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顧客 ✕ 売上

に関する学び

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どれを先にすべき？ 普段の業務では、仕事に取りかかる際、優先順位をあまり意識せずに進めていると感じていました。しかし、今回学んだ「何を優先し、何を後回しにするかを判断する」という考え方は、実際に製品を売り出すときなど、日常業務でもよく遭遇する状況だと気づかされました。たとえば、売上高、利益率、顧客のリピート率、製造にかかる時間といった要素を基に、どれを優先すべきかを判断することが求められます。 どの基準で決定？ 業務においては、売場に商品を揃える際、どの基準を用いてタスクの優先順位を決定するかについて検討し、最適な方法を見出していきたいと感じています。また、その決定基準をチーム全体で共有することによって、仕事の効率を向上させることができると考えています。 チームでどう話し合う？ さらに、チームメンバーとも優先順位の基準について話し合い、共通の考え方を持つことで、より効果的に業務を進められる環境を作りたいと思います。実際に方法を試し、結果を検証しながら最適な手法を確立していきたいと考えています。

どうやって訴求すべき？ 同じ商品であっても、どのようにユーザーへ訴求するかによって売上が大きく変わる事例を目の当たりにし、驚きを感じました。単に商品の機能だけを伝えるのではなく、ターゲットとなるユーザー層がどのような利用シーンを思い描いているのか、様々な顧客の視点を重視することが大切だと再認識できました。 どんなメッセージが有効？ また、現在の主要なターゲット層以外の市場にもニーズがあると考えたとき、どのような商品メッセージを発信すれば売上の最大化につながるか、検討してみたいと思います。さらに、魅せ方の工夫や自部署の役割の定義を見直すことで、他部署との連携や貢献の面で良い成果を導けるとも感じています。 どう新たな切り口見つける？ 過去のマーケティングデータを参考に、商品の魅力を新たな形で伝える手法を模索することで、新しいターゲット層に訴求し市場の開拓が可能かを検討したいと考えています。自分の仮説をもとに、同僚とのディスカッションを通じて、更なるアイディアを練る機会を設ける予定です。

平均値の限界を知る データを分析する際、すぐに平均値を出してしまいがちですが、平均値には外れ値に弱いという特性があることを学びました。また、代表値には様々な種類があることも知り、今後データ分析を行う際には適切な手法を選ぶ必要があると感じました。 精緻な分析を行うには？ 収支分析では、単純平均を使用する場合と加重平均を使用する場合を考えることで、より精緻な分析が可能になります。こうした分析により、問題点の把握が促進され、より適切な打ち手を考えやすくなると思います。さらに、効果的なグラフを用いることで、分析結果を周囲に分かりやすく説明できるようになるでしょう。 グラフで何を伝える？ 分析を行う際には、常に顧客ごと、業種ごと、各部門や担当者ごとに適切な代表値を用いることを意識します。この結果、売上高や利益、経費、所属人数などが異なる場合でも、より合理的な比較が可能となります。また、分析結果を視覚的に分かりやすいグラフにすることで、事業部としての素早い意思決定にもつながると考えています。

売上と利益はどう見る？ 細かい項目を一つずつ確認するのではなく、まずは売上や利益に注目することが重要です。これを考える際には、過去からの推移や対売上高という視点で検討します。利益を出すには、売上を増やし、費用を減らすことが鍵となります。特に売上を増やすためには、客数と客単価の向上が必要です。 費用構造は合致してる？ ビジネスモデルに合った費用構造を持つことが前提です。例えば、顧客企業の賃金制度を構築する際には、その企業のビジネスモデルと賃金制度が合致しているかを確認することが求められます。その企業がどのような価値を提供しているのか、そしてそれを実現するためにどのような人材が必要なのかをまず考えることが重要です。 経営者ヒアリングは？ 経営者へヒアリングを行う際には、最初にビジネスモデルを理解します。そして、どのような人材が求められているのか、その人材を採用するためにはどれくらいの賃金が必要なのかを明らかにします。さらに、給与と賞与のバランスについても共に考えることが必要です。

物事を捨てる選択は正しいか？ 戦略的に物事を捨てることの重要性を再認識しました。業務において「捨てる」という選択は、可能性を手放すことと同義になる場合もあります。しかし、実践演習で経験したように、ROIなどの定量的指標を用いて優先順位をつけることが重要だと感じました。 顧客の優先順位をどう付ける？ 実践演習で学んだ内容を活かして、顧客の優先順位付けを行い、どの顧客を優先的に訪問することで営業利益を最大化できるかを考えたいと思います。これまでは、過去の売上や顧客の規模で大まかに仕分けをしていましたが、今後は他の数値を参考にしながら、ROIを高めるために組織運営を進めていきたいと考えています。 データ分析で得られるものは？ 数値分析を進めるにあたり、社内でどのようなデータが利用可能か、またどのように計算できるかを一次情報に基づいて分析したいと思います。さらに、現在行っている業務やサービスを洗い出し、無駄や不要なものが残っていないかをゼロベースで再検討していきたいと考えています。

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。

決算体験はどう感じた？ オリエンタルランドの決算内容を読み解く体験は、非常に楽しく感じました。ビジネスプラン作成の際に売上構成要素を検討した経験を生かし、知っているようで知らなかった点や、知識として不足していた部分に気づくことができました。 決算理解はどう深まる？ 講義で学んだように、対象となる会社の決算を読み解く場合、たとえば自社の決算では、対象顧客や提供する価値、収益の仕組み、そして資産の状態などを具体的にイメージしながら決算書を見ることで、解像度が大きく変わることを実感しました。今月発表予定の自社決算資料の読み解きに今回の学びを活かし、さらに来月の会計年度全体の決算公表に向けても積極的に取り組んでいきたいと考えています。また、ファイナンス部門から提供される会社固有の数字に関する説明資料も再度学習し、必要な知識を整理する予定です。以前参加した社内の勉強会の際にはあまり興味を持てなかった部分も、今回改めて重点的に学んでいこうと思います。

経営戦略で何が変わったのか？ 現在の会社では、経営戦略の活用により無駄な作業が著しく減ったと感じます。以前は同じ内容を複数の書類に記載するなどの二度手間が多かったですが、今は減らせる作業をどんどん減らしていっています。それにより、顧客への準備時間が確保でき、売上にもつながっています。 仕組み化のメリットとは？ 仕組化することも有効だと考えます。例えば、講演会の開催においては、個人によって準備や開催の方法、フォローの取組が様々ですが、最も効率的な方法をチームで検討して仕組化することで、抜け漏れの確認が容易になります。そして、全員が最も効率的な方法を実行できるようになるメリットがあります。 どう仕組み化を進める？ この仕組み化を実際に試してみようと思います。まずは、チームの個々の講演会のやり方を聴取し、最短で効果的な方法を抽出します。その後、数人で実施し、検証しながらブラッシュアップしていくことで、最終的に仕組化したいと考えています。

損益計算の変化は？ 事業のコンセプトが違うと、損益計算書の構造が変化することを学びました。特に印象に残ったのは、最後の動画で自動車業界とクラウドサービス業界の事例を見たときです。これらの業界では、売上原価率が低くても販管費率が高くなることがあり、事業構造や企業の成長段階によって一概には判断できないことが明らかでした。 費用の偏り、知りたい？ 私は特に、売上原価や販売費および一般管理費のどちらに費用が偏っているのかを知りたいと考えています。そのために、各業界の状況を考慮しつつ、関連する事業構造や費用構造を仮定し、現在支援している顧客企業の分析に活かしたいと思っています。 営業戦略はどうする？ 具体的には、売上原価率や営業利益率、販管費率などについて、なぜ業界よりも高いのか低いのかを想像し、顧客企業に質問してみます。そして、会社の先輩方に相談しながら、業界や職種ごとの特徴を理解し、営業や提案の際に活かせるようにしたいです。

「売れる仕組み」とは？ 「顧客に買ってもらう」仕組みを作るには、明確なゴールと戦略が不可欠です。これらが整っていなければ、どんなに時間と労力を費やしても成果は得られません。マーケティングの観点から、もれなくダブルチェックしながらアクションの方向性を正しく設定することが重要です。 営業企画における戦略は？ 営業企画では、販促支援に重点を置くことで売上の最大化につながるかどうかを明確にする必要があります。現状の顧客属性や市場規模、そして成約までのタイムスパンを総合的に考慮し、限られたリソースをどこに配分するのかを判断します。 マーケティング思考の活用法 マーケティング思考を活用して、目標達成に必要な情報をもれなく抽出する習慣を身につけましょう。そのためには、必要な情報を紙に書き出して言語化することが重要です。また、第3者からのフィードバックを定期的に受け取る機会を設け、あらゆる意見を得られるように人選にも配慮しましょう。

業務見直しの必要は？ 現在の業務を冷静に見直すことで、戦略的にやめることや捨てることの必要性を学びました。何かをやめる際にはデメリット、特に顧客からの反発を懸念しがちです。しかし、様々な角度からメリットとデメリットを分析し、総合的に判断することが重要であると感じました。 顧客サービスの見直しは？ 自分の業務や自組織の業務において、今回学んだ視点から見直すべき業務は多く存在します。特に、売上につながらない対顧客サービスについては、疑問を持たずに当たり前に行ってしまっていることが多いです。そのため、見直してやめる判断ができるのではないかと感じています。 議論の進め方は？ まずはやめる候補の業務を洗い出し、それらのメリットとデメリットを冷静に書き出してみたいと思います。その後、書き出した内容を職場のメンバーと共に議論し、抜け漏れがないか、また組織全体で見たときにどう変化するのかを確認していきたいと考えています。

なぜ異常値が出る？ これまで、代表値や単純平均、加重平均は業務で使用してきましたが、幾何平均、中央値、標準偏差は財務業務では使う機会がほとんどありませんでした。特に、売上の成長率を計算する際に、幾何平均を用いなければ異常値が算出されてしまう点には驚きを覚えました。このことについて、なぜそのような結果になるのか、また今後どのように活用できるかを、再度整理する必要があると感じています。 今後の計算はどうする？ また、これまで主に財務データを扱ってきたため、幾何平均や中央値、標準偏差の計算・分析を実施する経験がほとんどありませんでした。そこで、まずは顧客の年齢層データを対象に、中央値や標準偏差を計算し、その分析結果を社内で共有する予定です。今後は、財務業務に応用できるデータとして、幾何平均、中央値、標準偏差が有効に活用できる分野を探り、エクセル関数を用いた計算方法についても調査し、実際に計算していきたいと考えています。