【データドリブンの組織の作り方】データとは酸素だ/ターゲット設定が大事/社長自ら毎週データ分析をレポート/経営は「誰に何をするか」が全て【一休・榊淳社長】
Summary
TLDRこのビデオでは、データ駆動型経営の重要性とその実装方法について深掘りしています。講演者はデータを「酸素」に例え、組織全体で共有し活用すべきものと強調しています。また、データに基づく意思決定がいかに組織文化を形成し、ビジネスの成長に不可欠であるかを説明しています。顧客行動の理解を深め、それに基づいて戦略を練ることの重要性も語られ、AIやデータ分析の進化がこれらのプロセスをどのように変えていくかについても触れられています。
Takeaways
- 😀 データは組織にとって酸素のような存在であり、共有し、活用すべきものである。
- 📊 データドリブン経営とは、データに基づいて意思決定を行うことであり、組織全体でデータを重視する文化を作ることが重要である。
- 🔍 データ分析は、事業や製品の改善点を見つけ出し、顧客理解を深めるために不可欠である。
- 📈 データから学ぶことで、顧客が何を好むか、どのような行動をとるかを理解し、より効果的なビジネス戦略を立てることができる。
- 🤖 AIやデータ科学の進化は、データドリブン経営をさらに強化し、組織の意思決定を支援する。
- 📝 レポート作成や分析は、組織内で定期的に行うことで、全員が最新の情報に基づいて行動できるようになる。
- 🎯 ターゲット顧客の理解を深めることは、マーケティング戦略や製品開発において極めて重要である。
- 💼 データドリブン経営を実践することで、組織はより迅速かつ効果的に市場や顧客の変化に対応できるようになる。
- 🌐 データを活用することで、顧客体験を向上させ、顧客満足度を高めることができる。
- 📉 データ分析の結果は、ビジネス上の意思決定のみならず、組織文化や働き方の改善にも寄与する。
Q & A
データドリブン経営の核心は何か?
-データを参考に意思決定するのではなく、データそのものを意思決定の基準とすること。つまりデータがボスとなる。
データドリブン組織づくりの鍵は?
-社員全員がデータを共有し理解する文化やプロセスを構築すること。レポートの共有等がその実現の助けとなる。
ターゲット顧客の選定はどのように?
-自社サービスの成長率が高いセグメントをターゲットとし、その背景要因を分析する。愛されていることを確認することが大切。
属性より行動データを重視すべき理由は?
-属性は自己申告に頼ることが多く、行動データの方が客観性が高い。実際の購買データ等を見ることでターゲティング精度が上がる。
ターゲットは変更すべきか?
-市場構造等の外部要因で顧客行動が変化するため、それに合わせて柔軟にターゲティングを修正していくことが必要。
データ解析が正しいかの判断基準は?
-顧客理解とデータ分析結果が食い違う場合、原因を究明し両者の整合性をとる。データ切り方次第でまずい結果も出る。
データにどこまで依存すべきか?
-定性データと定量データのバランスが大切。データに頼りすぎるのも沼にハマるのもよくない。目的を定め切り方を考えることが肝心。
AIがデータドリブン経営に与える影響は?
-AIが機械的作業を代替するため、人はデータとAIをうまく組み合わせ最適化していく役割に特化していくことになる。
データドリブン化で会社はどれほど効率化できるか?
-レポート作成等の事務作業が激減し、会議内容もアクション主体に。データ共有で組織の意思決定スピードが上がる。
データドリブン化に向けてまず何をすべきか?
-自社サービスの本質を理解し、それに合わせた顧客行動データを明確化することが第一歩。
Outlines
📊 データドリブン経営の本質
データを組織全体で共有し、活用することがデータドリブン経営の鍵であると述べられています。経営において「データは酸素のようなもの」という比喩を用い、データを隠れた価値を明らかにする手段として位置づけています。データドリブンな組織文化の作り方についても触れられ、定期的なレポーティングを通じて社員全員が同じ情報を共有し、理解することが重要であると強調しています。
📈 サービスのターゲティング戦略
サービスのターゲットとしては、特定の顧客層に焦点を当てることが大切であると述べられています。具体的な例として、高級宿泊施設を利用するヘビーユーザーをターゲットに設定し、彼らがサービスに何を求めているかを理解することが重要であると説明しています。また、メディア業界のデータ活用の遅れについても言及し、ページビューの質を追求することの重要性を強調しています。
🔍 データドリブン文化の具体例
データドリブン文化を組織内に構築する方法として、具体的な例として週報の活用が挙げられています。週報により、社員は組織の現状を理解し、データベースの意思決定を行う基盤を共有することが可能になります。また、データドリブン文化のメリットとして、客観性、再現性、客観性の高い意思決定が可能になることが強調されています。
🎯 ターゲティングと顧客理解
サービス提供においてターゲティングが重要であると強調し、特に顧客理解の重要性にフォーカスしています。具体的な顧客のニーズを理解し、それに応じたサービスを提供することで、顧客満足度の向上とビジネスの成長を実現することができると説明しています。また、異なる顧客層へのアプローチ方法についても触れられています。
🎲 データに基づく意思決定
データに基づく意思決定の重要性を強調し、実際の顧客行動やビジネスの実績データを重視する姿勢が説明されています。自社のサービスが特定の顧客層にどのように受け入れられているかを理解し、それに基づいてターゲット顧客を定めるプロセスが重要であると述べられています。
📅 データドリブン戦略の修正と進化
市場や顧客の変化に応じてデータドリブン戦略を柔軟に修正する必要性について言及しています。特に新型コロナの例を挙げ、市場の変化に応じて戦略を変更することの重要性を説明しています。AIやデータ分析の進化がビジネス戦略にどのように影響を与えるか、そしてそれが人間の役割にどのような変化をもたらすかについても触れられています。
Mindmap
Keywords
💡データー
💡データードリブン
💡ファクト主導
💡ターゲット顧客
💡組織フード
💡顧客行動
💡クエスチョン
💡顧客理解
💡成長セグメント
💡愛され方
Highlights
データはみんなで共有すべき酸素のようなもの
データから意思決定をすることがデータドリブン
データ分析の結果と顧客インタビューは照らし合わせるべき
成長している顧客セグメントをターゲットにする
顧客の実際の行動をもとにターゲティングする
Transcripts
フルバージョンならピゴットアプリ
データードリブン経営の本質ってところで
データーとは何か僕から見るとデーターは
酸素です酸素酸素あのみんなで共有すべき
ものはあねどんだけ見てもすり減らない
ああはいデータードリブンの組織フード作
りって何が鍵になりますかこちでやってる
のは毎週うんあの日曜日に選手何が起こっ
てのかを分析してあの社員でレポートする
ようにしてんですけど1つのドリブンな
カルチャー作りに大きくあの影響してるか
なと思いますねはいデタドリブンKは誰に
何をするかって話だけなんですよね何を
するかはあんまりどうでもくて誰にがうん
あの僕らからすると経営の全てって
感じでパート2としてはまずこのデータ
ドリブン経営の本質っってところで本でも
書かれてましたけどまずデータとは何か
データドリブンとは何かいデータ経営とは
何かってこともまず定義書かれてました
けどこのデータってとこもうすでに結構
語っていただきましたけどさらにもう
ちょっと深掘りしてもらってもいいですか
データがんでこんなデータとは何なのか
はいデータとは僕からすると隠れた価値を
教えてくれるものですねうんうん例えば
リコメンドのロジックとかを考えた時に
えっとリコメンドのロジックを2つ同時に
実装することができますよねはい例えば
メンバーIDがなんか番号振ってあって桁
が0番と1番と2番と3番と4番のお客
さんにはこのAロジックで5番から9番の
人はこのロジックBロジックってどっちの
ロジックお客さん好きかなって1人1人
聞くことはできないですよねでも実装して
運用したらお客さんがこっちが好きって
教えてくれますよねうんうんうんであそう
なんだと思うじゃないですかでどういう
とこが好きなのって聞いてもデータ教えて
くれますよねあ特にこの5番から9番の人
に実装したアルゴリズムだと箱のうん感は
すごい伸びてるよとかはい沖縄はそうでも
ないなとか全部教えてくれますよねでなん
でだろうって思ったらそっかみたいなこと
を気づくチャンスをくれるものですよね
はあ僕から見るとデータは酸素です酸素
酸素みんなで共有すべきものはあでどん
だけ見てもすり減らないああはいそれで
みんなでその価値を感じるべきものていう
感じかなと思ってますねはいこの酸素なの
にまだみんなが吸えるようになってないっ
てことなんですねなってないしあのそれを
見るのが大事ともあんまりなってないよう
な気がしますねはあこれよくある批判とし
てデータとか数字とかばっかり見てると
その表面的なとこばっかり見てお客さん見
なくなるみたいなそういう反論よくある
じゃないですかあの反論のダメなとこって
のはどこにあるんですかはいえっとまず僕
がこういう話ずっとしてると僕はデータ
市場主義の帝国から来た人だと思うじゃ
ないですかそうそうもう大いなる反論が
ありましてえっとまずあの顧客
インタビューとかめちゃめちゃやってます
うんうんなのでそれはオアじゃなくて
アンドだよとはいとした時にもこちら訂正
理解もすごくしてます顧客のだって合わ
ないと分からないことていっぱいあります
んでそのお客様がどういう服装でいらした
のかとかねこのお客様ユニクロなのか全身
エルメスなのかとかから分かること
いっぱいあるじゃないですかだからそう
いうお客様に会うことに得られることも
ありますしデータから分かることもあり
ますで大体データだけ見てると謝
るっていうこと言ってる人はデータをよく
見てないですそっかはい見方がまずいんか
はいはいであともう1個よくある問題とし
てはあのなんてですかデータを誰かに
丸投げしますよねで分析してて出して
もらったらなんかちょっと気持ち悪い
データ分析結果出たりするじゃないですか
こんな数がないみたいなことになった時に
もうこれデータ使えないうん俺の監と経験
でいくぞっていう風な意思決定が
ものすごく行われてますよねはいそれは
もう大きな問題で見てるお客さんが一緒な
のであれば分析結果も顧客インタビューも
同じ結果を出すはずなんですよなんで大体
ですよ顧客インタビューとかでこう理解し
てることがあってデータ分析結果出てきて
一致しない時は大体分析結果が間違えてる
んでああそうですかはいデータの切り取り
方がおかしかったりうんあのそういった
ことなんでま両方とも突き詰めていくって
いうことを同時にやるようにするっていう
ことが1番大事かなとなんでデータ市場
主義じゃないんだよっていうことですね
うんはいうんあとデータを細かく見
るってことが大事ってれてましたよねはい
あの細かく見ることも大事ですしデータの
沼に溺れないことも大事じゃないですか
うんはいその安倍難しそうすねだから
例えばこのテーブルがデータだとすると
最初どこで切るかですよね
はいいい感じで切らないとああのこっちの
お客さんも伸びてないこっちのお客さんも
伸びてないとなんか面白くないじゃない
ですかこっちは伸びてるけどこっちはち
伸びてないんだったらなるほどこの線で
切る意味がありますよねうんうんうんだ
からどういう風に包丁入れるかっていうの
が多分肝になりますよねそうですよねはい
正しく正しく切っていかないとうん最後は
こうものすごい沼に溺れてうんなんか1日
終わった時にあれ俺今日何やってだみたい
な風になることもありますよねああその
切り方っていうのはま最終的には誰に売る
か何を誰に売るかっていうところが最終
目標としてちゃんと定めているってことが
大事なんですかねそれ関係ないですか
あんまりえっとやっぱサービスの特徴だと
思うんですああはい自社のサービスがどう
いうサービスなのかっていうのをやっぱり
本質的にこう突き詰めて考えて
るってことが大事だと思ってまして例えば
1級の場合はヘビユーザーに愛されたい
サービスなんですはいあの我々のサービス
は高級なの宿しか検索結果に出てこない
ですよねうんなんでそのサービスって簡単
に言うと楽天さんとかジランさんのま
なんか介護感した劣化サービスじゃない
ですかはいワンストップサービスで全部
予約できんのにうちの方が介護感してる
サービスなんでそれでどうやって戦うかと
いうとあの要はカジュアルな宿が検索結果
出たら嫌な思いをする人はいそれって高級
なに頻繁に止まるお客さんなんですよね
うんがうちのサービスを愛してくれてる
可能性が高くてなんで我々はヘビーな
ユーザーをターゲットしますうんみたいな
そのなぜこのサービスが誰に愛されるべき
かってのは基本的な理解があってはいと
なると例えば業績が思わしくないって言っ
た時に僕らが大切にしてるヘビーユーザー
が落ちてんのかうんライトユーザーが落ち
てんのかっていうのは経判断として最も
大きなクエスチョンですよねだからまず
ここでそこそこで切るっていううんうん
うんそうですねはいはいだそれを例えば
箱根に止まる人とか沖止まる人で区切って
も僕からすると意味のない結果が出るので
はいなんでヘビーユーザーが減ってんだっ
たら多分サービスの根幹を見つめ直す必要
があってライトユーザが取れてないだっ
たらおそらくなぜライトユーザが取れて
ないのかそれはたまたま今のの地震が
起こって境が込んでんのかそれとも教は
いいんだけどなんか他の会社がなんか
すごいセールやってるのかとかうちの
サービスがなんか気になれないなんかこう
サービスのUIの変更があったのかとかま
いろんな要素を考えるんであのその切り方
がま自社のサービスに立脚してるかみたい
のがすごく大事かなと思い例えばなんです
けどちょっと1つご相談なんですけど
メディアの業界って必ってものを全然見て
こなかった業界なんですよ例えばテレビっ
て視聴率って出ますけどそ年代は出ますよ
ね今日その人たちがどういう人でどれ
ぐらい勾配力があるとか全くなかった確
確かにかつWEBになったデジタル
メディアの活人の方もみんなページビュー
がどうだって言ってその質は追わなかった
そして我々もYouTube出してます
けどうんやっぱみ数ばっ見てですねその
ってう文化が日本のメディアあと本もです
ねやっぱ本ってそれぞれこの坂木さんの本
買う人とかとあともうちょっと柔らかい本
買う人とかで人違うと思うんですよそれも
単価にもほとんど反映されない商売に紐
なくてメディアで質うてこと私やりたいん
ですよねおこれ考えた時どうやったらいい
んですかねだからペイジビュー単価が大事
ってことですよねそうですねうんはいけど
今例えばYouTubeとでも長単価って
あるんですけどある程度差出ますけど劇的
な差ではないんですよねなるほどうんええ
けどもっと暴れるとかであれば10倍とか
何十倍も差つくじゃないですか高級かどう
かによって確いやそれで言うと1級なんで
あのあのあれですよよくねこうビジネス
カンファレンスかだとあ1級使ってますっ
て言われるんですけどもう1級使ってる人
めっちゃ少ないですからねはいあのただ
その人たちがなんか結構なんか的的な
インパクトを出してる人が多いのでこう
いう価値のあるサービスと言われるんだと
思うんですよだからうちはペジビュー数は
めちゃめちゃないっていうことですねペジ
ビュー単価で勝負してるそうですよねペジ
VI追ってないってことですもねってない
ですおってないうん単価ですよねはいっか
単価で追っていくってことですよね確かに
そうでなんかそっちのビジネスってあの
競合からすると真似しにくいですしはい
はいなんか影響力も結構ありますしなんか
ユニークのサービス作りやすくていいです
よねそうですねうんなんか日本ってマスが
もう強いのでそこって大企業が抑えてる
じゃないですか確確かに特にメディアの
領域はそうですよねへえだからメディアに
限らずスタートアップとかってそのハイ
エンド狙うっていうのってやった方がいい
のかなビリさんとかもそうそうですねはい
いやけどまさにピボットさんはハイエンド
ビジネスはいメディアを狙ってらっしゃる
ですよねもちろんですけどその時にま
例えばまさしくどのデータを追うかで
はい変ってくる思なるほどなるほどただ
再生多かこのヘビーユーザーの方々の視聴
率を多かとかうんそれをま今設していかな
いけいやいやそのための勉強にもなこと
すいませんわかりましたみてそう
ターゲットが決まればデータのどういう風
に切ればいいか分かりやすくなるとが
データですよねはいデータドリブとは何
でしょうかデータドリブとはやっぱデータ
を元に意識決定することですよねはいはい
あのデを参考に意識決定するんじゃなくて
はいデータで意識決定するっていうああ
はいあの人がいったからとかじゃなくて
まさしくデータがボスとしてってことです
よねはあはいここはデータを参考に意思
決定してるっていう人は多いと思うんです
けどデータで意思決定してしてる人は
すごい少ないですよね少ないと思います
うんこれができると俗人化しなさそうです
ね俗人化しないですし言語化できますし
再現性も高いですし客観性もありますし
だってうん何をとまれファクト主導で意識
決定するってこですからはいうんフクト
手動で意思決定した方がいいに決まってる
じゃないですかうんうんうんはいただ
データは本当にこうまよくこうま伝統的な
マーケティング組織とかも言いますけど
データだけで意思決定するとまずいよ
みたいなことも実際に起こるんでうんあの
基本的には訂正的な情報も活用しますし
うんでも最終的には定量的なそのデータの
方がありとある面で
あの卓越してるのではいあの最終的には
そっちをベースに意識決定するっていう
ことだと思いますはあそこで先ほどのとこ
でも組織フードってあったじゃないですか
このデータードリブンの組織フード作
りってはいはい坂木さんみたいな方が
リーダーであれば結構自然にできていき
そうな気がするんですけどここって何が鍵
になりますかここのフード作りで結構はい
苦労する会社って本当多いかなと思って
ますでピボットアプリでは料理をしながら
学べるバックグラウンド再生が可能です
通勤中や仕事の途中家事の途中いつでも
どこでも学べますさらに様々な特典と交換
できるピボットマイルもありますので是非
使ってみて
くださいならで学ぼうピボット詳細は概要
欄のリンクを
チェックそこでうちでやってるのはなんで
あの要はこう見えるか要は先週こういう
状況でしたよっていうのを私はこう毎週
あの日曜日に選手何が起こってのかを分析
してあの社員にレポーするようにしてん
ですけどそれってあのそれこそまさにこう
ファクトドリブンていうかはいはいいうの
の集合体なんですよねでみんな月曜日の朝
会社来たらそれを見ながらなんかコーヒー
でも飲みながらこうツンツンツンツン
みんなページ送ってああ先週こんな感じね
と思って仕事始めるわけですよはいそれは
なんか1つのファクトドリブンな
カルチャー作りに大きくあの影響してるか
なと思いますねはあさきレポートが送られ
てくるんですねあのま分析君レポートと
いうでいだいてもいいですなんかこうま
それはねあのデータは誰が分析しても同じ
結果になるはずなのでうんうんうんなので
ま最小人数がやる方が投入リソースが
少なくていいじゃないですかはいなんで
そうやってますねでま本当は誰かに
ちょっとちょちょつって日曜日やってよっ
て言いたいですよでちょっとそれ言い
にくいですよね言いにくいはい確かに
日曜日です日曜日やってよみたいなだから
それ言いにくいんで自分で自分に指示して
日曜日に分析して月曜日に揃ってるのが
うん多分会社にとって1番いいんじゃない
かなとああいうなんであのそれがあると
本当いろんないいことがあります例えば
あのあの業績どうなってるのかレポートし
てっていうミーティングが車内でなくなり
ますああはいうんうんあともう何が先週
起こったのかってのはもうレポートに基本
的に書いてあるのでじゃあどうするって
アクションの話しかになります会社の
ディスカッションはなんですごく
クリエイティブなディスカッションの時間
がすごく増えますあとあの僕の部門は業績
良くなかったんだけどよく見せたいみたい
なそのなポジショントークがなくなります
ああ政治的なもなくなっちゃうですねうん
はいあと例えばこうま我々の会社も株主と
がいるんで株主からのレポートして
くださいとかいろんなあるじゃないですか
そのレポート作成時間も基本的には僕が
作ったレポートをピピピてつまんで送って
ますなんで車内の資料作成時間がすごく
激減すると思いますはあそうかいいですね
はいでしかもこれをあのうちの場合僕やっ
てんですけどま僕やる必要なくて誰かそう
いうのがやりたい人が1人いればうんあの
十分ま要は僕は何言1人の力で会社を返信
させられる可能性がありますっていうこと
はちょっと強く伝えたいことだってデータ
酸素なんでうんうん誰か酸素酸素作ん
なきゃいけなっていうみんなでみんなで
共有できるんでへえ今日ユニクロなんかも
やっぱ土日の結果を月曜日の午前にみんな
で共有してそこでも対策考えてってそれを
サイクルにしてるのが強いて言われそれ同
ですよねはいうちは一応月曜の朝8時から
10時が経営会議で8時には僕のレポート
読んできてるのが前提なのでうんで今週何
するみたいな感じでだから数字の報告は
基本的にないですうーんはいいや面白い
はいこれ真似した方がいいですねいだこの
リポートはどう書くかって本に書いちゃっ
たんでもうぜひねもう皆さんやって
いただいてこれは書いたくなりますんで
ありがとうございます他にありますまそれ
が今のおっしゃったのが一番大きいですよ
ねデータレブの組織フドうんはいやっぱり
あの何をするかは見えたら簡単だと思うん
ですようんで見えて効果が出てくると
みんなそれをさらに学ぶって気にあります
よねそうなんですよ最初にいきなりデータ
サイエンス学べから入るとちょっと弱い
ですよね弱いですうんちっちゃな成功を
うんがあると褒められるんでそしたら
すごい才能を発揮する人がたくさんい
るっていう印象がありますねはいうん
分かりましたそうやってフート作っていく
データードリブンができたとデーター
ドリブンKいうのはこれどう違うん
でしょうかまあのこうデータドリブン経営
はこれよく西口さんも言ってんですけど
結局経営って誰に何をするかって話だけな
んですよねはいあのま佐々木さんも経営し
てらっしゃるんで思うと思うんですけど
ってものすごく複雑じゃないですかなんか
これやったらなんか社員が悲しむとかも
ありますし株主はどう言うんだろうとかも
ありますしなんかなんかいろんな複雑こと
あるじゃないですかであの試作は何するん
ですかとか社員から言われてえこれやり
ますとかって言うじゃないですかでも大体
のディスカッションに抜け落ちてんのが
それ誰にその施作やるんだっけっていう
その誰にのところがものすごく抜けてる
ことが多いですよね例えば授業うまくいき
ませんつったらとにかくヒット作ればいい
んだみたいないそれ分かるんですけどうん
それディスカッションする前から分かって
ますよねみたいなうんはいそれてやっぱ
顧客が抜けてるんですよねだ誰にこういう
風な疲れ方をするかっていうことをすごく
考えるためにそのためだけに顧客の理解を
してるのではい何をするかはあんまりどう
でもよくて誰にがうんあの僕らからすると
経営の全てって感じ
はそうですよねそれもなんかよくペルソナ
がどうだとかみんな議論してますけどそこ
も議論よりもデータを主軸に誰にも決めた
方がいいってことですよねはいはいああと
思ってますねはいデータから誰にを決め
るってどうやったらいいんですかあこれが
意外に簡単なんですよおおお例えば事業が
成長していないとしますよねうん成長して
いないんだとしたらああ成長してないんだ
て言うだけじゃなくて多分成長してる
セグメントと成長していないセグメント
分かりますよねはいたら成長している
セグメントに何か愛されてるんですようん
成長していないセグメントなんか嫌われ
てるんですよはいこれの連続で誰が
ターゲット顧客か決まりますよねああ成長
してるとこがターゲットってことですね
成長してるところがたまたま成長してる
場合もあるんで僕らは成長してる
セグメントがあったら成長してる
セグメントをまず認識しますはいでなぜ
成長してるのかが自分の提供してる
サービスの調と合致するかっていう
ビジネスロジックを確かめますうんはい
うんでこれは結構持続的な成長の要素で
あると認識したらこれをターゲット顧客と
しますはい考え方としてはターゲット顧客
もデータに教えてもらうっていう考え方
ですああ成長してるかどうかがまだ
きっかけになるんですねその後ちゃんと
検証するんですねはいだから例えばうちで
は年間100万円ぐらい使うお客様を
ターゲットしてんですけどそれも最初は
なんか30万以上とか10万以下とかま色
分けますようんはい30万成長てなったら
30万以上って広いよねみたい50万
ぐらいとか100万ぐらいとか色々見て
たら100万ぐらいのところの成長率が
異常に高くてはいなんでだろうって思う
じゃないですかうんで顧客にインタビュー
してなんで使うんですかとか聞いたらま
よく分かりますよねああうんそっかみたい
なだからあのよくあるのがターゲット顧客
とかペルソナとかいう時になんか多分に
その人のあのその人の意向が反映されて
ますよねうちの会社はこうしたいみたいな
ああはいいやいやそれも大事ですけどうん
あのじゃそのお客さんに愛されてんのと
うんっていうことの方が僕からすると大事
で確かに好きになってくれる人をもっと
大事にした方がいいのかもしれないですね
この人がいいとかってなんか理想ばっか
掲げるよりもはいはいやっぱお客様は
すごいクリエイティブなのではいあの自分
たちがこういうサービスを提供したらこう
いうお客さんに受けるはずと思持ってても
それよりももっと違うお客様がその
サービスに反応するてよくある話なので
はいなんでま提サービスは提供するうん
うんうんでターゲットに狙って提供するで
もその人に愛されてるかどうかはわから
ないよって確認した方がいいんじゃないっ
ていうのは常に思ってやってますねはい
そそターゲット決める時の大事なデータは
自社での実績データなんですか例えば年収
何万以上の人とかっていう外部にある
データをベースにこういうターゲットが
大きいからみたいに決める例ってよく多い
じゃないですかそれよりも実際のビジネス
の中でこういうユーザーの方々が有望だっ
ていう実績自分たちの実績をもに決めてい
くてことが大事僕らはそういう考え方です
あはいはいあのま両方大事なんだと思うん
ですけど例えば証券会社のプロジェクト昔
やった時にあのはいどっちの情報を重要し
するって質問なんですけど例えばあのその
人が金融資産いくら持ってますかって
アンケートした時になんか2億って書いた
とするじゃないですかでも最初の商品を
購入したのが100万だうんじゃないです
かだから2億持って人が100万の投資と
かするとかて思うわけですようん僕らは
100万を信じますうんああそか実際の
行動ですねあ2億持ってるって言ったこ
うんにすごく心ばれる人もいるんですけど
いやいや100万単位で投資する人は
あんまお金持ちじゃないよみたいな見方を
するってこですかねうんうんま実際
100万以上投下してる人たちは結果とし
て資産持ってる人収入が多い人がい可能性
ありますもんねそっちの方を見るんじゃ
なくて実績を見ていくとはいだから例えば
うちのうちの顧客もあの100万円使うお
客さんがメインなんですけどじゃそのお客
さんさっき言った時にあの全身ユニクロ
みたいなお客さんもいるし全身エルメス
みたいなお客さもいらっしゃるんですよで
全身エルメスのお客方はあ分かるよっって
感じじゃないですかじゃ全身ユニクロのお
客さんがなんで100万使うんだろと思う
じゃないですかうんだからそのビジネス
ロジックもやっぱりこっちは理解絶対し
といた方がいいことなんだようん例えば
あのそのお客様とお話するとあの夫婦
共働きなんですってこうちっちゃいな声
でしちゃってであの私たちあの月に1回の
旅行行くことを夫婦ですごい楽しみにし
てるんですでもうそこにお金を使うって
決めてるんですみたいな感じなんですよで
1泊なんか2人で15万とかの宿に毎月
止まるんですよはいだから洋服はあんま
大事じゃないけどその月に1回の夫婦
合わせうんうん行くこう例えば夏休みバン
でハワイに行くみたいなことて夫婦のお
休みがわんといけないんですみたいなじゃ
なくて毎月のお楽しみにして私たちの
生きる活力にしてるんですみたいなお客
さんがいらっしゃったりしてはいだから
必ずしも自社のサービスが高額だとしても
そのお客様がすごくお金持ちとは限らない
ですね確かにフェラーリとか買ってる方も
別にそういう人ばっかりじゃないですもん
ねそうなんですよなんで実にお客様多様な
んでで同じ100万お客様でもどっちのお
客様をターゲットするかあもしかしたら
あの全身エルメスのお客様は今これが売れ
てるっていうのがお伝えした方が今ここ
ニューオープンですとかそういうのが
すごく刺さりそうな感じですけどこっちの
全身ユニクロのお客様にはこないだここ
行かれてここ行かれてここ行かれたって
ことはうんあなたみたいな他のお客さんを
探してきてね結果このやももしかしたら
好きかもみたいなうんあのうわ渋いねその
宿みたいなのが疲れる感じするじゃない
ですかはいこれ違いますんでそうですよね
そっかそこをちゃんとカスタマイズして
変えていくま持てなしみたいにしていく
わけですねはいそうそうはい確かにな
エルメスの側の人はちょっとミハな可能性
ありますもんねはいなんで今今今来てます
よこの宿みたいなのがああのお勧めしたら
いいのかもしれないですねああ勉強になり
ますその道やっぱ行動ベースに色々
ターゲッティングとかしていった方が良く
て属性とかってのはあんまり当てにしすぎ
ない方がいいですねそうですね我々はもう
行動をベースに作ることが多いですねうん
そうですよねいやどうしてもなんかい多分
マスメディアとかの場合はどうしても年齢
と性別で区切ることが多いんでどうしても
打ち手がそうなるじゃないですかけど我々
は年齢と性別に応じた試作ってはほとんど
打たないのでうんはい基本的に試作は
パーソナルズなのでそうですよねはい
そっちの正しいですよそしたら行動に応じ
てセグメントする方がうんはいなんで80
のばあちゃんでミハのおお客さんもいます
しはいあの二十歳でなんか渋い旅館が好き
な人もいますしそれは分からないですよね
うんいやそっちの方が絶対時代にあって
ますよねと思いますけどねはいそうですよ
ねその意味でスタートアップとかが
立ち上げる時あもしくは大企業の新規事業
の時っていうのはなんかターゲッティング
をまだ結果が全く出る前にこのターゲット
ですとかってみんなで議論するじゃない
ですかあれって意味あるんですか最初は
そうせざる得ないですよねうんはいなんで
それでサービスを作って
サービスがに出たらお客さんに能していく
必要がありますよねそうですよねあんまり
そこに議論しすぎずにその後のコード
データを元にどんどん修正していけるだ
それこそだからちょっとなんかこう
ボッティングしていくっていうかああはい
はいいうことだと思いますけどねああいや
なんかどうターゲッティングターゲット
考えるかってそこもまたね深く聞きたい
ですねこれがやっぱ全てなんですね9割
ですねだと思いますねはいターゲットも
さらに変わっていくわけですよねりって
いくわけですよねりますどれぐらいの頻度
で変っていくんですかえっと僕らは変える
つもりはないんですけどお客様のが変わる
んでうんそうですね我々の意思じゃなくて
これもデータが教えてくれ
るってことですねはいそうかはいなんで
あの例えばあの新型コロナがモを振ってた
頃はあのどちらかというとあのすごく値段
も安かったんでこうリコメンドすると
バンバン売れてたんですよね今どっちかう
とこう市場が画境になってきてね値段も
高くなってきてるんでそうするとあの
なんか今ちょっとこの親高いんだけどこの
日だけ安いからここ行ったらどうみたいな
リコメンドに変わりますよねうんうんはい
もう全然あのアプローチの仕方が違います
あしたらいろんな清そとかも噛んでて色々
構造変化が起きたりするんですね分かり
ましたここまであの本質のとこ伺ってき
ましたけど最後にデータドリム系の実装と
無策っていうことではいまず顧客行動ま
クリスタルクリアしなきゃいけこと
おっしゃってますけどこれどういうことな
んですかデータドリブンがビジネスマンが
取り組む時代になりますよってことが言い
たいAIそのチャットGPT生成AIとか
のさらなる進化はどういう風にデータ
ドリブン経営変えていくんですか仕事は
うちみたいなeコマースに関して言うと
AIがするようになるでしょうねAIとか
プログラムとかデータをまどう動いて
もらうかを一生懸命サポートする役割が
人間だていう構造にどんどんなっていき
ますよね
うん今にいる人たちの何割ぐらいは残るん
ですか今後少なくともあの事業を成長する
のに人が必要だっていうことはなくなるん
じゃないですかねなくなりますかはい今お
聞きの20代とか30代もう逃れない世代
はいは絶対にデタ行った方がいいんじゃな
いってのがすごくお伝えしたいことです
うん
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