マーケティング入門

学びがひらく未来への扉

セグメントは何がポイント? まず、セグメンテーションの切り口として、人口動態変数、地理的変数、心理的変数、行動変数の4つがあることを学びました。購買行動に差が出る切り口を意識することが重要であり、当社の観光コンテンツ配信事業では、アニメファンという趣味嗜好や行動特性を重視すべきだと考えています。 火付け役の意義は? 次に、1stユーザー(火付け役)の選定と普及要因の重要性について学びました。サービス設計においては、比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性の5つの普及要因を押さえる必要があります。特に、AIDMAの各段階に合わせ、まずは注意を引くための可視性、次に分かりやすさで興味を喚起し、比較優位で魅力を訴求、適合性により導入意欲を高め、試用可能性を低いハードルで実現することを意識した設計に取り組みたいと考えています。 評価基準はどう違う? さらに、ターゲティングの評価基準として、Realistic Scale(市場規模)、Rate of Growth(市場成長率)、Rival(競合優位性)、Rank(優先順位)、Reach(到達可能性)、Response(顧客反応)の6Rについて学びました。各セグメントについて、代表ペルソナの課題に基づく市場規模や成長率、自社アセットとの親和性、チャネルを活用した到達可能性、そして顧客反応を具体的に評価することが必要です。 事業企画の狙いは? 今回の事業企画は、既存のコミックプラットフォームを活用した観光コンテンツ配信として、アニメファンに推し旅や推し消費の提案を行うものです。現時点で顧客課題の把握、ペルソナの定義、解決方向性の設定、課題の確からしさに関するインタビューが済んでおり、今後は以下のスケジュールで具体的な検証を進めます。 検証スケジュールは? 2月下旬の週には、セグメントごとの市場規模とコストの調査を行い、3月上旬にはその結果をもとに市場規模の判定とコスト試算を実施します。続く週には、優先すべき事業アイデア3つについて、解決策の適合性をインタビューを通じて確認し、3月中旬にこれらの成果をまとめ、未達事項を整理します。そして、3月末の審査会に向けた最終調整を進める予定です。

データ・アナリティクス入門

データ分析の目的を意識して成果を出そう

データ分析の目的は? 「①データ分析の目的を意識すること」と「②正しく比較するために条件を揃えること」の2つが特に印象に残りました。これまでの仕事では、目の前にあるデータを漠然と加工し、何か分かることがないかと試行錯誤しているだけだったと改めて感じました。 明確な分析の必要性を感じる 今後は「何のためにデータ分析するのか」「何が分かると嬉しいのか」を明確にした上で分析に取り組むつもりです。また、自分の悪い癖として「結論ありき」のデータ収集や分析を行う傾向があると自覚しました。具体例では、「●●●という結論を導くために都合の良いデータを探してくる」という方法を取っていましたが、それだと誤った意思決定に繋がる可能性があります。常に正しい条件でデータを比較することの重要性を強く感じました。 賃金制度の課題とは? ①新しい賃金制度の検討に活かしたい。自社の賃金制度に関する課題を明確にするためには、競合や労働市場との比較だけではなく、「現状の給与分布が自社の賃金制度の考え方に沿ったものか」、「自社の人事ポリシーに沿ったあるべき給与分布はどうあるべきかと現状との差異」を正確に比較したいです。 目的達成のためのツール選び ②新しいビジネスツールを導入する際の分析に活用したい。労働安全衛生関係の教育ツール導入を検討しているため、目的を明確にし、「目的を達成できるツール」を選定するための比較を実施していきます。 具体的に言うと、自社の賃金制度の課題を明確にするためには、競合他社や労働市場との年齢や等級ごとの給与比較は当然ですが、それ以外にも比較対象とする要素があるはずなので、漏れないように洗い出します。競合等と比較する際には条件をしっかり揃えることが大切です。また、ツール導入については「何のために導入するのか」「その目的を達成するために必要な要素は何か」「それぞれの要素の基準は何か」をしっかり考えて最適なツールを選びます。 継続的な評価が必要? ツール導入後の経時変化も確認し、継続使用を検討します。いずれの取り組みも、目的や比較対象がズレていないか、要素に漏れがないかを上司やチームのメンバーとよく議論しながら進めていきたいと考えています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

仕事の向き不向きと目標の共有術

どんな仕事が向いている? エンパワメントという概念には、向く仕事と向かない仕事が存在します。特に、高度な政治力や暗黙知が必要な仕事、不確実で臨機応変な対応が迅速に求められる仕事、ミスが許されない仕事には向かないでしょう。このため、仕事の特性や相手のスキルに応じた適切な対応が重要です。すべてを丸抱えするのも、全てを丸投げするのも好ましくありません。 どうやって目標を共有? 目標や目的を立てて共有する際には、まず自分自身が納得し、自分の言葉で話せる状態になることが大切です。また、メンバーに共有する際は上司の言葉そのままではなく、相手に合わせた自分の言葉で伝えることが重要です。成功の基準や目標の意義についても、明確に説明する必要があります。共感を引き出すためには、目標設定のプロセスにメンバーを巻き込むことが不可欠で、一人で決めて押し付けないように注意します。その過程で、「わからない」「できない」「やりたくない」を見極め、合理的に説明するとともに、感情にも訴えることが大切です。 計画は具体的にどうする? 計画の立案では、具体化が重要であり、6W1H(誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どうやって、いくらか)を意識して進めます。計画策定は本人に任せ、必要があればサポートします。忙しい時こそ余裕を持つ意識が大事で、各メンバーの仕事について、どのような姿が望ましいのか、またどんなアウトプットが求められているのかを明確に伝えましょう。計画作成時も6W1Hを意識し、認識の差異がないようにしましょう。 本当に伝わっている? 伝えている、共有できていると思い込むことがよくありますが、マイクロマネジメントにならない程度に目的や目標の共有状態を確認していくことが大切です。また、「できる」としか返答してこない場合には、「本当にできるのか」「できるけれど詳細がわからないことはないか」「嫌々やらされている仕事になっていないか」といった本音を引き出すために、日常的なコミュニケーションを心がけましょう。相手をよく知るため、どんなに忙しくても余裕のある表情や機嫌の良い態度を心がけ、いつでも質問や相談ができる雰囲気を作ることが重要です。笑顔を意識することも大切です。

データ・アナリティクス入門

仮説と実践が創る成長の軌跡

検証プロセスはどう進む? まず、検証のプロセスは「問題の明確化(what)」「問題箇所の特定(where)」「原因の分析(why)」「解決策の立案(how)」という4段階に分解されています。これにより、検証を行う側も結果を伝える側も、内容を分かりやすく把握することができます。 仮説は何で生まれる? 次に、仮説検証では、なぜ問題が発生するのかという問いに対して、最初は考えを絞らずに複数案を出してみることが重要です。その際、フレームワークを活用して、情報が抜け落ちたり重複したりしないようにすることで、双方にとって理解しやすい検証が可能となります。 比較はどう整理すべき? また、比較検証を行う際は、必ず同じ条件下で情報を整理することが求められます。同じ基準で比較しないと、結果に誤差が生じやすいため、グルーピングの段階から条件を揃える工夫が必要です。 知識のアップデートは? さらに、一般常識や最新のニュースに目を向け、常に学び続けることが大切です。自分の判断基準が古く、発展しなくなると検証能力は向上しません。 モノづくりの課題は? 普段取り組んでいるモノづくりの研究・開発現場では、商品コンセプト、技術・性能・品質、コスト、人材育成など、さまざまな分野の問題を分解して検証しています。問題が数多く存在するため、優先順位をつけることが重要です。自分ひとりで作業するわけではなく、誰もが納得できるような優先順位の付け方や見せ方に工夫を凝らしています。現在は、特にコストの問題を最優先して取り組んでおり、若手には楽しい商品開発の役割を担ってもらっています。 成果をどう伝える? 仮説を立てながら、ChatGTPの助けを借りつつ情報を整理・検討するプロセスは非常に有意義です。その結果を他者に伝え、納得が得られるかどうかを検証の一つの指標としています。 出張準備は万全? また、7月から8月にかけて海外出張を予定しており、その準備として自分の考えを整理し、誰もが納得できるストーリー作りと、事実に基づいた情報収集に努めています。出張先で提示した問題定義に対する回答を、秋頃に成果物として検証する計画です。

データ・アナリティクス入門

理想と現実を繋ぐ数値の声

あるべき姿って何? 今までは「あるべき姿」を、漠然と「ありたい姿」と「正しい状態」の二つの意味で使い分けずに運用していたことに気づきました。しかし、その区別を認識したことが今後の分析にどのような影響を与えるのか、正直なところ分かりません。今後その機会が訪れるのか疑問に感じています。 また、あるべき姿として何を設定するかを考えた時、以前はただ漠然と「こうなればいいな」と思う程度で、例えば急降下するグラフの曲線が鈍化すればよいという認識に留まっていました。今後は、より定量的に表現できる方法を検討していきたいと考えています。 早帰りは何故? 人の管理において、業務終了時間が18時であるところ、早帰りが認められている場合、退社が17時になると、早帰りする人は17時前に業務終了の準備に取り掛かり、17時ちょうどに退出するケースも出てきます。そのため、17時前のお客様からの問い合わせに十分に対応できず、お待たせしてしまう場面があるのです。 解決へ向かう道は? この課題を関係者間で合意のもと解決するためには、現状として17時前に何人が業務を離れているのか、またその時間帯にどの程度の問い合わせが発生しているのか、そしてその問い合わせにどの程度対応できれば問題ないのかといった、正しい状態を定量的に示す必要があります。これを踏まえ、現状を関係者間で共有し、合意形成を行った上で、解決手段を検討していきたいと思います。 まずは現状分析として、以下の点を把握する必要があります。 ① 17時前の人数 ② 17時後の人数 ③ ①と②の差から算出される早帰り人数(すなわち、17時前における作業可能人数の減少) これらのデータや、該当する時間帯の問い合わせ件数を数週間にわたり収集し、現状を明確にします。その上で、現状と理想の正しい状態が何かを議論し、あるべき姿を決定します。そして初めて、どのように問題を解決するか(how)の議論に入ることができると考えています。 これまでは、関係者間で現状のすり合わせを十分に行わずに解決策(how)のみを議論していた点を反省し、今後は一歩ずつ着実にステップを踏んで進めていきたいと思います。

アカウンティング入門

高級カフェの成功に学ぶP/L活用法

P/Lの基本的な理解を深める 私は、「ナノ単科」の一環としてP/L(損益計算書)について学びました。そこでは利益の種類について知識を深め、具体的には5つの異なる利益の計算方法を学んだのです。まず、「売上高」から「売上原価」を差し引いて「売上総利益」が算出されます。次に、「売上総利益」から「販売費及び一般管理費」を引いて「営業利益」が求められます。この「営業利益」から「営業外利益」を引いて「経常利益」に至ります。そして、「経常利益」から「特別損益」を引くことで「税引前当期純利益」が出され、最後に「税引前当期純利益」から「法人税等」を差し引くと「当期純利益」が得られるのです。これらの概念については大まかに理解していましたが、カフェの例を通じてさらに体系的に理解することができました。 カフェの事例で学ぶ収益モデル カフェの具体例では、高級志向のカフェは初心者が手を出すには利益を上げるのが難しいという先入観を持っていました。しかし、例を通して、そのカフェがしっかりと高い売上高と経常利益を上げていることが示され、客数が多ければ儲かるという単純な考え方が誤っていることに気づかされました。高級店の儲けの仕組みを学ぶことで、その経営戦略に理解が深まったと思います。 自社決算の活用法を考える この学びをどのように活用したいかという点ですが、利益を上げる仕組みを知ることによって自社の決算書をより有効に活用できると考えています。過去に新規事業を考える際、私たちはビジネスの内容や目標、予想される利益を考慮していましたが、今後はP/Lを詳細に考慮した計画を立てることができそうです。 数字の裏にある意味を探る また、実際に自社の過去の決算書や今期の業績予測資料を確認することで、これまで表面的にしか捉えていなかった数字の背後にある意味を理解できました。売上高や粗利益、あるいは経費や当期利益など各項目を一つずつ理解することで、業績の予測もより正確に行えるようになったと思います。特に営業部門ではない私の部門でも、今期の旅費や派遣費用、販管費が増加する見込みがあるため、前月の実績を基に予測を行い、営業利益の改善に役立てていきたいと考えています。

戦略思考入門

カラオケで働く新時代の学び方

レジャーと仕事は? 戦略思考入門を受講中の方から、レジャー施設のカラオケルームでテレワークができるという情報をいただきました。これは非常に魅力的なアイデアであり、今後はそれを活用して、グロービスでの学びや仕事(Zoomでの打合せ)と娯楽を一体化させ、生産性向上を図っていきます。 付加価値はどう? バリューチェーン全体を俯瞰し、部品や原材料の購買から製造、出荷物流、販売・マーケティング、アフターサービスまでの主活動に加え、人事や経理、技術開発などの支援活動の重要性を認識しました。自社製品の付加価値を的確に把握することが必要です。 理念と柔軟性は? 経営理念やビジョンといった不変の要素を大切にしつつ、時代の変化に柔軟に対応する必要があります。今後もグロービスの単科生制度を利用し、コンセプチュアルスキルやビジネスフレームワークを学び続けることが求められます。 専門分野はどうする? 「餅は餅屋に任せる」という考えから、パソコン修理は専門業者に委託し、本業に集中しています。社内教育の講師を持ち回りで担当することによって理解が浅くなる傾向があるため、専門分野はグロービスの単科授業を履修し、専門家から学ぶことを検討しています。 戦略をどう練る? 業務の選択にあたっては、3CやSWOTのフレームワークを活用しています。自社は業界2位であり、コスト・リーダーシップ戦略は難しいため、多品種小ロットの生産に対応する差別化戦略を重視し、設備投資を進めています。また、技術書籍や書類の電子化を進め、自炊代行業者に依頼してPDF化を実施しています。 フレームはどう使う? フレームワークは単なる知識ではなく、実際に活用することでその価値が発揮されます。新たな課題に対処する際は、直観ではなくフレームワークを基に考え実行していきます。リソース配分においては、所属する部署の人、物、金、情報を把握し、最適に配分する努力をしています。 PPMで整理する? プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント(PPM)の考え方を取り入れ、「金のなる木」を維持しつつ、「負け犬」を整理することにより、自社製品の維持と整理を行っています。

データ・アナリティクス入門

データで掴む!即効性のある仮説検証術

仮説の設定と共有はどうする? 「仮設の設定」 何が(what)、どこで(where)問題が発生しているのかという視点で考えることが求められます。その際、3Cや4Pのフレームワークを用いることで、網羅性を確保できます。自分自身の仮説を持つことも重要ですが、独りよがりにならないように、複数人で仮説を出し合うことが大切です。さまざまな視点で仮説を考えることで、より豊富な仮説を出すことができます。そして、その仮説がなぜ(Why)起こっているのかを考え、解決策(How)を導き出します。 仮説の検証はどのように行う? 「仮説の検証」 解決策(How)として妥当かどうかを検証する際には、立証したい仮説に偏ったデータ収集は避けます。他の仮説を立証するようなデータも含めて、客観的にデータを比較することが重要です。これにより、仮説の説得力が強まり、仮説から導き出される結論(意思決定)の実効性も高まります。どんな単位を使ってデータを比較するのかや、主張したい仮説をいかに端的に説明できるかを慎重に考える必要があります。 データ分析で何を重視する? 「仮説の共有」 特に組織においては、「問題解決の仮説」から導き出される「結論の仮説」を実行する際に、コミュニケーションの課題が発生します。自身の仮説を客観的に立証した上で、共有するための仮説を立てる必要があります。 自身の仕事の一つの課題として、ドライバーの待機時間の削減が挙げられます。得られたデータから平均値を算出し、標準偏差も計算します。そして、組織として持つべきKPI値(平均値・標準偏差)と比較します。そのうえで、KPI値未達の箇所(Where)に注目し、なぜ(Why)未達なのかを関係部門と数値を見ながら考えます。その後、仮説の設定(問題解決方法 How)を行います。 まずは、得られたデータから平均値と標準偏差を算出します。次に、得られた平均値が妥当なのかを標準偏差から検討します。標準偏差を悪化させている要因(外れ値)に注目し(Where)、なぜ外れ値が発生しているのかをプロジェクトメンバーと意見を交わして(Why)、直近で必要な対策(How)を考えます。

マーケティング入門

ポジショニングマップで新市場を制覇せよ!

ポジショニング、セグメンテーションとは? ポジショニング、セグメンテーション、ターゲティングは、「誰に売るか?そこで勝てるか?」を考え抜くための方法です。これは新商品の開発時に限らず、既存の商品を新しい用途や顧客層に販売できれば、新たな市場を開拓する機会になります。その際には、適切な市場と顧客を選び(セグメンテーションとターゲティング)、その中で勝てるポジショニングを見つけることが重要です。 ポジショニングマップの作り方は? 個人的には、ポジショニングマップを企業の事例で見ると非常に腑に落ちますが、実際の作り方については具体的なイメージがわきませんでした。しかし今回の学習を通じて、訴求ポイントを2つに絞り込むことが必要で、①自社製品の特長を洗い出し、②顧客視点で魅力的な軸を選択し、③競合との差異がわかりやすい軸を選ぶというステップが具体的に理解できました。 競合との戦略をどう活かすか? 競合との戦いの中で、どの市場にどのような価値を訴求するかを決める際、この知識は非常に役立ちます。これまでは、競合他社よりも早く新しい市場に入り、競合が気づく頃には自社が大きな市場シェアを築くことで成功してきました。これは優れたターゲティングが結果的に生んだ成果とも言えますが、深く考えずに先行利益を取っていたとも感じます。現在の環境では、新しいテーマを先取りしても追いつかれるリスクが高まっているため、改めて自社と製品の強みを洗い出し、ポジショニングマップを作成することで、新たな勝ち筋を探ることが重要だと感じます。 失敗をどう改善すべきか? さらに、苦戦している事業に対しては、ポジショニングマップを作成し、顧客視点での刺さり方を見つけることが有効です。成功している事業にも「競合だったらどのように攻めるか」を考えてポジショニングマップを作ると、競合にとって脅威となる部分が明確になります。それをもとに、その位置をキープするのか、それとも強者の戦略で制圧するのかをリソースに応じて決めることが可能です。新しいテーマの事業を始める際には、まずセグメンテーションとターゲティングを重視することが大切だと改めて実感しました。

クリティカルシンキング入門

MECEで問題をスッキリ解決する方法

物事を分解する学びの重要性とは? 物事を分解する方法について学んだことが非常に有益でした。まず、全体像を明確に定義し、目的に沿って切り口を設定し、MECE(漏れなく・ダブりなく)の原則を用いて事象を分解します。これには、「層別分解」、「変数分解」、「プロセス分解」の3つのパターンがあります。 分解手法の具体例をどう活用する? 層別分解では、「年齢別」、「性別」、「季節別」といったように、特定のカテゴリーごとに事象を分けます。変数分解では、「売上=客単価×客数」のように、事象を構成する要素に分解します。プロセス分解では、ある事象のプロセスを詳細に書き出し、そのどこに問題があるのかを分析します。 MECEが導く次の一手は? 分解する際には、異なる視点が混在しないよう注意し、まずは試みてみることが重要です。たとえ分解した結果、特筆すべき点が見つからなかったとしても、それは「ここには差がなかった」という価値があり、他の観点での分解につなげることができます。失敗と捉えず、次の行動に繋げることが大事です。 これを売上分析に応用すると、例えば「年齢別」、「性別」、「季節別」に層別分解したり、「売上=客単価×客数」という変数分解を用いたり、プロセスの中の問題点を探るプロセス分解が有効です。 DX人材育成にMECEはどう役立つ? また、DX人材育成に関する施策を進める際の根拠としても使えます。例えば、社員のデータ活用率を上げることを目的に、現状を把握し、MECEを活用して問題点を明確にすることで対策を立てることができます。 意思決定の効果をどう高める? 意思決定時には、情報をMECEで分類し、優先順位を決める手法が活用できます。これにより、どの情報を基に判断すべきかが明確になります。また、プロジェクト進行中に意見が割れた際には、目的を再定義し、網羅的に議論ができているか確認することで、考慮漏れがないかをチェックすることができます。 このように、MECEの原則を用いることで、さまざまな問題や課題を効果的に分解し、具体的な対策や判断を導き出すことができます。

アカウンティング入門

収益とコストの秘密戦略

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。

マーケティング入門

ポジショニングで見つける学び

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。

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