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分析 ✕ マーケティング

に関する学び

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仮説の網羅性を高めるには？ 仮説を立てることや仮説を立てる際に用いる視点について学びました。課題に取り組んだときは、思いつきで同じような切り口でしか仮説を立てられませんでしたが、３Ｃや４Ｐ分析を用いることで仮説の網羅性を高めることができると理解しました。思考が凝り固まり、仮説を立てる際に一つの視点に固執してしまうことがありましたが、フレームワークを用いることで柔軟な思考ができるようになりたいと感じます。 採用市場の変化にどう対応する？ 急速に変化する採用市場では、「昨年はこのような状況だったのに、今年は全く異なる」という場面が多々あります。仕事をする上で常に仮説思考を持つことで、次にどのような変化が起こるかを予測し、迅速に行動することができると感じました。市場の変化（求職者の志向性、行動、価値観の変容など）を常に仮説に基づいて理解し、顧客に良いサービスを提供できるように努めたいです。 変化に敏感なマーケティングとは？ 市場の変化を敏感に感じ取り、対応する学生や求職者に対してマーケティングを行うために、自分から積極的に情報を取りに行くことが重要です。顧客企業の「競合」「市場」「自社」を考慮し、求職者や学生にとってのロイヤリティを明確にし、適切な採用戦略を考える必要があります。また、常に「なぜ変化が起きているのか」を思考し続けることが大切だと感じます。

顧客の潜在ニーズは？ 今回、マーケティングの事例を通じて、顧客の視点からニーズを考える重要性を再確認しました。動画講習でも「顧客ニーズの深掘り」について学びましたが、顧客がまだ気づいていない潜在ニーズを探る姿勢が不可欠だと感じました。また、競合に勝つためには、自社の強みを理解し、それを応用する力や発想の転換も求められます。潜在ニーズの発掘には近道がありませんので、日々目にする商品やサービスがどのようなニーズを捉えているのかを考察していきたいと思います。 顧客視点をどう捉える？ これまで自社の提供する製品やサービスについては、成熟市場での競合対策ばかりを考えてきました。これからはゼロベースで視点を変え、競合対策から顧客ニーズへの対応に目を向ける必要があります。特にIT分野では、企業のデジタル化に伴い商品やサービスが提供されるケースが多く、既存のニーズだけでなく、顧客が気づいていない潜在ニーズにも焦点を当てたマーケティングを展開していくつもりです。 ヒアリングで何を探る？ 顧客の真のニーズを発掘するために、実際の活動を開始します。BtoB市場において、数社の顧客を選定し、デジタル化についてのヒアリングを行います。その際には、深掘りの質問ができるよう、顧客のホームページや業界情報をもとに3C分析を行います。11月中に3社を目標にヒアリングを実施します。

ファネル分析の重要性とは？ マーケティング分野での業務経験があるため、比較的知っていることが多かったですが、ファネル分析において顧客の行動プロセスを適切に設定する必要性を改めて認識しました。また、プロセス×ウォーターフォールチャートはあまり使っていなかったので、今後活用してみたいと思います。 ABテストの基本と注意点は？ 以下、授業メモです。 ◆ABテスト - ABテストは1要素ずつ行います。複数の要素をテストしたい場合は、別の手法を検討する必要があります。 ◆ファネル分析 - ユーザーの利用段階ごとに、どの段階でユーザーが離脱しているのかを可視化します。 - プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用します。 - 顧客の行動プロセスを適切に設定することが重要です。 GA4での課題解決にどう取り組む？ GA4でのファネル分析を新たに作成する際には、顧客の行動プロセスを意識します。また、プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用し、ABテストもページスピードが低下するリスクを考慮しつつ活用を検討します。 ちょうど製品サイトのリニューアルを進めており、GA4の設定も見直す予定です。顧客の行動プロセスを意識したファネル分析を行い、原因探索が適切に行えるようにします。また、見出した原因に基づく改善にはABテストを活用します。

分析目的は何？ 分析の目的やゴールを明確に決めることは、分析の方向性や手法、評価基準を正しく設定するために非常に重要です。明確な目的がなければ、分析結果がどのように活用されるか不透明となり、効果的な判断が難しくなってしまいます。 比較はどう考える？ また、分析の本質は比較にあります。過去と現在のデータや異なる状況を比較することで、パターンや傾向が明確になり、最適な選択や戦略を導き出すことができます。 SNS比較で何が見える？ 私自身の仕事においては、過去のSNSキャンペーンを期間ごとに区切り、比較することで、これまで見えていなかった結果が浮かび上がると感じました。ただやりっぱなしにするのではなく、過去との比較から数字の意味や背景が見えてくるため、結果の解釈がより具体的になると思います。たとえば、フォロワー数やエンゲージメント数の推移だけを見るのではなく、過去のキャンペーンと比較することで「なぜ今この結果が出ているのか」という背景に迫ることができます。 データ活用はどう？ さらに、実際にデータを活用してマーケティングキャンペーンを企画することも有効です。小規模なプロジェクトを自ら立ち上げ、仮想のデータセットを使用してキャンペーンを分析することで、製品ごとの購買データに基づいた最適な広告戦略を立てる試みが可能になると感じました。

顧客志向は何が鍵？ マーケティングは、市場調査や分析、販売活動などの個々の作業に分割するのではなく、すべてのプロセスを連続した「買ってもらえる仕組み」として捉えることが重要だと学びました。その中で、特に「顧客志向」が最も大切だと感じます。自分たちが提供できる価値だけに目を向けるのではなく、顧客の本当のニーズを正確に把握し、それに応じた独自の付加価値を効果的に提供するビジネスモデルを構築することが求められています。 医薬の改善策は？ 一方、製薬業界では、治療薬が存在しない疾患や領域に画期的な薬を届けるだけでなく、既存の治療薬でも副作用や服薬のハードルといった問題がある場合には、改善を図る「マイナーチェンジ」のようなアプローチが必要とされています。現状の課題からニーズを掴み、それに応じた付加価値のある薬剤を提供するというマーケティング思考を、今後のビジネスモデルの立案で生かしたいと考えています。 利益の違いは何？ また、「顧客満足に基づく利益」と「売上数量に基づく利益」の違いについては、ある程度のイメージは持っているものの、具体的な違いを説明するのは難しいと感じています。一般的には、「顧客満足が高いと売上が伸びる」という因果関係は成り立つものの、売上が大きいだけでは必ずしも顧客満足が高いとは言えない、という理解でよいのでしょうか。

仮説はどう組み立てる？ 仮説を考える際、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、複数の仮説を網羅的に立てる手法に改めて気づかされました。これまでマーケティングのツールとしてしか意識していなかった考え方も、整理のための有効な手段となることを実感しました。 日常業務で仮説考察は？ また、日々の業務の中で仮説を考え続けることにより、自分自身の業務への向き合い方を変えていきたいと考えています。 新サービスの評価はどう？ 新サービスの提供時には、仮説を一つだけ立てた結果、分析や報告の内容が浅くなってしまい、納得感に欠ける部分があったと感じました。頭の中にはもっと考慮すべき点があったにもかかわらず、十分に明文化できなかったため、結果として不十分なものになってしまいました。 再挑戦の決意は？ この現状を踏まえて、改めて複数の仮説を考え直し、分析と報告を再度やり直す方向で進めていこうと考えています。 案件分析の進め方は？ 現在、2件の案件で分析が必要とされています。1件目は、半年前に提供したサービスの展開状況と今後の展開について、2件目は1年前に想定したサービス利用状況を再度確認する業務です。各案件とも、現状のデータを収集し、フレームワークを用いて仮説を立て、過去の想定と現状との違いを明確にする形で分析を実施する予定です。

イノベーションで何が変わる？ 商品の売れる・売れないを考える際に、イノベーションの普及要件というマーケティングフレームワークを学びました。このフレームワークは、比較優位、適合性、わかりやすさ、使用可能性、可視性の5つの視点で商品を分析するものです。ある成功事例から、わかりやすいキャッチコピーや効果的なネーミングが、実際の商品価値を届ける上で非常に重要であると実感しました。 競合の罠はどう防ぐ？ また、競合ばかりに意識を向けすぎる差別化の罠にも注意する必要があると学びました。万人向けの商品展開に固執せず、市場を細分化し、ニーズを深掘りすることで、顧客の価値観に沿った商品の提供が実現できると考えています。 どう伝えれば響く？ さらに、イベントのタイトルやキャッチコピー、内容を企画する際には、イノベーションの普及要件を意識し、ターゲットにしっかりと伝えたい価値や訴求点が届くよう工夫していきたいと感じました。特に、比較優位性や分かりやすさの点については、直近のイベントで課題を実感したばかりなので、検証を重ねながらより魅力的に伝わる方法を追求したいと思います。 改善策はどう見つかる？ 施策ごとにこのフレームワークを振り返り、学んだ視点を活かしながら、ネット販売などにおいて売れていない原因を分析し、改善策を考察していくつもりです。

ビジネスで何が伝わる？ あらゆるビジネスシーンで、相手に情報を伝え、行動を促すためのノウハウを学びました。図による伝達と、文章での表現それぞれのポイントを体系的に理解できたことが大きな収穫です。 どう伝えれば効果的？ 図を用いて情報を伝える際は、以前学んだ「数字に意味を持たせる」という考え方を意識します。図や表を作成する際には、何を目的に、どの情報を伝えたいのか、そしてその結果として相手にどう変化してほしいのかを想像することが重要だと感じました。また、スライド作成時には、体裁を丁寧に整える基本的なことの重要性を改めて確認しました。 職場で活かせる？ 現職では、営業やマーケティングの数字を分析し報告する機会が多いため、今回学んだノウハウはあらゆるプレゼンテーションで活かせると確信しています。さらに、ビジネスライティングは、たとえ職を離れても生涯にわたって必要な能力であるため、日々実践を重ねていきたいと思います。 コミュニケーションの工夫は？ 毎週の経営報告においては、作成したスライドで何を伝えたいのか、相手がどのような状態になってほしいのか、そして何を求めているのかを常に意識するように努めます。部下とのコミュニケーションにおいても、目的や手法、丁寧さを重視し、より伝わるコミュニケーションを実現していきたいと考えています。

マーケティングとは何か？ マーケティングとは、物が売れる仕組みを作ることです。顧客志向で物事を考え、販売や顧客のインサイトを深く理解し、売れる方法を考えて顧客満足につなげる手段です。世の中を見渡すと、自動販売機が良い例と言えるでしょう。コーヒーや清涼飲料水、炭酸飲料などをいつでもどこでも手に入れたいという顧客の需要を満たすことができるので、自動販売機は現在の生活に溶け込んでいます。このような例を参考に、尽きることのない需要を見出し、どれだけ便利に提供できるかを学び、仕事に結びつけていきたいと考えています。 バックオフィスの鍵は？ バックオフィスの視点では、営業店や本部などの内部の人間が顧客となります。彼らが求めているのは、費用対効果の高いものです。それをどれだけシンプルに活用できる仕組みを作るかが現在の部署の鍵だと思います。そのための方法や手段を学び、仕組み作りに活かしていきたいと考えています。 基礎学習と実践の重要性 まずは、マーケティングの基礎を確りと学び、顧客志向で物事を分析する力をつけたいと思います。そして、現在の課題や問題を顧客目線で見直し、ブラッシュアップしていきます。どのようにすれば売れる仕組みができるのかを意識し、学んだことを同僚と日常的にアウトプットすることで理解を深めていきたいと思います。

解決へのプロセスをどう進めるか？ 今回の講義を通じて、問題解決における「What、Where、Why、How」の各要素に分けて進めることの重要性を再認識しました。特に、平均値を見る際に「ばらつき」という視点が抜け落ちやすいことに気づけたことは大きな収穫です。ばらつきを確認することで、新たな気づきや次の問いに繋がることがあるため、これを自身の思考の癖として意識的に取り入れていきたいと思います。 データ分析はどう活用すべき？ また、データ分析の活用については、会社業績の分析に役立てていきたいと考えています。各要素をもとにして思考を整理し、比較をギャップとして描き出す際には視覚的にグラフも活用します。さらに、考えの幅を広げるためのフレームワーク（3C・4P）を、幅を広げるだけでなく、様々な場面で応用できるように意識して使うことで、新たな気づきや問いにも繋げていきたいと思います。 比較分析はどのように進化する？ 自身の役割としては、バックオフィス化を進めることに加え、会社業績の分析資料の作りこみも進めています。Q2の考えを柱として、基本的な比較においても、前期・前月比以外に施設間比較や競合の数値を集めての比較、さらに売上の分解（ロジックツリー）なども行い、自社のマーケティング施策の検討に繋げていきたいと考えています。

データ分析の意義とは？ データ分析をビジネスに活用することの本質を理解し、考え方や手法を再設計して、自分のものにしたいと感じました。データ分析で課題を解決するとは、「勘と経験に頼る意思決定の方法を、データ分析を用いた合理的な意思決定へと改めること」を指しています。そのために必要なことを次のように整理しました。 シナリオ設計のコツは？ まず、ビジネスに貢献するシナリオを描くことが重要です。そして、データを基にした意思決定プロセスを設計し、解消したい問題と解決する課題を言語化します。さらには、意思決定のプロセスを形式知として明文化することが必要です。 問題点は何か？ 具体的な問題としては目標未達があり、その課題として購入増加、キャンセル回避、Webサイト離脱の回避、および集客増加といった点が挙げられます。これらの課題を「意思決定プロセス」に深く掘り下げていくことが今後の大きな課題と考えています。 今後の展望は？ 今後の6週間では、問題と課題のさらなる言語化を進めていきたいと思っています。また、意思決定プロセスの6種類のうち、特にマーケティング型の「仮説試行型」と、経営者の思考バイアスを低減させるための経営者判断型について、さらに学びたいと考えています。そして、意思決定プロセスの形式知化を設計していく計画です。

技術とマーケの違いは？ 改めて、技術職とマーケティング分野におけるデータ分析の手法の違いを実感しました。技術職では、既に確立された常識や定説に基づく演繹的なアプローチが主流で、発生した事象をその枠組みに当てはめるためのデータ収集や加工が重視されます。一方、マーケティング分野では仮説を立て、その仮説の検証を目的とした帰納的なアプローチが取られ、データ収集や加工を通じて結論や今後の示唆が提示されます。一見似ているようで、実際には全く異なる手法であると感じ、非常に興味深く思いました。 評価と実情のギャップは？ また、実践演習の設問3におけるデザイン変更の方法の3案の点数付けについては、疑問を抱きました。AIを用いたデザインはスピードや意思疎通の面で高く評価されましたが、実務にてイラスト生成をAIで行う場合、ある程度のプロンプトエンジニアリングが必要だと実感しています。そのため、評価と現実の間には違和感が残りました。 DX推進で何が変わる？ さらに、これまでの議論から、DX推進による業務改革や業務効率化を進める際には、マーケティング分野で活用されるデータ分析手法やロジックツリーを効果的に取り入れることができると考えています。上司や同僚を納得させるためにも、仮説検証と詳細な分析を着実に進めていきたいと思います。