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視点

に関する学び

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商品選択で顧客の視点は？ 商品の選択は顧客によるものであることを再確認しました。どんなに良い商品でも、顧客に良い商品と認識されなければ売れません。対顧客にはわかりやすさが重要です。一方で、自社においては商品の整合性と比較優位の創出が求められます。良い伝え方と良い商品の両方を揃えることが必要です。 社内コミュニケーションの改善策は？ まず、自社の商品が良いものであることが大前提です。現状では、やりたいことをやる状態に近く、リソースの問題ではなく方針の問題があると感じています。利害関係者、特に社内の他部署の意思決定者としっかりコミュニケーションを取り、正しい優先順位を再構築したいと思います。 現在の価値をどう伝える？ また、現在の価値についても、適切に理解される必要があります。「風呂敷を広げる」のではなく、現実的に可能なことを整理して伝える手段を構築します。これらは商品の準備が整った際に重要となる伝え方のスキルの向上につながると考え、前向きに取り組んでいきたいです。

問題の原因をどう探る？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを整理し、どの部分に課題があるのかを特定することが重要です。複数の仮説を立てて、それぞれの解決策を丁寧に検討する必要があります。ABテストは、少ない工数で低リスクに検証ができるため、おすすめの方法です。 ABテストの利点と課題は？ 今回のテーマは自分の日常業務に近かったため、より理解が深まりました。ABテストについては、各媒体がAIで最適化するケースが増えており、実施が容易になっている一方で、「なぜこちらの方が成績が良いのか？」といった点が理解しにくくなり、次回に活かすのが難しいと感じます。 重要な視点をどのように意識する？ 重要なのは、What、Where、Why、Howの視点を意識することです。ついついHowの検討に集中してしまいがちですが、プロセスを分解し、仮説を立てる手順を怠らないようにしたいです。また、仮説を立てるためには内部・外部の両面からの知識が必要ですので、情報収集の重要性も再認識しました。

正しい伝え方とは？ 相手に伝え、理解してもらうためには、正しい日本語を使い、主語を明確に述べ、理由を順序立てて説明することが大切だと学びました。特に、ピラミッドストラクチャーを用いると、論理的な説明がしやすいと感じます。内容が多い場合でも、あらかじめ根拠を整理してから話すことで、話の流れが整います。また、相手の立場に立って話の構成を考えることも有用です。 実践でどう活かす？ この学びは、たとえば試験のgo/no-goを上司に判断してもらう会議で、チームの意見を正しく伝える際や、年末の業績評価面談で自身の成果を主張する際に役立ちます。同様に、会議などで複数の意見が出た場合でも、参加者全員が納得できる結論に導くために応用できます。 根拠整理はどうする？ まず、何を伝えたいのかを明確にし、トップダウンのピラミッドストラクチャーを作成します。その際、十分な根拠をもって説明できるよう、さまざまな視点や切り口を検討する時間を確保し、最も説得力のある要素を選び取ることが重要です。

A/Bテストの意義は？ A/Bテストの存在を知ることができ、業界ではそのような視点があまりなかったと感じました。また、week5はこれまでの中で一番難しく感じました。グループワークでAIの活用を聞いていたので、実際に少し取り入れてみました。動画で指摘されていたように、日常生活の中でこうした思考や手法を実践することが、身につけるために重要だと痛感しました。 転職と時間管理は？ プライベートでは、転職の検討や残業削減の工夫、高額な商品の購入を見据えた時間の使い方について考えています。例えば、まずはどの仕事にどれくらいの時間がかかっているかを計測することから始める予定です。 研修と目標達成は？ 一方、業務面では、研修担当として対応できる研修の分類や不足している部分を調査し、人材育成モデルとの紐づけを行いながら、研修内容の過不足を確認しています。また、年間計画の検討や売上目標達成に向けた具体的な行動計画の作成、社内合宿のアンケート結果の分析にも取り組んでいます。

代表値は何が最適？ 代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、データの内容に応じて使い分けることが求められます。たった一種類の代表値だけを見てしまうと、判断を誤る可能性があるため、標準偏差も含め、データがどれだけ散らばっているか、もしくはまとまっているかといった視点も重要です。 データはどう分析？ これまで契約データの分析では、各代表値をそれぞれの視点から確認し、常に多角的なアプローチをとってきました。これにより、一方に偏ることなく、データ全体の特徴をしっかりと把握することができました。CAGRを用いていた部分も、実は幾何平均の単年度バージョンとして捉えることができると考えています。 今後の判断はどう？ 今後も、ただ一つの代表値に依存するのではなく、複数の指標を参照しながら、データ群にどのような特徴があるのかを判断したいと思います。そして、分析の目的に立ち返り、適切な分析手法やグラフの選択を通して、より正確な業務遂行を目指します。

振り返りの重要性とは？ 総合演習を通じて、これまで学んだことをバランスよく振り返ることができました。しかし、課題の本質を見極めて解決に導くのがいかに難しいかを改めて痛感しました。仕組みを理解するだけでなく、適切な判断を行うためには十分な情報収集の努力も不可欠だと感じました。 理論活用の実践法は？ 自身の業務においては、まずは自分自身の考え方を変えていくことが重要です。今回学んだ理論や思考の偏りを理解し、それを活用します。そして、周囲のメンバーを解決に導いたり、論理的に説得する際には、話の組み立てや資料の構成などに学んだことを活かしていきたいと思います。 ロジカルに考える習慣とは？ 物事を考える際には、一度立ち止まって冷静に考える習慣を持ちます。また、周囲のメンバーから相談を受ける場面では、論理的に考えて解決に導くことを心掛けます。その際には、話し方や報告、説得の場面でロジカルに話をできるよう、定着するまでは時間をかけてでも話の組み立てを行うようにしたいと思います。

STP再評価だけで成長？ 企業の事例を通して学んだことで、商品自体を変更しなくてもSTPを再評価するだけで、ビジネスを成長させることができると理解が深まりました。また、ポジショニングを検討する際には、自社視点ではなく顧客視点でポイントを絞って売り出すことの重要性を学びました。 コンセプト調査の重要性とは？ コンセプト調査を行った際の結果分析時に、特にSTPの重要性を感じました。STPをしっかりと定めることで、その後のプロモーションや施策に一貫性を持たせることができると確信しました。また、新商品の企画を考える際には、ポジショニングマップを作成し、差別化ができているかの確認を行いたいと思います。 自社の強みをどう活かす？ さらに、自社の既存商品をSTPにあてはめて分析することで、自社の強みや他社との差別性を理解できました。こうして理解した自社の強みを書き出し、顧客視点でも強みかどうかを再確認し、複数の強みをかけ合わせながら新商品の企画を構築していきたいと考えています。

どのようにプロセスを整理する？ 営業成績を振り返る際に、プロセスをMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解して整理するという視点が欠けていました。プロセスの分解自体は行っていたものの、その後の分析が不十分だったと感じています。今後は、この点を業務に活かしていきたいと思います。 問題解決に向けた分解思考 営業活動において、顧客を業界や職種で分解するだけでなく、自分の仕事のプロセスも細かく分解しました。その結果、どこに要因があり、何を解決すれば問題の特定につながるのかが明確になりました。このような分解という思考を、日々の活動に取り入れていきます。 課題特定のためのアプローチは？ 具体的には、まず自分の営業プロセスを分解し、どこに課題があるか特定します。次に、顧客と受注の傾向も分解し、その中で自分の課題やポジティブな傾向を探っていきます。さらに、このアプローチを部下にも活用していこうと考えています。

自分自身の思考を問い直す 人は思考に偏りがあり、経験に基づいた発想に寄りがちな習性があることに気づきました。そのため、自分自身の思考の偏りを自覚し、「3つの視」を活用して違う見方がないか問い続けることが重要だと感じました。また、瞬発力が求められる場面と持久力が求められる場面のそれぞれに応じた対応力を身に着ける必要があると理解しました。 課題解決に役立つ気づきとは？ 業務の改善や改革を企画・検討する際には、課題の本質を見極めるためにこの気づきを活用したいと考えています。日々の会議でも、自分の意見に偏りがあることを意識し、広い視点を持って他の見方がないか探りながら発言をブラッシュアップしていきたいと思います。 ロジックツリーで見解を深める 企画検討の際には、ステークホルダーごとの視点から物事を多角的に見ることを意識的に行い、ロジックツリーを使って分解し整理します。また、会議では経験に基づく反射的な回答は避け、問いかけの本質を見極めた上で、意見を出すことを心がけます。

新たに学んだ加重平均とは？ 加重平均を新たに学びました。外れ値がある場合に平均値で表せないことは感覚的には理解していましたが、加重平均を用いて計算したことはありませんでした。また、成長率についても単純に年数分の成長を年数で割るものではないと知っていましたが、直感的にすぐに計算できる方法を知りませんでした。このため、幾何平均も新たに学びました。 学んだ方法の活用を考える 現在の業務では、前年比を用いており、今回学んだ方法を使用する場面はほとんどないと考えています（会社的に求められていない）。しかし、個人的な興味や研究として、各種費用の値上げ率を幾何平均で算出し、物価上昇率との相関を見てみたいと思います。 個人的な興味とデータ分析 会社としてのアウトプットは求められていませんが、個人的な興味として、学んだ手法を各種データに当てはめて試してみるつもりです。これにより、これらのデータ分析が本当に不要なのか、それとも必要なのに見落としているのかを検証してみたいと思います。

仮説思考はなぜ必要？ 仮説思考の大切さを改めて実感しました。日々得られるファクトに対して「なぜ？」や「どうすれば良いか？」と疑問を持つ中で、あらかじめ仮説を設定することで業務上の疑問点や関心事に対し、より具体的なアプローチが可能となり、結果として業務の精度が上がると感じました。 データの活かし方は？ また、データ収集においても、ただ数多くの情報を集めるのではなく、データの特性を十分に理解した上で、絞り込んだ活用を行う必要性を感じました。実績の分析に際しては、例えば「この時期だから売上が伸びないのか」や「この季節だから売り上げが良いのか」といった視点で、状況を整理することが有効でした。 記録の意義は？ さらに、手元にあるデータやメモを活用し、気になった点や疑問点を記録しておくことは、仮説の検証や業務改善に直結する重要なプロセスであると感じました。日々その記録を見返しながら自問自答を繰り返すことで、自分なりの解を持ち、分析を重ねる姿勢が身に付いたと思います。

体系的学習の成果は？ 実践演習では、当初自分が考えていた解答がフレームワークの4Pに沿っていることに気づき、初めてフレームワークを意識する機会となりました。自然と頭の中でまとめていた内容が、体系的に整理されていることを実感し、非常に印象的でした。今後は、本日学んだ3Cや4Pに加え、これまで知っている他のフレームワークも積極的に活用し、網羅的な仮説構築に努めたいと考えています。 仮説と反論の重要点は？ また、データ収集において自分が立てた仮説に対して反論を想定する意識がなかったことに気づかされました。この視点を取り入れることで、説得力を大いに高めることができると実感しました。マーケットリサーチに取り組む際には、まず市場の動向を踏まえ仮説を構築し、反論も視野に入れたデータ収集を心掛けたいです。過去の案件でガラス業界のリサーチを行い、代替素材への移行が売上に与える影響を数値で示した経験を活かし、今後はクライアントに対しても納得感のある提案ができるよう努めていきます。