【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
00:00フルバージョンならピゴットアプリ
00:02データードリブン経営の本質ってところで
00:05データーとは何か僕から見るとデーターは
00:08酸素です酸素酸素あのみんなで共有すべき
00:13ものはあねどんだけ見てもすり減らない
00:16ああはいデータードリブンの組織フード作
00:20りって何が鍵になりますかこちでやってる
00:22のは毎週うんあの日曜日に選手何が起こっ
00:25てのかを分析してあの社員でレポートする
00:28ようにしてんですけど1つのドリブンな
00:30カルチャー作りに大きくあの影響してるか
00:34なと思いますねはいデタドリブンKは誰に
00:37何をするかって話だけなんですよね何を
00:40するかはあんまりどうでもくて誰にがうん
00:44あの僕らからすると経営の全てって
00:50感じでパート2としてはまずこのデータ
00:52ドリブン経営の本質っってところで本でも
00:55書かれてましたけどまずデータとは何か
00:58データドリブンとは何かいデータ経営とは
01:00何かってこともまず定義書かれてました
01:03けどこのデータってとこもうすでに結構
01:06語っていただきましたけどさらにもう
01:07ちょっと深掘りしてもらってもいいですか
01:08データがんでこんなデータとは何なのか
01:11はいデータとは僕からすると隠れた価値を
01:14教えてくれるものですねうんうん例えば
01:17リコメンドのロジックとかを考えた時に
01:20えっとリコメンドのロジックを2つ同時に
01:24実装することができますよねはい例えば
01:26メンバーIDがなんか番号振ってあって桁
01:30が0番と1番と2番と3番と4番のお客
01:32さんにはこのAロジックで5番から9番の
01:35人はこのロジックBロジックってどっちの
01:37ロジックお客さん好きかなって1人1人
01:39聞くことはできないですよねでも実装して
01:42運用したらお客さんがこっちが好きって
01:45教えてくれますよねうんうんうんであそう
01:49なんだと思うじゃないですかでどういう
01:51とこが好きなのって聞いてもデータ教えて
01:54くれますよねあ特にこの5番から9番の人
01:57に実装したアルゴリズムだと箱のうん感は
02:00すごい伸びてるよとかはい沖縄はそうでも
02:02ないなとか全部教えてくれますよねでなん
02:05でだろうって思ったらそっかみたいなこと
02:08を気づくチャンスをくれるものですよね
02:11はあ僕から見るとデータは酸素です酸素
02:15酸素みんなで共有すべきものはあでどん
02:20だけ見てもすり減らないああはいそれで
02:23みんなでその価値を感じるべきものていう
02:27感じかなと思ってますねはいこの酸素なの
02:32にまだみんなが吸えるようになってないっ
02:33てことなんですねなってないしあのそれを
02:37見るのが大事ともあんまりなってないよう
02:40な気がしますねはあこれよくある批判とし
02:42てデータとか数字とかばっかり見てると
02:44その表面的なとこばっかり見てお客さん見
02:47なくなるみたいなそういう反論よくある
02:48じゃないですかあの反論のダメなとこって
02:51のはどこにあるんですかはいえっとまず僕
02:54がこういう話ずっとしてると僕はデータ
02:56市場主義の帝国から来た人だと思うじゃ
02:58ないですかそうそうもう大いなる反論が
03:01ありましてえっとまずあの顧客
03:04インタビューとかめちゃめちゃやってます
03:06うんうんなのでそれはオアじゃなくて
03:08アンドだよとはいとした時にもこちら訂正
03:12理解もすごくしてます顧客のだって合わ
03:15ないと分からないことていっぱいあります
03:17んでそのお客様がどういう服装でいらした
03:20のかとかねこのお客様ユニクロなのか全身
03:24エルメスなのかとかから分かること
03:26いっぱいあるじゃないですかだからそう
03:28いうお客様に会うことに得られることも
03:30ありますしデータから分かることもあり
03:32ますで大体データだけ見てると謝
03:35るっていうこと言ってる人はデータをよく
03:37見てないですそっかはい見方がまずいんか
03:40はいはいであともう1個よくある問題とし
03:43てはあのなんてですかデータを誰かに
03:47丸投げしますよねで分析してて出して
03:49もらったらなんかちょっと気持ち悪い
03:52データ分析結果出たりするじゃないですか
03:53こんな数がないみたいなことになった時に
03:57もうこれデータ使えないうん俺の監と経験
04:00でいくぞっていう風な意思決定が
04:02ものすごく行われてますよねはいそれは
04:04もう大きな問題で見てるお客さんが一緒な
04:08のであれば分析結果も顧客インタビューも
04:12同じ結果を出すはずなんですよなんで大体
04:16ですよ顧客インタビューとかでこう理解し
04:18てることがあってデータ分析結果出てきて
04:22一致しない時は大体分析結果が間違えてる
04:25んでああそうですかはいデータの切り取り
04:27方がおかしかったりうんあのそういった
04:30ことなんでま両方とも突き詰めていくって
04:33いうことを同時にやるようにするっていう
04:36ことが1番大事かなとなんでデータ市場
04:39主義じゃないんだよっていうことですね
04:41うんはいうんあとデータを細かく見
04:44るってことが大事ってれてましたよねはい
04:46あの細かく見ることも大事ですしデータの
04:50沼に溺れないことも大事じゃないですか
04:52うんはいその安倍難しそうすねだから
04:55例えばこのテーブルがデータだとすると
04:57最初どこで切るかですよね
05:00はいいい感じで切らないとああのこっちの
05:04お客さんも伸びてないこっちのお客さんも
05:06伸びてないとなんか面白くないじゃない
05:07ですかこっちは伸びてるけどこっちはち
05:09伸びてないんだったらなるほどこの線で
05:11切る意味がありますよねうんうんうんだ
05:13からどういう風に包丁入れるかっていうの
05:16が多分肝になりますよねそうですよねはい
05:20正しく正しく切っていかないとうん最後は
05:24こうものすごい沼に溺れてうんなんか1日
05:27終わった時にあれ俺今日何やってだみたい
05:30な風になることもありますよねああその
05:33切り方っていうのはま最終的には誰に売る
05:35か何を誰に売るかっていうところが最終
05:38目標としてちゃんと定めているってことが
05:40大事なんですかねそれ関係ないですか
05:41あんまりえっとやっぱサービスの特徴だと
05:44思うんですああはい自社のサービスがどう
05:47いうサービスなのかっていうのをやっぱり
05:48本質的にこう突き詰めて考えて
05:50るってことが大事だと思ってまして例えば
05:521級の場合はヘビユーザーに愛されたい
05:55サービスなんですはいあの我々のサービス
05:58は高級なの宿しか検索結果に出てこない
06:01ですよねうんなんでそのサービスって簡単
06:03に言うと楽天さんとかジランさんのま
06:07なんか介護感した劣化サービスじゃない
06:09ですかはいワンストップサービスで全部
06:11予約できんのにうちの方が介護感してる
06:14サービスなんでそれでどうやって戦うかと
06:16いうとあの要はカジュアルな宿が検索結果
06:20出たら嫌な思いをする人はいそれって高級
06:24なに頻繁に止まるお客さんなんですよね
06:26うんがうちのサービスを愛してくれてる
06:28可能性が高くてなんで我々はヘビーな
06:32ユーザーをターゲットしますうんみたいな
06:35そのなぜこのサービスが誰に愛されるべき
06:38かってのは基本的な理解があってはいと
06:40なると例えば業績が思わしくないって言っ
06:43た時に僕らが大切にしてるヘビーユーザー
06:46が落ちてんのかうんライトユーザーが落ち
06:48てんのかっていうのは経判断として最も
06:51大きなクエスチョンですよねだからまず
06:53ここでそこそこで切るっていううんうん
06:55うんそうですねはいはいだそれを例えば
06:58箱根に止まる人とか沖止まる人で区切って
07:00も僕からすると意味のない結果が出るので
07:02はいなんでヘビーユーザーが減ってんだっ
07:05たら多分サービスの根幹を見つめ直す必要
07:07があってライトユーザが取れてないだっ
07:09たらおそらくなぜライトユーザが取れて
07:11ないのかそれはたまたま今のの地震が
07:14起こって境が込んでんのかそれとも教は
07:17いいんだけどなんか他の会社がなんか
07:19すごいセールやってるのかとかうちの
07:22サービスがなんか気になれないなんかこう
07:24サービスのUIの変更があったのかとかま
07:26いろんな要素を考えるんであのその切り方
07:30がま自社のサービスに立脚してるかみたい
07:34のがすごく大事かなと思い例えばなんです
07:36けどちょっと1つご相談なんですけど
07:37メディアの業界って必ってものを全然見て
07:40こなかった業界なんですよ例えばテレビっ
07:43て視聴率って出ますけどそ年代は出ますよ
07:46ね今日その人たちがどういう人でどれ
07:48ぐらい勾配力があるとか全くなかった確
07:50確かにかつWEBになったデジタル
07:52メディアの活人の方もみんなページビュー
07:54がどうだって言ってその質は追わなかった
07:57そして我々もYouTube出してます
07:59けどうんやっぱみ数ばっ見てですねその
08:02ってう文化が日本のメディアあと本もです
08:05ねやっぱ本ってそれぞれこの坂木さんの本
08:08買う人とかとあともうちょっと柔らかい本
08:10買う人とかで人違うと思うんですよそれも
08:13単価にもほとんど反映されない商売に紐
08:16なくてメディアで質うてこと私やりたいん
08:19ですよねおこれ考えた時どうやったらいい
08:22んですかねだからペイジビュー単価が大事
08:24ってことですよねそうですねうんはいけど
08:28今例えばYouTubeとでも長単価って
08:30あるんですけどある程度差出ますけど劇的
08:33な差ではないんですよねなるほどうんええ
08:37けどもっと暴れるとかであれば10倍とか
08:40何十倍も差つくじゃないですか高級かどう
08:42かによって確いやそれで言うと1級なんで
08:46あのあのあれですよよくねこうビジネス
08:49カンファレンスかだとあ1級使ってますっ
08:51て言われるんですけどもう1級使ってる人
08:53めっちゃ少ないですからねはいあのただ
08:56その人たちがなんか結構なんか的的な
08:59インパクトを出してる人が多いのでこう
09:02いう価値のあるサービスと言われるんだと
09:03思うんですよだからうちはペジビュー数は
09:07めちゃめちゃないっていうことですねペジ
09:09ビュー単価で勝負してるそうですよねペジ
09:11VI追ってないってことですもねってない
09:13ですおってないうん単価ですよねはいっか
09:16単価で追っていくってことですよね確かに
09:19そうでなんかそっちのビジネスってあの
09:22競合からすると真似しにくいですしはい
09:25はいなんか影響力も結構ありますしなんか
09:29ユニークのサービス作りやすくていいです
09:30よねそうですねうんなんか日本ってマスが
09:33もう強いのでそこって大企業が抑えてる
09:35じゃないですか確確かに特にメディアの
09:37領域はそうですよねへえだからメディアに
09:39限らずスタートアップとかってそのハイ
09:41エンド狙うっていうのってやった方がいい
09:43のかなビリさんとかもそうそうですねはい
09:46いやけどまさにピボットさんはハイエンド
09:49ビジネスはいメディアを狙ってらっしゃる
09:54ですよねもちろんですけどその時にま
09:56例えばまさしくどのデータを追うかで
10:00はい変ってくる思なるほどなるほどただ
10:03再生多かこのヘビーユーザーの方々の視聴
10:05率を多かとかうんそれをま今設していかな
10:10いけいやいやそのための勉強にもなこと
10:13すいませんわかりましたみてそう
10:15ターゲットが決まればデータのどういう風
10:17に切ればいいか分かりやすくなるとが
10:19データですよねはいデータドリブとは何
10:21でしょうかデータドリブとはやっぱデータ
10:24を元に意識決定することですよねはいはい
10:28あのデを参考に意識決定するんじゃなくて
10:30はいデータで意識決定するっていうああ
10:34はいあの人がいったからとかじゃなくて
10:36まさしくデータがボスとしてってことです
10:38よねはあはいここはデータを参考に意思
10:42決定してるっていう人は多いと思うんです
10:44けどデータで意思決定してしてる人は
10:46すごい少ないですよね少ないと思います
10:49うんこれができると俗人化しなさそうです
10:52ね俗人化しないですし言語化できますし
10:55再現性も高いですし客観性もありますし
10:58だってうん何をとまれファクト主導で意識
11:01決定するってこですからはいうんフクト
11:04手動で意思決定した方がいいに決まってる
11:06じゃないですかうんうんうんはいただ
11:08データは本当にこうまよくこうま伝統的な
11:12マーケティング組織とかも言いますけど
11:13データだけで意思決定するとまずいよ
11:15みたいなことも実際に起こるんでうんあの
11:18基本的には訂正的な情報も活用しますし
11:23うんでも最終的には定量的なそのデータの
11:26方がありとある面で
11:29あの卓越してるのではいあの最終的には
11:33そっちをベースに意識決定するっていう
11:35ことだと思いますはあそこで先ほどのとこ
11:38でも組織フードってあったじゃないですか
11:40このデータードリブンの組織フード作
11:42りってはいはい坂木さんみたいな方が
11:44リーダーであれば結構自然にできていき
11:46そうな気がするんですけどここって何が鍵
11:48になりますかここのフード作りで結構はい
11:51苦労する会社って本当多いかなと思って
11:52ますでピボットアプリでは料理をしながら
11:56学べるバックグラウンド再生が可能です
11:59通勤中や仕事の途中家事の途中いつでも
12:01どこでも学べますさらに様々な特典と交換
12:04できるピボットマイルもありますので是非
12:06使ってみて
12:08くださいならで学ぼうピボット詳細は概要
12:11欄のリンクを
12:13チェックそこでうちでやってるのはなんで
12:16あの要はこう見えるか要は先週こういう
12:21状況でしたよっていうのを私はこう毎週
12:24あの日曜日に選手何が起こってのかを分析
12:27してあの社員にレポーするようにしてん
12:29ですけどそれってあのそれこそまさにこう
12:32ファクトドリブンていうかはいはいいうの
12:36の集合体なんですよねでみんな月曜日の朝
12:38会社来たらそれを見ながらなんかコーヒー
12:40でも飲みながらこうツンツンツンツン
12:42みんなページ送ってああ先週こんな感じね
12:45と思って仕事始めるわけですよはいそれは
12:48なんか1つのファクトドリブンな
12:50カルチャー作りに大きくあの影響してるか
12:53なと思いますねはあさきレポートが送られ
12:55てくるんですねあのま分析君レポートと
12:58いうでいだいてもいいですなんかこうま
13:01それはねあのデータは誰が分析しても同じ
13:04結果になるはずなのでうんうんうんなので
13:06ま最小人数がやる方が投入リソースが
13:09少なくていいじゃないですかはいなんで
13:10そうやってますねでま本当は誰かに
13:15ちょっとちょちょつって日曜日やってよっ
13:17て言いたいですよでちょっとそれ言い
13:19にくいですよね言いにくいはい確かに
13:22日曜日です日曜日やってよみたいなだから
13:24それ言いにくいんで自分で自分に指示して
13:26日曜日に分析して月曜日に揃ってるのが
13:28うん多分会社にとって1番いいんじゃない
13:30かなとああいうなんであのそれがあると
13:34本当いろんないいことがあります例えば
13:37あのあの業績どうなってるのかレポートし
13:40てっていうミーティングが車内でなくなり
13:43ますああはいうんうんあともう何が先週
13:47起こったのかってのはもうレポートに基本
13:49的に書いてあるのでじゃあどうするって
13:51アクションの話しかになります会社の
13:54ディスカッションはなんですごく
13:55クリエイティブなディスカッションの時間
13:57がすごく増えますあとあの僕の部門は業績
14:03良くなかったんだけどよく見せたいみたい
14:05なそのなポジショントークがなくなります
14:08ああ政治的なもなくなっちゃうですねうん
14:10はいあと例えばこうま我々の会社も株主と
14:13がいるんで株主からのレポートして
14:15くださいとかいろんなあるじゃないですか
14:16そのレポート作成時間も基本的には僕が
14:21作ったレポートをピピピてつまんで送って
14:24ますなんで車内の資料作成時間がすごく
14:30激減すると思いますはあそうかいいですね
14:33はいでしかもこれをあのうちの場合僕やっ
14:36てんですけどま僕やる必要なくて誰かそう
14:40いうのがやりたい人が1人いればうんあの
14:44十分ま要は僕は何言1人の力で会社を返信
14:49させられる可能性がありますっていうこと
14:51はちょっと強く伝えたいことだってデータ
14:53酸素なんでうんうん誰か酸素酸素作ん
14:57なきゃいけなっていうみんなでみんなで
14:59共有できるんでへえ今日ユニクロなんかも
15:02やっぱ土日の結果を月曜日の午前にみんな
15:04で共有してそこでも対策考えてってそれを
15:06サイクルにしてるのが強いて言われそれ同
15:09ですよねはいうちは一応月曜の朝8時から
15:1110時が経営会議で8時には僕のレポート
15:14読んできてるのが前提なのでうんで今週何
15:18するみたいな感じでだから数字の報告は
15:22基本的にないですうーんはいいや面白い
15:26はいこれ真似した方がいいですねいだこの
15:29リポートはどう書くかって本に書いちゃっ
15:32たんでもうぜひねもう皆さんやって
15:34いただいてこれは書いたくなりますんで
15:37ありがとうございます他にありますまそれ
15:39が今のおっしゃったのが一番大きいですよ
15:41ねデータレブの組織フドうんはいやっぱり
15:44あの何をするかは見えたら簡単だと思うん
15:48ですようんで見えて効果が出てくると
15:50みんなそれをさらに学ぶって気にあります
15:52よねそうなんですよ最初にいきなりデータ
15:54サイエンス学べから入るとちょっと弱い
15:56ですよね弱いですうんちっちゃな成功を
16:00うんがあると褒められるんでそしたら
16:04すごい才能を発揮する人がたくさんい
16:06るっていう印象がありますねはいうん
16:09分かりましたそうやってフート作っていく
16:11データードリブンができたとデーター
16:12ドリブンKいうのはこれどう違うん
16:15でしょうかまあのこうデータドリブン経営
16:18はこれよく西口さんも言ってんですけど
16:19結局経営って誰に何をするかって話だけな
16:22んですよねはいあのま佐々木さんも経営し
16:26てらっしゃるんで思うと思うんですけど
16:28ってものすごく複雑じゃないですかなんか
16:31これやったらなんか社員が悲しむとかも
16:34ありますし株主はどう言うんだろうとかも
16:36ありますしなんかなんかいろんな複雑こと
16:40あるじゃないですかであの試作は何するん
16:43ですかとか社員から言われてえこれやり
16:45ますとかって言うじゃないですかでも大体
16:47のディスカッションに抜け落ちてんのが
16:48それ誰にその施作やるんだっけっていう
16:50その誰にのところがものすごく抜けてる
16:53ことが多いですよね例えば授業うまくいき
16:56ませんつったらとにかくヒット作ればいい
16:59んだみたいないそれ分かるんですけどうん
17:02それディスカッションする前から分かって
17:03ますよねみたいなうんはいそれてやっぱ
17:06顧客が抜けてるんですよねだ誰にこういう
17:09風な疲れ方をするかっていうことをすごく
17:12考えるためにそのためだけに顧客の理解を
17:16してるのではい何をするかはあんまりどう
17:18でもよくて誰にがうんあの僕らからすると
17:23経営の全てって感じ
17:25はそうですよねそれもなんかよくペルソナ
17:29がどうだとかみんな議論してますけどそこ
17:31も議論よりもデータを主軸に誰にも決めた
17:34方がいいってことですよねはいはいああと
17:36思ってますねはいデータから誰にを決め
17:39るってどうやったらいいんですかあこれが
17:41意外に簡単なんですよおおお例えば事業が
17:46成長していないとしますよねうん成長して
17:49いないんだとしたらああ成長してないんだ
17:52て言うだけじゃなくて多分成長してる
17:56セグメントと成長していないセグメント
17:58分かりますよねはいたら成長している
18:01セグメントに何か愛されてるんですようん
18:05成長していないセグメントなんか嫌われ
18:07てるんですよはいこれの連続で誰が
18:10ターゲット顧客か決まりますよねああ成長
18:13してるとこがターゲットってことですね
18:15成長してるところがたまたま成長してる
18:17場合もあるんで僕らは成長してる
18:19セグメントがあったら成長してる
18:21セグメントをまず認識しますはいでなぜ
18:24成長してるのかが自分の提供してる
18:26サービスの調と合致するかっていう
18:30ビジネスロジックを確かめますうんはい
18:32うんでこれは結構持続的な成長の要素で
18:35あると認識したらこれをターゲット顧客と
18:37しますはい考え方としてはターゲット顧客
18:41もデータに教えてもらうっていう考え方
18:44ですああ成長してるかどうかがまだ
18:46きっかけになるんですねその後ちゃんと
18:47検証するんですねはいだから例えばうちで
18:49は年間100万円ぐらい使うお客様を
18:51ターゲットしてんですけどそれも最初は
18:53なんか30万以上とか10万以下とかま色
18:57分けますようんはい30万成長てなったら
19:0130万以上って広いよねみたい50万
19:04ぐらいとか100万ぐらいとか色々見て
19:06たら100万ぐらいのところの成長率が
19:08異常に高くてはいなんでだろうって思う
19:12じゃないですかうんで顧客にインタビュー
19:15してなんで使うんですかとか聞いたらま
19:17よく分かりますよねああうんそっかみたい
19:20なだからあのよくあるのがターゲット顧客
19:24とかペルソナとかいう時になんか多分に
19:27その人のあのその人の意向が反映されて
19:30ますよねうちの会社はこうしたいみたいな
19:33ああはいいやいやそれも大事ですけどうん
19:36あのじゃそのお客さんに愛されてんのと
19:40うんっていうことの方が僕からすると大事
19:43で確かに好きになってくれる人をもっと
19:45大事にした方がいいのかもしれないですね
19:47この人がいいとかってなんか理想ばっか
19:49掲げるよりもはいはいやっぱお客様は
19:51すごいクリエイティブなのではいあの自分
19:55たちがこういうサービスを提供したらこう
19:56いうお客さんに受けるはずと思持ってても
19:59それよりももっと違うお客様がその
20:00サービスに反応するてよくある話なので
20:03はいなんでま提サービスは提供するうん
20:06うんうんでターゲットに狙って提供するで
20:07もその人に愛されてるかどうかはわから
20:10ないよって確認した方がいいんじゃないっ
20:11ていうのは常に思ってやってますねはい
20:14そそターゲット決める時の大事なデータは
20:16自社での実績データなんですか例えば年収
20:19何万以上の人とかっていう外部にある
20:22データをベースにこういうターゲットが
20:24大きいからみたいに決める例ってよく多い
20:26じゃないですかそれよりも実際のビジネス
20:28の中でこういうユーザーの方々が有望だっ
20:31ていう実績自分たちの実績をもに決めてい
20:34くてことが大事僕らはそういう考え方です
20:37あはいはいあのま両方大事なんだと思うん
20:40ですけど例えば証券会社のプロジェクト昔
20:43やった時にあのはいどっちの情報を重要し
20:47するって質問なんですけど例えばあのその
20:49人が金融資産いくら持ってますかって
20:51アンケートした時になんか2億って書いた
20:54とするじゃないですかでも最初の商品を
20:56購入したのが100万だうんじゃないです
20:58かだから2億持って人が100万の投資と
21:01かするとかて思うわけですようん僕らは
21:04100万を信じますうんああそか実際の
21:07行動ですねあ2億持ってるって言ったこ
21:10うんにすごく心ばれる人もいるんですけど
21:14いやいや100万単位で投資する人は
21:18あんまお金持ちじゃないよみたいな見方を
21:20するってこですかねうんうんま実際
21:23100万以上投下してる人たちは結果とし
21:25て資産持ってる人収入が多い人がい可能性
21:28ありますもんねそっちの方を見るんじゃ
21:31なくて実績を見ていくとはいだから例えば
21:33うちのうちの顧客もあの100万円使うお
21:36客さんがメインなんですけどじゃそのお客
21:39さんさっき言った時にあの全身ユニクロ
21:42みたいなお客さんもいるし全身エルメス
21:45みたいなお客さもいらっしゃるんですよで
21:47全身エルメスのお客方はあ分かるよっって
21:50感じじゃないですかじゃ全身ユニクロのお
21:52客さんがなんで100万使うんだろと思う
21:54じゃないですかうんだからそのビジネス
21:56ロジックもやっぱりこっちは理解絶対し
21:58といた方がいいことなんだようん例えば
22:00あのそのお客様とお話するとあの夫婦
22:04共働きなんですってこうちっちゃいな声
22:06でしちゃってであの私たちあの月に1回の
22:11旅行行くことを夫婦ですごい楽しみにし
22:13てるんですでもうそこにお金を使うって
22:17決めてるんですみたいな感じなんですよで
22:191泊なんか2人で15万とかの宿に毎月
22:21止まるんですよはいだから洋服はあんま
22:24大事じゃないけどその月に1回の夫婦
22:27合わせうんうん行くこう例えば夏休みバン
22:31でハワイに行くみたいなことて夫婦のお
22:33休みがわんといけないんですみたいなじゃ
22:35なくて毎月のお楽しみにして私たちの
22:38生きる活力にしてるんですみたいなお客
22:40さんがいらっしゃったりしてはいだから
22:42必ずしも自社のサービスが高額だとしても
22:46そのお客様がすごくお金持ちとは限らない
22:50ですね確かにフェラーリとか買ってる方も
22:52別にそういう人ばっかりじゃないですもん
22:54ねそうなんですよなんで実にお客様多様な
22:56んでで同じ100万お客様でもどっちのお
22:59客様をターゲットするかあもしかしたら
23:02あの全身エルメスのお客様は今これが売れ
23:06てるっていうのがお伝えした方が今ここ
23:09ニューオープンですとかそういうのが
23:11すごく刺さりそうな感じですけどこっちの
23:14全身ユニクロのお客様にはこないだここ
23:16行かれてここ行かれてここ行かれたって
23:18ことはうんあなたみたいな他のお客さんを
23:21探してきてね結果このやももしかしたら
23:25好きかもみたいなうんあのうわ渋いねその
23:28宿みたいなのが疲れる感じするじゃない
23:31ですかはいこれ違いますんでそうですよね
23:35そっかそこをちゃんとカスタマイズして
23:38変えていくま持てなしみたいにしていく
23:40わけですねはいそうそうはい確かにな
23:42エルメスの側の人はちょっとミハな可能性
23:43ありますもんねはいなんで今今今来てます
23:46よこの宿みたいなのがああのお勧めしたら
23:50いいのかもしれないですねああ勉強になり
23:52ますその道やっぱ行動ベースに色々
23:54ターゲッティングとかしていった方が良く
23:56て属性とかってのはあんまり当てにしすぎ
23:58ない方がいいですねそうですね我々はもう
24:01行動をベースに作ることが多いですねうん
24:04そうですよねいやどうしてもなんかい多分
24:07マスメディアとかの場合はどうしても年齢
24:10と性別で区切ることが多いんでどうしても
24:12打ち手がそうなるじゃないですかけど我々
24:14は年齢と性別に応じた試作ってはほとんど
24:16打たないのでうんはい基本的に試作は
24:19パーソナルズなのでそうですよねはい
24:21そっちの正しいですよそしたら行動に応じ
24:24てセグメントする方がうんはいなんで80
24:27のばあちゃんでミハのおお客さんもいます
24:29しはいあの二十歳でなんか渋い旅館が好き
24:32な人もいますしそれは分からないですよね
24:35うんいやそっちの方が絶対時代にあって
24:37ますよねと思いますけどねはいそうですよ
24:39ねその意味でスタートアップとかが
24:41立ち上げる時あもしくは大企業の新規事業
24:44の時っていうのはなんかターゲッティング
24:45をまだ結果が全く出る前にこのターゲット
24:48ですとかってみんなで議論するじゃない
24:50ですかあれって意味あるんですか最初は
24:53そうせざる得ないですよねうんはいなんで
24:56それでサービスを作って
24:59サービスがに出たらお客さんに能していく
25:03必要がありますよねそうですよねあんまり
25:06そこに議論しすぎずにその後のコード
25:08データを元にどんどん修正していけるだ
25:11それこそだからちょっとなんかこう
25:13ボッティングしていくっていうかああはい
25:15はいいうことだと思いますけどねああいや
25:18なんかどうターゲッティングターゲット
25:21考えるかってそこもまたね深く聞きたい
25:23ですねこれがやっぱ全てなんですね9割
25:25ですねだと思いますねはいターゲットも
25:28さらに変わっていくわけですよねりって
25:29いくわけですよねりますどれぐらいの頻度
25:31で変っていくんですかえっと僕らは変える
25:34つもりはないんですけどお客様のが変わる
25:36んでうんそうですね我々の意思じゃなくて
25:39これもデータが教えてくれ
25:40るってことですねはいそうかはいなんで
25:44あの例えばあの新型コロナがモを振ってた
25:48頃はあのどちらかというとあのすごく値段
25:52も安かったんでこうリコメンドすると
25:54バンバン売れてたんですよね今どっちかう
25:56とこう市場が画境になってきてね値段も
25:59高くなってきてるんでそうするとあの
26:03なんか今ちょっとこの親高いんだけどこの
26:06日だけ安いからここ行ったらどうみたいな
26:08リコメンドに変わりますよねうんうんはい
26:11もう全然あのアプローチの仕方が違います
26:13あしたらいろんな清そとかも噛んでて色々
26:17構造変化が起きたりするんですね分かり
26:18ましたここまであの本質のとこ伺ってき
26:21ましたけど最後にデータドリム系の実装と
26:23無策っていうことではいまず顧客行動ま
26:26クリスタルクリアしなきゃいけこと
26:28おっしゃってますけどこれどういうことな
26:30んですかデータドリブンがビジネスマンが
26:33取り組む時代になりますよってことが言い
26:35たいAIそのチャットGPT生成AIとか
26:38のさらなる進化はどういう風にデータ
26:40ドリブン経営変えていくんですか仕事は
26:43うちみたいなeコマースに関して言うと
26:45AIがするようになるでしょうねAIとか
26:48プログラムとかデータをまどう動いて
26:51もらうかを一生懸命サポートする役割が
26:53人間だていう構造にどんどんなっていき
26:57ますよね
26:58うん今にいる人たちの何割ぐらいは残るん
27:01ですか今後少なくともあの事業を成長する
27:05のに人が必要だっていうことはなくなるん
27:08じゃないですかねなくなりますかはい今お
27:11聞きの20代とか30代もう逃れない世代
27:14はいは絶対にデタ行った方がいいんじゃな
27:18いってのがすごくお伝えしたいことです
27:21うん
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