データ・アナリティクス入門

論理で解く!現場課題の4ステップ

問題解決の手順は? 「問題解決の4ステップ」と「ロジックツリーを使った分解思考」が今週の学びの中で特に印象に残りました。まず「問題解決の4ステップ」では、「何が問題か?(What)」を明確にし、「どこに問題があるか?(Where)」でその範囲を絞り込みます。さらに、「なぜ起きているのか?(Why)」で原因を深堀りし、「どうするか?(How)」で具体的な対策を検討する流れを学びました。このフレームワークを用いることで、感覚や経験だけに頼らず、論理的に課題を捉えられると実感しました。 ロジックの整理は? また、ロジックツリーの手法では「モレなく・ダブリなく(MECE)」を意識しながら、問題やテーマを枝分かれさせ、整理する方法が紹介されました。例えば、現場で発生する遅延という問題に対して「人」「資材」「天候」などのカテゴリーに分解し、それぞれを詳細に検討することで、原因の見落としを防ぐことが可能となります。さらに、各要素を深掘りすることで、より具体的な解決策に結び付けられる点が非常に実践的だと感じました。 再現性は保たれる? これらの思考法を現場の課題整理に活用することで、感覚や経験に頼らず、再現性のある改善が実現できると考えています。たとえば、工期が予定よりも遅れている場合には、まず「What:何が問題か?」で遅延の事実を明確にし、「Where:どこに問題があるか?」で特定の工程に絞ります。そして、「Why:なぜ起きているのか?」で人員不足や資材納品の遅れ、天候の影響など原因をロジックツリーで分解し、それぞれに対して「How:どうするか?」の具体策を検討します。 トラブル対応は? 実際に現場で問題やトラブルが発生した際には、まず「何が問題か?」を関係者と共有し、事実を明確にします。その上で、問題のある工程や範囲を「どこに問題があるか?」の観点から洗い出し、ロジックツリーを活用して「なぜ起きているか?」を検証します。原因が複数考えられる場合には、MECEを意識して整理し、各要素に対して「どう対応するか?」という具体策を検討することが重要です。 習慣化は可能? 今後は、毎日の朝礼後など短いミーティングを通してこの4ステップを活用し、現場の問題を見える化・言語化する習慣を身につけたいと考えています。個人としても、業務日報にこのフレームワークを取り入れることで、思考力と実践力をさらに高めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

小さな復習が未来を開く

比較の価値って何? 「分析の基本は比較」という視点を再認識しました。自分と他者、自分がありたい姿、そして現在の自分を丁寧に比較することが、より深い洞察へとつながると実感しています。また、学習においては一夜漬けややっつけ仕事ではなく、たとえ1日5分の復習でも習慣として続けることが重要だと痛感しました。特に、ビジネスの現場における影響度を考えると、その積み重ねが大切だと考えています。 原因の探し方は? 分析のプロセスでは、結果だけでなく原因を深く掘り下げる姿勢が必要です。数字に裏付けられたストーリーを構築するためには、飛びつかず、しっかりと要素を分解して検証することが求められます。やみくもな対応では、納得感や信用を得るのは難しいと感じました。 課題はどこにある? まず、フレームワークなどの問題解決の手法については、理解しているつもりでも実際の問題に直面すると活用できていない部分が浮き彫りになりました。たまたま効率化には成功したものの、その他の面では十分に実践できておらず、今後、時間のかかる業務のプロセス改善に取り組む必要があると考えています。 新知識はどう活かす? また、ABテストといった新たな知識の習得ができた点は大きな収穫でした。勉強の習慣化に向け、意識的な時間確保と無駄時間の削減に努め、受講者のコメントからも自分の表現不足を認識する機会となりました。講座終了後は、講師の授業や動画、受講者の意見を総復習し、理解をさらに深めるつもりです。 図解で見やすく? さらに、シンプルながらも資料に図を取り入れることで、情報を視覚的に整理する試みも始めています。作成技術は向上途上ですが、引き続き動画などでスキルアップを目指していきたいと思います。 仮説の不足は? 一方で、学び続ける意欲はあるものの、仮説を作成する基礎知識が不足しているため、仮説の質や数が十分でなく、次につなげることが難しいと感じました。仕事におけるレアケースの振り返りや因果関係の検討が、これからの課題であると考えています。結果だけに注目するのではなく、その背後にある原因を明らかにすることがポイントとなります。 本質をどう捉える? 今回の学びで特に印象に残ったのは、「目に見えるものにすぐ飛びつかない」という点です。大切な要素は必ずしも目に見える形で現れるわけではないという教訓を、今後の業務にも活かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説とデータで勝つ戦略

仮説は本質か? WEEK4では、仮説を立てそれをデータで検証する思考法を学びました。仮説は「感覚」ではなく、根拠ある問いとして設定し、目的に合ったデータを収集・分析することが大切であると理解しました。たとえば、あるターゲット層に向けた広告の効果については、申込経路や具体的な単価など、定量的なデータをもとに検証することで、説得力のある改善策を導き出すことが可能だと感じました。 4Pで本質見出す? また、マーケティングの4P(Product、Price、Place、Promotion)の視点から仮説を組み立てることで、問題の本質や見落とされがちな課題が浮かび上がることにも気づかされました。特に、費用対効果を比較する際は、単なる表面的な数字ではなく、単位あたりの価値を基準に判断する重要性を実感しました。 検証と戦略は? この一連の流れ、すなわち仮説の設定、データの収集、検証、そして改善への取り組みは、単なる分析作業に留まらず、意思決定や戦略立案の基盤となることを再認識させてくれました。実際に現場で改善を実行するためには、データを正しく読む目と、仮説を深める思考の両方が必要であると感じました。 販促成功の鍵は? さらに、講師養成講座の販売促進においては、WEEK4で得た知見が「感覚」ではなく根拠ある判断を下すための基盤として活用できると考えます。広報活動における意思決定やターゲットの把握、また販促効果の見直しなど、戦略設計全体に渡り、大いに役立つと感じました。 計画実行は可能か? また、マナー講師養成講座の促進に向けた具体的な行動計画を4週間で立てました。 まず、Week 1では、ターゲット別に仮説を設定し、販促チャネルの効果についても仮説を立て、データ収集の項目を決定しました。 次に、Week 2では、過去数年間の申込者データを整理し、広報媒体ごとの広告実績を収集、さらに簡易なアンケートも実施しました。 Week 3では、ヒストグラムや円グラフなどを用いてデータの可視化を行い、費用対効果の高い媒体を絞り込むと同時に、仮説の正否を検証し、重点ターゲットを確定させました。 最後に、Week 4で、ターゲット別のプロモーションを再設計し、重点媒体への予算を再配分するとともに、効果検証体制を整えることで、改善策を実行に移しました。 この行動計画は実効性が高いと自分なりに評価しています。

データ・アナリティクス入門

思考のクセを正し、問題解決力を高める方法

問題解決のステップをどう活用する? 問題解決の4つのステップ、すなわちWhat(問題の明確化)、Where(問題箇所の特定)、Why(原因の分析)、How(解決策の立案)を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには? A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ&エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する? 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解(要素集約)すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要? ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数(広告外のプロモーションや価格など)が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには? 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

データ・アナリティクス入門

データ分析で成果を引き出す方法

CTRとCVRはどう分析? プロセスを段階的に考えることは、データ分析において非常に重要です。例えば、CTR(クリック率)やCVR(購入率)を比較することで、プロモーションの効果を測定します。この段階で、CTRが高い場合はターゲットユーザーに適した場所でプロモーションが行われているか、または掲載しているクリエイティブがユーザーに合致していることが考えられます。同様に、CVRが高い場合は購入を促すことができていたり、サイトのUI/UXが優れている、商品そのものが魅力的であるという理由が考えられます。これらの指標を基に課題を抽出し、改善策を講じることが必要です。 仮説はどう作る? 原因を仮説立てる際には、思考の範囲を広げることが求められます。具体的には、フレームワークを利用したり、反対概念を活用することが有効です。最適な解を見つけるためには、初めに適切な判断基準を考え、それに基づいて評価を進めます。判断基準に重要度の違いがある場合は、重み付けを行い、比較検討を通じて最適な解を選びます。 費用対効果はどう判断? プロモーションの費用配分を検討する際には、有料広告のCTRやCVR、各コストを再度検証し、費用対効果の観点から最終的には投資対効果への移行を考えます。また、メールマーケティングにおいては、ターゲットに適したバナーを見つけるために、ビジュアル、テキスト、クリエイティブの観点からABテストを実施します。 意思決定は合理的? 中長期的には、会社全体で「勘と経験に頼る意思決定」を「データ分析を用いた合理的な意思決定」へ移行することを目指します。このためには、誰でも気軽に分析ができる環境を整え、学びとモチベーションを高め、業務効率化により時間を確保することが重要です。 効果検証はどう実施? 投資対効果を考える上で、判断基準の検討、検証方法の確立、経営層への効果的なアプローチが求められます。メールマーケティングにおけるバナーのABテストの実施例として、秋の行楽シーズンを訴求する際に、ビジュアル面では人物の有無やテーマ、テキスト面では金額や特典、クリエイティブ面では静止画や動画を考慮に入れることが挙げられます。 人材育成はどう進む? また、データ分析における人材を育成するために、社内の教育プログラムを活用し、DX変革を推進するための環境作りも必要です。

クリティカルシンキング入門

目的を明確に!効率的な問題解決法とは?

学びを日常にどう活かす? これまで学んできた内容を全体的に復習しました。その中で、改めて「目的を明確にすること」と「問いを立てること」の重要性を再認識しました。人間の思考は主観に偏りがちで、そのために本質からそれた部分に焦点を当ててしまうことがあるという前提を持ちました。自分の思考が偏らないようにするためには、まず物事の全体像を把握し、イシュー(課題)を特定することが大切です。そのためには具体と抽象を繰り返し、様々な角度から物事を見る必要があります。この過程でイシューを特定し問題の本質を明確に捉えることが、効率的な情報処理に繋がると改めて感じました。 情報処理の効率化とは? この学びは日常の様々な場面で活用できると思います。たとえば、報告・連絡・相談(報連相)、プレゼンテーション、社内外の会議、問題定義や課題解決時などです。自分の主観で物事を進めていないか、イシューを特定できているかを常に確認していきたいと思います。また、人との業務上の会話の中でも相手がイシューを特定できていない場合に、自分からイシューを明確にすることで会話がスムーズに進むので、この点を意識していきたいです。 効果的な問題解決法は? 何事も着手する前に立ち止まり、「目的を明確にすること」「全体像を把握しイシューを特定すること」「伝える内容と目的を明確にすること」を実践していきます。具体的には次のような場面・行動を考えています。 1. **データ分析の際に仮説を立てる** - 行動: データを単純に見るのではなく、まず全体像を把握し、問いを立ててから分析を行います。問いに基づき、どのデータが重要かを判断し、結果を検証するプロセスを経て分析の精度を高めます。 - 理由: 問いを立て、分解し、結果を検証することで、より深い洞察を得ることができます。 2. **プロジェクトやタスクの問題解決における代替案の評価** - 行動: 問題が発生した際、単一の解決策に飛びつくのではなく、複数の代替案を出し、それぞれのメリットとデメリットを比較検討します。そして最も効果的な方法を選択します。 - 理由: クリティカルシンキングを活用することで、短期的な解決策ではなく、長期的に効果的な解決策を見つけることができます。 これらの行動を日常の仕事に取り入れることで、より効果的で効率的な業務遂行を目指していきます。

データ・アナリティクス入門

対概念で拓く経営戦略の新視点

対概念の意義は何? 対概念とは、ある概念に対して反対または対照的な意味を持つ別の概念を考えることで、物事をより明確に理解し議論の幅を広げる手法です。問題解決に取り組む際は、原因をプロセスに分解する方法、複数の解決策を根拠をもって絞り込む視点、A/Bテスト方式を活用した実践検証、そしてデータ分析を組み合わせた段階的な課題抽出と検証の流れが重要となります。 M&Aリスクはどう考える? 例えば、M&A案件のリスク評価と意思決定においては、ポジティブな要素であるシナジー効果と、ネガティブな統合リスクを対概念として捉え、財務リスク、組織文化、オペレーションといった要因に分解して考えます。各リスク要因を定量化することで、M&A後の成功確率を高めるためのより正確な判断が可能となります。 統合戦略はどれが最適? また、企業の経営戦略策定、特にM&A後の統合戦略においては、段階的統合と急速統合という二つのアプローチを検討し、A/Bテスト方式でそれぞれの効果を比較します。統合プロセスの進捗データや業績、従業員満足度といった具体的な指標をもとに、どちらの戦略がより良い成果を生むかを実証的に評価していきます。 リスク評価の秘訣は? さらに、リスク評価のためのフレームワーク作成では、過去の成功事例や失敗事例をデータベース化し、財務、組織文化、オペレーション、市場環境といった指標を基にリスク評価シートを作成します。これにより、各案件ごとのリスクが客観的に評価され、精度の高い投資判断を導き出すことが期待されます。 定量化結果は何? 続いて、データ分析を用いた定量化では、財務データや従業員エンゲージメント、企業文化の適合度を測る指標を設定し、回帰分析や相関分析を活用します。特に、文化の不一致が従業員の離職率に与える影響などを数値化することで、過去のM&Aデータから成功パターンや失敗パターンを明らかにし、これを次の意思決定に生かすことが可能となります。 結果の信頼はどう確保? 対概念とA/Bテストを通じて物事を深く理解しようとする姿勢は非常に評価できます。今後は、どのような状況で対概念を活用するのが効果的か、またA/Bテストで得られた結果の信頼性をどのように確保していくかといった点について、さらに思考を深めながら実践につなげていくことが求められます。

データ・アナリティクス入門

数字が語る!原因分析のコツ

原因分析のポイントは? 「why:原因を分析」という問題解決のステップについて学び、実際の業務に活用するためのヒントを得ることができました。原因分析では、問題がなぜ発生したのかデータを基に追及し、原因が特定できた後に解決策を検討するという流れを確認しました。 プロセス分解の極意は? この授業で得た学びは主に2点あります。まずは、データをプロセスに分けて考える方法です。課題では、ウェブサイトの広告表示から体験レッスンへの申込に至る一連のプロセス(広告表示→広告クリック→申込)の各段階のデータを比較し、同じ経路を辿った中でどこで数値が落ちているかを検証しました。比較する際は、各プロセスの分母が異なるため、率で示す点が重要です。率が低いプロセスに問題があると考え、具体的な原因を探る有効な手法だと実感しました。この方法により、どこから改善に取り組めばよいのかが明確になり、必要なデータの選定も容易になると感じました。 原因思考の広がりは? 次に、原因を考える際は思考の幅を広げる必要があると学びました。フレームワークの一つとして、対概念という視点を活用する方法があります。たとえば、「自社の戦略に原因がある」と「自社の戦略以外の要素に問題がある」という二つの視点から原因を考えることで、一方向への固執を避けることができます。この手法は、原因の決め打ちを防止するのに非常に有効だと感じました。 遅延の要因は? 実際の業務で、業務の遅れが他部署に影響を与えている場合、まずはその業務を複数のプロセスに分解し、どの段階でボトルネックが発生しているのか、数字を元に比較することが有効だと考えます。原因追求においては、MECEの考え方も必要不可欠です。さらに、原因に関わる要素が明らかになったら、それ以外の可能性も併せて検討することで、一面的な見方に陥らずに対策を練ることができると実感しました。 学びをどう今後活かす? この学びからは、事象には必ずプロセスが存在し、分解して比較することで原因を特定できること、そしてよい事例についてもプロセスの整理が応用可能であることを改めて確認しました。今後は、問題だけでなく成功事例にもプロセスの視点からアプローチし、より幅広い視野で原因と対策を考えられるよう努めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

考える力を伸ばす!柔軟な思考習慣の大切さ

本当に問題は何? 事象に対して「何が問題か」を捉え続け、「本当にそれであっているかな」と問い続けることの重要性を感じました。私自身、考えることに疲れるとすぐに白黒つけたくなりがちなので、根気よく問い続ける習慣をつけたいと思います。特に、自分の傾向として、上司などの声の大きい人の意見に流されやすいため、「イシューは何か」を判断基準にしたいと考えています。 捉え方はどう? 「イシューからはじめよ」を以前に読んだことがありますが、十分に理解しきれず、目的に対する消化不良が残っていました。しかし、特にWeek5の内容では、非常に分かりやすく業務に活かしやすい形で解説されており、具体的に自身の業務に当てはめて考えられるようになったと感じます。問い続けているうちに、「そもそも問題の捉え方が違った」と気づくこともあるでしょう。最初に立てた「イシュー」に固執せず、柔軟に考える習慣もつけたいです。 どんな課題がある? チームや自身の目標を立てる際には、現状の課題を抽出する段階で役立ちます。たとえば、不適合業務が発生した場合の原因分析や改善方策を考える際、また優先順位をつける判断基準としても活用できます。具体的には、以下の点を意識しています: どう具体化する? まず、チームや自身の目標を立てる際には、現状に対し「何が課題か」と問う癖をつけることが重要です。日々の業務でその意識を持ち続けることが大切です。ある課題Aが見つかった場合、その根本原因を探りより具体的な課題の抽出を心掛けることが必要です。抽象的な課題は抽象的な目標を生みやすく、それでは評価が難しいため、具体性を持たせることが重要です. どう原因を探る? 次に、不適合業務の分析や改善方策を考える際はさまざまな角度から原因を分解して考えます。「○○を実施していたらミスは発生していたか?」と仮説を立てて検証したり、固定概念にとらわれず「対」や「組み合わせ」を意識し、複数の原因がある視点を持ちます。改善策も具体的で評価できるものを考えることを大事にしています. どれを優先すべき? 最後に、業務の優先順位をつける際には、難易度や影響力から今何をすべきかを判断することを心掛けています。このようなアプローチを通じて、より論理的で効果的な業務遂行を目指したいと考えています.

クリティカルシンキング入門

MECE法で分かる問題解決の全貌と実践術

状況変化の把握方法とは? 状況の変化を把握するためには、「分ける」ことと「視覚化」がポイントとなります。「分ける」際には、複数の切り口を出し、機械的ではなく、目的に沿ってどのように分解すると状況が見えやすくなるかを考えることが重要です。この時に使える手法が「MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)法」であり、漏れなくダブりなく分けることを意識する必要があります。 MECE法の具体的な手法を学ぶ MECE法には次の3つの方法があります: 1. 層別分解:全体を定義して分ける(例:単価別、年代別) 2. 変数分解:一つの数字に対する変数を分ける(例:売上=客数×単価) 3. プロセス分解:分析対象の事象に関する全体のプロセスを考えて分ける(例:来店→注文→食事を運ぶ→食べる→会計→退店) 分解スキルの課題と対策 私はこれまでMECEの概念は知っていましたが、特に分け方がうまくできないと感じていました。上記の①〜③の手法を知ることができたのが一番の収穫でした。また、「他には?本当に?」と問いかけることで、分解の妥当性を検証することも重要だと感じました。 解約要因とその分析法は? 解約要因の分析: - 層別:子どもの年齢別、親の年齢別、世帯年収別、利用回数別、子どもの人数別 - 変数:アプリ利用状況=利用頻度×利用ゲーム数×1ゲームあたりの利用時間 - プロセス:契約→初期設定→初回利用→2回目利用→解約までの利用状況→解約→再契約 変数分解スキルを向上させるには? 変数分解のスキルアップ: 私は比較的容易に層別やプロセス分解の案は出せましたが、変数分解が特に苦手だと感じました。そのため、業務内外を問わず、日常生活で目にする数字を構成する変数が何かを1日に最低1つは考えていきたいと思います。具体例はすぐに思いつかなかったので、他の受講生の投稿や知人とのコミュニケーションを通じて課題を見つけていきたいと思います。 クリティカルシンキングを強化する クリティカルシンキングの基本姿勢: - 分解の切り口を検討する際に3つの視点を変えてみる。 - 出した結果に対して「なぜ」「本当に」「他には」という問いかけを行う。

デザイン思考入門

顧客の声で変わる営業の未来

新たな支援策とは? 営業力を支援するため、従来の販売視点ではなく、顧客のインサイトや潜在的な課題発掘に焦点をあてた営業活動のプロセスについて考察しました。まず、顧客が知りたいと思う情報提供として、営業が把握している各顧客の業務や作業の顕在課題に対し、公開情報ではたどり着かない新たな解決策を提案します。たとえば、ある企業が進めるデジタル化では、従来の方式に潜む無駄を見出すといった視点です。 解決方法に疑問は? 次に、顧客が固執している解決方法に疑問を投げかけ、従来とは別のアプローチを示すことで共感を得る試みがあります。実際の現場では、必ずしも全面的なシステム導入に固執せず、コミュニケーションの改善による生産性向上といった選択肢も提示されています。 効果はどう現れる? また、共感が得られた段階では、提案した解決策のROIなど具体的な実施効果を明確にし、実際にその方法がもたらす成果を数字や事例で示すことが求められます。その上で、解決策を自社の状況に置き換えてイメージできるよう、具体的なストーリーテリングを用い、顧客自身の課題として捉えてもらう工夫がなされています。 合意形成はどう? そして、最終的には提示した解決方法について、顧客と合意形成を図ることが重要です。この時点では自社の製品やサービス導入は必ずしも前提とせず、まずは解決策そのものへの合意が得られることが目的となります。 顧客関係の維持は? また、実践には至っていないものの、販売商品の訴求以前に、顧客との関係性を維持し、課題に寄り添う姿勢が重要であると考えます。こうした取り組みにより、営業は顧客に新たな気づきを提供できると同時に、営業自身の心理的安全性も担保されると感じます。実際、営業職はプレッシャーに強いという固定観念がある一方で、日々の業務の中で自省や試行錯誤を行っているのが現実です。 検証プロセスは? さらに、プロトタイプ作成の際には、ユーザーの本質的な課題を解決することが最も重要です。対象者が共感を失わない課題設定に基づき、実際のユーザーの声を取り入れて改善を繰り返すことで、限られたスケジュール内においても効率的な検証プロセスが実現できると感じました。

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。

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