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価値 ✕ 高い

に関する学び

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ターゲット顧客による価値の違いとは？ 今回の事例を通じて、同じ商品でもターゲット顧客によって価値の感じ方が異なることが分かりました。これがヒット商品につながる要因となるのです。自社や他社の特徴を正確に理解し、自社の強みを複数組み合わせることで、その業界での差別化ポイントを見つけることが可能です。 成功事例から学ぶべきことは？ 成功事例の一部では、ターゲティングの評価基準（6R）で高い指数を示しています。セグメンテーション、ターゲティング、ポジショニングの考え方は商品提案においても非常に重要であり、評価指数の高いターゲットに向けたコンセプトを考えることで、より確度の高い提案が可能となります。そのためにも、自社の強みを正しく把握することが重要だと感じました。 セグメンテーションの具体化への道 セグメンテーションやターゲティングの用語はこれまでも耳にしていましたが、実際に商品を考える際にはまだ具体的なイメージがつかめていません。そこで、身近な商品などの事例も踏まえ、これらの考え方に慣れていきたいと思います。また、自社の強みを改めて棚卸しし、複数を組み合わせることで、業界での勝ち筋を考えてみたいと思います。

顧客志向の重要性を再認識 「顧客志向」という観点から、マーケティングは単なる「売るための計画」ではなく、「選ばれる工夫」が必要だと認識しました。以前は商品やサービスの提供が少なく、良いものを作れば売れるというイメージを持っていました。しかし、現代では選択肢が増え、情報も簡単に手に入るため、顧客はより厳しく価値を見極めるようになっています。 学びを支援にどう活かす？ 顧客のニーズに応え、変化する環境に適応するために、まずは体系的にマーケティングの基礎を学習していこうと思います。 現在、私はバックオフィス業務として店舗や本社、関連会社の支援を行っています。これらを顧客と定義した場合、求められている支援や情報を把握し、「頼りになる存在」として信頼を構築することが重要です。このような視点を持つことで、学ぶことを実践に活かしていく良いきっかけになると考えています。 日常業務で深掘りする習慣を 相手の真意を汲み取ることも重要です。マーケティングを行うのはハードルが高いと感じますが、日常の業務の中で関わる方々の発言や書き込み内容を表面的に捉えず、求めている真意やニーズを深掘りする習慣を付けていきたいと思います。

データ分析の基本とは？ データ分析とは、単なる集計ではなく、比較を通じて意味を引き出すことです。具体的には、有意義なデータを比較し、仮説を立て、その仮説を検証するために、比較対象以外の条件を可能な限り一定に保ちながらABテストを実施することが求められます。 エンゲージメントを高めるためには？ データ分析においては、適切な情報を選別することが重要です。例えば、SNSコンテンツのオーガニックポストのエンゲージメントデータを見ることで、どの国でどのようなコンテンツが注目されているかを理解することができます。その上で、さらに具体的に、投稿の時間帯やフレーズ、サムネの違いに焦点を当てたテストを行うことで、より効果の高い手法を見つけることが可能となります。 データの傾向を見極めるには？ したがって、データの比較を深め、傾向を分析することに時間と労力を割く価値があります。決まった時間にインサイトをモニタリングし、データの傾向を知る時間を計画的に設けることが大切です。これにより、仮説を立て、有意義な投稿テストを実施することで、より深い知見を得られるでしょう。

顧客志向の重要性を再確認 マーケティングにおいては、何よりも顧客志向が重要であることを改めて学びました。「売れる仕組みを作ること」がマーケティングの定義とされていますが、その根底にあるのは顧客の存在です。すなわち、自社の商品を単に知ってもらうだけでなく、その魅力を感じてもらうことが重要です。 社員満足度向上の方法とは？ 自社のサービスを将来的に営業や外部収益に結びつけるために活用するのはもちろんのこと、顧客を社内外のメンバーやステークホルダー全員と捉えることによって、課やオフィスの従業員満足度を高めることにもつながるのではないかと考えます。 全ての人を顧客と捉える意味 自分に関わるすべての人を「顧客」として捉え、その方々に満足していただくためには何が必要かを考えることが大切です。そのためには、その人たちのニーズを正しく把握し、偏った考えに陥らないよう、広い視野や様々な視点、そして高い視座を持って物事を捉えることを意識したいと思います。そして、そのニーズに応える、あるいはそれを上回るサービスを提供できるスキルを磨くことを心掛けたいです。

どうして暗黙知が重要？ 観察を通して得られる暗黙知と、インタビューで収集する形式知という分類に非常に興味を持ちました。本人が気づいていない、または言語化が困難な潜在的な課題というものは意外と多く存在するため、実体験がそれらの発見に大いに役立つと改めて実感しました。 仮説を疑う意味は？ また、仮説にとらわれず、フラットな視点で観察やインタビューを行うことで、本質に近い課題を発見できるというアプローチにも魅力を感じました。一般的なインサイトよりも、特定の具体的なインサイトに焦点を当て磨いていくことに価値があるという考えは、普遍性を求めすぎないデザイン思考の特徴ともいえます。 バランスはどのように？ さらに、全体と個、暗黙知と形式知など、対照的な要素のバランスをどのように取るかという点にも大きな学びがありました。とらわれないというキーワードは、これまでの自分の発想とは異なるアプローチを意識する上で、非常に重要な考え方だと思います。未知のものや違うものに敏感になることで、より高い精度のデザイン思考が実現できると感じました。

どうして知識を深める？ アカウンティングの知識を習得することで、現在の業務をより高い視点から俯瞰できるようになると考えています。購買部門で働いているため、取引先の選定やコスト決定を担当しています。今後は提案する取引先の財務状況を定量的に分析し、それに基づいて正確な業務提案を行い、上司を説得していくことを目指します。顧客に提供する価値を忘れずに、6週間の講義を継続していきたいです。 どうやって決算を分析する？ 担当している取引先の決算情報を正しく把握し、これをもとに将来のサプライヤーやコスト決定の判断材料として活用したいと考えています。また、競合他社の決算状況との比較を通じて、取引先の強みや弱みを整理し、事業の方向性提案につなげることを目指します。 どう学習内容を整理する？ 各講義のあと、自社や関係する取引先の決算情報を比較・照合することで、学習内容の理解を深めたいと思っています。特に、自身と関連のある企業を分析対象にすることで、関心を持ち理解度を高めることができると考えます。

付加価値はどう見極める？ モノに単に対価を設定するのではなく、常に付加価値があるかを考える習慣が大切だと感じました。具体的な見せ方や利用シーンの提案を通じて、体験価値を創出することが売上向上につながると考えています。また、体験価値の定義に関しては大きな金銭コストがかからないため、積極的にアイディアを出していきたいです。 差別化はどう伝える？ 価値提案を構築する際には、プロダクトの差別化と競争優位性を明確に伝えることが必要です。自社の商品が従来とは異なるターゲット層にも受け入れられる可能性や、これまで提案されていなかった利用シーンをどのように訴求できるかを、高い視座で分析し、まとめることを目指します。 強みと弱みはどう見る？ さらに、フレームワークを活用して自社の強みと弱みを網羅的に把握することが重要です。自身だけでなく、同僚のフィードバックを取り入れながら、抽出した強みと弱みをもとに、これまでにない体験価値や利用シーンを具体的に言語化していきたいと考えています。

どうして定量視点が大事？ ビジネス全般において、定量的な要素を取り入れることで価値を生み出せると知り、普段からその意識を大切にしています。これまでハードルが高いと感じていたアカウンティングも、語源に立ち返った説明で基本が理解しやすいと知り、苦手意識を少しずつ克服できたと感じています。 どうして財務分析を重視？ また、これまで経験や感覚、他者からの情報に頼って戦略を立案していた私ですが、財務三表を読み解くことで企業の状態や価値を正確に把握し、その情報を戦略立案の重要なリソースとしたいと考えています。アカウンティングの知識を活用することで、戦略の妥当性や正当性をより一層高めることが目標です。 どう実践で知識定着？ 具体的な取り組みとして、毎日1本の動画を視聴してアカウンティングに関する知識を深めるほか、1日30分の学習時間を設けることにより知識の定着を図っています。さらに、週末には企業ごとに財務三表を分析し、実務に役立つ経験を積むよう努めています。

業務活用はどう進む？ 生成AIを業務に活用する動きが進む中、まずは自分の業務で試してみることが大切だと感じています。たとえば、直近ではOpenAIの新しいモデルに関して、ハルシネーション率が高いとされるため、o4-miniを使ってその数値を表にまとめる取り組みを行いました。 混在は何故起こる？ しかし、OpenAIのモデルであるにもかかわらず、GPT-4o-miniとo4-miniが混在した表が作成され、そのままでは利用できない結果となりました。ベンチマークでは高いスコアが出ているものの、正確性の面では改善の余地があると実感しました。 試行の価値は？ また、生成AIは手軽に試すことができるため、積極的に利用する価値があると感じています。さらに、AIエージェントやGraph RAGといった技術も提案されており、これらを自分自身で実践することが重要だと改めて認識しました。