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に関する学び

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ABテストの条件は？ ABテストでは、条件を揃えることの重要性を改めて認識しました。web広告の出稿時、期間は統一していたものの、画像やメッセージなどの要素がバラバラになっていた点は反省材料です。5パターンから2パターンに絞ったときに優位差が出なかったことから、最初から2パターンで検証すればよかったと感じました。今後は、各条件をしっかりとそろえることを最優先に、広告出稿に臨みます。 部下の進捗状況は？ 初めてプロジェクトマネジメントに取り組む部下が、全体像の把握に苦労している様子が見受けられます。全体スケジュール表を提出させても、個々の業務に追われ、検討した案を1週間放置してしまうケースが発生し、本人も周囲も内容を忘れてしまったため、再び考え直す必要が生じています。この状況がプロジェクト全体の進捗に影響しているため、今後はプロセスの各段階を理解することを重点的に指導し、円滑な進行を目指していきたいと思います。

顧客目線を忘れないためには？ 顧客目線であることは、企業活動として当然のことであると思えますが、競合を意識するあまり、顧客ニーズを無視してしまうことがしばしばあります。そのため、適正なフレームワークの使い方を学び、常に高い視点で物事を捉える術を養いたいと考えています。 顧客との対話が生む成果とは？ 自身の取り扱う製品が顧客にとってどのようなベネフィットがあるのか、競合品との差別化が顧客ニーズを満たしているのかを検証するために、実際に顧客と対話を重ねます。また、メッセージが顧客にどれだけ響いているのかも再確認します。 イノベーション課題を解決するには？ イノベーションの普及要件として比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性の観点で自社の製品を考えてみると、比較優位と試用可能性、可視性はあるが、わかりやすさと適合性が課題であると認識しました。これらの課題をどう解決するかを検討する必要があります。

平均の捉え方は？ これまで、平均値については単に合計を個数で割るだけの計算に留め、データのばらつきにはあまり目を向けていませんでした。加重平均や標準偏差といった考え方は知っていたものの、実際の活用方法については具体的なイメージが薄かったため、今回の講義でその使い方を理解することができました。 顧客層の把握方法は？ この学びを自分の業務に活かすため、地区全体の顧客売上データをヒストグラムで区分し、顧客層ごとの購買力を把握する手法に注目しました。顧客の売上ランクごとに適切な営業施策を検討し、個別にアプローチできる可能性を感じています。 実践で効果は？ 具体的には、まず売上データを取得し、実際のヒストグラムを作成して区分を始めます。その上で、各区分ごとに合わせた営業施策の計画と実施を行い、売上数字の定点観測で変化を読み取ります。このプロセスにより、施策の効果を判断し、次の戦略検討に役立てる予定です。

課題はなぜ難しかった？ 前週に比べ、今回の課題は難易度が上がっており、理解するまでにやや時間がかかりました。これまでは平均値を中心に分析していましたが、今回は単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった各指標を活用することで、より正確な分析に結びつけることができると感じました。 営業データの見直しはどうする？ 業務では営業関連の数字を扱う機会が多いため、従来は一律の平均値を用いて前年度との比較を行っていました。しかし、さまざまな方法を試すことで、異なる角度からデータを分析できるのではないかという可能性を感じています。 新手法の試行錯誤は必要？ これからは、どのデータにどの指標を適用するかを十分に検討した上で、目的に合わせたデータの取得と分析に取り組んでいきたいと思います。新しい手法に慣れるまで試行錯誤はあるかもしれませんが、自分にとっての最適な分析方法を見つけ出すことを目指します。

差別化の価値をどう創造する？ 差別化において、ただ違いを探すだけでなく、その違いがどのような価値を生むかを考えることが重要だと感じました。また、顧客のニーズを正確に把握することの必要性も強く認識しました。 3C分析で何を明確にすべき？ ビジネスプラン作成における3C分析では、漠然と考えるのではなく、目指すべきゴールや戦略に対して自社の強みが何かを明確に理解することが求められます。さらに、他社の動向を把握し、自社の強みを活かして顧客に価値を提供するための差別化を図ることが重要です。 他社分析で何を見つける？ まずは、他社の強みを詳細に探ることから始めたいと思います。他社製品の強みだけでなく、弱点も含めてあらゆる観点から他社を分析します。そして、これを顧客のニーズと照らし合わせ、自社との違いを明確にすることで、より具体的な差別化を実現し、顧客に対して確かな価値を提供することができると感じています。

機能と情緒の違いは何？ 商品やサービスから顧客が得られる価値は、大きく「機能的価値」と「情緒的価値」に分けられます。機能的価値だけの場合、他社に簡単に模倣されてしまう恐れがあるため、体験としての情緒的価値を提供することで、より差別化が可能となり、選ばれる商品やサービスを確立できると理解しました。 情緒の価値、なぜ大切？ メーカーは特に機能的価値を重視しがちですが、現代は多くの商品が市場に出回っているため、情緒的価値を高めることが必須です。消費者の購入プロセスにおける心理を考慮し、どのように自社製品を差別化できるかが重要だと感じました。 体験で差を出す鍵は何？ 講義では、体験による差別化が鍵であると指摘され、社内にある資産が十分に活用されていない場合もあるとの話が印象に残りました。今後は、業務において顧客のニーズをしっかりと考え、どのように差別化を図れるかを具体的に検討していきたいと思います。

視点のバランスは合ってる？ 「３つの視」を意識することで、これまで自分の視点、役職に基づく視座、そして所属部署の視野にとらわれていたことに気付きました。このままでは、問題の範囲や解決すべき課題の本質にたどり着けないと感じています。 利益率差の原因は？ 現在の直面する課題は増収減益です。その一因として、売価設定や発注フローが個人に依存しており、同じ商品でも担当者によって利益率に差が生じる状況があります。各立場からこの問題の本質を捉え、改善へと結びつける取り組みが求められています。 ボトルネックはどこ？ まず、会社全体のフローチャートを作成し、ボトルネックとなっている箇所を明らかにします。次に、各部署ごとにフローチャートを作成し、部署単位の課題を洗い出すことが重要です。さらに、「なぜ？」という問いを繰り返し、深く掘り下げることで、組織全体にまたがる問題の本質に迫ることができると確信しています。

データ比較の留意点は？ データの比較アプローチには、大きく分けて2つの方法がある。1つは、1つの数字に集約して評価する方法、もう1つはデータをグラフ化して視覚的に捉える方法である。 数字集約の意義は？ 数字に集約する方法に関しては、加重平均、幾何平均、標準偏差といった手法があり、今回初めて耳にしたため、新たな数値の捉え方を学べたのが印象的だった。 採用分布は何が見える？ また、採用が決定した方と不採用となった方の現年収およびオファー年収の分布を可視化することで、採用決定や辞退に関する傾向が明確になる可能性を感じた。 今後のヒアリングはどう？ 今後の選考では、現年収、希望年収、最低希望年収についてヒアリングを実施し、データを着実に蓄積していく。また、他社で採用が決定しながら辞退に至った方からも決定年収についてヒアリングを行い、自社のオファー年収との比較ができるように進めていきたい。

目標設定に必要な要素とは？ ゴールや目的を明確にし、最短距離を導き出すためには、何が必要で何が不要なのかを具体化する必要があります。その際、フレームワークを用いて定量的・定性的な要素を確認し、優先順位を見直していく必要があります。差別化については、顧客がどのように感じるかが重要です。 営業プラン作成に役立つ学び このナノ単科の学びは、営業プランの作成に大いに役立つと感じています。以前はフレームワークのやり方がわかりませんでしたが、今回の学習で分析手法を学べたため、これまでなんとなくで作成していたプランをさらに具体化できると思います。 ビジネスプランとキャリアの見直し 現在作成しているビジネスプランを見直し、この学びを活かしてフレームワークを用いながら検証していきたいと考えています。また、転職を視野に入れ、自分のキャリアを見直し、必要なスキルをさらに明確にしていきたいとも思います。

商品届くまでどう感じる？ 商品が届くまでの過程や、実際に手元に届いた後、さらには食べた後に至るまで、多様な場面でわくわくや楽しさを提供する取り組みにより、他社と差別化している事例を見ました。このようなアプローチにより、単なる「食べる」というシーンだけでなく、もっと広い視点で商品を捉える必要があると感じました。 売る前後はどう感じる？ これからは、一つの商品を売る前から売った後まで、広い視点で考え、商品づくりに活かしていきたいと思います。特にお客様が商品を食べるとき、どのようなシーンでどのような気持ちになるのかを意識し、体験価値を付加価値として商品に込められるようにしたいです。 新たな価値って何？ これまで「体験価値」を意識して商品づくりを考えたことがありませんでしたが、これからは商品設計のフローに積極的に取り入れ、新たな付加価値を持つ商品を作れるよう努めていきたいと考えています。

単純平均で十分？ まず、単純な平均値の算出だけでは誤解を招く結果になる可能性があると感じました。標準偏差を用いた分析、加重平均の導入、さらには外れ値を除外して計算するなど、数値として意味のある手法を用いる必要があるという考えに至りました。 NPS集計はどう変わる？ また、問い合わせ対応後に実施しているNPSの集計についても、状況に応じた評価が重要だと考えます。障害発生時のNPSスコアと、通常の問い合わせ時のスコアが大きく異なるため、障害などの背景情報を考慮に入れて集計した方が適切であると思いました。 状況別スコアの信頼性？ さらに、NPSの回答スコアは状況によって変動するため、その状況に関する詳細な情報を併せて提示し、分析の軸として活用することが望ましいと感じています。どのような状況でどの集計方法が最適かを試行錯誤しながら、知識とスキルを磨いていきたいという思いが伝わりました。

競争優位性の重要性とは？ 自社の経営戦略を考える上で、競争優位性を維持するためには差別化が重要であると学びました。特に自社の強みを網羅的に分析するには、VRIO分析が効果的であることを理解しました。 VRIO分析の役割は？ また、VRIO分析は来年度以降の事業戦略や営業戦略を検討するうえで非常に有益なツールであると認識しました。顧客との会話で、なぜその商材が必要なのかを深掘りしてヒアリングする際にも、差別化という視点を持つことで、新たな視点から情報を整理できると思いました。 差別化要素の再整理計画 今後は、まず2月中にVRIO分析を実施し、差別化要素を再整理したいと思います。その後、足りないケーパビリティを補うための活動を実践します。さらに、差別化要素の持続的可能性を向上させるために、日本人だけでなくローカルスタッフを巻き込み、要素維持が可能な環境を整備したいと考えています。