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ニーズとは何か? 〜定義とバズワード対策〜


この記事の所要時間: 110秒 〜 210秒程度(862文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
マーケティングと言ってまず最初に頭に浮かぶ単語がニーズだという人は多いでしょう。顧客ニーズがマーケティングの出発点ですから、当たり前です。しかし、このニーズという単語は人によって使い方が違う厄介な単語でもあります。一つ間違えば、バズワード=「定義があやしい流行語」と思われても仕方ありません。
 
佐々木はニーズ、そして関連用語のウォンツ、需要を以下のように捉えています。

ニーズ、ウォンツ、需要
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ニーズは欠乏状態そのもののこと(お腹が減った)、具体化されるとウォンツ(ハンバーガーが食べたい)、購買力が伴うと需要(ビッグマックにしよう)という構図です。「近代マーケティングの父」と称されるフィリップ・コトラーの定義そのものですね。
 
日ごろ話していると、これとは別の意味でニーズという言葉を使う人がいます。「我が社の製品◯◯のニーズが伸びている」といった具合です。当然、そんなときにいちいち言葉の定義を争ったりはしません。「この人は、需要のことをニーズと言っているんだな」と考えながら話を合わせます。話し相手は、今度はウォンツの意味でニーズという言葉を使ったりしますが、そのときはそのときで適宜対処します。
 
定義が曖昧な言葉については、このような対処をできることが重要だと考えています。コトラーが「現代マーケティングの第一人者」だからといって、彼の定義が絶対的な正解だということはありません。どんな定義でもいいのです。しっかり体系化された定義を知っていることで、違った用語の使い方をする人がいても対処が可能なことが大切です。言い換えれば、自分なりの語釈を持っていないと相手の言葉の使い方のブレに巻き込まれ、話が進まない事態に陥り兼ねません。

バズワード対策の一つの有効な対策として、自分なりの定義を持つことが役立ちます。それが正解か不正解は関係ありません。しっかり体系立っていて矛盾のない定義を持つことが重要だと考えています。

“相互評価のインフレーション”考 〜または中小企業診断士が“先生”である理由について〜


この記事の所要時間: 120秒 〜 220秒程度(947文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
最近、閉じた世界での“評価のインフレーション”が気になっています。
自分たち専門家にしかわからない独自の評価基準をつくり、それを元に仲間内で褒め合って互いに「スゴイ」ことにしてしまう構図です。図示すると以下のようになります。
 

相互評価のインフレーション
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わかりやすい例を出すなら、お笑い芸人の世界でしょうか。互いの笑いのセンスを褒め合うことで、まるで才能ある芸人の集まりのように見せています。外からは、何がセンスなのかよくわかりません。もちろん、中には本当の天才芸人もいるのでしょうが、スゴイ芸人が多過ぎます。そこで評価のインフレーションと言ったわけです。
 
小説家(特にミステリ作家)、料理人、現代芸術家の世界なんかも同じように映ります。政治家の政策通なんて言うのもそうでしょう。評価の基準が曖昧なものは、自分たちで評価のインフレーションを起こすことが可能なのです。評論家が役立つように思う方もいるでしょうが、彼ら彼女らの多くは半分仲間のようなものなのでうまく機能しません。
 
この状態を、虚構だと批判したり、騙されないように促したりするつもりはありません。評価のインフレーションが本当に大きな悪影響を与えるような世界なら、そのうち外部に客観的な評価基準ができると思っているからです。病院の評価などが好例です。言い換えれば、外部に基準ができないようなものは、大勢に影響を与えないだろうから放っておけばいいと考えています。ただし、自分に直接関係がない場合に限りますが、・・・。
 
さて、一番心配なのは、自分がこの評価のインフレーションを起こしてないか、また、インフレーションな評価を受けることで勘違いしていないかです。中小企業診断士の世界も、お互いを無駄に褒め合う習慣があります。お互いを“先生”と呼び合うのなどその典型でしょう。お客さまの前で自覚的にやっているうちはいいのですが、だんだん感覚が麻痺してきてしまいます。そんなことを繰り返して、「自分はスゴイんだな」なんて思うようになったらお終いでしょう。
 
褒められるだけの実力をつけて、評価のインフレーションにならないようにしたいものです。

SlideShareにペラいちをアップしてみる!


この記事の所要時間: 10秒 〜 20秒程度(759文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
SlideShareというサイトがあります。
参加者が自分でつくったプレゼンテーション用のスライドをアップロードすることで、文字通りスライドをシェア=共有するサイトです。サイトは日本語化されていませんが、日本語のスライドも多く、検索も問題なく機能するので、このサイトを使えば自分の興味あるテーマについてさまざまなスライドを見ることができます。正直、シェアされているスライドのクオリティはピンキリなのですが、いろいろなスライドを見ることが自分でスライドをつくるときのヒントになるため、たまに覗いています。
 
SlideShareの目的はシェアすることです。覗いているばかりでは申し訳ありません。
そこで、佐々木のスライドもアップしてみました。アップしたスライドの一覧はココにあります。
 


 
SlideShareにアップした資料は、上のようにサイトに掲載することもできます。
スライドを捲ることができるので、普通に画象を掲載するよりも便利です。佐々木の場合、現時点ではこのサイトで紹介したペラいちのフォーマットだけをアップしてますが、おいおいこれまでつくったプレゼン資料も掲載して、その内容について紹介するつもりでいます。

自分でつくった資料はある意味“売り物”ですから、公開することに抵抗がある人も多いでしょう。スライドを元に講義や講演をしている人なら、尚更です。でも、佐々木は資料はたくさんの人の目に触れることで価値が出ると考えています。

皆さんも、SlideShareを使ってみたらいかがでしょうか。

マーケティングも基本が大切


この記事の所要時間: 040秒 〜 140秒程度(573文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
唐突ですが、何ごとも型無しで考えるとうまくいきません。
考える筋道=フレームを知らないと、考えがあっちに行ったりこっちに行ったりして収拾がつかなくなります。物ごとには例外が付きものですが、一度それらを忘れて大筋のフレームに沿って考えることが重要です。型を知らずに型破りすると、碌な結果になりませんから。
 
マーケティングについては、フィリップ・コトラーが示した以下の手順が事実上のデファクトスタンダードと言っていいでしょう。
 

マーケティングの基本手順
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マーケティングについて考えていて何か壁にぶつかったら、この手順に戻って考えることをオススメします。いくらこの手順を知っていても、実際に作業をしていると途中を飛ばしてしまったりします。そのときに基本に戻ることが大切なのです。頭で思い出してもいいですが、まとまったものを目にすると更に効果があります。今日のスライドはそんなときのためにつくってみました。
 
あと、新しいマーケティングの手法などが出てきたときもこれに基づいて考えるとわかりやすくなります。「one-to-oneマーケティングはSTPの変形」、「ビッグデータはRの拡張」などと考えると、急に理解が進みます。
 
皆さんも、ぜひお試しください。

要注意!ビックデータは変換過程がブラックボックス


この記事の所要時間: 210秒 〜 310秒程度(1317文字)


中小企業診断士の佐々木孝です。
 
いろいろなところにアンテナを張っていると、リアルな世界でもインターネットの世界でも新しい仕組みに触れることが数多くあります。最近、その仕組みが理解できず「何だコレ?」となることが少なくありません。情報技術が高度化された結果、人知が届かないところに行ってしまったような印象さえ受けます。皆さんも同じような経験をされているのではないでしょうか。
 
そんなとき、佐々木はインプット、変換過程、アウトプットに単純化して整理することにしています。

インプット/アウトプット
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試しにニラレバ炒めで考えれば、以下のようになります。

インプット :ニラ、レバ、調味料
変換過程  :調理者、フライパン or 中華鍋、火力
アウトプット:ニラレバ炒め

 
こうやって整理すると、まずわかりやすいですし、「アウトプットをおいしいレバニラ炒めにするために何をすべきか」を考えるのも簡単になります。ニラやレバの質も気になりますが、ポイントは調理者でしょう。お店の一流コックか、惣菜屋のおばちゃんか、家族か自分か、はたまた食品メーカーの機械なのか。これによって期待が変わってきます。イヌやネコじゃないのは間違いありません。
 
さて、いま「何だコレ?」と思うものの代表がビッグデータです。データ分析にはそれなりに長けているつもりですが、いや、長けているからこそ実態がわかりません。そこでビッグデータについてインプット、変換過程、アウトプットを書き出してみました。

インプット :大量のデータ
変換過程  :高度なアルゴリズムによる解析
アウトプット:新しい発見?価値あるレポート??業務改革提案???

 
佐々木の理解が浅いのかも知れませんが、こんなもんじゃないでしょうか。
定義云々は別にしてインプットが「大量のデータ」なのは間違いありません。が、「高度なアルゴリズム」は各社各様かつブラックボックス化しているのでよくわからないですし、アウトプットが①どんなもので、②何に役立ち、そして何より③何でそんなものがつくれるのかが不明確です。

こう考えると、ビッグデータに期待する人と期待しない人の違いがわかるような気がします。それはブラックボックスを信じるか否かです。コンピュータや情報技術に関連する仕組みは専門性が高いため、核心部分がブラックボックスにならざるを得ない側面があります。そういう「よくわからないもの」にバラ色の未来を見て、細部については思考停止状態で信じてしまう人がいますが、これは非常に危ないことです。もちろん成功を導くこともあるのでこれを頭から否定するつもりはありません。しかし、ビッグデータに限らずブラックボックスのまま放置することが危険なのです。利用者は、インプットとアウトプットで辻褄が合っているかを考えて、少しでもブラックボックスを理解しようとしないと損をしかねません。

ビッグデータについて言えば「データの量が増えればアウトプットの質が上がる」を信じられるかどうかでしょう。佐々木には信じられませんが、・・・。