勢が求められます。 なぜ業務は偏る？ 営業店の業務負荷にばらつきがある場合、単に「業務量が多い」という理由で負担が大きいと判断するのではなく、どの業務が集中しているのか、フローに非効率な点があるのか、人員配置に偏りがあるのかといった具体的な仮説を立てた上で、必要なデータを特定し検証することが重要です。仮説を基に、どのデータを取得し、どのようなグラフで可視化するかを事前に整理することで、分析の精度が高まります。たとえば、営業担当者ごとの業務時間の偏りを分析する際、移動時間の長さや業務の種類が要因となっているかを検証するために、ヒストグラムや散布図の活用が考えられます。 定量指標は何故大切？ 課題設定の精度向上には、定量的な指標を明確にすることが不可欠です。業務負荷の偏りを評価する場合は、「1人あたりの業務処理件数」や「1件あたりの処理時間」を指標とし、営業成績の低迷については「訪問件数」や「折衝時間」、「成約率」を基に状況を把握します。現場の意見をヒアリングし、課題感を共有した上で、分析すべきデータを整理することで、的外れな分析を防ぐことができます。 現場の意見は鍵？ また、仮説構築とデータ収集の精度を高めるためには、複数の仮説を立て、どの仮説が有力かを検証する手法が有効です。たとえば、「営業成績の低迷要因」として、訪問件数の不足、折衝時間の短さによる十分な説明ができていない、または高額商品の偏った営業活動といった仮説が考えられます。とりわけ、営業活動に関する領域知識が不足している状況では、現場からの意見を積極的に取り入れた仮説設定が必要だと感じました。

問題解決にステップで挑む理由は？ 問題について「ステップで考える」という当たり前のことができていないことに気づけました。自分の場合、ヒューリスティックに考える癖があり、アルゴリズム的に考えるのが苦手です。文中の「ステップで考える」とは、自分にとって苦手なアルゴリズム的な手法を指しますが、その手法としてロジックツリーの有用性を学べたことが大きな収穫でした。 ロジックツリーの具体的活用法とは？ また、ロジックツリーの知識はありましたが、具体的な活用方法を改めて学べたことも大きいです。営業として売上分析をする際にMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識していましたが、パレート分析に頼ることが多く、満足のいく結果を得られないことが多々ありました。今後はロジックツリーも活用してみたいと考えています。 今回学んだ「ステップで考える」方法やロジックツリーを用いて問題を分析し客観視させることで、問題意識の共有と具体策の議論が行えると期待しています。 社員教育の脆弱性をどう改善する？ 私は所属する事業部で社員教育の脆弱性を強く感じています。問題提起を上席者や同僚に行っても、具体的な解決策の議論まで進めないことが多くありました。振り返ると、私の提案がMECEになっておらず、同意は得られても他者を巻き込むことができなかったと感じています。まずは自分の問題意識をロジックツリーに落とし込む作業を業務の合間に行おうと思います。 社員教育の必要性をどう確立する？ 具体的には、社員教育の必要性についてロジックツリーを展開しようと思います。まずは「社内」「社外」という切り口で悪影響を及ぼす具体例のツリーを作成します。次に「研修制度」と「自主的な学び」という切り口で現状を示します。最後に、これらを強化・促進するための案を示し、上席者だけでなく同僚へも問題提起しようと考えています。 さらに、他の提案や営業政策などにもロジックツリーを活用してみるつもりです。

コンセプトは守れてる？ 事業計画を立てる際は、しっかりとしたコンセプトの下で、資金をどこに投入するかを見極めることが重要です。借入は利息を含めた返済が求められるため、借入を避けるだけにこだわってコンセプトがぶれると、顧客の期待とのギャップが生じ、事業全体の価値が下がるリスクがあります。コア・バリューを守ることが、事業計画の成功に不可欠です。 利益配分はどう？ 具体例として、売上が500万円、原価率が30％、固定費（人件費や家賃）が150万円の場合、営業利益は200万円となります。この利益を以下のように資金分配することが考えられます。まず、借入返済に50万円を充て、金利負担の軽減と財務健全性の向上を図ります。次に、ブランド価値の向上や将来の収益性アップを目指して70万円を再投資に回します。売上の変動に備え、30万円を内部留保し、あとはオーナー報酬・配当として50万円を還元します。 他の資金調達は？ 全体的に、事業計画における明確なコンセプトと具体的な資金分配例がよく示されています。ただし、借入以外の資金調達方法についても検討することで、さらに理解を深めることができるでしょう。 資金と顧客はどう？ また、資金繰りと顧客価値のバランスや、借入以外の資金調達の選択肢にも目を向けることが今後の課題といえます。事業計画を実行に移す際は、具体的なリスク管理プランにも注力すると良いでしょう。 資料を見直すべき？ さらに、業務資料の見直しにおいては、顧客視点での分かりやすさが求められます。例えば、収益性（利益率や資金の回り方）を図表で示し、健全な経営が可能であることを説明する方法が効果的です。見直し案として、3期比較による損益構造の可視化、利益率のトレンド分析、資金の流れをタイムライン図で示すといった工夫が考えられます。また、資金分配シナリオの比較（保守型、成長型、高リスク型）や投資回収シミュレーションについても、表やグラフを用いて視覚的に示すことで、リスクと収益性のバランスがより明確になるでしょう。

分析で何が分かる？ この講義では、業務の問題解決のために「分析」を徹底的に学び、質の高い意思決定スキルを向上させることがテーマでした。分析とは、比較を行うことにより現状を理解する手法であり、問題解決に取り組む際は、まず解決すべき問題を明確にし、状況の全体像を把握する必要があると感じました。 仮説はどう練る？ さらに、問題点の仮説を立て、どのようなデータを用意し、どのように加工して何を明らかにするかというストーリーを作ることが重要です。闇雲に分析を進めるのではなく、グラフを活用するなどして、周囲への説明が分かりやすくなる工夫が求められます。 どんな枠組みを活かす？ また、今回の講義では様々なフレームワークを活用する手法についても学びました。ロジックツリーを用いてMECEに問題を絞り込む方法、定量分析の視点として何を比較対象にするかやどのグラフを使用するか、さらにデータを平均値や中間値に集約して分析する方法など、具体的なアプローチが紹介されました。相関係数や度数・時系列・パレート分析といった数字に基づいた分析の手法や、3Cや4Pの軸で仮説を広げる方法にも触れ、ビジネスにおける仮説には結論の仮説と問題解決の仮説の二種類があることも学びました。 実践でどんな変化？ 私は営業支援の仕事に従事しており、データ分析を通じた得意先への課題解決提案を今後も継続していく考えです。これまで自己流の分析やストーリーの立て方では、汎用性に欠ける面やサポートのしづらさを実感していましたが、本講義で学んだフレームワークや定型の分析手法を取り入れることで、体系的に仕事を進められるようになりました。特に、若手メンバーへのサポートにも大いに役立てたいと考えています。 今後の対策は？ ただ、問題解決の4つのステップに対して、それぞれに合った分析手法やフレームワークの整理がまだ十分にできていないと感じています。今後は、皆さんと議論しながら確認する機会を持ち、より深く理解を深めていきたいと思います。