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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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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。

自分の思考はどう変わる？ ライブ授業を通じて、今まで実践してきたことの延長線上にある知識に新しい発見はなかったものの、自身の思考の柔軟性が欠けている点に気づきました。これまでの思考の癖が、無意識のうちに自分の行動パターンに影響を及ぼしていると実感し、この癖に気づくことは容易ではないと感じます。同時に、もう一人の自分を育てる必要性を強く認識しました。 振り返りの効果は？ この気づきは、仕事のあらゆるシーンで役に立つと実感しています。たとえば、会議後に感じたことを振り返り、その感情の原因を探るとともに、他者がどのように感じたかを話し合うことで、自分の思考の癖を客観的に認識できます。会議に限らず、対話の中で発生する思考が偏っていないかを意識し、他者の視点を取り入れることで、自分自身をより客観的に見直すことができると考えます。 目的はどう伝える？ また、会議の際に、議題の目的がはっきりしていないと感じた場合に、議論が無駄になるのではないかと思うことがあります。そういった時は、遠慮せずに目的が不明確であることをはっきりと指摘することが大切だと感じています。伝え方には悩む部分もありますが、明確なコミュニケーションが必要だと考えています。

問題の実数把握の重要性を再認識 問題や現状を実数で把握することの重要性を再認識しました。現状の問題を理解した後、アイディアを整理する手法としてロジックツリーとMECEを学びました。以前からロジックツリーの存在は知っていましたが、2つの種類があることは新たな発見でした。また、MECEについては、社内での係数の分類方法を見ると、元々MECEを意識して分析目的で分類が形成されていると感じ、既存の分類の意義を再確認できました。 数字化の意識をどう高める？ 現状や問題を日常的に数字にしていますが、今後はさらに意識的に行おうと思います。MECEについては、大項目で終わらせることがあるので、階層を意識する必要があると考えています。この分野において、AIも進化してきているので、検討するべき項目の洗い出しにおいて、効率的かつ網羅的であることを意識したいと思います。 ロジックツリーとAIの活用 問題の数字化や目標達成までの数字化、対策に対する数値的感覚の共有が重要です。ロジックツリーの階層を意識し、さらなる分類方法の可能性を追求し（「このポイントを分類する方法はあるか？」という問いを持つ）、AIを活用して網羅性の向上を効率化させたいと思います。

クリティカルシンキングとは何か？ クリティカルシンキングとは、自分自身を批判的に見ることであり、つまりは自分の思考をチェックするもう一人の自分を育てることです。思考は立場や視点によって変わるため、常にさまざまな視点を考慮することで、思考を広げることができます。この際、漏れや重なりがないようにロジックツリーなどのツールで整理することが望ましいです。まずは自分の思考が偏っている可能性を疑うことが大切だと改めて認識しました。 チームでの合意形成をどう進める？ チームで話し合うときには、視点、視座、視野を意識し、メンバーや上司、顧客などの目線を考慮して合意形成を迅速に図りたいと考えています。また、戦略を立てる際には、さまざまな立場から検討することで、合理的で確度の高い戦略を考えやすくし、上司などの合意を得やすくしたいと思います。 資料作成における重要なポイントは？ 打ち合わせの際には、常にメンバー、上司、顧客の立場からの目線でも考えるように心がけています。資料作成時は、漏れなく重なりのないようロジックツリーを意識して、協議しやすい内容にしたいと思います。常に自分の考えを批判的に見て、自分の思考の癖を知っていくことが重要です。

仮説と検証はどう？ 問題解決の４つのステップの一環である原因の分析について、まず、原因を突き止めるためには仮説を立て、その仮説を実際に検証する必要があります。この検証のために必要なデータを収集し、フレームワークなどを用いて多角的な切り口からデータを引き出すことが大切です。また、解決策の一つとして、WEB上での施策検証に適したA/Bテストが有効です。 データ設計の秘訣は？ さらに、現在の課題に必要なデータをどのように設計するかという視点を持つことも重要です。たとえば、共に仕事をするメンバーや経営層に対して、データに基づく裏付けがきちんと説明できるようにすることや、判断を求められた際に感覚的な決断ではなく、しっかりと分析した上で判断できるかどうかを見極める力が求められます。 経験共有の意義は？ 皆さんには、業務上で判断に困ったとき、どのようなデータ分析を行って助かったか、あるいは失敗した経験について共有していただきたいと思います。また、最後の最後には勢いも必要ですが、どの程度の分析を行えば十分なのか、自分自身が満足するまで分析すべきか、あるいはどのような基準を持つべきかについて、みなさんと議論してみたいと考えています。

原因を探るヒントは？ 原因を探る際には、与えられたデータのみならず、プロセス全体に目を向けることで、より深い示唆を得ることができます。このアプローチは、問題に関わる要素とそうでない要素を分ける「対概念」という考え方にも通じています。 A/Bテストの重要性は？ たとえば、WEB画面のUIUX検討時には、これまで担当者が一案に絞ってリリースしていたため、思い描いた効果が得られなかったという事例があります。今後は、複数の施策を同一条件下で比較するA/Bテストを活用し、データに基づいて顧客に響く施策を選定する手法に切り替えていきます。 営業プロセス見直しは？ また、営業活動による収益最適化のデータ分析では、営業プロセスが曖昧に分類されていたため、正確な要素抽出が困難でした。そこでフロントメンバーへの丁寧なヒアリングを実施し、プロセスを適切に分割することで、各要素を明確に特定し、分析精度を向上させています。 テスト実施の秘訣は？ さらに、A/Bテストの実施にあたっては、期間設定や施策パターン数の考慮が重要なポイントとなっています。これらの条件をどのように整えるかが、テストの効果を左右する鍵となるでしょう。

本講座で何を発見？ これまで「分解」や「視点・視座・視野」、また「具体と抽象のキャッチボール」などの原理自体は理解していたものの、実践する機会はあまりありませんでした。しかし、本講座ではグループ内での意見交換を通して、一つだけの正解にとらわれない多様な思考プロセスを知ることができた点が非常に印象的でした。独学で培ってきた思考法を、新たな視点からアップデートできそうだと感じています。 直感を越える挑戦は？ WEBマーケティングの企画提案に取り組む中で、これまで様々なアイディアは生み出していたものの、直感や主観に基づく選択に頼っていた部分がありました。今後は、視点・視座・視野の三つの切り口を意識し、それぞれからアイディアを出すことで、計9つのアプローチを模索しようと考えています。また、他の受講生のアウトプットを参考にしながら、自分では気づきにくい「考えにくいところ」を見極め、アイディアの幅を広げる工夫を取り入れていきたいと思います。 どうやって発見する？ その「考えにくいところ」をどう発見するかについては、さまざまな意見を積極的に聞くことや、逆の視点から物事を考えるなど、多角的なアプローチがカギになると感じています。

対象者理解はどう？ 常に対象者の立場に立って考えるよう心がけていますが、それだけではユーザーを十分に理解し、適切なデザインへと落とし込むことは難しいと感じています。単なるリサーチに留まらず、取材のような心構えで対象者に向き合い、彼らの本音や希望をくみ取って「言語化」することが重要です。このプロセスを通じて、具体的なアウトプットにどのように活かせるか、試行錯誤を重ねています。 並行作業、進む？ また、複数のプロジェクトを同時並行で進める中で、社内全体の視点を持ちながらデザインの方向性を模索しています。各ワーキンググループのメンバーや社外のステークホルダーへのヒアリングにより、最終的な着地点を見つけ出すための取り組みを行っています。しかし、全対象者から有効な情報を得て、より良い方向へ導くための問いかけや試行錯誤の仕方は、今後の課題として残っています。 共感はどこから？ 共感を体得するには、現場での試行錯誤が何よりも大切です。設計、リサーチ、設計図の修正、仮のアウトプット、そしてフィードバックを経るサイクルを何度も繰り返し、対象者からより良い反応が得られた時点で第一段階の達成と考え、次なるステップへ進むことを目指しています。

スライドの見せ方は？ 社内資料の作成では、スライドを作成する際のポイントに注意することが重要です。特に、どのようにデータを見せるかに工夫を凝らし、帯グラフ、円グラフ、折れ線グラフなど、適切な形式を選んで見やすく提示することが求められます。 構成配置の意味は？ また、スライドにはタイトル、本文、グラフ、アイコンなどが関連性を持って配置されている必要があります。特に、キーとなるメッセージを明確に伝えるため、ピラミッドストラクチャーを用いると効果的です。この点は、前回の学びとも関連しています。 マニュアルはどう進める？ さらに、マニュアルを作成する際も、ただ情報を羅列するのではなく、ポイントを押さえながら進めることに留意しましょう。資料やマニュアルがどのような会議で、誰に向けて作成されるのかを意識し、それに対して、受け手がどのような状況で何に困り、何を達成したいのかをイメージしながら情報を整理すると良いでしょう。 資料見直しの工夫は？ 作成した資料は、色々な立場に立って見直し、どのように受け取られるかを考慮することが望ましいです。これにより、より効果的で受け入れられやすい資料に仕上げることができます。

問いの重要性は？ 「問い」から始めることの重要性を改めて感じました。まず、最初に問いを立て、その問いを共有することが大切だと理解しました。また、問いは立場や視点によって異なるため、誰にとっての問いなのか、何が求められているのかをしっかり見極めなければならないと実感しました。 記憶はどう保つ？ また、一度学んだことは反復練習をしなければ忘れてしまうという教訓を得ました。意識的に時間を設けて、学んだ内容を繰り返し実践することで、実際の業務に効果的に生かすことができると思います。 どう企画に繋げる？ 市場分析では、市場における問いを自分の立場を意識しながら考えることで、より具体的な課題の把握につながると感じました。一方、企画立案では、立てた問いをそのまま残しておくことで、企画のストーリーに筋が通り、納得性の高い企画が作成できると学びました。 練習はどう変わる？ さらに、「問い」から始める練習を通じて、自分の思考の癖を自覚し、客観的な視点を持つことの大切さも理解できました。データを共有する際には適切に視覚化し、伝えやすいレイアウトを心がけること、そして現状の課題を的確に見極めながら進める姿勢が必要であると感じました。

データの全体像はどう捉える？ 標準偏差を活用することで、データのばらつきを正確に把握でき、分析の全体像を掴むきっかけとなりました。平均値だけで物事を判断しないためにも、中央値など他の指標を併せて見ることの大切さを実感しています。 グラフで視覚的に理解できる？ また、ヒストグラムは各グループの構成比を視覚的に捉えるのに非常に役立ちます。特に、世代などX軸の単位が明確なものの場合、グラフ化することで理解しやすくなると感じました。売上実績の分析など、データのばらつきを確認することで、より正確な施策の検討が可能になると考えています。 苦手意識は克服できる？ 個人的には、以前は標準偏差に対して苦手意識がありましたが、全体のばらつきをとらえる重要な指標として積極的に活用する決意を新たにしました。さらに、ヒストグラムのように一目で内容を把握できるグラフ作成を通じて、プレゼンテーション時の相手の理解促進や、意思決定のスピード向上に貢献したいと思います。 分析の認識共有はどう進む？ 今後の日々の分析においては、標準偏差やその他の代表値を取り入れ、データ全体の認識を共有することで、正確な判断に結びつけていきたいと考えています。