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分析 ✕ マーケティング

に関する学び

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どう達成感を感じた？ 一連のフレームワークの基礎を包括的に学べたことにより、大きな達成感を得ることができました。まず、目標を明確に設定し、現状とのギャップを正確に把握すること。そして、その達成のために複数の選択肢を用意し、吟味した上で最適なものを選び出す考え方が非常に勉強になりました。 外部環境はどう影響する？ また、不要な情報を削ぎ落とすことで結果的に顧客の利便性を向上させるという発想が印象に残りました。眼前の顧客だけに固執せず、外部環境の変化も経営判断に取り入れる重要性を再認識することができました。 企業の判断はどう変わる？ 従来の経験や勘に頼るのではなく、フレームワークを企業の意思決定の基盤とする必要性を強く感じています。今回学んだ内容を活用し、上場企業の中期経営計画やIR資料、統合報告書などをもとに生成AIによるPEST分析に取り組むことで、より具体的な戦略策定を目指したいと考えています。 AI連携はどう進む？ さらに、自社の過去の経営戦略資料を活用し、生成AIと連携することで迅速な意思決定を実現する試みにも挑戦していきます。今後は、マーケティング、バリューチェーン分析、ファイナンスといった分野についてもより深く学び、経営判断力の向上につなげていきたいと思います。

問題解決の4ステップは？ 問題解決には、what（何）、where（どこ）、why（なぜ）、how（どのように）の4ステップがあります。経験や勘に頼らず、まずは事象をMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解することが根本的な解決につながります。 分析のストーリーは重要？ データを目の前にして即座にグラフ化したり、平均値や割合を出すのではなく、「なぜそうなったのか？」というストーリーを持って分析することが重要です。 データ取得の企画段階とは？ 今後進行する実証実験の検証項目を明確にするため、企画段階からデータ取得方法を組み込む必要があります。また、マーケティングインテリジェンスのグループに異動するにあたり、ネット上のデータを鵜呑みにせず、なぜそうなっているのかの背景をシステマチックに考えることが大事だと感じました。 実証実験のゴールは？ 現段階で検証項目の洗い出しは終わっているため、最終的な実証実験のゴールと、理想的なデータを意識しながら、今月中に取得方法を検討します。また、市場調査ではデータだけでなく、なぜそのようなデータが集まったのかについて、社会動向をチームメンバーとディスカッションする機会を設けます。

VRIO分析のメリットは？ VRIO分析というフレームを初めて学ぶことができました。これは3Cに近い概念で、自社、競合、顧客の視点を持ちながら、さらに差別化ポイントや機会を整理するのに役立ちます。「戦略」を打ち出すために非常に有用であると感じました。 オフライン戦略はどう？ 最近では、展示会やウェビナー、リアルセミナーなどのオフラインのマーケティング活動において、他社がさまざまな方法を試しながら顧客を獲得しています。自社は他社と比較して、開始のスピード感で遅れをとっている現状です。しかし、他社が必ずしも費用対効果を上げて成功しているわけではなく、試行錯誤の段階にあるようです。自社がこれを始める際には、成功のための方法や自社らしさの差別化を図り、どのように収益を生むかという視点を重視したいと考えています。 ターゲット設定の意義は？ まず、施策ありきではなく、ターゲットを明確にすることが重要です。つまり、WHO、WHATを明瞭に定義した上で、HOWの整合性を整理したいと考えています。その上で、競合との差別化や自社の強みを活かした業務を展開していきます。まずは経営陣とともに、ターゲットの定義や自社の特徴、差別化ポイントを可視化し、目線を合わせて戦略と戦術を考えていきたいと思います.

思考はどう深まる？ 毎回、自分の思考が浅く、もっと広い視野を持つ必要性を痛感しています。かつて学んだ３Cや４Pのフレームワークは、今回は思うように活用できませんでしたが、仮説思考はデータ分析に限らず、経営戦略やマーケティングなど、様々な分野で常に求められる大切なスキルだと感じています。 偏りをどう避ける？ また、データ分析において外部データを活用する際は、あらかじめ結論を決めて自分に都合の良いデータだけに偏らないよう、常に注意する必要があります。複数の仮説を立て、網羅的な視点を持つことが求められる一方で、これまでの自分の取り組みには網羅性が不足していたのではないかと感じています。今後、販売戦略や方針策定の際には、網羅性やデータの客観性・妥当性、すなわち根拠の質を向上させることで、提案の説得力を高めていきたいと思います。 結果の根拠は？ データ分析にあたっては、まず仮説の網羅性を重視し、文字や図表などを用いて過不足を冷静に判断できるよう努めます。こうした仮説思考は問題解決の場面で非常に有用であり、社内でのディスカッションにも積極的に活かしていきたいと考えています。また、データ分析結果をアウトプットする際は、その目的や使用したデータの根拠を明確に示すことを心がけます。

​ コンセプト適正化の新視点とは？ 大きく二点あります。一つ目は、コンセプトの軸をブラさずにコストの適正化をする際に、単に何かを減らすのではなく、売上を高める方法として単価を上げたり、店の席数を増やして長く滞在してもらう方向にシフトすることの重要性を感じました。例えば、駅前のカフェでは、再訪を促す仕組みとして、テイクアウトのカップに2次元コードを付けて、そのコードが電子クーポンになったり、何かのマンガの1話が無料で見られるようにするなどの工夫が考えられます。 P/Lから企業価値をどう読む？ 二つ目は、P/L（損益計算書）を読むことで企業の価値観を見いだせる可能性があるということです。 ちょうど第1四半期の財務諸表が出てきたので、P/L部分を読んでみたいと思います。原価が上がっていることや販管費が下がっていることに関する会社のコメントも合わせて確認したいです。 具体的な行動案として、まず会社のIR情報ページから財務諸表をダウンロードすることから始めます。その後、P/L部分を読み、今日学んだ内容と照らし合わせながら分析してみます。現在のパイプラインを思い描きながら、今後どのような施策が必要か、マーケティング視点で何が求められるかを想像しつつ読み進めていきたいと思います。

どうして分解が必要？ 問題を特定するために、物事を分解する重要性を再認識しました。特に、What、Where、Why、Howといった各要素を順序立てて整理することが大切ですが、どうしても先にHowに偏らないように注意が必要です。また、原因を探る際にも、対概念を活用して思考の幅を広げることで、行き当たりばったりにならないよう努めています。 企画はどう進む？ このアプローチは、マーケティング施策の企画や振り返りの段階で活用したいと考えています。企画時には、お客様の課題を起点としてWhat、Where、Why、Howを考慮し、振り返りの際には、企画当初の想定と異なる結果や、思わしくなかった施策について、原因を丁寧に掘り下げることが目標です。さらに、想定通りの成果が得られた場合にも、何が良かったのかを整理し、今後の改善に役立てていきたいと思います。 年度末は何を見直す？ 年度末の振り返りにおいては、良かった施策、期待に沿わなかった施策、今後は中止すべき施策、そして継続すべき施策を洗い出し、それぞれの原因を細かく分析していく予定です。この手法は、私自身だけでなく、メンバーとも共有しながら進め、今後のマーケティング施策の質の向上に繋げていきたいと考えています。

学んだ知識は有効？ 7月にマーケティング入門と戦略思考入門を受講した経験があり、今回のGAiLの課題ではこれまで学んだ内容とデータ・アナリティクス入門で学んだことが融合し、スムーズに取り組むことができました。 旅行商品の問題点は？ 私の所属する訪日旅行のチームでは、アメリカの旅行会社と協力して訪日旅行商品を企画開発し、仕入れや手配、受客対応を行っています。しかし、現状の訪日旅行商品は基本的に東京・京都・大阪の周遊ツアーに偏っていて、旅行者にも受入先にもあまりメリットがないオーバーツーリズムの問題が深刻化しています。この現状をどうにか打破し、解決策を導くために「3W1H」を活用して考察していきたいと思います。 観察の視点は何？ まず、日常で目にする商品やサービスを観察するときに、それがなぜヒットしているのか、その背景を考えることを心掛けています。具体的には、商品やサービスが誰に向けられているのか、どのようなニーズを満たしているのか、セールスポイントは何か、という要素を分析します。また、日本人が感じる日本の魅力と外国人が感じる魅力にはしばしば隔たりがあるため、日本政府観光局のデータと海外メディアのデータを比較分析し、観光素材の調査を進めています。

マーケティングとセリングの違いは？ マーケティングとは、非常に幅広い範囲で定義される概念です。顧客に商品を購入してもらうための仕組みを作ることがその本質であり、その際には顧客志向が最も重要です。最近、自分の行っていることが単なるセリング（販売）にとどまっていないか、改めて考える必要があると感じました。マーケティングとセリングの違いを理解し、自分の立ち位置を再確認することが大切だと考えます。 顧客満足度をどう高める？ また、上司への企画書や店舗に対する業務改善提案においても、顧客が存在して初めて自分の給料が支払われることを意識しなければなりません。顧客の満足が何より重要であり、それに応えることが不可欠です。また、顧客というものが多様な意味を持つことも改めて実感しました。今後は、自分にとっての「顧客」をしっかりと定義し、そのニーズを的確に理解したいと思います。 商品魅力を伝える方法 さらに、商品を売る仕組みを作るためには、まずは商品と顧客をしっかりと分析することが必要です。伝えたい魅力をどうすれば相手に伝わるのかを考え、適切な言葉を選び発信することが求められます。そして、相手にその魅力がきちんと伝わったかどうかを確認する手段を学ぶことも重要です。

ギャップをどう埋める？ 分析の中で、あるべき姿と今後ありたい姿を明確に描き、そのギャップをどう埋めていくかという点がとても印象に残りました。売上の分析においては、MECEの考え方が非常に参考になったと感じています。実際、売上を「その他」の部分として約4割以上扱う状況で、金額ベースでロングテールの顧客層をどう検討するかが難しい課題として浮上しています。また、これまで頭の中だけで簡単に考えていた層別・変数分解も、紙に整理してじっくり考える重要性を再認識させられました。 実データはどう活かす？ 現在の業務では、担当エリアにおけるエリアマーケティングをはじめ、受注・売上・在庫の計画立案とその差異の分析、さらに5年後を見据えた将来の計画の策定に取り組んでいます。顧客は代理店経由ですが、代理店の先に多様な顧客層が存在するため、その実績や市況感を的確に把握することが求められます。そこで、代理店から得られる販売実績とインタビュー内容をもとに、実態とのギャップを層別変数分解によって明確化し、これまでの勘に頼る計画立案から、実データを活用した計画への転換を図っていこうと考えています。特に顧客層の分類には重点を置き、時間をかけてしっかりと取り組んでいきたいと思います。

結論は本当に正しい？ データを扱う際には、まず計算して情報を加工し、複数の視点から分解し、得られた結論が本当に正しいかどうかを疑うことが重要だと学びました。表や数字を眺めて悩むよりも、実際に手を動かして考える方が効果的であると感じています。 調査結果をどう見る？ これからは、マーケティング調査の結果を見て、どのようなニーズが存在するのかを理解するために使おうと思っています。これまでは、マーケティング部から提供された考察を読み、データに違和感がなければ納得していました。しかし、今後は得られたデータを自分で加工および分解し、その上で考察してみようと思います。そして、共有された考察が本当に正しいのかについても疑いの目を持つことを心がけたいと思っています。 自分で検証してみる？ 今後、調査結果が共有された際には、自分でもデータを一度加工・分解してみるようにします。MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識しつつ、まずは手を動かして、加工や分解に慣れることを目標とします。そして、得られた考察には常に疑問を持ち、自分の意見を形成したら、他の人にもそれを共有するように心がけます。

マーケ戦略の意義は？ マーケティングは、顧客が満足した状態で利益を得る手法であるという定義が、とても印象に残りました。特にエンターテイメント産業では、作品や商品の質の良し悪しを重視してきた自分にとって、「顧客の行動変容を起こせたか」という視点は、今後の行動指針として重要になりそうです。 複数アプローチは？ 製品を顧客に購入してもらうことで利益を生み出す業態であるため、マーケティングでは複数のアプローチが必要であると感じました。たとえば、①顧客満足度が高い質の高い商品を作る視点と、②出来上がった製品をいかに多くの人に届けるかという視点とがあり、さらに他のフェーズも存在します。それぞれのポイントで成功確率を上げるために、マーケティングの知識をどんどん増やしていくことが、利益貢献の機会を拡大すると考えています。 顧客分析はどう？ また、第一のフェーズでは顧客分析を通じて、クリエイティビティ以外の要素を補完し、武器とすることができるため、常に具体的な顧客像を意識しながら業務を進めたいと思います。第二のフェーズでは、マスメディアが以前ほど機能しない現状において、現実に効果がある手法を多数学び、ブームを作る手法を模索したいと考えています。

データ加工とMECEは？ データの加工や分け方、そしてフレームワークについて学びました。提示された情報をただ受け入れるのではなく、その背後に隠された情報を見抜く重要性を認識しました。特にMECEの活用方法について考える機会がありましたが、必ずしもMECEにこだわる必要があるのかという疑問も感じました。MECEが手段であり目的でないことを意識することが大切です。 戦略調査の目的は？ マーケティング戦略の策定では、現在のサイトへの流入経路や登録経路を様々な角度から調査しました。特に、業歴が長い会社の場合、リピーター率が高いのではないかという仮説を立てて調査し、既存顧客からのフィードバックにどのような特徴があるのかも分析しました。また、成果を上げた新人の要素を細分化して理解を深めました。 連携の秘訣を探る？ 最初に関係各所と連携して分析プロジェクトを立ち上げました。プロジェクトに興味や共感を持った人々から順に説明の時間を頂いてミーティングを行い、データ分析によってどのような示唆が得られるかについて話し合いました。その過程でスモールウィンを設定し、うまくいった内容を共有してより多くの人々を巻き込んで進展を図りました。