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決定 ✕ 要素

に関する学び

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ABテストの学びを深めるには？ 問題の原因を探るためのポイントと、適切な解決策を決定するための手法である「ABテスト」について学びました。 まず、問題の原因を探るためのポイントとして、以下の二つが挙げられます。 1. プロセスに分解すること。 2. 解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって絞り込むこと。 ABテストの手法はどう実行する？ 次に、ABテストの手法についてです。ABテストでは、できる限り条件を揃えることが重要です（例えば時間帯や曜日）。具体的なステップは次の通りです。 1. 目的を設定する。 2. 改善ポイントの仮説設計を行う（ABテストの立案）。 3. 実行する。 4. 結果の検証と打ち手の決定を行う。 SNSフォロワー増加策の提案 直近の課題として、所属組織の公式SNSアカウントのフォロワー数増加策にABテストを活用したいと考えました。 具体的な解決案は以下の通りです。 - 目的の設定：フォロワー4000（現在2000） - 検証項目：フォロワーの属性、いいね回数、再投稿回数、テキストの文体、メディアの有無 - 仮説：文体が固くとっつきにくいのではないか - 解決策：ABテストを行い、1週間程度、「ですます調」と「だである調」で投稿の文体をテストする この課題解決案を所属部署に提案します。 問題解決の手順は？ 最後に、問題解決の4ステップを説明します。 1. What：問題の明確化→同業他社に比べてフォロワー数が増えない 2. Where：問題箇所の特定→投稿への反応が少ない（いいね、再投稿） 3. Why：原因の分析→投稿頻度が少ない？文体が固い？ 4. How：解決策の立案→ABテストで文体を変えて投稿してみる 以上、学んだ内容と計画した解決策について共有させていただきます。

競合との差別化はどう行う？ 競合他社と差別化を図る際、商品の内容（原材料のこだわりやユニークな仕様など）に手を加えることで差別化が可能であれば、それが最適ですが、そのような方法が難しい場合、ターゲット顧客に魅力的に映るパッケージや商品名で差別化することが重要であると認識しました。 見せ方でどのように工夫する？ 旅行商品の場合、旅行業公正取引協議会により広告や表示に関する規約があり、記載しなければならない項目や禁止されている表現が細かく定められています。また、商品名（ツアー名）も競合他社と似たような名称になりがちです。そのため、Webサイトやパンフレットでの見せ方を工夫する必要性を感じました。 私が海外旅行（アウトバウンド）の商品企画を担当していた際、SEOを意識して語感の良いツアー名を考え、Google Analyticsでよく検索されるキーワードを調査して決定していました。また、商品ページ作成時には、旅の様子がわかりやすい写真を選定し、meta説明やh1テキストを精巧に設定することで、訪れたお客様が共感できるストーリー性を意識しました。 ネーミングやキャッチフレーズの重要性とは？ さらに、競合他社や他業界の商材で気になった商品のネーミングやパッケージ、キャッチフレーズについても深く考えました。特に、LUMINEのキャッチコピーは情緒に訴えかける優れたフレーズが多いため、言葉の選び方や使い方について学ぶ良い手本となりました。 一般的に、人は情報の80％を視覚から得ていることから、旅行商品の場合は旅先の写真や動画が重要な要素となります。したがって、写真や動画素材を増やすことも重要です。さらに、予約のほとんどがオンラインで行われる現在、予約サイトの見やすさや使いやすさも重要な差別化要素となりますので、UXについても考慮しました。

重要な三つのポイントとは？ 私が特に重要と感じた点について整理すると、次の三つが挙げられます。 まず、「分析は比較なり」という点です。物事を細分化して整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが求められます。また、具体的な比較対象や基準を設けることで、状態を把握しやすくなり、意思決定もしやすくなります。 データ分析の目的確認はなぜ大事？ 次に、「データ分析を始める前に目的の確認をすること」の重要性です。仮説を立てて取り組むことが強調され、目的と照らし合わせながら比較することで、目に見えない情報を想像しながらの分析が可能になります。 最後に、「Apple to Appleになっているか」の確認が重要です。不適切な比較対象を避け、意思決定に役立つ分析を行うよう心がけなければなりません。 グラフの可視化はどう変わる？ また、グラフの可視化においても学びがありました。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方を学び、「どんなデータを」「どう加工するとわかりやすいか」をより意識する必要があります。これを企画ごとのデータ分析に役立て、反響率や成約率、属性やエリアなど、比較すべき視点が今まで以上にあることに気づかされました。 実践にどう活かすか？ さらに、作成するグラフの可視化方法についても実践していきたいと感じました。分析の本質をチーム内で共有し、分析に取り組む前の目的の明確化を意識することが必要です。そのうえで、これまで出してきた分析指標が正しい比較だったのか、新しい視点はないかを見直し、より良い意思決定に役立つものにしていきたいと思います。 企画運営の課題を定量分析によって発見し、根拠のある提案ができるようにするために、まずは学びを実践していくことが大切だと感じました。

ポーターの戦略をどう活用する？ 差別化の重要性と戦略について、ポーターの3つの戦略が戦略の方向性を決めるためのフレームワークであることを理解しました。自社が採るべき戦略を決定する際に、①コスト・リーダーシップ戦略、②差別化戦略、③集中戦略のいずれを選択するか考えます。その際、競争優位性と戦略ターゲット層の広さを整理する必要があります。競争優位性は永続するわけではないため、市場の変化を捉えることが大切です。 経営資源のVRIO分析とは？ VRIO分析では、経営資源を評価するための4つの要素があります。これらは①価値（VALUE）、②希少性（Rarity）、③模倣困難性（Imitability）、④組織（Organization）です。特に、組織が競争優位性を築くのに重要な資源だと学びました。したがって、どのように資源を活用するかを考えることが大切です。 市場で生き残るにはどの戦略を？ 弊社はメーカーなので、製品開発においてどのような商品を開発し、どの市場で勝負するかを検討します。現在私は上海におり、中国では製品が模倣されやすく、価格も安く作られる傾向があります。同じ機能を持ちながら安価に商品を提供する企業も存在します。そこで、自社の競争優位性を保つために、差別化戦略として安定性・高品質・サポートの充実を図ります。 SWOTと5Forceで何を分析する？ SWOT分析や5Force分析を使って、自社の強みや弱み、外部環境を含め、差別化のためにどのポイントに注力すべきかを明確にし、商品企画に反映させます。さらに、その企画がVRIOに沿って優位性を確保できているかも検討します。新規市場開拓も重要なミッションであるため、差別化戦略による自社の優位性が保てる市場を見出すことを目指します。

なぜデータを分ける？ まずは、分析はデータを分けて整理するところから始まると感じました。各要素や性質の細部まで明確に把握してから整理することが、効果的な分析につながると実感しています。また、比較対象や基準を設け、データを比べることで意思決定を支援する効果にも大きな意義があると印象に残りました。 どこを重点分析？ 動画学習では、帰還した戦闘機の被ダメージ部分とそうでない部分、さらにその他の箇所について、どの部分の分析が有用なのかという問いかけがありました。帰還しなかった戦闘機では、被ダメージの少ない部分に致命的な損傷がある可能性を想定し、その箇所を中心に分析すべきだという仮説思考を学び、これまでになかった視点を得ることができました。 データで判断する？ また、データの収集や分析の目的は、それを基にした適切な意思決定にあると感じます。意思決定を円滑に進められるよう、データ分析のスキルを磨いていく必要性を強く意識するようになりました。 売上の謎は何？ 売上分析においては、課題の真因を明確にするために、売上に直結する各種データをどのように収集するかが重要です。過去の実績や予算、さらに他社の数値との比較によりギャップを把握し、原因を推察して仮説を立てるプロセスは、正確な分析に寄与するというイメージが湧きました。 本質はどう捉える？ 最後に、データ収集の際は、必要な要素の抽出を慎重に行うことが求められます。MECEの思考法を活用し、要素の抜け漏れを防ぐとともに、各項目に適した分析手法を検討することが大切です。データそのものの生成に注力するのではなく、本質が何かを見極め、意思決定を促す資料として仕上げることが、最も重要であると感じました。

ヒット商品を生むには？ 商品がヒットするためには、多くの要素が絡み合う必要があると感じました。商品を生み出すこと自体は比較的容易ですが、ヒット商品に育てるのは簡単ではありません。まず、競合と比較して自社の強みが発揮できている分野かどうかが重要です。次に、ネーミングで商品をアピールし、親しみやすさを感じさせることが求められます。また、顧客の真のニーズを捉えているかどうか、つまりカスタマージャーニーを考慮し、単なるウォンツではなくニーズを理解することが大切です。顧客が支払ってでも解消したい不便（ペイン）を、利益（ゲイン）に昇華させることが求められます。 BPOとBPRの重要性 業務プロセスのアウトソーシング（BPO）や業務改革（BPR）も、クライアントのペインポイントを見つけ、それをゲインポイントに昇華させることが求められる事業だと感じます。特に、将来的に外部収益を伸ばしたい分野ではもちろん、現在の自社内の業務移管においてもこの視点が重要です。何がペインポイントなのかを追求し、それをゲインポイントに変換する方法を見つけ、実現につなげることが大切です。 効率化にどう取り組む？ ステークホルダーが業務移管やBPOを希望する業務には、必ずペインポイントが存在すると思われます。（面倒なことや時間がかかること、コア業務でないから外部に委託したいなど）AIや自動化を用いた業務効率化がゲインポイントとなるのか、それとも業務フロー内に決定的なペインポイントがある場合を想定する必要があるでしょう。ただし、単純に工数の圧縮を目的にするのではなく、真のペインポイントを見つけ、それをゲインポイントとして昇華させる視点を持って、日々の業務に取り組むことが求められます。

比較で何が見える？ WEEK1で学んだことにより、分析の基本は比較であるという理解が深まりました。例えば、A/Bテストでは、可能な限り条件を揃えた上で変更点を明示し、仮説を試すことによって、収集データの精度が向上します。これにより、データを活用した問題解決の要因分析と解決策の選択に深みが出てくると考えられます。 問題解決の流れは？ 問題解決のステップには以下の要素があります。まず、問題箇所を明確化し（what）、次にその箇所を特定します（where）。続いて、原因を分析し（why）、最後に解決策を立案する（how）という流れです。特に重要なのは、whyでプロセスを細分化し、howでは複数の選択肢を洗い出して根拠に基づき絞り込むことです。 A/Bテストはどう？ 手段としてのA/Bテストは、A案とB案を比較するためのテストで、できるだけ条件を揃えて比較対象を明確にすることが肝心です。このテストを用いて、データ分析の精度を高め、より良い問題解決に繋げることが可能です。 提案の工夫は？ 私の業務ではWebマーケティングのような高速な仮説検証はできないものの、提案を行う際には、条件を可能な限り統一したプランAやプランBを提示し、違いを明瞭にするよう努めています。これにより、提案内容をブラッシュアップし、上長の意思決定のポイントを把握することができます。 予算説明の極意は？ また、近々、来年度の予算計画について上長に説明する機会があります。その際は、過去のデータの傾向を踏まえて、変動の大きい部分を中心に複数のプランを提示します。プラン間の違いを明確にし、上長の意思決定を理解することで、計画の精度を高めていきたいと考えています。

自社の強みはどう活かす？ ある企業の事例と富士フィルムの事例から、自社の既存の強みをいかにターゲットに届けるかというマーケティング手法の有効性を学びました。他社のサービスをどの程度意識し、意思決定に反映するかも重要なポイントです。機能比較のためにまるばつ表を作成し、改善点を洗い出す手法には一定の効果があると感じる一方、プロダクトの機能が他社と類似し、手数料による差別化が進むケースもあるため、実行のスピード感も求められていると実感しました。 どの軸で攻める？ 経営層の直感的な意思決定によって各種プロダクトが立ち上がり、顧客層が中小企業向けから大企業向けに拡大する中で、今後どの軸で攻めるかを議論する段階にあると感じています。プロモーション手法に先立ち、まずは各プロダクトがどの伸び代に位置しているかを明確にし、戦略を立案することが最優先事項だと思います。経営陣へのインプットも含め、各種マーケティングフレームワークを用いて、伸び代の定義やデータ分析の結果を踏まえた戦略作りを進める必要があります。 戦略検証はどう進む？ また、既存顧客の属性をデータで分析し、ユーザーインタビューなどを通じた現プロダクトの価値検証によるメンタルモデルの分析が欠かせません。海外サービスを視野に入れた競合分析やポジションマップの作成、事業戦略とのストーリーラインの接続、さらに市場規模（TAM、SAM、SOM）の試算など、各種分析を通して具体的な全体戦略を描くべきだと考えています。加えて、既知の要望の深掘りをプロダクトロードマップに反映するとともに、エンジニアとの密なコミュニケーションや開発リソース確保のための内部稟議も重要な要素となると感じました。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

ターゲティングの6Rとは？ ターゲティングにおいては、ただ「この商品はこういう顧客に売れそうだ」というだけでは不十分です。市場規模、優先順位、成長性、到達可能性、競合状況、反応の測定可能性といった6つの要素である「6R」で評価し、ターゲットを決定する必要があります。 訴求ポイントの絞り方は？ ポジショニングについて、商品の訴求ポイントは2つまでに絞ることが重要です。商品の特性を洗い出し、その中から「顧客の共感を得られる」および「競合と差別化できる」特徴を選定しましょう。顧客が「この商品が好きです、なぜなら～だからです」と明確に理由を述べられるようなポイントでなければなりません。また、パーセプションマップを活用して確認することも大切です。 商品の訴求ポイントを絞ることで、お客様に伝わりやすくなることは理解していました。しかし、どの訴求ポイントを選ぶかに関しては、自分のこだわりが勝ってしまうことが多く、顧客の共感を得られ、競合と差別化できるかの確認が不足していたと感じました。今後はその視点を意識して取り組んでいきたいと思います。 ターゲット拡大の手段は？ ターゲットの変更については、特に既存のブランドの顧客層を広げる際に非常に有効な手段だと実感しました。柔軟な考え方を持ちながら、このアプローチを取り入れてみたいと思います。 ブランドとしては、すでにターゲットがある程度決まっている商品の企画を担当することが多く、ターゲットについて深く考える機会が少なかったです。今回の講義で学んだターゲティングのフレームワークを活用し、異なるターゲットに対してどのような訴求が共感を得るのかを日頃から意識して考え続けたいと思いました。

分析の基本: 比較の重要性とは？ 分析は比較であるというシンプルな理解に到達しました。以前は、数字から何を見出すべきか分からず複雑に考えていましたが、シンプルな視点からスタートすることの重要性を学びました。ただし、正しい比較対象がなければ、正確な分析はできません。このことに関連して、"要素をそろえる"という部分については、さらに実践的な学習や本コースでの深掘りを行いたいです。 効率的な分析設計のために必須なことは？ また、グラフなどの見せ方を決定する以前に、分析する目的を設定すること、特に依頼された場合はその確認が大事だという点も理解しました。これにより、システムテストの品質評価やベンダー選定時など、具体的な場面で分析の質を向上させることができると考えています。 データ分析における注意点とは？ これまでの経験では、依頼時に目的が曖昧な状態で受け取ることが多く、データの分析において何をすべきか判断がつかなくなり、結論を出せないこともありました。今後は、以下の3点を重視して取り組む予定です。まず、やみくもにデータを加工せず、目的の確認と仮説立てを確実に行うこと。次に、分析は比較を念頭に置くこと。そして、比較対象を分析の目的に沿って選定することです。 依頼者とのコミュニケーションで何が重要？ 依頼者からは、目的の確認や必要な分析の方向性をしっかり聞き取ることが重要です。分析を始める前に目的を明確にするステップを必ず取り入れるべきだと感じました。その際、仮説をある程度考えると良いと思いました。また、仮説を立てる際には、比較対象が適切かどうかを依頼者と事前に合意することで、さらにスムーズに進められると感じています。

データにコメントを加えるべき理由は？ 対面で説明をしていたため、分析データ（数値やグラフ）にコメントを入れることができなかった部分がありました。しかし、その場にいない人や聞いていない人もいることを考えると、文章を加えることは重要です。 グラフ選びのポイントは？ 誰が見てもわかりやすいデータを提供するために、大きな数値には％を、シェアを見るためには円グラフを、上がり下がりを示すには縦棒グラフを、差を示すには横棒グラフを適切に使い分けることが大切です。 効果的な意思決定のためには？ 「意思決定を行う」ための分析には、比較対象を明確にし、その基準を設けることが重要です。基準が人によって異なると、決定が難しくなります。そのため、上司や同僚との確認やコミュニケーションをしっかりと行うことが必要です。 計画作りで考慮すべき点は？ 分析に取り掛かる前には、ヒアリングや過去資料を確認し、仮説を立ててから分析を進めることが重要です。計画は大まかでなく、他人も理解しやすいように具体的に作成し、次に生かせる内容にすることを心掛けたいと思います。資料のページ数は増えてしまうかもしれませんが、「意思決定を行う」という目的を意識しながら簡潔にまとめる努力が必要です。 定量・定性分析の進め方は？ 過去に事例がなく、基準や要素、軸なども整備されていない状態ではありますが、データを活用して定量・定性分析を進め、今後共通する基準を元に意思決定ができる土台を築いていく必要があります。中期的な目標としては、PDCAを回せるようにすることを掲げています。そして、短期的には基準の作成という要修正項目を念頭に置きながら分析を進めていきます。