(8ページ目)

ポイント ✕ 活用

に関する学び

---

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。

分解という手法を学ぶ 与えられたデータをどのように活用するか、数字を味方にする「分解」という手法を学びました。情報を鵜吞みにするのではなく、手を動かしグラフ化するなどの簡単な工夫で、新たな分析・類推の元となることを再認識できました。 分解のポイントとは？ 分解の方法にはいくつかのポイントがあります。基本として、MECE（モレなく、ダブりなく）を目指すこと。そして全体の範囲を明確に定義することで、精度が増すと感じました。層別分解（例：年代別）、変数分解（例：売上＝単価×個数、どこが増減したか）、プロセス分解（例：入店⇒退店のプロセスで分ける）などの手法が紹介されましたが、感覚ではなく一つ一つ丁寧に試行錯誤することで、結果に繋がる可能性が広がります。仮に結果が出なかったとしても、その切り口に変化がないという情報が成果としてあり、失敗ではないと認識を新たに持つことができました。 MECEと分解方法の実務応用 業務上、様々な数値を取り扱う機会があります。新規業務のフロー作成時や集計業務、既存のルーティン業務に関しても、MECEや分解方法を意識することで、データの抽出方法が変わると感じました。 ミーティングでの分解活用法 新規業務フローのデータや数値取り纏め方法をMECE、分解方法を意識しながら切り口に変化をつけて分解を繰り返し、現状気付けていない数値の傾向や改善策を用意し、関係各署に意見具申していきます。ミーティングの機会も多いため、事前に議題を確認し自身の提案パートに関してはMECE・分解方法を意識し、他に懸念材料や他の提案方法がないかを模索する癖をつけます。 ルーティン化するための工夫 癖付けを具体的に行うため、項目ごとに分解方法をルーティン化します。まず全体の範囲を定義し、5W1Hで問題点を明文化し、分解方法と切り口を選定、MECEを意識して内容を再確認します。これを最低2往復行います。 方法の変化と学習の進捗 最適解とは思いませんが、反復トレーニングの一環として上記手法を学習期間中に実施し、途中で方法も変えていく予定です。

付加価値はどう生まれる？ 体験価値を考える際、単に商品を提供するだけでなく、その商品にまつわる体験が加わることで、独自の付加価値が生まれることを実感しました。まず、プラスアルファの体験を正しく把握し、顧客にとってポジティブな印象を与えることが、競合との差別化に直結する点に着目しました。ただし、同じ体験を単調に繰り返すと、その新鮮さや魅力は次第に減衰するため、顧客体験は常に更新し続ける必要があると感じます。 差別化の秘訣は？ オンリーワンを実現するためには、まずユニークな差別化を打ち出すことが重要です。たとえば、ある企業は「結果にコミットする」という明確な軸を掲げ、顧客に真剣な取り組みを伝えている点が印象的でした。別の企業は、顧客ニーズの迅速な把握や納品、そして代替機の手配など、スピード面での優位性を存分に活かし、シンプルな設計によりコストを抑えながら高い利益を実現しています。 体験差別の効果は？ また、モノを販売するだけでなく、体験を通じた差別化も有効であると感じました。たとえば、ある有名チェーンは独自の空間づくりや接客スタイルで、顧客に特別な居心地の良さを提供しています。このような工夫により、ブランド構築や顧客ロイヤルティの向上が実現し、激しい価格競争に陥らずに済む点が魅力的です。 魅力伝達はどう？ 自社に置き換えると、宣伝広告に大きな予算をかけずとも、商品の持つ本来の魅力や価値を消費者に伝えることで着実に売り上げを伸ばしているケースを見ており、マネキン販売などを通じて消費者との接点を増やし、口コミやSNSを活用した広がりが期待できると感じています。 現場戦略は有効？ さらに、現場で扱う業務用商品の新規取り扱いの提案や、競合との差別化を図る戦略を考える上では、実際に試飲・試食を行ったり、試供品を提供して顧客に実体験してもらう取り組みが効果的です。その際、商品の味わいやバランス、歴史、供給体制などの差別化ポイントを徹底的に伝えること、そして営業面で迅速かつ柔軟な対応を行うことが、他社に対する大きな強みとなると感じました。

解決策を考える際の注意点は？ 課題を与えられた際には、まずどのように解決するかに意識が向きがちです。その結果、【what】や【where】の考察が後回しになってしまうことがあります。この講義を通じて、現状と理想の姿とのギャップを定量的に把握する重要性を学びました。具体的な数値が示されているにもかかわらず、それを使わずに仮説を立て、解決策を考えていた自分に気づくことができ、とても良かったです。 新たな思考法は役立つのか？ さらに、ロジックツリーの活用方法についても新たな知見を得ました。通常、条件を先に考え、その条件に合うアイデアを生み出そうとする方法を取ることが多いですが、具体的な打ち手を先に考え、その後条件に当てはまるものを選ぶアプローチが新鮮でした。このような思考法があると知り、非常に役立ちました。 理想と現状のギャップを埋めるには？ 顧客との対話においても、理想の姿やあるべき姿の合意を得て、現状とのギャップを埋めていくことが重要です。【what】や【where】を考える前に、まずあるべき姿や望む姿を明確にする必要があります。採用活動においては、人材とのマッチングを図るために具体的な数値に落とし込むことが少ないですが、目標を見失わないように定量データでコンセンサスを取ることを忘れないようにしたいです。また、大きな目標の上にKPIとしての数値目標を立てることも重要だと感じました。 どのようにアイデアを整理する？ さらに、用件定義を行った上で解決策を考える際に行き詰まった時には、先にロジックツリーを用いて要素を分解し、その後要件に当てはまるものを選ぶという方法も有効だと分かりました。 1. 顧客との会話の中で都度目標の確認を行う。 2. KPIを設定する。 3. 必ず現状とのギャップを考える。 4. ギャップの原因やボトルネックを調べるために定量データを活用する。 5. アイデア出しで行き詰まったら、ロジックツリーを使ってアイデアを並べ、要件に当てはまるものを選定する。 これらのポイントを念頭に置き、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

分解ってどう使う？ データ分析を行う際、「分解」の重要性とその手法について新たな知識を得ることができました。単に数字を切りの良いポイントで区切るのではなく、まず全体を適切に定義し、必要な情報を明確にした上で、どこで分解すれば全体像が把握できるのかを試行錯誤することが重要であると演習を通して理解しました。 数字の見える化ってどう？ さらに、数字をグラフ化して視覚的に表現したり、比率に変換して加工することで、数字だけでは発見しづらかった情報が明らかになることを学びました。分析の初めには、全体を定義して目的を設定し、MECEを意識しながら抜け漏れなく分析を進めることが、業務の効率的な進行に寄与することを認識しました。どのような結果になっても、価値や発見があり、それらはすべて自らの成長に繋がるものだと考え、ポイントを押さえて思考を続けていきたいです。 目的設定ってどうする？ 売上やWebページのアクセス数を分析する際に、今までは表面的な数字を追うだけで、原因や改善点が明確になりませんでした。しかし、まず全体を定義して目的の方向性を決めることから始め、MECEを活用しながら漏れや重複を避けつつ課題を分解して解決を図りたいと考えています。分解後には、グラフや比率といったさまざまな視覚化方法を用いて、最適な分析手法を見つけ出し、短期・中期・長期目標の達成に必要なアプローチを定期的に戦略的に見直していきたいと思います。 毎月どうチェックする？ 売上やWebページのアクセス数の分析を日々確認し、毎月、前月との比較を行いレポートを作成したいと考えています。基本的には、最初に決めたMECEを活用した分解で分析を進めていきますが、毎月自身の分析方法で問題が解決できているかを見直し、分類についても考え続けたいです。 PDCAをどう進める？ 単一の仮説ではなく、2～3つの仮説を立て、その中から最も信頼性があり改善しやすいものを選び、行動に移していきます。2週間から1ヶ月試行し、うまくいかない場合は次の仮説で改善するというPDCAサイクルを実行していきたいと思います。

立地と利益の違いは？ 同じ飲食業でも、立地や客層、提供する価値によって利益の出し方が大きく異なることが印象に残りました。売上を伸ばすための工夫だけでなく、どこでコストを抑えるかという視点も収益には欠かせない要素です。また、ビジネスモデルごとの収益構造を理解することで、事業の強みや改善点が明確になると学びました。 収益改善の方法は？ 今回の学びは、業務における新規プロジェクトの提案時に活用したいと考えています。特に、収益構造とコスト意識を持って企画を立てることの重要性を強く実感しました。例えば、新たなサービスや業務改善の企画を提案する際には、類似ビジネスの収益構造を調査・比較し、「利益の出し方」や「コスト抑制策」を明確に示すことが必要だと感じました。単なるアイデアで終わらせず、採算が取れる仕組みとして説明することが今後のポイントです。 実践の工夫は何？ 具体的な行動としては、新聞や記事を通じて他業種のビジネスモデルを日常的に観察し、自社の損益構造に意識を向けながら業務に取り組むことが挙げられます。また、新しい企画を考える際に収益モデルとコスト構造をセットで検討する習慣をつけることで、ビジネスの仕組み全体を意識し、より実現性の高い提案や判断につながると考えています。 低利益の理由は？ 一方で、学習の中で疑問に感じたのは、売上総利益率が低くても利益を生み出せるビジネスが存在する点です。原価率が高い業態でも成り立つモデルがあることに驚かされ、その裏にあるコスト構造や工夫をもっと深掘りしたいと感じました。SIerとしてITシステムを提供する業務に携わる中で、飲食業のように「モノを売る」モデルとの違いにも大きな関心があります。特に、人的リソース中心のサービス業における利益構造や、無形サービスの原価の捉え方について、他の受講生と意見交換できればと思います。 利益差の理由は？ グループワークでは、「同じ売上でも利益に差が出るのはなぜか」というテーマで、業種を超えて収益構造を比較・議論できると、さらに学びが深まるのではないかと期待しています。

既存商品の強みは？ 教材で紹介されたある企業の事例を通して、既存商品の強みを活かしながら新規顧客獲得を図る手法を学びました。具体的には、自社商品の特徴の中から2つの軸を設定し、その軸に基づいてポジショニングマップを作成することで、競合との差別化ポイントを明確にできる点が効果的であると感じました。また、「S（セグメンテーション）、T（ターゲティング）、P（ポジショニング）分析」のうち、SとTは受講前から理解しており、従来の業務でも活用してきたため、本講義でPの重要性を再認識できたことは大きな収穫です。 ペルソナの再評価は？ これまでは、狙いたい層から逆算してペルソナを構築し、市場のセグメンテーション、ターゲティング、さらに広報施策へと展開する流れで進めていました。しかし、定期的なポジショニング分析を取り入れることで、ペルソナを再評価し、複数のペルソナやポジショニングマップを保有できることが分かりました。それぞれのターゲットに応じた訴求ポイントを明確にすることで、同一商品から多様な顧客の獲得につながる可能性があると考えています。 学生募集の戦略は？ また、学生募集の広報活動における一例では、近年新設された学部を含む、さまざまな学部での募集戦略が検討されています。従来は、情報系志望者や理系学生をターゲットとし、WEB広告やDM施策を中心に実施していました。しかし、競合と比較した場合、自学における「少人数指導」や「統計学・経営系科目の充実」といった強みを活かすことで、理系や情報系に興味はあるものの理数科目に苦手意識を持つ文系学生にも響く広報が可能になると考えています。 競合校調査はどう？ まずは、ポジショニングマップを作成するために丁寧な競合校調査を行い、その仮定を裏付けるデータを確認することが重要です。これが実現すれば、ターゲット別の媒体制作の提案がよりスムーズに進むと考えます。また、情報学部だけでなく、経営、国際、看護など他の学部においても同様に競合校調査を実施することで、自学全体のターゲット層をより広げていくことができると期待しています。

サーチとコンバージョン分析のポイントは？ 私は、定量データの処理方法や割合と実数値の使い分けについて学びました。広告のサーチ数やコンバージョン率を分析する際、実数値で成果を示すと共に、全体の成果に対する割合を表示することで、広告の効果がより明確になります。例えば、特定の広告が他の広告よりも高いコンバージョン率を示す場合、その差を強調するために割合を用いることが有効です。 リーチとフリクエンシーの効果的な可視化 データの加工方法や適切なグラフの選び方について学びました。リーチ（到達）とフリクエンシー（接触頻度）のデータをヒストグラムや折れ線グラフで視覚化することで、どの広告が最も効果的なリーチを達成しているか、または頻繁に接触されたが効果が薄い場合の改善点を容易に発見できます。 データクリーンルームを活用するには？ 比較の重要性や仮説に基づく分析について学びました。データクリーンルームを活用する際、テレビとデジタル広告の重複接触を比較することで、効果的な広告の配置や接触頻度を見極める仮説を立て、そのデータを基に改善策を提示します。こうした定量的なデータとその適切な比較により、精度の高い分析が可能になります。 これらの学びを基に、分析プロセスの一貫性を保ちながらデータをより効率的に扱い、効果的な広告戦略を提案できるようになりました。 グラフを使ったデータの伝え方 グラフや可視化ツールを駆使することも重要です。データをグラフやチャートで可視化し、関係者にとって理解しやすい形で伝えます。特に、データの割合や実数値を比較する際には、視覚的に分かりやすいグラフを使用することで、複雑なデータを簡単に理解しやすくし、意思決定をサポートします。 どのように分析スキルを向上させるか？ さらに、データ分析スキルの継続的な向上を目指します。新しいデータ分析手法やツールを学び、分析スキルを継続的に向上させます。広告業界で使用される分析ツールやシステムに精通することで、より効率的で精度の高い分析が可能となり、業務の成果を高めることができます。

エンパワメントの学び方 エンパワメントに関する学びを通じて、各段階での問いかけや考慮すべきポイントが明確になり、大変勉強になりました。まず、仕事を任せる際には、相手が「できそうか」を見極めるための問いかけが必要です。そして、進行中の仕事がこのまま任せられるか、手助けが必要かを判断するためにも問いかけが重要です。さらに、目標設定における本人の参加を促進するための問いかけも必要です。良い目標設定には、具体性、定量、意義、そして挑戦の要素が必要であることを学びました。 仕事への問いかけをどう活用する？ これまで、仕事を任せる際の問いかけは意識していましたが、それ以外についてはあまり意識できていませんでした。今後は、仕事の進行や目標設定におけるモチベーションを高めるために、これらの問いかけを意識的に活用していきます。良い目標設定を行うためには、相手をよく理解した上で、適切な内容を的確に伝える必要があります。これは一人ひとりに対して行うには大変ですが、経験を積んで少しずつ身につけていきたいと考えています。 メンバーの自律性を引き出すには？ 具体的な実践として、ジュニアメンバーが新しいプロジェクトに取り組む際、本人がゴールを正しく認識できているか確認し、参加を促すようにしたいです。この問いかけにより、メンバーが自律的に目標達成に向けて行動する姿勢を引き出せると考えています。また、目標設定の際には、具体性や意義などの要素を含めるように会話を通じてサポートします。こうして、メンバーが目標に納得し、無理なく実行に移せるようにします。自分自身の目標設定にも、このアプローチを取り入れ、組織全体が納得できる目標を持てるようにしたいです。 円滑な組織運営を目指して さらに、週次の会議では各メンバーが活動を報告する際、ゴールの正しい認識や自律性を促す問いかけを行います。来年度の組織戦略における目標設定では、メンバーのスキルや経験に基づいた納得感の高い目標設定を追求し、ジュニアメンバーにエンパワメントを行い、本人が計画を策定できるよう支援していく予定です。

エンパワメントの本質は？ エンパワメント・リーダーシップは、メンバーに権限を委譲し、自律性を高めることで彼らの能力を最大限に引き出すスタイルです。このリーダーシップを実行するためには、いくつかのポイントがあります。 目標設定はどう決める？ まず、目標設定が重要です。メンバーには、その能力を少し上回る難易度の目標を設定し、それを達成するための計画は本人に任せます。必要であれば支援も提供します。良い目標を設定するためには、メンバーに適した仕事を余裕を持って依頼し、彼らの本音をよく知ることが求められます。これが結果として、メンバーのやる気やモチベーションを高めます。 対応方法はどうする？ さらに、依頼内容に応じた対応方法も重要となります。例えば、「分からないからできない」場合は丁寧に説明し、「分かったけどできない」場合には不安を解消するための対話を行います。「分かった、できるがやりたくない」場合には、メンバーがやりたくなるような仕事の渡し方を工夫します。重要なのは、合理的な説明よりも、相手の情緒的な気持ちを大切にすることです。 質問力で成長する？ また、メンバーの育成には質問力が重要であり、特にオープンクエスチョンの活用が鍵となります。これによって、メンバーの思考を深め、自律的な問題解決能力が引き出されます。 実践事例は何か？ エンパワメント・リーダーシップを活用するため、いくつか具体的な取り組みを行っています。一つは、定期的な1対1のミーティングで、オープンクエスチョンを活用してメンバーの思考を促し、進捗を確認しています。権限委譲では、プロジェクトやタスクをメンバーに委譲し、彼らの自律性を高めて成功体験を積ませています。また、メンバーの成果には具体的で建設的なフィードバックを提供し、ポジティブなフィードバックを通じてモチベーションを高めることを重要視しています。 これらの取り組みを通じて、メンバーが最大限に力を発揮できるよう支援し、組織のミッションを達成する強力なチームを築くことを目指しています。

会議で気づくポイントは？ 物事の本質を見極め、目標達成に必要な打ち手をシステマティックに考える大局観とバランスの重要性を改めて実感しました。会議の場面では、誰が何に対して語っているかを明確にし、抜け落ちる観点がないかを俯瞰する意識が大切です。 分析して何を得る？ また、マーケティングの基本フレームワークである３C分析、SWOT分析、PEST分析、バリューチェーン分析を活用し、自社の課題を多角的かつ具体的に洗い出すことの必要性を認識しました。短期的な成果と長期的なプラス効果とのトレードオフを踏まえ、ベターな選択肢を見極める姿勢が求められます。 分析比較の見どころは？ 具体的な３C分析では、【顧客】としては従業員規模が小さく、特定の施策が十分に取り入れられていない点、【競合】としては戦略コンサルタントや大手金融チームの存在を踏まえ、【自社】では高価格帯でフルカバレッジを実現し、内定決定率が高い点が挙げられます。一方、SWOT分析においては、高価格帯や専門性、内定決定率、育成力が強みとされる一方、マッチングの効率性やスピード、自社採用のプロセス管理、マネジャーのスキルに改善の余地があることが示されています。機会としては人材の流動性やダイレクトリクルーティング、世界経済の変化、生成AIの進展が考えられ、脅威としては生成AIやAIを活用したエージェントの台頭が挙げられます。 未来予測の鍵は？ さらに、上場している大手エージェントの中期経営計画や統合報告書などを生成AIで分析し、どのような３C分析やSWOT分析、バリューチェーン分析が行われているかを検証することが、今後の自社の取り組むべき課題を明確にする上で有益です。特に、ダイレクトリクルーティングや大手企業による社内転職が台頭した場合、５年後にどのような影響が生じるかを具体的に分析し、今後のプランニングに活かす必要があります。 計画の着実性は？ このように、今後も全体を俯瞰しながら、具体的なアクションプランを策定して着実に実行していくことが重要だと感じています。

仮説構築のポイントとは？ 仮説を立てる際のポイントとして、以下の二点が重要であると学びました。 まず、複数の仮説を立て、そこから絞り込むことが大切です。最初から決め打ちにせず、他の可能性を探ることで幅広い視点を持つことができます。また、仮説同士に網羅性を持たせ、異なる切り口で考えることも必要です。具体的には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、多様な視点から仮説を構築することができます。 データ評価の重要性を理解する 次に、仮説を検証する際のデータ評価についてです。単に目の前の数字を比べるのではなく、平均値や割合など、どの指標を比較するかを慎重に選ぶことが重要です。データの取り扱いについても、自分に都合の良いデータだけを集めるのではなく、必要なデータを自ら取りに行く姿勢を持つことが求められます。これにより、仮説はより説得力のあるものとなります。 実証実験の成功をどうつなげる？ 今週の学習では、「複数の仮説を立てる必要性」や「自分の都合の良いデータだけをとらない」といった点の重要性について改めて学ぶことができました。実証実験においては、これらのポイントが本来最も重要であるにもかかわらず、見落とされがちです。新規事業においては、実証実験の成功要因や失敗要因を特定し、次へと繋げるためにも、責任を持って仮説検証を行う必要があります。 目標達成のための仮説設定 私の担当フィールドでは、目標達成に向けたキーファクターを見定めるために、複数の仮説を自分なりに設定したいと考えています。具体的には、以下のステップを意識して進めていきたいと思います。 - 実証実験の検証目的を見直す（現地側と調整可能な範囲で行う） - 検証目的に沿って仮説を洗い出す（いくつかピックアップし、検証項目を絞る） - 実証実験の目標値を先方と合意する これらを進めるにあたり、今週の学習で特に印象に残った「複数の仮説を立てること」や「自分の都合の良いデータだけをとらない姿勢」を常に意識して実行していきたいと考えています。