マーケティング入門

議論の向こうに感じた顧客の想い

マーケティングの意義は? マーケティングという言葉は、場面ごとに解釈が異なるため、まず何について話し合っているのかを明確にする必要があると実感しました。 自社と他社はどう? 自社のアピールだけでなく、他社のニーズにも目を向ける両方の視点が重要であると感じました。議論を進める際は、どちらの観点から考えるかをしっかり整理しておくことが大切だと思います。 顧客意識を問い直す? また、ブランドマネージャーとしての仕事を通して、改めて顧客主義の考え方が非常に重要であることを実感しました。業務の中で「これは本当にお客様にとって喜ばしいことなのか?」と自問する場面があり、常に誰が顧客なのか、顧客が何を求めているのかを意識する必要があると強く感じました。

マーケティング入門

お客さま視点で磨く戦略の極意

お客中心の視点は? マーケティングは、商品中心になりがちな市場分析ではなく、まず相手、つまりお客さまを起点に考えることが大切だと実感しました。実際、商品の現在の価値だけでなく、お客さまの将来の姿までイメージすることで、より深い視点で戦略を練れるのではないかと思います。 営業現場って大事? また、届ける相手はお客さまだけでなく、営業現場も含まれます。営業現場を通じてお客さまに情報や価値を伝えるため、営業現場の視点や利益実感も同時に意識した施策が必要だと感じています。 自社活用はどう? これからは、お客さまと営業現場の属性や考えをさらに深く理解した上で、自社のリソースがどのように活かせるかを見極め、計画を立てて展開していきたいと考えています。

戦略思考入門

データで支える勇気ある一歩

優先判断の秘密は? 優先順位を明確にし、不要なものは思い切って捨てる判断が非常に大切だと感じました。不要な選択を行う際、経営陣への説得にエネルギーが必要になるものの、冷静な判断と勇気を持って一歩踏み出すことが求められると思います。また、やめる決断を下す場合は、データなど固い根拠を用いてしっかり裏付ける必要があると考えています。 効率化の秘訣は? 実際、他部署で実施している取り組みや、会議の議事録の活用、そしてAIの導入により従来の手作業を見直す事例などを参考に、自部署でも効率化に取り組みたいと思います。専門分野に依頼することで、本来必要のない業務を削減し、その分自分の業務効率を高める取り組みを進めていくことができると感じました。

データ・アナリティクス入門

目的達成!データの活かし方

データの活用法は? データを見ると、低い指標や原因そのものは一目で把握できるものの、その背景や改善策を考えるのが難しいと実感しました。データ分析自体は非常に重要ですが、それはあくまで目的達成のための手段であると感じています。今後は、どのように目的達成に向けて効果的に活用すべきかを学び、スキルを磨いていきたいと思います。 離職率改善と顧客獲得は? 離職率の低下を目指す際には、原因の調査とその対策、また迅速な対応策の立案に今回の学びが大いに役立つと感じています。また、新規顧客の獲得においても、既存顧客が魅力に感じるポイントや、プレゼンテーション時の評価に注目し、その分析から得られた知見をリード獲得の改善に活かすことができると考えています。

戦略思考入門

捨てる決断が未来を変える

捨てる判断の意義は? 捨てることを選択する重要性と、その判断基準について再確認できたと感じています。また、マイナス思考を改める必要性についても学びました。戦略を考える際には、単に利益だけでなくROIも意識し、昔からの惰性に惑わされずに判断することが大切だと考えています。さらに、苦手な分野は適切な人に任せる発想を持つことも重要です。 苦手克服の手法は? 一方で、捨てることや断ることが苦手な自分自身の性格や、業務が多様化している現状に直面し、優先順位を付けながら整理する必要性を改めて感じました。今後は、特に苦手な分野に関しては任せられる方法を模索し、創業前から続けている業務についても、判断基準に照らして取捨選択を進めていきたいと思います。

戦略思考入門

SWOT分析で見つけた新視点

分析手法はどう活かす? 3C分析やSWOT分析が特に学びになりました。普段、顧客のニーズには気を配っているものの、市場のマクロな視点が不足していると気づく機会となりました。SWOT分析では、頭の中でなんとなく考えていた内容が図式化されることで整理され、今後も活用していきたいと感じました。 実務で何を感じた? 自分のクライアントワークにおいて、これらのフレームワークが大いに役立つと実感しています。特に初動でプロダクトの方針を定める際、分析を通じて顧客と互いの弱みや強みを共有し、具体的な方針の策定につなげることができると思います。双方の認識のずれを防ぎ、現状の課題や強みを明確にすることで、その後のプロダクト拡張にも寄与すると考えています。

クリティカルシンキング入門

問いが導く思考の冒険

どうやって問いを精査? 思考の方向は、どの問いを立てるかによって決まると感じました。「ここで答えを出すべきか」という問いを精査することで、最も適切な問いにたどり着けると思います。また、問いを中心に考え、イシューを一貫して押さえ続けることが、思考や議論の脱線を防ぐうえで大変有益だと学びました。 報告に活かす秘訣は? この考え方は、上司やチームメンバーへの報告時にも活用できます。特に、参加者が多い場での議論では、内容が「問い」から逸れてしまうことがあるため、議論開始前に「問い」を関係者で共有し、常にその基準に立ち返れるよう準備することが重要です。こうすることで、議題から逸れることなく、効率的なディスカッションが行えると考えています。

クリティカルシンキング入門

結論先行!伝わる話し方の極意

自己主張の整理はどう? 今まで自分の主張を整理せず、思いつくままに話していたと気付くことがありました。正しい日本語や手順を意識し、伝えたい内容を整えて主張することで、相手に理解してもらいやすくなると感じています。 職場での伝え方はどうする? また、職場で自身の考えを伝えたり、問い合わせに回答する際に、この方法が役立つと考えています。まず結論を伝え、その後に理由を説明し、簡潔に話すことで、主観が入りにくく論理的な説明ができると思います。さらに、相手の反応を見ながら説明することも大切だと実感しました。 理由の選び方は何が鍵? 理由付けを行う際に、どの理由が相手に響くかをどのように選べばよいのか、他の意見もぜひ聞いてみたいです。

クリティカルシンキング入門

瞬発論理で挑む400字練習

論理的判断はどう? 自分の職位から、部下や上位の方々に対して論理的な判断や説明を伝える必要がある場面が多くあります。その際、瞬発的に頭の中で論理を組み立て、的確な言葉にする力を身に着けたいと考えています。しかし、急に言葉にするのは難しいため、まずはテキスト形式で週に1回、400字程度の文章を作る練習を始めたいと思います。 練習の効果は? この練習の目的は、複数のキーメッセージを網羅的に整理し、それぞれのメッセージを具体的な根拠や理由で支える方法を訓練することです。文章の構成や表現のバリエーションを工夫することで、状況や自分の考えをより明確に伝えられるようになり、日々の業務において論理的な説明力を高めることができると期待しています。

戦略思考入門

数字で見極める捨て方改革

なぜ捨てるのが難しい? これまで、自分は捨てることを非常に難しく考えていたという実感を改めて持ちました。過去からの関係性を重視するあまり、本当に必要なものとそうでないものを見極めることが難しかったのだと思います。 どうやって選び取る? しかし、今回、明確な判断基準として数値やデータを用い、何を優先し何を捨てるのかを選択することが可能であると気付きました。売上拡大や利益率向上を目指して多くの改善テーマに取り組む中で、従来から掲げてきた改善テーマについても、意味を再検証する必要性を感じています。具体的には、以前から実施していた特定のコスト削減策について、他の施策と数値やデータで比較し、優先順位の低いテーマは見直す判断に至りました。

データ・アナリティクス入門

平均を極めるデータ思考

どの平均値を選ぶ? どのような状況でどの平均値を使うべきかについて学ぶことができ、非常に有益でした。今まではさまざまな種類の平均値を扱ってきましたが、加重平均や幾何平均を利用する理由については深く考えたことがありませんでした。今後は、背景にある意図を意識し、何のため、なぜその平均値を選ぶのかを明確に捉えたいと思います。また、より適切な平均値を選択できるよう努めたいと考えています。 データの見方は? 一方、データ分析においては定性分析の要素が多いことから、平均値を用いる際にはデータの読み解きに十分な注意が必要です。業務に活かすためには、どの視点からデータを捉えるか、そして他の視点が存在しないかを検討することが大切だと感じました。

データ・アナリティクス入門

グラフで魅せる平均の真実

どの平均を採る? 平均という言葉一つをとっても、その状況にふさわしい計算方法を採用しなければ、意味をなさないと感じています。どの平均値を用いるべきか、またどの数値を算出すべきかを十分に理解し、それぞれに合った平均値を出すことが大切だと思います。さらに、グラフを活用することで、視覚的にわかりやすい情報提供ができると考えています。 ビッグデータの平均は? 実際のところ、現在の業務においては平均値を用いる場面はあまりありません。しかし、扱うデータ量が多いビッグデータの現場では、いずれ必要になると予想されます。その際には、どの平均を選択すべきかを慎重に検討し、わかりやすいグラフによってデータを効果的に提示していきたいと思います。

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