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受講生学びのアーカイブ

〜受講生の学びからヒントを得よう〜

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に関する学び

全295件の振り返りを公開中

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マーケティング入門

本音で紡ぐ真のニーズ発見

本当に求める理由は？顧客自身が本当に何を求めているのかを明確にできる人は少ないと、自身の経験から実感しました。ある事例では、顧客が表面的に求めているのは特定のシチュエーションで着用できる服でしたが、その背景にある「なぜその服が必要なのか」や「現状の服にどのような課題があるのか」という点を深く考えることで、真のニーズが見えてきたと感じました。製品の活用はどう？また、新製品の開発を進める際には、事業性の判断とともに、顧客が本当に必要としているものを捉えることが重要だと考えます。単なる表面的な要望ではなく、顧客がその商品をどのように活用し、どのような目的を持っているのかを見極めることが、より売れる製品の開発へとつながると確信しました。

30代男性一般社員／職員

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マーケティング入門

自社強みで拓く新たな市場戦略

既存商品の新展開は？ある事例を通して、既存の商品でも異なる顧客層を狙えるということが実感できました。自社の強みを活かし、セグメンテーションやターゲティングの分析を適切に行うことで、効率的に新たな顧客へアプローチできると感じました。また、その際には、差別化のポイントや、顧客が持つ商品イメージとのギャップを正確に把握した上で、マーケティング戦略を策定する必要があると思います。セグメント分析は有効？さらに、セグメンテーションとターゲティングのフレームワークは非常に有用であると感じました。新しい企画を立案する際には、これまでの施策との違いや、誰に対して訴求するのかを整理し明確にすることで、メッセージの浸透度が高まると考えています。

30代男性マーケティング、広告、販売一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

分解×比較で切り拓くAI活用

仮説検証の可能性は？これまで、メールの翻訳や要約など、限られた用途でしかAIを活用していなかったものの、「分解」と「比較」を取り入れることで仮説検証にも応用でき、データ指向の仕事の進め方に繋がると感じました。データ整備は進んでる？私が所属している会社では、売上データが商品、金額、個数といった最低限の情報しか整備されていません。そのため、まずは必要なデータ項目について社内で検討を重ねる必要があると考えました。また、生成AIの活用に関する意識も十分でないため、社内啓蒙活動が不可欠だと感じています。成功事例はどう見る？実際に、データ分析や仮説検証にAIを利用している方の事例を伺えると非常に参考になると思います。

50代男性係長／主任

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マーケティング入門

ナノ単科で見つけた学びの宝箱

体験価値はどう感じる？商品を単に使用するのではなく、そのとき感じるワクワク感など、体験としての付加価値を提供することが大切です。ネーミングやパッケージ、情報公開のタイミングなど、さまざまな手法でこの付加価値は表現されます。ターゲットとなる顧客の心をしっかりと掴むためには、自社の技術や知見、商品について徹底的に理解する必要があります。イベントはどう機能する？新商品のローンチイベントやPRイベントは、まさにこの体験提供の一例です。ターゲットに合致したインフルエンサーを起用し、商品にふさわしい場所や食べ物、エンターテインメントなど、五感に訴える環境を整えることで、顧客により一層の付加価値を提供することができます。

50代女性課長

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マーケティング入門

自社強みで挑む新たな市場攻略

どうすれば強みを生かす？自社商品の強みを維持しながら新たなターゲット層にアプローチする場合、ターゲット層内での競合に勝つための戦略を同時に考える必要があると感じました。特に、自社商品の強みを徹底的に理解することが重要だと再認識しました。自社戦略は何が鍵？また、セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニングの各手法を自社商品に当てはめ、自分なりの分析を進めていきたいと考えています。若者層に響く方法？具体例として、かつては富裕層に受け入れられていたお酒について、飲み方やシチュエーションを変えることで、かっこいいモノやコトを好む若者層に受け入れられる方法がないかを探求してみたいと思います。

50代女性課長

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マーケティング入門

お酒に宿る物語体験

付加価値ってどう響く？本講座を通して、商品の付加価値として体験価値を取り入れることが、競合との差別化に繋がるという点を学びました。具体的な一例では、従来の単なるお菓子が、「おやつ」としての体験全体を提供することで、箱を開け、食べ、共有するといった一連の行動が新たな価値に変換され、消費者にとって魅力的な体験として認識される様子に感銘を受けました。お酒の魅力は何だろう？私が扱っている商品はお酒であり、単に味わうだけのものではありません。そこで、商品のストーリーを組み入れたり、購入を通して誰かに貢献できるという付加価値を提供することで、他社との差別化を図りたいと考えるようになりました。

30代男性一般社員／職員

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生成AI時代のビジネス実践入門

仮説検証で広がる生成AI活用術

どんな仮説を試す？これまで公私共に生成AIをFAQ的な用途でしか活用していなかったところ、今回の学習を通じて仮説検証のサポートに役立つことを実感しました。今後は、特に業務面での活用範囲を広げ、仮説検証に積極的に取り入れていきたいと考えています。どのデータが鍵？具体例として、売上データをもとに商品群ごとの売上増減や周辺情報の分析に生成AIを活用し、次のアクションに向けた仮説設定をサポートさせる予定です。また、前回学んだスモールスタートの手法を意識し、段階的な社内展開を進めていく方針です。

40代男性課長

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