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商品

に関する学び

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どうして問いは大切？ 上長が6月に交代して以来、「問いは？」と常に問われる機会が増えました。なぜ「問い」が重視されるのか当初は理解できなかったのですが、クリティカルシンキングがその背景にあることを講義を通じて理解しました。この講義を受けることで、クリティカルシンキングを身につけ、事業、ビジネス、私生活全般で活用していくために、特に「3つの姿勢」を意識することが重要であると認識しました。 どうして姿勢が大事？ まず、一つ目は「目的は何かを常に意識する」ことです。次に、「自他に“思考のクセ”があることを前提に考える」こと。特にこの二点目は、慣れや習慣も影響していると考え、常に意識して取り組む必要があります。そして最後に「問い続ける」ことです。 なぜ経営で問う？ 私は経営企画の仕事でクリティカルシンキングが必須のスキルであると感じています。業務の中で、事業環境や3C分析といったフレームワークを用いた調査・分析においても、クリティカルシンキングを用いることで、内容に深みを持たせることが可能です。また、経営層への提案や承認を得るための資料作成においても、短時間で理解と納得を得るためにロジカルシンキングやクリティカルシンキングを活用できると考えます。特に経営層は費用対効果や投資対効果に注目する傾向があるため、その効果を問い続けるストーリーを論理的に構築することで、納得を得られるのではないかと思います。 どんな問いが響く？ 日常業務の提案書や稟議書の作成においても「3つの姿勢」を意識し、思考力を高めることが可能です。また、私生活でも「なぜこの商品が売れているのか？」「なぜこの店が人気なのか？」といった問いを持ち続けることが思考力を高めるきっかけになります。加えて、思考のクセが年齢とともに固定化していると自覚する部分もあるため、社員や知人、友人とコミュニケーションを取り、広くアイデアや情報を集めることを心がけたいと思います。そして、上長からの業務依頼に対しても、その背景や目的を常に問いかけ、業務を効率的に進める意識と姿勢を持ち続けたいと考えています。

どの価値を見つける？ バリュープロポジションの考え方が特に印象に残りました。自社が提供する価値、競合他社との違い、そして顧客が真に求める価値の重なりに着目することで、独自性の高い提案が可能になります。ただし、あまりにもニッチになり過ぎないよう、顧客ニーズとのバランスを保つ点に注意が必要です。 発想をどう広げる？ また、発想においては「量を出すこと」や「視覚的な刺激」、「多様なチームでの取り組み」が効果的だと感じました。初めて学んだSCAMPER法では、代用、組み合わせ、応用、修正、転用、そぎ落とし、再構成というそれぞれの視点からアイディアを出すことで、次々と新たな発見につなげることができます。 チームの強みは何？ デザイン思考は、チームワークを前提とした技法です。メンバー各々の背景や立場を組み合わせることで、より豊かな発想が生まれます。アイディア出しの過程では、まず否定せずに視覚化（付箋などに書き留めるなど）することで、それぞれの意見を基に新たなアイディアを創出していくことが重要です。 解決策はどう絞る？ ダブルダイヤモンドのプロセス―問題の洗い出し、問題の絞り込み、解決策の洗い出し、そして解決策の絞り込み―を何度も繰り返すことで、解決策の精度を高めることができる点も大変魅力的です。 実務で何を実現する？ 実務面では、高校現場の指導実態を把握し、現状の課題を解消するための商品改定や新たなサービスの立案が求められています。来年度からは、入試指導を中心としたプロジェクトに参画し、営業側と商品側が混在する中で、事務局としてチームの取りまとめ役を担う予定です。発散と収束のタイミングをチーム全体でしっかり共有しながら、デザイン思考の考え方を実務に活かしていきたいと考えています。 学びをどう活かす？ 今回の学びを通して、デザイン思考や価値設計の基本概念、そしてダブルダイヤモンドの手法の理解が深まりました。これらの考え方を実務で具体的に応用するため、チーム全体で意識を高めながら、柔軟かつ具体的なアクションプランを策定していく所存です。

既存商品の強みは？ 教材で紹介されたある企業の事例を通して、既存商品の強みを活かしながら新規顧客獲得を図る手法を学びました。具体的には、自社商品の特徴の中から2つの軸を設定し、その軸に基づいてポジショニングマップを作成することで、競合との差別化ポイントを明確にできる点が効果的であると感じました。また、「S（セグメンテーション）、T（ターゲティング）、P（ポジショニング）分析」のうち、SとTは受講前から理解しており、従来の業務でも活用してきたため、本講義でPの重要性を再認識できたことは大きな収穫です。 ペルソナの再評価は？ これまでは、狙いたい層から逆算してペルソナを構築し、市場のセグメンテーション、ターゲティング、さらに広報施策へと展開する流れで進めていました。しかし、定期的なポジショニング分析を取り入れることで、ペルソナを再評価し、複数のペルソナやポジショニングマップを保有できることが分かりました。それぞれのターゲットに応じた訴求ポイントを明確にすることで、同一商品から多様な顧客の獲得につながる可能性があると考えています。 学生募集の戦略は？ また、学生募集の広報活動における一例では、近年新設された学部を含む、さまざまな学部での募集戦略が検討されています。従来は、情報系志望者や理系学生をターゲットとし、WEB広告やDM施策を中心に実施していました。しかし、競合と比較した場合、自学における「少人数指導」や「統計学・経営系科目の充実」といった強みを活かすことで、理系や情報系に興味はあるものの理数科目に苦手意識を持つ文系学生にも響く広報が可能になると考えています。 競合校調査はどう？ まずは、ポジショニングマップを作成するために丁寧な競合校調査を行い、その仮定を裏付けるデータを確認することが重要です。これが実現すれば、ターゲット別の媒体制作の提案がよりスムーズに進むと考えます。また、情報学部だけでなく、経営、国際、看護など他の学部においても同様に競合校調査を実施することで、自学全体のターゲット層をより広げていくことができると期待しています。

データ分析はなぜ？ 目的達成や問題解決のための有効な手段として、データ分析の重要性を改めて実感しました。適切な分析には、単にデータを眺めるだけでなく、比較を伴うことが必要です。比較する際には、目的から導かれる仮説に基づいてデータ収集と検証を行う方法や、さまざまな視点―インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン―をもとに状況を把握する方法など、多様な手法があります。グラフや数値、数式などのアプローチによって、得られたデータに説得力を持たせることができます。 情報収集はどうする？ また、データ収集には信頼性の高い情報元の活用が欠かせず、単に情報を得るだけでなく、目的に合わせて手を加えることが求められます。実際の現場では、現地調査や見学、アンケートによる意見収集、またはテスト実施など、さまざまな方法を組み合わせることで、多角的に状況を把握し、設問の設計にも特に注意が必要であると感じました。 売上はどう捉える？ 業務においては、売れている商品と売れていない商品の把握がまず基本となります。売れている商品の魅力を分析し、その傾向が同じ商品群に見られるのかを比較することで、機会損失を防ぐ狙いがあります。一方、売れていない商品については、取扱いの見直しが必要かどうか、同様にデータを用いて検証することが重要です。 売りたい商品ってどう？ さらに、売りたい商品の特徴を明確にするためには、仮説をもって比較対象を選定し、データ分析を実施することが説得力を高めるポイントです。また、食品業界のように実績だけでは見えにくいトレンドも存在するため、ニュースや人々の動向に敏感にアンテナを張りながら、時系列にも留意して傾向を把握する必要があります。 課題解決の本質は何？ 仕事の本質は問題解決にあると感じる一方で、ほとんどの業務は何らかのデータに基づいて進められており、その分析が出発点となっています。設問設計には難しさを覚える部分もあるため、より適切かつ効率的な方法について学ぶことができれば、今後の提案や業務改善に大いに役立つと考えています。

戦略思考の気付きは何か？ 今週の戦略思考で一番気付かされた点は、差別化された状態をいかに維持し続けられるかという点です。あるひとつの時点で見れば、当然新製品を導入するタイミングは自社有利に働きますが、顧客課題を解決できるものであれば、競合も同様のサービスや商品を提供・追従してくる可能性が高まります。そうなると競争の均衡が生じ、価格競争に陥りやすくなります。 継続的な競争優位性はどう維持する？ 継続的な競争優位性を維持していくためには、本当の意味での自社の強みを理解し、その強みを生かす必要があります。それが製造ノウハウや技術力であるか、優れた営業スキルを持った人材か、過去に権利化された特許かもしれません。自社に関しては当然一番情報にアクセスしやすい立場にあるので、その強みをしっかりと見極め、いかに競争優位性を維持できるかをデザインしていく必要があります。デザインの見直し頻度も含めて戦略立案・推進していきたいと考えます。 自社の歴史から学ぶ方法は？ 自社の歴史を振り返り、競争優位性が保てている商品・サービスとその理由、および保てなくなってきた商品の理由をいくつかのサンプルをピックアップして分析・評価してみたいと思います。その結果、本当の意味での自社の強みを理解し、それを事業戦略立案や商品戦略策定の根拠として活用します。また、それによって関係部門の役員への説得材料としても活用したいと考えています。 来季経営戦略会議に向けた計画は？ 11月に全社役員を含む来季経営戦略会議が予定されており、そこをひとつのマイルストーンとしています。そこで戦略方針の提案を行い、承認を得るための計画は以下の通りです。 8月～9月：情報収集・分析。特に最も情報が取りやすい自社で競争優位性を保てているものの分析・評価。各種フレームワークを用いた外部環境・内部環境分析の実施とまとめ、特許情報も含む。 10月：戦略提案内容について関係部門との内容擦り合わせ。 11月：経営戦略会議での提案。 この計画を実行し、持続可能な競争優位性の確立を目指します。

AIDAとAIDMAの区別は？ 「AIDA」と「AIDMA」の違いについて学んだ結果、これまで曖昧だった理解が整理されました。 AIDAの流れはどう？ AIDAモデルは、顧客が商品やサービスを購入するまでのプロセスを4つの段階で説明します。最初のAttention（注意）では、消費者が商品やサービスに興味を引かれる段階で、広告やプロモーションが効果的です。次にInterest（興味）で、消費者はさらに情報を求めます。Desire（欲求）の段階では、消費者の心に商品を手に入れたいという欲求が生まれ、最後にAction（行動）で、実際に購入に至ります。 AIDMAは何を重視？ AIDAとAIDMAの違いも明確になりました。AIDAは購買行動にフォーカスしていますが、AIDMAは購買前の心理プロセスと記憶を重視しています。AIDMAは消費者が購入に至るまでの詳細な心理プロセスを分析するために適用されます。 ダブルファネルとは？ また、「ダブルファネル」という概念についても学びました。これは、パーチェスファネルとインフルエンスファネルを組み合わせたもので、消費者の行動をより詳細に分析することができます。パーチェスファネルは、商品認知から購入までの過程を表し、インフルエンスファネルは購入後の情報発信までの過程を示します。この分析を通じて、顧客行動のボトルネックを特定することが可能です。 クリック率はどう見る？ デジタルマーケティングにおいては、クリック率やコンバージョン率の分析が非常に重要です。例えば、当社のWEBサービスのFAQメンテナンスでは、汎用性の高い回答を用意し、0件回答率とミスマッチの原因を分析しています。これにより、顧客満足度の向上を図ることができます。また、掛け合わせたデータを用いて、NPS（ネットプロモータースコア）の向上方法も模索しています。 実務にどう活かす？ これらの知識を実務に活かすことで、FAQの分析やマーケティング施策の改善に役立てていきたいと考えています。

講座で何を掴んだ？ 講座を通じて「顧客志向」という重要な概念を学び、それを振り返ることで、いくつかのポイントを思い出しました。特に以下の4点は今後の業務に活かしたいと思います。 大事なポイントは？ まず、ターゲット層の重要性についてです。商品開発やマーケティングにおいて、ターゲット層のニーズや行動パターンを深く理解することは極めて重要です。次に、競合との差別化についてです。競合と差別化を図るためには独自の価値提案が必要であり、セグメンテーションも欠かせません。さらに、チャネル戦略についても考えました。商品の特性やターゲット層に合わせて最適な販売チャネルを選ぶことは重要で、マーケティングの4Pに含まれる要素です。また、行動することの大切さも学びました。毎回の授業の中で、今日からできる具体的なアクションを考え、実際に行動することで新たな気づきを得ることができました。 ライブは何を促す？ ライブ授業では意見交換を通じて忘れていた部分を思い出すことができ、講座の内容を改めて振り返る良い機会となりました。特に、リニューアルに関する質問をしましたが、それも今後の業務に活かす観点から行動に移していくつもりです。 ブランドの意義は？ ブランド理解についても自分にはまだ不足があると感じました。顧客に対して、自社やブランドとしてどのような方向を目指しているのか明確にする必要があります。これを改めて整理する機会を設け、自分が考えた商品が顧客志向に沿っているか確認したいと思います。また、チーム内でも意見をすり合わせ、方向性が間違っていないかや他の考え方がないかを深掘りしていくつもりです。 プロジェクトはどう進む？ このような取り組みの一環として、商品企画チームでブランド理解を深めるためのプロジェクトを立ち上げることにしました。顧客視点やブランド整理、プロジェクト管理の観点からも学べると期待しています。半期を目標に、プロジェクト内容とスケジュールを考え始め、まずはチームメンバーに相談することからスタートします。

比較や仮説の意義に迫る? 本教材では、比較や仮説思考の重要性を改めて確認しました。大量のデータを扱う際、数字化しグラフなどで可視化することで、情報がより明確に把握できることが示されています。 代表値はどう選ぶ? 代表値として、単純平均、荷重平均、幾何平均、そして中央値が挙げられました。それぞれ、状況に応じた使い分けが必要です。たとえば、ばらつきが大きい場合や外れ値がある場合には中央値が適している一方、成長率などの変化割合を捉えるためには幾何平均が有効です。 標準偏差を理解する? また、データのばらつきを理解するためには、標準偏差が重要な指標となります。標準偏差は、平均値との差の二乗和の平均の平方根として計算され、数値が小さいと密集、大きいとばらつきがあることがわかります。正規分布の場合、平均値から標準偏差の2倍以内に約95%のデータが収まるという2SDルールも、実感としての起こりにくさの目安となります。 グラフの効果は何? まとめとして、代表値とばらつきを用いてデータの特性を把握し、グラフなどの可視化を利用すると、非常にわかりやすく情報を整理できることが強調されていました。具体例を用いた説明は非常に効果的で、内容が実践的に応用できる点も評価されます。 荷重平均の活用は? さらに、データ可視化の具体的な利点や、実際の場面で荷重平均をどのように活用するかについて、さらに考えを深める問いが提示されています。これにより、自らの分析手法を実践的に応用する視点が求められています。 実務でどう活かす? 最後に、実務への応用例として、メンバーの時間外労働の管理が取り上げられました。労働時間が所定の範囲内に収まるよう、グラフを用いて傾向を把握する方法や、外れ値がある場合に特定の商品のデータを除外して全体の傾向を見る手法が紹介されました。また、エクセルを活用して各メンバーの代表値やばらつきを算出し、分析の特性に応じた手法が使われているかを確認することで、より実践的なデータ分析支援に繋げる取り組みが示唆されています。

戦略的ヒトって何？ ウォーミングアップでは、「戦略的なヒト」というイメージについて問いかけられ、かなりの時間を費やしました。定義が曖昧なままでは回答が難しいため、意地悪な質問だと感じる一面もあります。多くの方も同じような感想を抱いたのではないでしょうか。 戦略思考とは？ 戦略的思考とは、まず目指すべき適切なゴール（目的）を設定し、次に現在地からそのゴールに到達するための道のりを明確に描き、可能な限り最速・最短でその目的に近づくことだと整理できます。目的がなければ目標も生まれませんし、道のりを描くという行為は、いわばスケジューリングであると理解できます。なお、最速・最短で到達するという点は、当然のことともいえるでしょう。 学びの結論は？ 以上を踏まえると、今週の学びの結論は「目的を定めること」であると整理できます。 再就職戦略は？ 再就職活動を進める私にとっては、自分自身のキャリアを商品と見なし、企業という顧客に対して戦略的な思考をもってアプローチすることが重要だと感じています。昨年はマーケティング思考をベースにアプローチしていた記憶もあり、今回のゴール設定は再就職でありながら、適切且つ期限が設けられたものである必要があると考えています。職務経歴書のブラッシュアップを繰り返し、複数社に応募する中で、行動の妥当性の見直しも常に意識しているところです。 目的の検証は？ ただし、ゴールに到達した場合であっても、そのゴールが本当に適切であったかどうかを後から検証する必要があります。再就職の目的が収入の安定なのか、やりたかった職種に就くことなのか、働きがいのある環境を目指すべきなのか、目的の追求が今後の課題となるでしょう。再就職や転職には失敗がつきものですが、全面的に失敗と言えるわけではなく、すべては経験として再チャレンジへとつながります。 戦略観を語る？ また、ライブ授業の中で「この人の考え方は戦略的だ」と感じる人物について、もっと詳しく語り合えたらと感じた点もありました。

課題と仮説の意義は？ 今週は、課題設定と仮説構築の重要性について学び、サンプルデータを用いた実践を行いました。課題を具体的に明確化することで、その後の仮説の精度が向上することを実感しました。また、立てた仮説に固執せず、検証結果に応じて柔軟に視点を変えることの大切さにも気づかされました。仮説が立証されなかった場合には、別の原因を積極的に探る姿勢が求められます。 なぜ業務は偏る？ 営業店の業務負荷にばらつきがある場合、単に「業務量が多い」という理由で負担が大きいと判断するのではなく、どの業務が集中しているのか、フローに非効率な点があるのか、人員配置に偏りがあるのかといった具体的な仮説を立てた上で、必要なデータを特定し検証することが重要です。仮説を基に、どのデータを取得し、どのようなグラフで可視化するかを事前に整理することで、分析の精度が高まります。たとえば、営業担当者ごとの業務時間の偏りを分析する際、移動時間の長さや業務の種類が要因となっているかを検証するために、ヒストグラムや散布図の活用が考えられます。 定量指標は何故大切？ 課題設定の精度向上には、定量的な指標を明確にすることが不可欠です。業務負荷の偏りを評価する場合は、「1人あたりの業務処理件数」や「1件あたりの処理時間」を指標とし、営業成績の低迷については「訪問件数」や「折衝時間」、「成約率」を基に状況を把握します。現場の意見をヒアリングし、課題感を共有した上で、分析すべきデータを整理することで、的外れな分析を防ぐことができます。 現場の意見は鍵？ また、仮説構築とデータ収集の精度を高めるためには、複数の仮説を立て、どの仮説が有力かを検証する手法が有効です。たとえば、「営業成績の低迷要因」として、訪問件数の不足、折衝時間の短さによる十分な説明ができていない、または高額商品の偏った営業活動といった仮説が考えられます。とりわけ、営業活動に関する領域知識が不足している状況では、現場からの意見を積極的に取り入れた仮説設定が必要だと感じました。

自己アピールは何が難しい？ 自己紹介における「自己アピール」について学ぶ機会を得ました。「自分の良さが相手に伝わり、相手が魅力を感じる」ということが、マーケティングに繋がるとは思ってもいませんでした。実際、ブレイクアウトセッションで自己アピールをする際に緊張してしまい、自己紹介のみに終わってしまい、「魅力」を伝えることはできませんでした。それを通じて、自己アピールの難しさを強く実感しました。仕事に置き換えると、商品の「良さを伝える」には「自己紹介」だけでは足りず、顧客に「魅力」として感じてもらうためのじっくりとした考察が必要であると感じました。普段から商品を知り、他社に伝えたいアピールポイントを明確にしておくことが大切です。 マーケティングは何が違う？ 次に学んだことは、マーケティングとセリングの違いについてです。現在の仕事に当てはめて考えてみると、出発点は「市場と顧客ニーズ」を考えるマーケティングにあるものの、それが完全にセリングに置き換わってしまっていることに気づきました。今後はマーケティングをしっかり理解し、自然にマーケティングの流れに沿った業務ができるように学んでいきたいと考えています。 魅力はどう伝える？ 「伝えたい魅力」を相手に感じてもらうためには、相手を考慮することが重要です。仕事の場面では、まずターゲット層に自社製品のどこが魅力的かを考え、彼らのニーズを満たし、その利益を伝えることで「魅力」を感じてもらうようにする必要があります。また、これを世の中に広めるためには（広告など）、上司や上層部への伝え方も重要です。単に「魅力」を伝えるだけでは足りないため、より深掘りしたマーケティングを学び、答えを導き出したいと考えています。 意識はどこがカギ？ 以下の点を意識することで「魅力」を相手に伝えることを自然にできるようになるよう努力します。自社製品の良さを見つけ、他社で売れているものは何か、その理由を考えます。そして、ここで学んだことを一日一度は思い出して意識するようにします。

データ分析の重要性とは？ データに基づいて原因を突き詰めていく際、数値を分解しグラフなどに視覚化することで、傾向が見えてくることがあります。さらに、その数値を分解していくことで、他者に説明する資料としても、表よりもグラフの方が一目瞭然です。 効果的な分解方法を探る 分解の方法としては、"いつ（when）"、"誰が（who）"、"どのように（how）"などがあります。博物館のワークでは外的要因に注目しましたが、そのものの数値自体も分解することが大切です。 発見を得るための試行錯誤が不可欠 切り口や切り方を変えて、いろいろ試してみると違った発見があるかもしれません。キリの良い数字でまとめるのではなく細かく刻むことで、見えてくることがあります。また、段階的に切り口を広げて掘り下げていくことで、新たな発見ができることもあります。様々なアプローチを用いて分析をする結果、データに説得力が生まれます。 分析のプロセスから何を学ぶか？ 分析を進める中で、切り口や刻み方によって何も見えてこないこともありますが、それもまた意味のある結果だと言えます。このように色々な方法を試すことが重要です。 実際のデータで見る数字の力 私はあまり数字を扱う業務はありませんが、数字を分析することで見えてくるものがあります。例えば、製品群ごとの売上金額や粗利金額の月別、前年比の比較、契約件数と売上金額の関係性、契約金額と粗利益率の関係などを調べることができます。 優先すべき分析視点とは？ これらのデータから、売上低調製品の原因や高粗利商品などの理由を探ることができます。月に一度、売上データを集計し分析を行い、そのデータを基にプレゼン資料を作成します。資料作成の際には、ファクターに基づき数字を視覚化することで説得力のある資料を作成します。 営業活動におけるデータ活用 また、自分の営業活動においてもアポイント数や進捗などを視覚化し、得意先や物件ごとの売上金額、粗利金額などをまとめています。