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客

に関する学び

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問いの大切さは？ 「問い」を立てることがクリティカルシンキングの第一歩であると意識しました。論理的に考えるとは、何をすべきかを明確にし、そのために本質的なイシューを特定することだと学びました。目の前の問題のみならず、その問題を引き起こす要因についても常に問いを持つ必要があると感じています。 なぜ即答してしまう？ 自分の業務を振り返ると、お客様からの直接的な問いにすぐに答えてしまう傾向があるため、その背後にある本質的な問いを見逃すことが多いと痛感しています。今後は、問いを意識し続けることと、個人に偏らない組織全体で方向性を共有することに努めたいと思います。 どう深掘りすべき？ また、お客様から提示された課題の棚卸を行い、その背景に隠れる本質的な問いを深く掘り下げることで、共通する課題や問いを見出せると考えています。そうすることで、宿題への迅速な対応や付加価値のある回答が可能になると信じており、常に「問い」を起点とした業務見直しを行っていきたいと思います。

体験価値の必要性は？ ある事例を通して、体験価値の向上がいかに重要かを実感しました。直近では商品の値上げが避けられない状況もありますが、値上げ後も購入してもらうためには体験価値の向上が不可欠です。これにより、他の商品との差別化が図られるとともに、環境配慮などの取り組みも情緒的な価値として受け入れられる可能性があると理解しました。 効率的アプローチ法は？ 体験価値を高める方法について考える中で、顧客と直接会えるイベントは工数がかかる割にアプローチできる人数が限られていることに課題を感じています。しかし、今回の学習でその重要性を再認識し、より多くの人に効率的にアプローチする手法を模索する必要があると考えています。 企画立案の参考点は？ また、自分の企画を立案する参考として、さまざまな企業が実施しているイベントやサブスクリプションサービスを実際に体験し、消費者視点からその魅力や改善点を考察することで、体験価値をどのように高められるかを探求していきたいと思いました。

事例から学ぶ 今回の事例から、同じ商品でもどのように魅せて売るかが売上を伸ばす上で重要であることを学びました。顧客目線に立つことは初めのうちはできているものの、次第に競合を意識しすぎて当初の目的とずれてしまうことがあると感じました。特にネーミングの重要性を改めて認識しました。 顧客目線はなぜ重要？ また、顧客の立場に立って考えることは、新規事業においても非常に重要だと思います。大きな事業になりがちですが、ターゲティングやポジショニングを活用し、客層やニーズを絞ってから考える習慣をつける必要性を感じました。さらに、自分が顧客だった場合、今進めている事業が本当に必要なものかどうかを再検討する必要があるとも感じました。 なぜ商品は売れない？ 例えばスーパーなどに行った際、売れていない商品がなぜ売れないのか、どうすれば売れるようになるのかを自分なりに考えてみます。また、気になる新商品のPR方法やCMが何を伝えようとしているのかも考察します。

どう伝えるべき？ メッセージを確実に相手に届けるためには、工夫やちょっとした気遣いが重要であることを改めて認識しました。 なぜ探させない？ 特に「読み手に情報を探させない」という考え方には、非常に納得させられました。今後は読み手目線を大切にし、適切なグラフや表を選ぶよう心がけます。 資料は分かりやすく？ 企画の立案や会議時の説明資料を作成する機会が多いので、わかりにくい資料は説明を長引かせたり、再度の説明を求められたりする原因になります。そのため、簡潔に要点をまとめた資料や、視覚的にわかりやすい資料の作成に努めます。 客観視はどうする？ 資料作成の際には、自分が書き手目線になりがちです。そのため、一旦作業を中断し、客観的に見直す時間を設けるようにしたいと考えています。 どうアドバイスすべき？ 部下が作った資料にアドバイスをする際は、単に修正箇所を指摘するだけでなく、「書き手目線」と「読み手目線」を意識してアドバイスを行います。

売れた秘訣は何？ 顧客のニーズや企業の強みについて考えるために、ある企業のコロナ禍で売れた商品事例を深掘りしました。特にパジャマスーツのヒット理由の一つとして、ネーミングの重要性を学びました。このことから、興味を引く商品名がいかに大切かを再認識しました。 本音はどう見抜く？ また、顧客の真のニーズを知ることの重要性を感じ、今後はそれを意識して仕事に取り組んでみようと考えています。具体的には、クライアントに対して自社商品や業界に関するアンケート調査を実施しようと思います。調査の内容としては、自社商品を選んでもらっている理由や、他社商品から切り替える前の評価、さらに望ましいサービス、困っている点などをヒアリングします。 情報収集はどう進む？ これらのヒアリング項目をよく考えたうえで、資料に落とし込み、打ち合わせを通じて、またはメールを通して情報を収集する予定です。このプロセスを通じて、顧客のニーズをより深く理解し、ビジネスに役立てたいと思っています。

他業種比較で得られた発見とは？ 他業種の動向を比較することで、自分の業界における事業経済性の理解が深まりました。特に「返報性」という言葉については、以前は知らなかったものの、自分にも当てはまる心理状態であり、大きな発見でした。また、経済性が時代の流れによって絶えず変化することも学びました。 幅広い視野からの分析で見えた課題は？ 自分の顧客やエリアに注目しがちですが、支店規模や全社規模といった幅広い視野での分析の必要性を感じました。特に、捨てるという技術についてはまだ足りないと感じています。今後は最短距離を常に意識し、何から取りかかるべきか、何をやらないべきかを明確にして活動していきたいです。 営業プランの見直しと今後の戦略は？ 毎期ごとに半期の営業プランを作成していますが、ゴールを半年後に設定する短期的な営業プランに加え、中長期を見据えた場合にどのように実績のトレンドを変えていくか、そのために今期で何をする必要があるかを今後考慮していきたいと思います。

効果的な分析手法を学ぶには？ 分析を行う際に、ただ漠然と進めるのではなく、ステップを考え、ロジックツリーを用いることやMECEを意識した切り分け方を学んだおかげで、より効果的な分析ができるようになった。これからは慣れに頼らず、きちんと目標を持って分析を行っていきたい。 売上向上への試行錯誤とは？ 売上が伸び悩む中で様々な試行錯誤を続けているが、前回学んだ「目的」「仮説」「数字の性質」に加えて、今回の「ステップ思考」「ロジックツリーでの展開」「MECEを意識した切り分け」を活用し、過去の数値分析を再度行いたいと思う。 新規施策提案のためには？ 新規施策を提案する際には、目標となる部分と仮説、そしてそれがステップ思考になっているか確認し、ロジックツリーを実際に作成して客観性があるかどうかを見極める。また、MECEを意識することで、意味のある分析・評価に繋がっているかどうかを自問自答していきたい。そして、その提案をメンバーや上層部に向けて発信していく予定だ。

決算報告書をどう捉える？ 現在、システバックスの決算報告書を実際に確認する機会がありました。以前はただの数字の羅列に過ぎなかったP/Lですが、コンセプトや事業活動のイメージとリンクさせることで、数値の背景が見えてきたと感じます。システムエンジニアから税理士法人に転職し、少しずつ担当のお客様を持つ中で、今後はお客様へP/LやB/Sを説明する機会が増えていくと予想しています。そのため、今回の学びは非常に有意義で、企業についてさらに調べるなどして内省できる良い機会となりました。 説明方法はどう考える？ ご担当のお客様には、数値を根拠にP/Lの結果や今後の動向を自信を持ってご説明しています。また、事業活動をヒアリングした内容を図などに落とし込み、お客様とのイメージを合わせる取り組みも行っています。今回の決算報告書の学びを活かし、先輩社員の説明面談にも同席し、学んだ視点でレポートを読み、フィードバックをいただくことでさらにスキルアップを目指していきたいと考えています。

データ分析で何を学ぶ？ 今週は、データ分析による業務課題の可視化や、仮説構築から分解・深掘り、施策立案に至る一連の流れを体系的に学びました。全体平均だけでは見えないグループごとの傾向把握の重要性や、セグメント別分析を通じてボトルネックやインサイトを抽出するプロセスが特に印象に残りました。具体的なケーススタディを通して、満足度や成果指標を分解することで課題の本質に迫るアプローチを体験できたことは非常に有意義でした。 営業分析をどう活かす？ また、今回学んだ分析プロセスや分解思考は、自身の業務、特に営業活動にも応用可能だと感じました。たとえば、営業メンバーの訪問件数や提案内容、業界別の成約率、失注理由などのデータを収集・分解し、チームや個人、顧客属性ごとに傾向を分析することで、属人的な営業から再現性の高いプロセス型営業への転換が期待できます。さらに、成績上位者の営業プロセスを可視化してナレッジを共有することで、組織全体のレベルアップに貢献できると考えています。

平均値の弱点は？ ビジネスや日常生活のさまざまな場面で代表値として利用される平均値ですが、実は大きな弱点があります。平均値はデータのばらつきを反映しておらず、同じ平均値でも、データの大半が平均値に近い場合もあれば、極端に大きな数値と小さな数値で構成され、平均に近い値が存在しない場合もあるのです。 重要要素は何？ 苦情処理以外でもデータを活用する可能性は十分にあります。これまで、インフォメーションのヒットワールドでは似たような事例がいくつか見受けられましたが、どの要素が最も重要なのか、またすべてのデータを採用するのは現実的ではないと感じています。したがって、状況に応じてデータの加工が求められるのでしょう。 問い合わせ改善は？ 一時的に問い合わせ内容を収集し、お客様が特に関心を寄せる内容を反映することで、その部分のサービス提供に工夫を凝らす考えです。さらに、第三者にこのデータを提供し、PADなどに入力することで、案内の効率化が期待できるでしょう。

データ分析の目的は何か？ これまでの学習を振り返り、データ分析において目的が重要であることを再認識しました。自分がどうありたいのか、そのためになぜデータ分析を学ぶのかをしっかりと言葉にすることが大切だと感じました。振り返りの中で、学習した内容を理解したつもりでも、言葉にできなかったり、理解が定着していないことがあると気付きました。 学んだことを実務にどう活かす？ 講座全体を通じて学んだデータ分析のプロセスを、実際のお客さまアンケートや業務指標の分析に活用しています。サービス品質向上のために、問題点や原因を見つけ、それに対してどう対策するのかを具体的に見出していきます。 データ分析の具体的な手順は？ まずは9月末までに、上半期の各種データの大きな傾向を洗い出し、仮説構築まで行います。その後、10月に入ったら上半期全体のデータを当てはめ、より詳細な分析を進めます。データのビジュアル化も必要なため、Tableauに新たなダッシュボードを作成します。

データはどう活かす？ データ自体を見るだけではなく、その見せ方を工夫することで、グラフ化したり比率を示したりするなど、異なる視点から事実が浮かび上がることが分かりました。さらに、データを様々な切り口から分析することで、明確な傾向が見えてくると同時に、その切り口に意味があるかどうかが重要であると感じました。 解約傾向は何だ？ また、解約企業の傾向（解約時期や解約理由など）を詳細に分析することで、必要な施策を適切なタイミングで実行できるのではないかという考えに至りました。そこで、復習も兼ねて、以下の点について取り組んでみることにしました。 施策実行の鍵は？ まず、解約企業のリストを作成し、解約理由を細かく分解してデータ化します。さらに、解約企業の利用状況を抽出し、解約前の利用状況も分解してデータ化することで、今後の活動施策への活用を目指します。これにより、既存顧客へのアプローチの際、重点的に注力すべきポイントを明確にすることができると考えています。