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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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講義で何が響いた？ 今週はライブ講義の総まとめがありました。その中で、ビジネスに関わる自分たちが売り手であると同時に、買い手でもあることを忘れてしまいがちだという意見が他の受講生から出され、非常に共感しました。買い手としての視点を客観的にとらえることは、大きなリソースになり得るのだと強く感じました。 感情で分ける理由？ この視点を自分の仕事や業界に当てはめると、映像作品のターゲット設定に役立つと考えています。従来のgenderや年齢でのターゲティングに加えて、視聴者がコンテンツに求める感情（例えばスリル、ワクワク、笑い、感動など）に基づいて新たな視点でセグメントを導入することを検証してみたいです。 調査はどう進める？ そのために、消費者調査チームと連携し、より効果的なセグメント設定や調査方法を検討する予定です。また、データ分析チームと協力して、過去の視聴傾向を嗜好で分析することも考えています。さらに、コンテンツ消費はお金よりも「時間」の消費であるため、タイパを重視する世代や時代の傾向にも対応できるよう、プロダクトの視点で作品を見ることで得られる感情を示す工夫をするなどの方法を模索していきたいと考えています。

アカウンティングの理解を深めるには？ アカウンティングの重要性や、事業活動の意味、事業活動を定量化する指標について、今まで漠然と理解していたことがしっかりと言語化され、体系的に整理されました。これにより、頭の中にフレームが形成され、とてもすっきりとした気持ちです。このフレームに情報や知識を加え、自分の中で考えを整理していくのが非常に楽しみです。 自社のP/LとB/Sをどう活用する？ まず、自社のP/LとB/Sを読み解けるようになり、俯瞰的な視点で自部署や他部署の事業活動を再考したいと考えています。その後、競合他社のP/LやB/Sを分析し、自社と比較することで、改善や成長のポイントを見つけたいです。 理解を深めるためのアプローチは？ 本講座を通じて、すべての内容をしっかりと理解し、疑問点がない状態で修了したいと考えています。その上で、自社のデータを読み解く際に生じる不明点については、上司に相談したり、質問の機会を作りつつ理解を深めたいと思います。競合他社の分析に関しては、特定の企業をピックアップし、理解を深めたいです。また、アカウンティングに詳しい周りの方々に声をかけ、比較検討会の実施を提案したいと考えています。

仮説はどう検証する？ 仮説は必ずMESEの考え方に基づかなければならないと感じています。そのため、仮説の正しさを相手に伝えるには、最低でも３つ以上の観点から情報を比較し、各角度で検証する必要があります。また、万が一仮説が間違っている場合に備え、複数の仮説を用意することも重要です。 売上減の理由は？ 「なぜ売り上げが下がっているのか？」という問いについて、これまでのアプローチはある特定の数値を比較し、その数値を上げるための方法を提案するものでした。しかし、単に数値を比較するだけではなく、なぜその数値が下がっているのかという深い原因に目を向け、さらに詳細な仮説を立てて実証していく必要があると感じました。今後はロジカルツリーなどの思考ツールを活用し、原因の追求をより体系的に行いたいと考えています。 週次資料はどう整理する？ また、毎週作成している週次資料はこの手法を実際に試す良い機会だと感じています。週次資料における各項目の定義を再検討し、仮説構築に不可欠な基本的な指標が何であるかを明確にしていきたいです。さらに、月次と週次で使用する項目の見直しも併せて検討し、より精度の高い改善策を模索していきたいと考えています。

フレームワーク活用は？ 課題に対して仮説を立てる際、4Pや3Cなどのフレームワークを活用することで、これまでの漠然としたアプローチから、より効率的かつ効果的な方法へと進化できることを実感しました。従来の方法と比べ、論理的に整理された仮説構築が可能になり、今後の取り組みに大きな期待を持っています。 客観データで見直す？ また、仮説思考においては、反論を排除せずに客観的なデータ収集を行い、都合の良い解釈にとらわれないことが重要だと学びました。仮説が間違っている可能性を認め、検証に基づいた見直しを行う姿勢が、正確な結論に繋がると感じています。 問題解決の切り口は？ 今後は、問題解決に向けて複数の仮説を立てる際、フレームワークを活用しながら様々な切り口で検討していきたいと思います。これまで何となく仮説を立てていた点を改め、より具体的かつ体系的なアプローチを心掛けるつもりです。 進行中の分析は？ 現在進行中のデータ分析に関しても、今回の学びを活かし、もう一度仮説を立て直して検証を行います。日々の業務において常に仮説と検証のプロセスを意識し、フレームワークの活用に習熟することで、より確かな成果を目指していきます。

データ分析で大切な視点とは？ データ分析における比較の重要性を学びました。特に、比較対象をゴールに対して適切に選定することの重要性を実感しました。また、目の前にあるデータだけで判断することの危うさも理解しました。これは生存者バイアスの影響です。存在しないデータを考慮することが大切であり、今目の前にあるデータだけで課題解決になるのか、一度立ち止まって考えることの重要性を感じました。 仕事の中でのデータ活用法 私の仕事は、様々な事業部門からのデータ分析依頼に対応することです。その際、依頼されたデータそのままに100%応えるのではなく、そのデータで本質的な課題が解決されるのか、他の視点から分析する余地がないか、など多方面の視点を持つことが求められます。また、新たなデータ取得も視野に入れ、依頼主とともに問題解決に向けて進めていきます。 視点を広げる提案の予定は？ 現在対応中の案件では、特定のデータソースを特定の視点から可視化していますが、これは単なる時短や作業効率改善だけではありません。事業部門の本質的な課題である収益性向上や利益改善に向けて、8月内に依頼元にヒアリングし、別の視点からのデータ活用を提案する予定です。

予測の意義は何か？ グラフを見る前に予測を立てる大切さが非常に印象に残りました。自分の予測と実際のデータとの差異を意識すると、「なぜこんなギャップがあるのだろう」という疑問が自然に湧き、分析を深堀りするうえで効果的であると感じました。予測と実績を比較するアプローチは、次にどのデータを詳しく見るべきかという方向性を明確にする上でも有用です。 平均値の限界は？ 従来、総量を人数で割って1人あたりの平均値を算出し、能率を評価していましたが、詳細に見るとその平均値だけではばらつきを十分に捉えられないことが分かりました。実際に細部まで分析すると、能率には大きな差異が存在していたため、平均値だけに頼るのは疑問が残ります。そこで、中央値を算出することで、平均値では見逃しがちな偏りを補完する方法を試してみようと思います。 中央値の有効性は？ また、標準偏差を用いて平均値からのばらつきを把握する手法もありますが、場合によっては中央値と比較するだけで十分な情報が得られる可能性もあります。今後は、業務の能率評価において、平均値のみならず中央値の使用意義を周知し、従来の考え方から新たな視点に変えていくことが重要だと感じています。

相手の経験に応じたタスク設定とは？ 相手の経験値や知識に応じて、タスクのレベルを見極めることは非常に重要です。特に、相手にとって少し負荷の高い、いわゆるストレッチゾーンのタスクになるように適宜噛み砕いて渡すことが求められます。また、質問についても、一方的にならず、相手の本音を引き出せるよう心がけることが大切です。 チームでの効果的なタスク管理方法は？ 現在の部署では、私より経験の浅いメンバーが多数いるため、どんな場面でもこのアプローチを活用できると考えています。さらに、私はあるプロジェクトのメンバーとしても活動しており、チームメンバーのタスクに対する意識がそれぞれ異なっているのが現状です。そこで、自分が先頭に立ち、個々のメンバーの経験ややる気に応じてタスクを任せたいと思っています。 自分の知識をどう高める？ まずは、自分自身の知識レベルを高めることが必要です。そのため、今までやったことのないタスクについては、ある程度の調査を行います。その上で、頭の中でタスクのゴールを思い描き、各メンバーの技量に応じてタスクを割り当てる予定です。その際、相手の経験や技量を把握するための質問を、適切に行いたいと考えています。

リソース投資の重要性とは？ 仕事の優先順位を決める際、時間や労力といった個人のリソースに対する投資対効果を考慮することが重要です。特に、個々の業務や顧客への投資対効果が低い場合、対応を中止する決断も必要であることを学びました。リソースの数値化は難しいですが、スケジュールに記録することで可視化できます。 会議参加の優先順位のつけ方 現在、私は企画の業務として、研究部隊の様々な会議に招集されています。しかし、全てに参加する必要はなく、研究部隊が十分に対応できることも多いです。企画側から依頼する研究テーマや、研究進捗報告の会議は今後の重要な方向性を決める場であるため、必ず参加します。そのため、会議への参加は能動的に優先順位をつけたいと思っています。 講演会やセミナー参加時の判断基準 会議に出席するかどうかをまず検討し、優先度の高い業務があればそれを優先する意向を上司に報告します。また、個人で調査業務を行うため、講演会やセミナーに参加することも多いです。その際、聞きたい内容があるか、講師の専門性によって自分の検証事項に関連する情報が得られるかどうかを考慮して投資対効果を見積もり、参加を検討したいと考えています。

顧客ペインポイントを探るには？ あいまいな顧客ニーズである「あると便利」という程度では不十分であり、顧客がお金を払ってでも解決したいと感じるペインポイントを解決することが重要であると学びました。ペインポイントを見つけるためには、顧客の徹底的な分析が必要です。 食品業界の顧客分析の難しさとは？ 特に食品業界では、顧客の潜在意識やペインポイントを探るのが難しいと感じました。なぜなら、消費者は目的を持って購入するというより、その場の気分で選択することが多いからです。それでもヒット商品と呼ばれるものは存在するので、それらをさらに分析していきたいと考えました。今後、新しい商品を企画・開発する際には、消費者の具体的な喫食シーンを考慮しながら、よりニーズを満たすものを作りたいと思います。 本当の顧客ニーズを読む訓練をしよう また、顧客の本当の気持ちを捉えられるように訓練したいと考えています。具体的には、講義で言及された「コンビニで新商品を見て、その商品がどのような顧客のどんなニーズを満たすために発売されたのか」を考える練習を日常的に行いたいです。こうした気づきを自分なりにまとめて商品企画に活用したいと思います。

本質はどう理解する？ フレームワークやビジネスの法則は、一見すると万能に感じられる部分もありますが、例外や適用の難しい場面があると感じています。本質を理解するためには、単に表面的な知識を得るのではなく、自分自身で実際に試し、体験することが重要だと実感しました。 現業にどう活かす？ 現業では商品生産に直接関与していないため、自分の業務にそのまま当てはめるのは難しいと感じつつも、担当しているブランディング業務においては、同じ考え方が応用できるのではないかと思います。企業理念を深く理解している社員が育つことで、部署が変わった際にも周囲に良い影響を与え、企業の方針に沿った業務遂行が可能になると考えています。また、ブランディングの認知度や信頼性が向上すれば、新たな事業領域に進出する際、広告コストの削減や新規顧客獲得のハードルを下げる効果も期待できるでしょう。 人材活用はどう？ 今後は、人材活用による範囲の経済性について、部署が異なった場合にどのスキルや行動が役立つのか、具体的な事例を探りたいと思います。自社の人材の核となるキーワードを見出し、企業理念の浸透がもたらす効果を明確に説明できるよう努めていきたいです。

誰に価値を届ける？ 差別化について学ぶ中で、様々な視点や切り口から「良い差別化」を実現する必要性を実感しました。まず、価値を提供すべき顧客を明確に規定し、深く理解することが、効果的な差別化の第一歩であると再認識しました。 模倣防止はどう実現？ また、持続可能な仕組みを構築し、競合に模倣されにくい戦略を打ち出すために、VRIO分析のようなフレームワークを用いて立ち止まって考えることの重要性を感じました。特に、VRIO分析では、企業文化や組織といったソフトな要素が有効な資源となり得る点が印象的でした。 企業文化をどう表現？ 一方で、共通認識としてユニークな企業文化を保有しているという認識はあるものの、それがどのように自社の価値創造に寄与しているかを十分に言語化できていないと感じました。今後は、VRIO分析を活用して、競合と自社それぞれの強みや特徴をより深く理解し、注力すべきポイントを明確にすることで、戦略の方向性を提案していきたいと思います。 実例はどう活かす？ さらに、VRIO分析の活用方法についてまだ理解が不十分な部分があるため、具体的な事例を参考にしながら知識を深めていきたいと考えています。

どうして分解が有効？ 様々な要素に分解して仮説を組み立て、データを意識した点はとても良いと思います。具体的な業界事例に当てはめて考えることで、理解がさらに深まるでしょう。 具体例はどう映る？ 仮説を立てる際には、具体的な業界やビジネスシーンの例を考えると、思考がより深まります。また、データを検証する際にどのようなツールや手法を用いると効果的かを検討することも大切です。 実践で活かすには？ 実際のビジネス状況で仮説検証をどう活用するかを考え、具体的に練習することが求められます。引き続き、さまざまな角度から課題を検討してみましょう。 なぜ幅広い視野？ 課題は狭い視野だけでなく、幅広い角度で網羅的に考える必要があります。そうしないと、本当の課題を見落としてしまう恐れがあるため、どのようなデータで検証できるかもしっかりと検討することが重要です。 共有はどう役立つ？ 自分の考えに固執せず、要素の重要性を周囲と共有しながら多角的に検討していくことが必要です。そして、どのように検証すべきか、またどの項目を指標として設定すべきかを同時に整理していくことが求められていると感じました。