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職種が「マーケティング（企画・調査・分析・広報）」

の受講生の学び

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文章を書く際の基本を学ぶには？ 相手に伝わる文章を書くためのポイントとして、以下の点を学びました。 まず、日本語を正しく使うことが重要です。そのためには、主語と述語がしっかりと書かれ、主語が省略されていないことが求められます。次に、文章を評価する際、自分だけが理解できる文章になっていないか、全体を俯瞰して確認することが大切です。 なぜ言葉にすることが重要か？ また、相手に伝わるように言葉にすることも重要です。自分が書いた文章をチェックするのは難しいことですが、相手のことを考えて伝えるように心がけるべきです。さらに、言葉にすることで自身の思考力を磨くことができます。思っていることを書き、言語選択が適切か、概念が整理されているか、順序立てて考えられているか、根拠づけがされているかを意識することが大切です。 企画提案で重要なことは何？ 企画提案や会議においては、結論または目的を最初に述べることで、相手に自分の意図が端的に伝わります。その結論や目的を支える理由づけは、相手や状況によって適切に選ぶ必要があり、複数準備しておくことが望ましいです。また、提案や意見を伝える相手を考慮し、自分の思考を文章にしてみることが推奨されます。思いついたままに書くのではなく、全体の構造を整理し、トップダウンで文章を書くように心がけます。 発言前に意識すべきポイントは？ 最後に、自身の発言を行う際には以下の点を意識して実践していきます。まず、思った通りのことを即座に伝えるのではなく、結論や理由づけなどを整理します。整理された内容を伝える上で、相手に伝わりやすい構成を考え、極力伝える前に自分の思考を文章化します。さらに、文章化された内容を伝える前に、立ち止まって全体を俯瞰してみることも重要です。

グループの意見整理は？ 私の仕事では、ワークショップで複数のグループが参加し、ブレインストーミングを行いながら、各グループでKJ法を用いてアイデアや意見の整理を常に行っています。各グループはツリー状にまとめることで、トップダウンとボトムアップの視点から課題を抽出し、その後、各グループで共有しながら、端的な言葉でコンセプトにまとめています。 KJ法の難しさは？ しかし、一方でKJ法だけでは整理しきれない単独のアイデアや意見の扱いが難しいと感じています。また、KJ法の性質上、多数決的な判断に陥る恐れもあるため、得られたアイデアや課題をペルソナを活用して具体化したり、カスタマージャーニーで視覚化することが重要だと考えています。 迅速なプロセスの鍵は？ さらに、アイデア自体が実際の成果に結びつく確率は低いため、アイデア出しからペルソナ作成、カスタマージャーニーの完成までのプロセスをいかに迅速に回すかが鍵となります。これを実現するためには、プロジェクトチームの編成、アイデア出しのための環境作り、そしてフィードバックの方法などを工夫する必要があります。 発想の工夫はどう？ アイデア出しにおいては、常識にとらわれないぶっ飛んだ発想を恐れずに出すことが重要です。そのため、アイデア出しの場や雰囲気の整備に加え、日常的に物事を正面だけでなく、さまざまな角度から眺め、俯瞰する習慣を持つことが必要だと実感しました。また、出されたアイデアを文字にまとめることで、新たな発想や次のステップのインスピレーションが得られることも大きな収穫でした。 新手法への挑戦は？ 今後は、これまで試してきた方法以外にも新しいアプローチを取り入れ、どの手法がどの状況で効果的かを引き続き研究していきたいと思います。

マーケティングの基本とは？ Day.1のマーケティング講座では、「マーケティングとは自分の良さを伝え、相手に魅力を感じてもらうことである」という根本的な考え方を学びました。これに基づき、顧客起点で考え、顧客を魅力的に感じてもらう方法や簡易フレームについて、週を追って学ぶことができました。 何を体験から学んだ？ ★体験やディスカッションから学んだ共通内容 顧客起点で常に考え、顧客をしっかりと捉え続けることが重要です。これは顧客を理解し、魅力を伝え、購入してもらうことに繋がります。そのための仕組みと入り口として、STP（6R）、4P、イノベーションの普及理論などを活用して実践していくことが必要だとわかりました。 SNS発信の具体的計画は？ 私はSNSの発信を担当し、他チームのECサイトサポートも行っています。自社のアカウントにおいて、顧客視点で正しい顧客を捉えた戦略を立てたいと考えています。具体的には以下の点を進めたいです。 1. 顧客のサイコグラフィックやデモグラフィックを把握する（STP）。 2. 正しい顧客を捉え、自社のポジションを確認する（STP）。 3. 魅力や継続利用を促す製品や策を用意する（4P、イノベーションの普及理論）。 4. それらが計測できているかを確認する。 5. 4P継続のギャップに対して顧客がどう感じているかを測る手段を用意する。 行動計画をどう進める？ 行動計画としては、まず期限を設定して実行します。11月までに戦略フレームを完成させて実践することが目標です。そして、一人でできないため、メンバーに対して簡易的なフレームを活用し、ベクトルを合わせた活動を推進します。チーム内でもフレームを使って正しい顧客へのアプローチを習慣化したいと考えています。

本当に合っているか？ 大前提として、「その答えは本当に正しいのか？」と自分自身に問いかけ、批判的に考えることが重要です。以下の手法を活用していきたいと思います。 整理のポイントは？ まず、データを視覚的に整理し、合計や割合、昇順下降順で加工することで視覚的に情報を得られるようにします。全体を定義したうえで、漏れがなく重複しないように（MECEの原則に基づいて）分解を行います。この際、「いつ」「誰が」「どのように」という切り口から考えることがポイントです。 どの角度で考える？ さらに、分析を効率的に進めるために型やフレームを身につけることが大切ですが、まずは手を動かし、そこから見えてくるものに対し「この角度はどうだろう？」や「この視点に漏れはないだろうか？」と批判的に思考を繋げていきたいと思います。 分析の仮説は？ 営業戦略やプロジェクトの方針を検討する際には、営業データを多角的に収集することを心がけます。しかし、現状の分析が広がりすぎてしまう傾向があるため、大まかな見立てを立て、仮説を持って分析を行えるようにしていきたいです。 伝え方の工夫は？ また、分析結果や方針を伝える際には、データを視覚的に整え、受け手の理解を深める努力をしたいと思います。具体的には、次のことを心がけます。まず、業務が「誰にとっての」「何のための」「どこまでをゴールにした」ものなのかを明確にします。そして、事象を分析する際には、必要なデータが十分に揃っているか確認します。作業を進める中で、分析に漏れがないか、異なる角度から検討が可能かを一度立ち止まって考察します。最後に、データを視覚的にわかりやすく作成することで、自身の分析にも役立ち、他者への説明の際にも理解しやすくなるよう努力します。

議題はどう定める？ 問いを明確にし、常に書き留めておくことの重要性を実感しました。特に会議の場で「～について」という曖昧な議題を出していたことに気づき、何を相談したいのか具体的にすることで、有意義な議論につながると感じました。 会議の目的は？ 会議や課題解決に取り組む際、何について考えているかを見失ってしまうことはよくあります。集中していると目的がぼやけるため、会議では必ず議論する内容を表題として残すなど、工夫が必要だと改めて思いました。また、課題解決のために情報収集を行い、エクセルなどで集約する際も、統一した表題で課題を明記しておくと、全体の目的が明確になり助かります。 議論の焦点は？ さらに、各シーンにおいて問いを明確にする工夫が求められます。たとえば、会議では自分や他の方が挙げる議題に対して、まず何を相談したいのかという問いをはっきりさせることで、議論の焦点を絞ることができます。アンケート結果を元に施策を検討する際も、アンケート自体が目的にならないよう、何を解決したいのかを明確にし、分析段階で本来知りたかったこと、実現したかったことを見失わずに次のアクションを検討する流れにつなげることが大切です。 企画はどう貫く？ 商品の企画・立案においても、世の中の不満を解決するという初志を常に意識することで、製品開発の過程で目的が逸れてしまうことを防ぎ、コンセプトの一貫性を保つ効果があると感じました。 目的と問いはどう？ 総じて、議題は「何を相談したいか」を明確にし、問いは常に視界に入る場所に記録しておくことが重要です。また、情報収集時には目的と仮説をしっかり立てた上で実施し、関係者間で共通理解を図るために問いを共有する工夫が必要だと考えます。

データ分析の初め方とは？ データ分析を始める際、最初に注意すべき点は、いきなり「How」に飛びつくのではなく、まず原因を特定することが重要です。また、何を理想的な状態とし、そのギャップをどう見なすか、関係者との合意を得ておくことが肝心です。 MECEの概念とその活用法 MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の概念については、有意義な切り口で切り分けることが大切ですが、乱用には注意が必要です。 データ分析の精度を高めるには？ データ整理とデータ分析の違いや、分析の精度と説得力の関係については、明確な理解が求められます。例えば、データ分析がどのケースにより合致するかも考慮すべきです。現状から改善を目指すケース、あるいは未来に向けた戦略的なケース、それぞれに適したアプローチがあります。また、需要予測と異常検知といった異なるケースでの適用の違いも理解しておくと役立ちます。 ケースAの分析方法は？ ケースAでは、例えばWEBサイトからの問い合わせデータや営業がSFAに入力した案件データを分析することが考えられます。現状の問い合わせ数に基づき、来期の目標やポテンシャルを過去のデータから算出するために変数分解を行います。 ケースBでの説得力あるストーリーの構築法 一方、ケースBでは、例えばグループウェアの切り替えに際し、役員を説得するためのデータ準備が求められます。説得力のあるストーリーを構築するために、現実的に入手可能なデータを調べることが重要となります。 具体的な結果を得るために これらのポイントを踏まえ、データ分析の取り組みを進めることで、より具体的で説得力のある結果を得ることができます。

どんな仮説が必要？ 仮説とは「ある論点に対する仮の答え」であり、答えである以上、いい加減な内容では通用しないと実感しました。どのような仮説を立てるかが極めて重要であり、良い仮説を構築する方法について疑問が生じました。 原因をどう究明？ また、課題解決の仮説は、単に「どこに問題があるか」と考えるだけでなく、問題箇所が特定できた場合でも、その原因を十分に掘り下げるプロセスが不可欠であると感じました。徹底した分析によって、問題の本質に迫ることが大切だと思います。 反論はどう除外？ さらに、仮説はそれ自体以外の反論を排除しながら構築すべきだと考えます。まずは対象となる事象（What）を明確にしたうえで、問題の所在（Where）を適切に分解し、抜け漏れのない形で仮説を立てないと、説得力を持った論点整理は難しいのではないかと感じました。 対応をどう構築？ 加えて、ある事象に対して対応時間が長期化しているという問題を例に考えると、What自体は把握できているものの、問題の具体的な所在（Where）に対する仮説が立てられていない現状があります。問題点をMECEに分解しながら仮説を検証するためにも、現場の実情を踏まえてまずは動いてみるというアプローチも一つの方法ではないかと思います。 試行で見える答え？ こうした見解から、動きながら仮説を立ててみる方法が有効なのか、またその過程で優れたインタビューの実施にも注力する必要があるのではないかと考えています。同じように、受講している皆さんもどこに問題があるのか（Where）の見極めに悩まれているのではないでしょうか。まずは実際に動きながら仮説を試してみることが、より良い解決策へとつながると感じました。

戦略思考とは何が必要？ 戦略思考について、まず①目標を明確にし、②その目標を最短・最速で達成する手段を選定して行動に落とし込むことが重要であると理解しました。この考え方は、日常業務から戦略立案まで、あらゆる仕事で不可欠です。 目標設定で注意すべき点は？ まず、①の目標設定では、上司や顧客の期待する目標を具体化し、言葉で説明することが求められます。次に、②の手段選定では、優先順位を決めた上で、時間や費用、労力を考慮しながら進めます。また、③では、多くの解決手段から②の基準やその他の基準も考慮して比較し、最適な手段を選定します。 目標の明確化にどう取り組む？ 私は特に①の目標設定の段階で、疑問点があっても深く考えずにぼんやりと目標を決めることがあると自覚しています。そのため、目標を明確に言語化し、自分の取り組みを論理的なストーリーとして説明できるようにしたいと考えています。 戦略思考をどこで活用する？ 私たちの会社では、全社の理想像を具体化し、その到達に向けた戦略を立案する場面で、戦略思考が役立っています。また、自身の業務においても、調査業務や研究の方針決定でこの思考が有用です。 戦略思考で業務効率をどう改善？ 日常業務では、まず自分で考えられる手段を増やし、その中から最適なものを選ぶことから始めたいと考えています。さらに、自分の業務に限らず、進捗が遅れたり成果がなかなか出ない研究チームを支援する際にも、戦略思考を活用したいと思います。具体的には、目標を設定し、最短で理想の姿に近づくための手段・方法を検討します。そして、チームリーダーや他のメンバーと協力し、アイデアやチームの課題について意見を集め、複数の手段を並行して選定していきたいと考えています。

比較対象を誤解することの影響は？ 分析の基本は比較にあります。特に、比較する対象が「類似性の高いもの同士（Apple to Apple）」であることを意識する必要があります。これまで自身で行ってきたデータ分析において、その認識が誤っていたと感じました。しばしば「異なるもの同士（Apple to Orange）」を比較しようとしていたことに気づいたのです。 データ作成の目的を明確にするには？ また、データ作成の際には、まず「目的」を明確にすることが重要であると学びました。ライブ授業で問題に取り組んだ際、大切なポイントを見落としていたことがありました。今後、データ分析を行う際には、まずその分析の目的を再確認し、その上で分析を進めていきたいと思います。 仮説を線で考えることの重要性 さらに、仮説立てに関しても、全体像を広く理解し、点ではなく線で考えることが重要です。これにより、いくつかの仮説をより具体的に報告できるよう努めたいと思います。特に、SEOに関わる数値分析や会員登録までのユーザー動線の見直しに活用できると感じています。 効果的なデータ分析方法とは？ データ分析の目的としては、以下の点に注意したいと考えています。 ・さまざまなタイプのデータの特性と、陥りがちな分析の落とし穴に注意する。 ・定量データを用いた分析の重要性を認識し、その活用を図る。 比較と改善のためのディスカッションの重要性 最近は、コンペティターのメディアとの比較や、ユーザー登録導線の参考メディアやランディングページと自社サービスの比較を十分に行えていませんでした。これを改善するため、チームメンバー全員でグループディスカッションを行い、検証結果を導き出す方法を取りたいと思います。

カフェの価値をどう捉える？ 今週は、あるカフェの業態や価値提供をテーマに、P/L（損益計算書）の構造を実感しながら学ぶことができました。各費用がどの勘定科目に分類されるのかを考える過程で、売上、原価、販管費、そして営業利益といった要素がどのようにつながっているのかを具体的に理解できました。また、単なるコスト削減が必ずしも利益向上に結びつかず、顧客が求める価値を損なう可能性もあるという重要な視点に気づくことができました。つまり、費用削減自体が目的ではなく、提供する価値を維持・向上させるための経営判断として捉えることの大切さを学びました。 数字で業務とどう繋げる？ 私の業務はデジタルマーケティングとプラットフォーム運用が中心で、普段はROI、CVR、MAU、広告効果といったマーケティング指標を使って判断しています。このため、会計上の費用分類や損益構造と直接つながりにくい面がありましたが、固定費・変動費という視点で費用を整理し、投資効果を損益計算書の観点から捉える考え方は、今後の意思決定の精度向上に非常に有効だと感じました。今後は、ベンダー契約やプラットフォーム更新の際に、見積内容を費用構造の観点から分析し、財務部門と共通の言語で議論できるように努めたいと思います。完璧な会計スキルを追求するのではなく、数字で物事を考える習慣を身につけ、段階的にP/Lの視点を業務に取り入れていくことが、今回の学びの最も実践的な成果だと考えています。 他部署の事例はどう見る？ また、経理や生産部門以外で、P/Lの数字分析を業務に活用している、またはこれから取り入れようとしている方がいらっしゃれば、どのような方法で実践されているのか、具体的な事例や工夫についてお話を伺えればと思います。

スライド作成の重要性とは？ 視覚化のポイントとして、読み手の存在を意識してスライドを作成することが重要です。人間の目線の動きを考慮し、タイトルと構成の整合性を保つ必要があります。強調したい部分には装飾を加え、データは一つにまとめるなど、情報提示に工夫を凝らしましょう。特に、相手に情報を探させないように気を配ることが求められます。また、情報を表すグラフは用途に応じて使い分けることが大切です。 読み手を意識した文章作成法 良い文章の作成も同様に、読み手を意識することが肝心です。文章は目的を抑えつつ、読み手に理解しやすい内容で構成されていることが求められます。冒頭のアイキャッチでまずは興味を引き、リード文で引きつけて読み進めてもらうことが重要です。また、読み手に応じて文章の硬さや柔らかさを調整し、読みやすい体裁を整えることも忘れずに。 効果的な報告書や提案書の作成法 上司への報告やクライアントへの提案時には、スライドを作成する機会が多いでしょう。数字を報告する際には、単にファクトを並べるのではなく、伝えたい部分をグラフなどでわかりやすく表現することが重要です。提案内容をしっかりと読んでもらうためには、スライドのアイキャッチを意識し、文章の体裁を整えることが求められます。 課題分析の視覚化がもたらす効果 事業部の課題分析を行う際には、数字のデータをもとにスライドにまとめて報告することがあります。普段は数字の羅列で伝えることが多いため、グラフ化や色付け、強調ポイントの設定などを通じて、情報を探させないスライドを作成するよう心掛けましょう。スライドの中に含まれるタイトルや文章の体裁を整えることで、見るだけで伝えたい課題が明確に伝わるように工夫することが大切です。

仮説はどこから始まる？ ■仮説を立てる 仮説を立てる際には、まず3C分析や4P分析などのフレームワークを活用し、幅広い視点で考えることが効果的です。複数の仮説を挙げ、これらの中から絞り込むことで、反論や別の可能性を排除できるように意識することが大切です。また、意図的に役割や網羅性を持たせることもポイントとなります。 検証はどう行う？ ■仮説を検証する 仮説を検証する際は、比較の指標として平均や標準偏差などのデータ評価の手法を選ぶとよいでしょう。加えて、データ収集の際には「誰に」「どのように聞くか」に十分注意し、有力な仮説の検証に加えて、他の仮説が成立しないことを示すデータも集める必要があります。 仮説の違いは何？ ■仮説の分類と意義 仮説には「結論の仮説」と「問題の仮説」の2種類があります。複数の仮説を立てることで、検証マインドや説得力が向上し、関心や問題意識が高まるだけでなく、物事のスピードや行動の精度も向上することが期待されます。 最初は何から進める？ 仮説が求められた場合、最初にどこから取り組めばよいかわからなくなることがありますが、その際はフレームワークを活用するのが良いと考えています。実際、過去には「クロスセルで自社商品と相性のよい商品は何か？」や「価格変更による影響」を検討した経験があります。似たような課題に対しても、あらゆる仮説を立てたうえでロジックツリーに当てはめ、優先度を決めながら、時間をかけて分析すべき事項を整理していきたいと思います。 有力仮説はどう選ぶ？ どのように客観的な仮説を複数挙げるか、また有力な仮説に偏りが生じた場合にはどのように対応すればよいかについて、具体的な方法を検討したいと考えています。