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顧客 ✕ 売上

に関する学び

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講座受講の本当の意味は？ 今回の講座を受講する理由は、経営戦略の学びが自身の業務にも深く関係している点です。特に、顧客にとって価値があり、選ばれるための差別化が重要な視点だと感じています。 差別化の本質は何？ これまで「差別化をしたい、考えたい」とよく思っていましたが、具体的に深掘りする方法が分からず、また「真似されるな」と主張していたものの、真似されるものはそもそも差別化とは呼べないと気付きました。加えて、差別化を実現するにあたり自社の強みを意識する中で、真似できないソフト面が今の組織の大きな強みであると認識し、これを大切にしていきたいと考えています。 VRIOを活かす秘訣は？ また、VRIOの考え方が非常にわかりやすかったため、さっそく現業務に活用したいと思います。自分の事業内容の見直しの際に、特に情報配信やイベントでの差別化の方向性を模索していたため、学んだ内容が具体的なヒントとなります。さらに、女性対象に情報配信や起業家支援を行う事業でも、企画から実施、告知、集客に至る各段階で役立つと感じました。 集客はどう取り戻す？ 近年、SNSの台頭などで仕事の依頼が減少し、売上が低下しているため、改めてフレームワークを活用し、独自のサービスを打ち出す必要性を感じています。そこで、まずスタッフミーティングで集客に関する概要を伝え、各自に「なぜ集客が必要か、どのような手段が考えられるか」を宿題として考えてもらいます。 実践後に何を考える？ その後、スタッフ全員で実際のワークを行い、まとめた内容を可視化して、とりあえず実践に移します。実践した後は反省点を振り返り、改善に努める予定です。具体的なテーマとしては、夏休みイベントを取り上げています。

誰に伝える？ 「誰に売るか」を考えることは、伝えたい内容が確実にターゲット層に届いているかを見直す上で非常に重要です。また、既存の製品に対してターゲットの視点を変えた検討を行うことで、新たな市場の可能性を探る意義も感じました。 価値は感じる？ ポジショニングの難しさとして、狙った市場の顧客が提供する価値を認めてくれるかどうかが挙げられます。この点においては、継続的な市場調査が解決の鍵となると考えています。 視点はどう？ また、セグメンテーションの切り口は、人口動態、地理、心理、行動の4つの変数をもとに、商品に最も適した選択を行うべきだと実感しました。 基準は正しい？ ターゲティングの評価基準としては、6つのR（Realistic Scale：市場規模、Rate of Growth：成長性、Rival：競合状況、Rank：優先順位、Reach：到達可能性、Response：反応測定性）があり、特に重要な項目に着目することで、ターゲット層の見直しや売上向上に繋がる事例もあると感じました。 手法は分かる？ ポジショニングに関しては、顧客ニーズを2軸で整理し、訴求ポイントをしぼった上でマッピングする手法が分かりやすいと感じました。 強みを発見？ さらに、「強みを複数組み合わせることで差別化できる領域を見つける」という考え方から、市場視点で自社の強みを明確にしておく必要性を再認識しました。今後は、顧客との会話や展示会でのヒアリングを通じ、外部から自社がどのように評価されているのかを正確に把握したいと思います。そして、伝えたい内容が相手に正確に伝わっているかを常に意識し、内容と手段が一方的にならないよう努めていきたいと考えています。

不要なものをどう捨てる？ 不要なものを捨てることや、省くという考え方が、ワークを通じて理解できました。複数の顧客に対して優先順位をつける際、利益を見るだけでなく、ROI（投資対効果）を考慮することが重要です。無意識に懇意にしている顧客の優先度が高まり、対応が難しい顧客の優先度が低くなるといったバイアスがかかることを意識し、ROIの低い顧客を勇気を持って捨てる判断をすることが必要です。 効用最大化か方向性の明確化か？ 利益の正確な計算が難しい場合も、一定の仮説を置いて思考を進めることで、複数のパターンで仮設思考を用いることができます。また、トレードオフの場面では、効用の最大化を図るか、要素を省いて方向性を明確化するか、その選択が誤らないよう注意が求められます。昔からの習慣に流されず、勇気を持って無駄や優先順位の低いものを捨てることで顧客の利便性を増し、自社が注力すべき業務に集中できるようになり、結果的にさまざまな貢献に繋がると感じました。 店舗分析で優先課題を抽出 自身が担当するエリアには5店舗がありますが、各店にはさまざまな課題があります。課題の大きさや緊急度、会社への寄与や貢献度を踏まえ、優先順位をつけて取り組む必要があります。これは今週のワークが活用できる場面です。店舗の売上の規模感と利益の構造を分析して優先課題を抽出し、利益とは切り離された問題については捨てる選択も必要になることが分かりました。 ROI向上への具体的な一歩は？ まず、各店の売上の構造を見える化し、指標を同一化して分析します。そして、時間や人件費に対する利益率を確認し、効率化できる部分を明確化します。ROIの高い店舗から期限を設定し、課題改善を実践していきます。

なぜ戦略で変える？ 昔から、惰性に流されずに仕事を進めることを心がけていましたが、今回の学習では「やめる・捨てる」を戦略的に行う視点を学ぶことができ、大変勉強になりました。選択の際は、客観的な視点と定量化を通じて判断基準を明確にし、優先順位をつけることの重要性を再認識しました。特に、定量化の視点が不足していたと感じる中で、捨てることが顧客の利便性向上につながる場合や、専門家に任せることで品質を担保できるケースがあることも理解しました。どんな場面でも、勇気をもって決断する姿勢が求められます。 トレードオフを考える？ また、日常生活やビジネスにおいてトレードオフの関係は多岐にわたりますが、戦略的な選択では、最も重視する点を軸として各要素のバランスを考え、効用が最大化するポイントを見出すことが大切です。同時に、トレードオフ状態にある複数の要素を同時に実現できる可能性にも目を向ける必要があると感じました。 店舗運営の実際は？ 私は小売業態店舗の運営を行っており、接客の有無やその質が売上に直結する現場で働いています。しかしながら、売上アップを目指す中で「接客時間」「事務時間」「育成教育時間」の間でトレードオフが生じ、メンバーはしばしば「事務時間」に偏りがちです。いずれも必要な時間であるものの、最大の使命である売上の最大化に向けて、どの部分でやめる・捨てる選択をすべきかを検討し、各時間の効用が最大となるポイントを模索していくことが求められます。 効率アップの秘訣は？ 今後は、メンバーとともに「事務時間」において無駄を省く選択を行い、接客や育成教育に十分なリソースを割くことで、全体としての効率を高め、売上最大化に貢献していきたいと考えています。

代表値の意味は何？ データを理解するためには、代表値と散らばりに注目することが大切だと学びました。代表値については、これまで単純平均や中央値が中心だと思っていましたが、加重平均（重みづけを行う）や幾何平均（売上成長率の計算などに用いる）もあることを知りました。 散らばりの特徴は？ また、データの散らばりを把握するためには標準偏差が有効です。標準偏差の値が大きいほどデータのばらつきが大きいことが示され、散らばりをグラフにすると中央が高い釣り鐘型になるのが一般的です。大部分の値は標準偏差の2倍以内に収まるとされ、これを2SDルールと呼びます。この考え方は、日本人男性の平均身長とそのばらつきを求める具体例で非常に分かりやすかったです。 業務で活かすポイントは？ 業務面では、意識調査で入社年次のデータが取得できた際に、標準偏差を使ってデータのばらつきを確認してみたいと考えています。社内教育の理解度確認にも、標準偏差が有用であると思いました。 他部署での応用は？ さらに、別部署で実施している顧客アンケートの分析においても、今回学んだ知識が応用できそうです。たとえば、寄せられた意見をカテゴライズして、売上に応じた加重平均を算出することで優先すべき意見を抽出できると感じました。また、幾何平均を用いることで、翌年度の予測も立てられるのではないかと考えています。 今後の展開はどう？ 今後、6月末に予定している社内教育のアンケート分析では、理解度の散らばりを明らかにするために標準偏差を調べるつもりです。そして、業務分担の変更が見込まれる中で、顧客アンケートの分析にも加重平均や幾何平均を活用し、前年度データとの比較検証を行う予定です。

デザイン思考をどう活かす？ デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは？ 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは？ システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。

売上との関係はどう考える？ まず、費用を評価する際は絶対額ではなく、売上との関係で捉えることが大切です。具体的には、原価率は「原価 ÷ 売上」、販管費率は「販管費 ÷ 売上」といった割合で考えることで、数字の意味がより明確になります。 費用の種類は何が違う？ 次に、原価と販管費の本質的な違いを理解する必要があります。原価は材料費や仕入れにかかる費用を指し、販管費は人件費、家賃、光熱費、広告費などが含まれます。これらを混同すると、原因分析が不正確になる恐れがあります。 売上構造の仕組みは？ また、費用面だけでなく、売上構造にも注目することが重要です。具体的には、客単価、客数、回転率、営業時間などの要素を把握することで、どのように売上が形成されているかを理解できます。費用と売上の両方を合わせて分析することで、より正確な原因究明が可能になります。 業態の特徴をどう見る？ さらに、業態の特性をPLに反映させることも欠かせません。たとえば、セルフサービスの場合は人件費が低く、小規模店舗の場合は光熱費や維持費が抑えられるといった特徴を、各事業の費用構造に結びつけることが求められます。 収益改善のポイントは？ このような視点は、提案書や研修設計において、費用構造を的確に見極め、顧客の収益改善ポイントを示すために非常に有効です。また、人事施策のROI評価においても、原価、販管費、売上構造のいずれに影響が出る施策なのかを明確に説明できるようになります。最終的には、顧客企業のPLを割合で読み解き、粗利や販管費の課題箇所を正確に特定することが可能となり、与件情報を業態特性とPL構造に翻訳してロジックの強化につなげることができます。

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。

なぜ複数の仮説が大切？ 仮説を立てる際の重要なポイントはいくつかあります。まず、確からしい仮説がある場合でも、それに固執せず、複数の仮説を立てることが大切です。また、異なる観点から仮説を立てることで、見落としを防ぎます。特にフレームワークを活用することによって、網羅的に仮説を立てることが可能です。例として、3Cや4Pのような方法がありますが、分類に自信がなくても、広い視点で考えることが目的ですので心配ありません。 データ収集で何を探す？ データ収集においては、比較対象を意図的に選び、反論を排除するための情報まで集めるようにしましょう。仮説を簡単に切り捨てないことがポイントです。 どうして視点を広げる？ 売上が低迷している商品のリニューアルや新商品のコンセプト評価が思わしくない場合、特に3Cの観点から原因仮説や戦略仮説を立てることがあります。その際、視点が狭くならないよう、予測可能な答えをいったん頭から離し、第三者の視点で仮説を立ててみることが重要です。また、「顧客」と「競合」といった視点での分類に迷うことがありますが、分類自体に注力する必要はありません。仮説を排除した際の理由をデータで示す必要があるので、安易に仮説を切り捨てないようにしましょう。 フォーマットで何を改善？ 仮説立てのフォーマットには、仮説を切り捨てた理由を記載する項目を設けることが有用です。また、「製品」に関しては、3Cだけでなく、「パッケージ」「味」「価格」なども考慮に入れたフォーマットに変えるのが良いでしょう。フレームワークを活用しても、一人では限界があるため、他部署の方々の協力を得ることも効果的です。

会社の繋がり方とは？ 山田さんの視点で描かれた親身になってくれる会社、先輩との繋がりのある会社、会社間の繋がりが説明されており、次第に定量的な価値にシフトしている様子がとても印象的でした。利益額や工数を基にした判断基準は、今後の顧客対応に役立つと思いますが、その時にロジカルに捨てる判断が本当にできるのかはまだ疑問です。組織が大きくなるにつれ、創業メンバーが行っていた業務が惰性で残ることがあります。しかし、新しい意見をしっかり受け止め、必要のないものはきちんと捨てるようにしたいと思います。 新規事業の挑戦とは？ 私の部署は新規事業を扱う部隊で、現段階では売上高や利益率のデータが十分に揃っていないため、定量的な優先順位を設定する朝の時間はありません。現在は、顧客の事業規模（売上高）と自律性で簡単な優先順位を決めていますが、リソースの逼迫が進むにつれて、どこかで切り捨ての判断が必要になると思います。 業務効率化の必要性は？ 社内にはまだ多くの無駄な業務がありますので、社内プロセスを効率化し外注化を進めたいです。一方で、社外のお客様の優先順位付けは後回しにしたいです。役員からは売上げ見込みを試算するように指示されていますが、最初から事業規模が一定以上の特定業界の顧客にターゲットを絞っているため、現時点で売上見込みが少ない企業を即座に捨てる判断には激しないかもしれません。しかし、「なぜその顧客と取り組んでいるのか」は将来的に問われるでしょう。 優先順位をどう整理する？ まずは、現顧客リストの取り組み状況から再度売上見込みを試算し、優先順位の妥当性を客観的に説明できるよう整理していきたいと思います。

利益構造はどう見える？ 今週は、損益計算書から企業や店舗の利益構造を読み解く力を養う学びを得ました。売上や費用の数値の背後には、ビジネスモデル、顧客ターゲット、コスト構造など、戦略的な意思決定の結果が反映されていることに気づきました。同じ業種内でも、提供する価値やコンセプトの違いにより、利益を上げる方法が大きく異なる点が印象的でした。結果だけでなく、その仕組みに注目する姿勢を、今後も意識していきたいと思います。 業務改善はどう進む？ 現在の業務では予算策定や業務改善に関わる機会が多いため、今回の学びをコスト分析や投資判断に活かしていくつもりです。具体的には、各支出項目の構成比を分析し、売上に対する影響度の大きい要素を特定して、改善の優先順位を決める方法を検討しています。また、資料作成時には「なぜこの数値になるのか」「どのような仕組みで利益が生まれているのか」といった視点を意識し、経営層にも伝わる論理的な説明を心掛けたいと考えています。そのため、まずは月次レポートのフォーマットを見直し、損益計算書の視点を取り入れるところから始める予定です。 売上と利益の謎は？ さらに、P/Lを学ぶ中で「売上が伸びているのに利益が減る理由は何か」という疑問が浮かびました。成長戦略に伴い販管費や設備投資が先行しているのか、または売上自体が薄利多売の構造なのかといった見方が必要ではないかと考えています。このような状況を正確に把握するためには、損益計算書だけでなく、キャッシュフローや貸借対照表との連動性にも注目することが重要だと感じました。今後の学習では、これらの視点も取り入れながら理解を深めていきたいと思います。

失敗から見える可能性は？ 今回の講義で学んだ「分解する」という考え方は、シンプルな言葉の裏に深い意味があると実感しました。最初は「分解を正しく行えず失敗した場合、どうすればよいのか」と不安に感じながら進めていました。しかし、講師の「失敗することで別の切り口に気づくことができる」という言葉とそのタイミングが非常に印象に残りました。自分一人で考えるとすでに複数の分解の切り口が浮かびましたが、解説を聞くことで新たな視点にも気づくことができ、複数人で検討することでさらに分解が進み、より正確な判断ができると感じました。 エンジニアの現場はどう？ 私は普段、エンジニアとしてデータを集める仕組みの構築に携わっています。業務上、「ログを取得してほしい」「アンケート結果を分析してほしい」「各種ツールと連携してほしい」「アクティビティを取得してほしい」といった依頼が多く寄せられます。当初は、システム自体の機能や操作性を向上させたいと思いつつも、正直なところ手間だなと感じていました。しかし、今回の講義を通じて、なぜ多方面からデータを集める必要があるのか理解が深まりました。多種多様なデータを集計できることは、顧客にとって大きな強みとなり、導入の決め手や売上の向上につながる可能性があると考えています。営業からの声を基に、どのような機能が求められているのかをしっかりと分解し、今後の開発計画に繋げていきたいと思います。 必要なデータは何？ 皆さんは普段、どのようなデータや数値をもとに業務をされていますか。また、ご自身の仕事や生活で、分解を行って正しい切り口を見出すためにどのようなデータが必要だと感じますか.