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必要

に関する学び

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根本解決の問いは？ イシューを明確にし、チームと共有しながら常に問い続ける必要性を改めて感じました。さまざまな角度から物事を分解することで、根本的な解決策を探ることが重要であり、その際、できることとできないこと、また優先順位を決めることが問題解決につながると実感しました。 議論の迷いは何？ ミーティングでは、チームのイシューを合わせるのが難しくなる場面（具体的な話題に偏ったり、別のイシューに話が逸れる場合）が何度もありました。こうした状況を踏まえ、イシューを見失わないよう適宜わかりやすい形で提示し、イシューの出し方についても壮大になりすぎていないか、またわかりやすいかを意識してチームメンバーとすり合わせを行うことが大切だと感じました。 共有の工夫はどう？ 今後は、イシューを特定しチームと共有できるよう、起こっている事象をより明確に説明できる方法を準備していきたいと思います。具体的な手段としては、事象を分解（MECEなどの視点やデータ分析を活用）し、わかりやすい言葉で伝える取り組みを進めていきます。また、相手に情報を探させることなく、必要な資料を整えた上で、常にイシューを意識したミーティングや会話を実現するよう努めます。

マーケティングとは何か？ 顧客に対して何を伝え、相手の立場に立ってどのように提案するかについては意識していましたが、改めて「マーケティングとは何か」という定義から学ぶことで、私の考えがまだ狭かったことを認識しました。魅力を伝える際には、その魅力を正しく相手に認識してもらえるようなサイクルを作ることが重要です。そのためには、自分の価値観だけでなく、相手にも理解してもらえる共通の定義や認識を持つことが大切だと再認識しました。 学びをどう生かす？ この学びを生かせる場面としては、組織内での課題解決への提案や、組織外に向けた企画立案が挙げられます。自分の考えと相手がいる中で、どのように進めれば良いのかを考える際に、自分の考えやビジョンを提案するためには、相手に正しく共感してもらうことが大切です。今回のマーケティングのスキルは、そのような場面で活用できると感じました。 イシューの特定と課題設計 具体的には、まずイシューを特定します。現在の現状がどうで、課題は何か、そしてその課題が存在する際にはどのような状態を目指すべきかを設計します。誰に、何を、どのように伝えていくべきかを考え、必要に応じて絞り込みを行いながら全体図を描いていきます。

ポジショニングの重要性を学ぶには？ 学習の中で取り上げられていた事例を通して、ポジショニングの重要性を学びました。たとえ商品としての品質（味、機能性など）が同じでも、売り出すターゲットを変えるだけで市場価値が大幅に変わることが印象的でした。ポジショニングやターゲッティングを変えるには、まずその製品自体および競合商品がどのような特徴を持っているのかを分析する必要があります。ただし、主観的な意見にならないように、顧客がその製品をどう感じているのかを的確に捉える必要があると感じました。 自社製品をどう分析する？ 自社製品においてもポジショニングやターゲッティングが理解できていない部分があるので、まずは自社製品で分析してみたいと思います。自社製品の理解が深まることで、サプライヤーにそのターゲットに合った包材の提案を促す可能性があるのではないかと感じました。 競合との差別化戦略は何がある？ まずは自社製品と競合製品のポジショニングやターゲッティングについて考えてみたいと思います。他にも市場に大量に売られている商品（例：お茶、洗剤など）については、競合との違いを見つけ出すことが難しそうですが、それぞれの戦略を調べてみたいと考えています。

どうして体験が大事？ 商品単体の価値だけでなく、関連するポジティブな体験を伴うことで他社との差別化が図られると実感しました。接触時間が長くなるほど、商品やサービスへの理解が深まり、結果として選ばれやすく購買行動につながるメリットがあるのです。さらに、感情と結び付いた体験は唯一無二のものとなり愛着が生まれる一方、悪い体験が記憶に残ると、顧客が再び戻ってこなくなるリスクも孕んでいます。 魅力はどう伝わる？ 一方、主力となる診療科は成熟した市場でトップシェアを誇るため、顧客に対していかに魅力的な体験を設計できるかがリード企業としての使命であると感じています。同じ体験の繰り返しを避けるために、常に顧客の情報を収集し、最新の動向を踏まえた新たなポジティブ体験の構築に努める必要があります。 次はどう進む？ 直近では大規模な学会において、顧客体験をテーマにしたブースが企画されています。実際に顧客とのコミュニケーションを積極的に図りながら仮説検証を進め、来年度に向けた新たなポジティブ体験の設計を目指す方針です。また、新たな診療科においても、商品の持つ機能的価値のみならず情緒的な価値についても常に検証を行い、より良い体験提供に取り組んでいきます。

顧客視点はどうですか？ 自社サービスの継続利用のための課題設定に際して、定性分析の手法を用いることにしました。顧客からの意見とともに、顧客接点に立つ営業部門からの声も取り入れ、複数の視点から情報を収集しています。また、暗黙知にも着目し、背景にある顧客倫理や潜在的ニーズを明らかにすることを重視しました。 迅速な設定はどう？ 当初、一から定性データを収集する案も検討しましたが、社内で声がけを行ったところ、既存のインタビューやアンケートが意外にも多く集まりました。今回、迅速に課題設定を進める必要があったため、既存の定性分析結果に加え、定量分析や営業組織からのヒアリング結果をもとに課題設定を行う予定です。 分析手法は信頼できる？ 定性分析は、質そのものに着目して行うコーディング手法など、すでに学術的に信頼されている手法がいくつか存在します。これらの分析から導かれたデータをロジックやプロセスに基づいて構造化することで、仮説を見出すことが可能です。一方、定量分析は仮説を磨き上げることが目的ですが、定性分析は新たな仮説の発見を主眼としています。ユーザーが抱える課題を的確に特定するためには、具体的な視点からのアプローチが不可欠です。

理想と現状の違いは？ 問題解決では、まず理想の状態と現状のギャップを定量的に把握することが重要だと再認識しました。現状を正常な状態に戻す対策と、ありたい未来の実現に向けた解決策の2つの視点が必要であることを確認しました。 ロジックとMECEはどう？ 今回の学習でロジックツリーとMECEの考え方について改めて学ぶ機会を得ました。これまで自己流になっていたロジックツリーを正しく再理解できたのは大変有意義でした。また、MECEの手法により、漏れや重複を防ぐことの大切さを実感しました。普段の業務では口頭だけで場合分けを行い、チーム内に認識のズレが生じることもあるため、今後はロジックツリーを活用し視覚的に共有するよう努めたいと思います。 分析の壁はどう？ 一方、日常の業務においては、数字を追いかけ原因を探る分析作業が少ないため、新たに異動してくるメンバーが「分析」という言葉に戸惑うケースも見受けられます。演習問題の形式では対処できても、実際の業務課題にこの手法を効果的に結びつけるのは難しいかもしれません。そのため、全体像を把握しながら論理的思考を実践し、可能な限り定量化して原因を追究する問題解決のプロセスを指導していく必要性を感じました。

数字の分析で気をつけるべき点は？ 数字を使用して分析する際には、与えられた数字をただ羅列するのではなく、状況に応じて自分で欄を増やしたり工夫をすることが求められます。どのような傾向があるかを分解する際には、仮説を立てるために意味のある分け方をすることが重要です。その際には、情報が漏れたり重複したりしないように注意が必要です。また、ひとつの傾向が見えたとしても、2つ目、3つ目の異なる傾向が存在しないか考えることが大切です。 商談の不満点はどこに？ お客様との商談において、どの部分に不満を抱いているのかを分析することに挑戦したいと思います。例えば、お客様に会う前の段階なのか、会った時なのか、などの具体的な場面を考えます。不満の傾向が明らかになった場合、法人であれば業種や従業員数、個人であれば家族構成や年齢など、さらに詳細に検討して仮説を立て、それを実践に移してみたいと考えています。 顧客分析はどう進める？ まず、これまでにご契約いただいたお客様や断られたお客様がどのような方であるのかを表にまとめます。そして、ご契約いただいたお客様にはどのような共通の傾向があるのか、断られたお客様にはどのような特徴があるのかを分析してみるつもりです。

振り返りはなぜ大切？ 振り返りの重要性を強調する場面が多くあり、これが大事であると実感しました。特に今週は、これまでの学びを総合的に見直し、どのように実践に活かすかを整理する良い機会となりました。 目標と業務の問い？ 個人の業績目標に関しては、目標設定時だけでなく、進捗中であってもその問いが正しいか再考する必要性を実感しています。また、ルーチン業務の改善においては、日々の業務が本質的に必要であるか、そして最善の方法を取っているかを常に考えることが大切だと感じました。 意見はどう発信？ 加えて、社内プロジェクトにおいては、単にトップダウンの指示をこなすのではなく、自らも積極的に情報を収集し、企画や進め方において自分なりの意見を提供する姿勢が求められています。 計画通り進んでる？ 業績については、隔週で自身で業績と進捗状況を確認し、当初の計画と一致しているか、そして現状でも本質的であるかを、欠けている視点がないかどうかとともにチェックすることが重要です。 ルーチンはどう管理？ ルーチンに関しては、日々意識することが理想ですが、難しい場合は気になる点をメモし、月に一度、そのメモについて調査し解消を図るようにしています。

意図はどう伝える？ 相手に自分の意図を理解してもらうことの難しさを改めて感じています。特に文章で伝える場合、相手のリテラシーや考え方の違いを考慮して、適切な文章構成を作る必要があり、これは決して容易なことではありません。そこで、「ピラミッド・ストラクチャー」に基づいて、イシューの特定から論理の枠組みの構築、そして適切な根拠で支えるという手順で進めることが、論拠の正当性を確認するのに有効であると、改めて理解しました。 戦略は何を目指す？ 次期の短期事業計画の戦略や戦術の立案においては、この「ピラミッド・ストラクチャー」を活用したいと思います。また、日常のコミュニケーションでは、学んだ「相手に伝わる文章」の作成に関する重要なポイントを念頭に置き、実践してみたいです。 具体策はどうする？ 具体的な行動として、イシューの特定から始めて、論理の枠組みを考え、そしてそれを適切な根拠で支えるという「ピラミッド・ストラクチャー」を実際に試し、自分の論拠の正当性を確認してから計画に落とし込む予定です。日常のコミュニケーションでも、日本語を正しく使い、文章全体を俯瞰してトップダウンで文章を作成する手順を意識して、実際に取り組んでいきたいと思います。

--- 分析の重要性をどう捉える？ 分かるということは、分けることです。ひとつの観点だけでなく、全体をざっくり分けてから更に分解していくことの大切さを学びました。例えば、単に率や平均の傾向が見えたとしても、他の視点から考慮する必要があります。これまで、分析の必要性や意味に疑問を抱き、実行をためらうことがありましたが、たとえ数字が出なくても、失敗したとしても、それ自体に価値があるという考え方を知ることができました。 リソース配分の最適化は可能？ 営業所全体の新規顧客と既存顧客の比率と目標達成率を比較し、自身の数値と照らし合わせることで、異なる点を検討し、業績向上に繋げていきます。また、受注、失注、継続の際にどんな癖やパターンがあるかを分析し、既存と新規にどの程度リソースを割り当てる必要があるかを判断します。 振り返りを活かすには？ 毎週の振り返り時には、他者と自身の数値を比較し、次週の行動指針を設定します。定量的に分析する習慣を身につけることで、説得力のあるトークができるようになることを目指しています。さらに、自身の営業活動において、どの局面で受注できているか、失注しているかを再確認し、改善点を見つけていきます。 ---

マーケ戦略の意義は？ マーケティングは、顧客が満足した状態で利益を得る手法であるという定義が、とても印象に残りました。特にエンターテイメント産業では、作品や商品の質の良し悪しを重視してきた自分にとって、「顧客の行動変容を起こせたか」という視点は、今後の行動指針として重要になりそうです。 複数アプローチは？ 製品を顧客に購入してもらうことで利益を生み出す業態であるため、マーケティングでは複数のアプローチが必要であると感じました。たとえば、①顧客満足度が高い質の高い商品を作る視点と、②出来上がった製品をいかに多くの人に届けるかという視点とがあり、さらに他のフェーズも存在します。それぞれのポイントで成功確率を上げるために、マーケティングの知識をどんどん増やしていくことが、利益貢献の機会を拡大すると考えています。 顧客分析はどう？ また、第一のフェーズでは顧客分析を通じて、クリエイティビティ以外の要素を補完し、武器とすることができるため、常に具体的な顧客像を意識しながら業務を進めたいと思います。第二のフェーズでは、マスメディアが以前ほど機能しない現状において、現実に効果がある手法を多数学び、ブームを作る手法を模索したいと考えています。

研修の成果はどこで感じる？ 新人研修企画に向け、複数の社員に対してオープンエンドな質問を行い、今年1年の振り返りや研修会に対する印象など、豊富な定性的情報を引き出すことができました。中には「正直覚えていない」「配属されてからでないと分からない」といった回答もあり、知識のインプットは十分ながら実体験が伴わないため、研修がその場限りになっているという共通の課題が浮かび上がりました。 調査の難しさは何だろう？ 一方、調査自体はまだ始まったばかりですが、対象者自身が気づかないような暗黙知にまで踏み込むのは非常に難しいと感じました。自身の仮説を提示し、それに対する意見は得られるものの、一歩踏み込んで本音の課題を引き出すためには、相手の領域やコミュニティに深く入り込む必要があると実感しました。 定性分析の説得力はどうする？ また、定性分析はどうしても恣意的なまとめ方になりがちで、説得力に欠けるという懸念がありました。これに対して、定量分析で明らかになった結果は一般的すぎる面があるため、数値以外の情報を加えた上で、定性的な情報の根拠として定量データを補完的に用いることで、より説得力の高い分析が実現できるのではないかと考えるようになりました。