マーケティング入門

顧客のリアルニーズを引き出す秘訣を学ぶ

強みの再認識が重要? 自社のどの部分に顧客が魅力を感じているのか、自社の強みを分析することの重要性を改めて認識しました。特に新企画を立案する際に、この分析を活かしたいと思います。 ネーミングと顧客ニーズとは? 顧客ニーズを素早く的確に捉えること、そのニーズが顧客自身も認識していない場合があること、そしてネーミングの重要性について学びました。この学びをもとに、自社でもネーミングを工夫することで、商品の魅力をよりダイレクトに伝えられると感じました。 BtoBtoCのニーズ見直しが必要? また、BtoBtoCの既存販路に関しても、顧客とエンドユーザーのニーズを見直す必要性を感じています。新企画を考える際には、自社の強みを深く分析し、顧客とエンドユーザーのペインポイントを「なぜなぜ」で深掘りしていきたいと思います。 効果的なネーミング改善計画は? 具体的には、既存商品のうち魅力が十分に伝わっていない商品について、今後学ぶマーケティング手法を用いてネーミングの改善提案を行う計画です。さらに、日常生活の中でコンビニなどに足を運び、ターゲットと真のニーズについて考える習慣をつけていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問いから拓く学びの世界

脱線防止はどうする? 会議では、本質的な議論に向かう途中で脱線してしまうことがよくあります。そのため、会議の時間を有効に活用するには、最初に「今ここで答えを出すべき問い」、つまりイシューを明確にすることが大切です。 イシューの作り方は? イシューは質問形式で表現し、具体的かつ一貫している必要があります。さまざまな観点から問いを検討することで、求める答えにたどり着きやすくなります。問いを作成する際は、複数の切り口で考えることがポイントです。たとえ最終的なゴールが一つであっても、そのプロセスにはいくつものアプローチが存在するはずです。 目的は共有できる? また、会議が始まる前に、目指すゴールや解決したい問いをすべての参加者と共有することも重要です。これにより議論が脱線した場合でも、すぐに当初の目的に戻ることができます。 実践はどう進める? さらに、実践的に取り組むために、イシューの作成には①問いの形式にする、②具体的な内容で考える、③一貫して維持する、という手法をいくつか試みるとよいでしょう。必要であれば、メモを持ち歩くなどして、会議の途中で軌道修正できるよう意識しておきましょう。

アカウンティング入門

利益の理解から始まる新しい挑戦

利益の種類とは何か? 利益に関する理解を深めることができました。具体的には、営業利益、経常利益、当期純利益のそれぞれについて理解し、それぞれの利益が何を示しているのかを把握することが大切です。 - 営業利益は、本業から得られる利益です。 - 経常利益は、通常の事業活動から得られる利益を示します。 - 当期純利益は、特別損失や特別利益、法人税等を踏まえた利益です。 PLとビジネスモデルの関係 さらに、ビジネスモデルや提供価値とPL(損益計算書)を関連付けて考えることの重要性を学びました。自分が予想した通りにPLに現れているか、そうでない場合はその原因を考えることが必要だと感じました。 自社PLの再分析に挑む まずは、自社のPLを再度分析したいと思います。これまで、自社のPLを詳しく理解したことがなく、なぜそのようなPLになっているのか深く考えたことがありませんでした。これからは、より深く考えるように努力します。 他社との分析共有は可能か? また、自分が分析した内容を共有し、それを元に他社と議論したいと考えています。自社だけでなく、他社のPLを分析することにも挑戦してみたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問いで変わる!学びの実感

なんで問いが必要? まず「問いを立てる」ことの重要性を学び、適切なイシュー設定の大切さを実感しました。これまでの経験では、会議で論点がずれていたり、課題に対して自分ではできているつもりでも実際はズレていると感じることがありました。そうした違いは、根底にある問い――イシュー――が正しく設定されていなかったことに原因があると気づきました。 部下の意図はどう読む? また、部下が課題に対して想定外の回答をしてくる場合、その問いが本来の意図を反映していたかどうかを自問するようになりました。議論が本来の焦点から横道にそれることが多く感じたため、常にイシューを意識することが重要だと思います。 どう問いを磨く? 今後は、適切に課題を捉える問いを意識して設定していきたいと考えています。具体的には、以下の点を重視して反復練習を行います。 1. 現在考えるべき内容を明確にし、問いの形として具体的に提示すること 2. 考える内容を具体的に掘り下げること 3. 議論が逸れることがないよう、常にイシューに焦点を当て続けること これらの点を念頭に置き、今後も正しい問いを立てる意識を持ち続けたいと思います。

マーケティング入門

競合に差をつける顧客との向き合い方

競合理解と顧客向き合いのバランスとは? 競合の把握に寄り過ぎていた自身の仕事について反省しました。競合を理解することも必要ですが、顧客ととことん向き合い、競合との差別化を図ることが大切であると感じました。これにより商品やサービスの付加価値を向上させたいと考えています。 商品の言葉選びが持つ影響 さらに、ネーミングやキャッチフレーズなどの言葉一つで、提供する商品と顧客の想像が乖離してしまうことを再認識しました。 ニーズ調査後も改善の余地は? 自社の新商品は十分なニーズ調査を経て発売されていますが、顧客に提案した際に期待通りの反応が得られなかった場合、イノベーターの普及要件に当てはめて課題を発見することができるのではと思いました。また、自身の伝え方を工夫することで、顧客の捉え方が変わるかどうかも試してみたいです。 商談計画と振り返りの方法 具体的には、まだ売れていない商品を選び、売れると思える提供価値をイノベーターの普及要件に基づいて書き出すことにしました。課題点を自分でアレンジしつつ、9月末までに10件の商談を行う計画です。そして、なぜ売れたのか、なぜ売れなかったのかを振り返りたいと思います。

デザイン思考入門

小さな会話が未来を変える

暗黙知が示す問題は? 既存業務では、表面的には問題が見受けられなくても、暗黙知により不便さが隠れている可能性があります。そのため、ユーザーが大雑把に抱える課題を観察しつつ、定性分析を使って解決策を見出す必要があると感じています。まずは、現場をしっかり確認し、困りごとを持つ人がいないか探すことを心がけたいと思います。 仮説は有効か? また、自分自身が業務に追われ、常に周囲を見る余裕がなかったことも実感しています。そのため、あらかじめある程度の仮説を立てることが重要だと考えています。チームメンバーからは、偶然の会話の中で困っている点が見つかる場合があると聞いており、日常的にいろいろな人と話をするよう努めるつもりです。 分析手法はどう変わる? 今回の学びでは、暗黙知と定量分析の双方が大きなポイントとなりました。さらに、コーティングの手法を習得できたことで、これからはアンケートやインタビューで得た情報をコーティングする習慣を身につけたいと考えています。現在は生成AIの活用により、簡単にコーティングが可能となっているため、その点を意識しながらアンケート結果の分析にも取り組んでいきたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

キャリア・アンカーで未来を描こう

キャリアの価値観はどう? キャリア・アンカーについて学びました。これは、自分がキャリアを考える上で何を重視しているかという志向を理解するためのものです。自分の志向を客観的に把握することで、仕事に対する気持ちを理解し、前向きに取り組める仕事内容を選ぶことができると考えています。特に若手メンバーには、キャリア・アンカーを活用してもらうことに大きな価値があると思います。 診断シートの使い方は? キャリアの方向性がまだ定まっていないメンバーには、キャリアアンカー診断シートを用いて自身の志向を客観的に判断できるようにしています。ただし、キャリアサバイバルの概念は、会社の現状を考慮すると離職につながる恐れもあるため、注意深く使用する必要があります。 1on1で本音はどう? 1on1では、複数のメンバーにキャリアアンカー診断シートを使って本音を探る取り組みをしています。その結果から、依頼すべき仕事の内容や、避けたほうが良い仕事の内容が見えてくることがあります。しかし、診断結果はあくまで参考として使用し、志向に反する仕事を依頼しなければならない場合もあるため、チーム運営の目的を損なわないように注意しています。

データ・アナリティクス入門

多角的な視点で挑む数字の謎解き

なぜ一案に固執しない? まず、今回最も学んだのは、あらゆる可能性を考慮し、単一の仮説に固執しない分析の大切さです。たとえ一つの数字が上下したとしても、その変動の要因を丹念に探ることが、次の一手を効果的に打つためには必要不可欠であると感じました。 どうして検証が偏った? 業務上、多くの数字を扱う中で、変化の原因を憶測だけで判断してしまっていたことに気づきました。実際、決め打ちした仮説に基づく検証に偏り、他の可能性を最初から除外していたため、十分な検証ができない場合がありました。今後は、ある要因が数字の変動に影響していると考えた際に、同じ要因が別の状況でも現れているかどうかを比較し、分析の基本である比較の原則に立ち返って検証していきたいと考えます。 なぜ多角的に議論する? さらに、仮説を立てた後すぐにデータ分析に入るのではなく、他に考えられる仮説や視点がないかあらゆる角度から検討することが重要だと再認識しました。特に、一人では気づかない視点も存在するはずなので、複数人でデータを見比べる必要性を感じています。そのため、早速4月からは、より多角的に意見を交わせる組織体制に変更できるよう動いています。

データ・アナリティクス入門

分析の核心に迫る!比較の極意とは?

比較の重要性とは? 分析の本質は比較にあります。比較を行う際には、比較対象の性質が揃っているかに注意することが重要です。例えば、長野県のりんごの生産量と青森県のりんごの生産量の比較は適切ですが、長野県のりんごの生産量と静岡県のお茶の生産量の比較は不適切です。上述の例は分かりやすく示しましたが、ビジネスにおいては見た目上は比較されていても、実際には比較対象が揃っていない場合がありますので注意が必要です。そのため、分析においては、どのようなデータを集めるのか、何と何を比較するのかという前段階が特に重要だと考えます。 顧客満足度データの活用法は? 普段、弊社のサービスに対する顧客満足度の分析を行っていますが、データは十分にあるものの、うまく活用できていない部分もありました。これまで適切な比較ができていたのかを振り返りたいと思っています。 分析チームの新たな取り組みは? 明日は分析チームでの会議があるため、今回学んだ視点「分析の本質は比較であり、比較対象を揃えること」をメンバーに共有します。次の分析においては、比較対象についてメンバー間で共通の認識を持ち、適切なアウトプットに近づけるよう努めます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

目標達成のカギは「前提の共有」

学びを深めるためには? 意欲を伸ばす、目標を一致させる、改善を促す、といった具体的な場面を考えることができたのは、非常に学びになりました。 過去と現在の環境の違いは? また、伝える相手について、過去の環境と現在の環境の違いからどのようなことが起きるかを考えることも重要です。指示を伝える際や報告を行う際に、これらのポイントを活用したいと思います。 目標を一致させるには? 前提や目標を一致させることで、目標に対して素早く行動できるようになり、意思決定も迅速に行えるようにしたいです。また、環境に違いがある場合、そのズレが生じないように共有することも大切です。 効果的に伝えるためには? 前提や目標を一致させるためには、目標から逆算して必要なことを言葉にして伝えること、また伝えてもらうことで一致を確認することが重要です。 ズレを防ぐための行動は? さらに、ズレが起こらないようにするための行動としては、相手の経験や能力、意欲を確認し、現在の課題について必要な要素を一つ一つ考えることが必要です。確認が必要な点については、具体的に言葉で伝え、相手にも言葉にして伝えてもらうことが大切です。

クリティカルシンキング入門

問題解決の第一歩:イシュー設定の極意

適切なイシューの設定法は? 適切なイシューを設定する方法について、まずはロジックツリーを用いて問題や課題を詳細化し、その上でどの問題・課題をイシューとして設定するかを決定することが重要です。イシューは、状況に応じてタイミングよく変化させることも必要です。つまり、「今は何を考えるべきか?」すなわち「今解くべき問い(イシュー)は何か?」ということを常に意識することが求められます。 クライアントとの会議での活用法は? クライアントとの会議(特に進捗会議)で課題を探すときや、クライアントの課題分析や問題分析を行うときには、適切なイシューを設定することが決定的に重要です。また、資料全般をレビューするときには、資料の活用方法とその影響を予測して課題や問題がありそうかを見極めることが必要です。 自分の問いをどう共有する? クライアント向けに課題を発見する際には、イシューの明確化から取り組むことを心がけています。その際、自分の場合はA4以上のコピー用紙に手書きで書くことで、考えがまとまりやすくなります。自分がどのような問いに取り組んでいるのかをチームや上司に共有し、協力して解くことも大切です。

データ・アナリティクス入門

営業成績アップのカギは仮説立てにあり!

仮説を立てる重要性とは? 原因を見つけるためには、仮説を立ててデータを収集することが重要だとWeek4で学びました。仮説は一つに絞らず、複数立ててから絞り込むことが大切であり、仮説同士に網羅性を持たせる必要がある点に納得しました。しかし、網羅性や複数の仮説を考え過ぎると時間がかかるため、バランスを考えることが重要です。 営業成績向上の仮説は? 例えば、自分の営業成績が悪いときに成績を上げることを目的とした場合、様々なポイントで仮説を立てられます。行動数が足りない、提案の質が悪い、ニーズが大きいクライアントに当たっていないなど、様々な仮説が考えられます。網羅性の確認には他のフレームワークを活用することが有効です。 データと仮説の精度を高める方法 具体的には、まず仮説を立てるために自分の営業プロセスを分解し、その過程でフレームワークを調べたり、上長とディスカッションを行ったりして網羅性を高めます。また、過去の営業成績からデータを抽出し、仮説の精度を上げるための材料にします。もし不可欠なデータが不足している場合は、将来的にはデータの取得が可能となるように社内で提案することも考えられます。

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