タグ : スキルとセンス

ステーキ屋のグラム表示に違和感あり


この記事の所要時間: 20秒 〜 30秒程度(1212文字)


ステーキ屋のメニューには、必ずと言っていいほどグラム数の表示がある。肉にヒレ150g、サーロイン250gなどとあるだけでなく、ライスまでご丁寧に普通200g、中盛300g、大盛400gなどと書いてあるのだ。ライスをグラム数で表示されても量がピンと来ないが、普通200gとあるところで大盛400gを食べれば、たくさん食べたことが数値化される。案外、こんなことがステーキ好きの顧客の満足向上につながり、広まっていったのかも知れない。
 
さて、肉とライスのグラム表示が同じメニューに並んでいることに、違和感を覚えないだろうか。ちょっと座りが悪く、むず痒くなるような感じ。データに敏感な人なら気づくと思うのだが、いかがだろう。
 

credit: markusspiske via pixabay

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ビジネスのタネを見付ける方法


この記事の所要時間: 420秒 〜 520秒程度(2408文字)


日々仕事をしていて感じるのが、ビジネスのタネを見付けようとすることの大切さだ。ここでビジネスのタネとは、「これは商売になるかも知れない」という気づきのこと。玉石混淆どころか石石混淆でも構わない。自分や他人が何か欠乏感を感じたり、困った状況に陥ったりしたとき、それをどう解決するか、どうやったらビジネスにできるかを考えることは、ビジネスマンに必要な素養だと思われる。
 
正直に言ってしまえば、自分には、次にどのようなビジネスが成功するかはよくわからない。世の中には、次に来るビジネスがわかると言う人もいるが、その多くは張ったりをかましているだけだろう。ビジネスは、やってみなければわからないというのが本当のところ。それならば大切なのはトライアルアンドエラーだ。そして、試行錯誤するには、トライアルする何かが必要になる。要は、ビジネスのタネをたくさん見付けるということだ。
 

 
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「食べログ」以外を検索したいのなら・・・


この記事の所要時間: 310秒 〜 410秒程度(1801文字)


Googleのシェアが落ちているという。
敵は、Yahoo!でもBingでもなく、インターネット上の各種サービス内を検索する専用アプリ。旅行の情報を探すならKayak、家を探すならTrulia、地元のお店や企業を探すならYelpになっているというのだ(参考:検索がアプリで行われる傾向が増、Googleなどのシェアは低下傾向に|TechCrunch Japan)。
 
これは、アメリカのモバイルについての分析だが、日本で似たようなことが起きていても不思議はない。既に、店を探すなら食べログ、物を探すなら価格.com、家を探すならSUUMO(スーモ)という人は多いだろう。実際の検索に使うのは、ウェブならそれぞれのサービスのホームページ、モバイルについては専用アプリとなる。Googleのような汎用検索は何にでも使えて便利な反面、特定のテーマについて調べるには使い難い部分がある。シチュエーションに応じて、食べログなどの専用検索を適宜うまく利用することが検索のコツと言えそうだ。
 
その一方で、ある特定のサービスの情報が邪魔になることも少なくない。飲食店の情報をGoogleで検索しても、上位は「食べログ」ばかり。食べログに恨みがある訳ではないものの、食べログ以外の普通の(?)情報も知りたいと思うことは多い。そんなときに便利なのが、Googleのオプション検索となる。
 

Google

credit: Simon via FindCC

 
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映画『ロッキー』もデータ化できる!?


この記事の所要時間: 350秒 〜 450秒程度(2195文字)

※画像はビジュアルシンキングより
※画像はビジュアルシンキングより

 
これはビジュアルシンキングで紹介されたRocky Morphologyというインフォグラフィックだ。映画『ロッキー』シリーズの各作品について、内容を時間軸で「闘い(赤)」、「トレーニング(青)」、「会話(灰色)」など6つの要素に分類している。パッと見ただけでも、どの作品も最初と最後に闘いのシーンがあること、トレーニングのシーンは1作目だけが長いこと、6作目で1作目や2作目のような単純な構成に戻ったことなどが読み取れる。
 
このインフォグラフィック、実はこれを制作したFathom Information Designのホームページでなら、もっと楽しめる。時間軸上にある下向き三角を動かすことで、そのシーンのサムネイル画像を見ることができるのだ。正しく「動くインフォグラフィック」。もはやインフォグラフィックの域を超えており、データを使ったエンターテイメント作品とも言えるだろう。
 
さて、この『ロッキー』のインフォグラフィックは、その見掛けもさることながら「データ化の方法」にユニークさがある。「どんなものでもデータ化できる」、「データ化さえすればいろいろなことがわかる」といった考えを後押ししてくれるようだ。
 

Photo credit : DolfinDans / CC BY Photo credit : DolfinDans / CC BY

 
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冷えてないお茶、はじめました!


この記事の所要時間: 250秒 〜 350秒程度(1660文字)


コンビニで冷えてないお茶を売っているというニュースがあった。
「常温飲料を買いたいという消費者が4割」というアンケート結果を参考にテスト販売。その好調な結果を受けて、取り扱い店舗を増やしたようだ。これが大きく成功したら、アンケートで潜在需要を浮かび上がらせた好事例となるだろう。
 
この事例は、誰かが「お客は冷えてないお茶を欲しがっている」と考えたから生まれた。
その仮説をアンケートとテスト販売で検証したのは間違いないが、その着想自体はアンケートやデータから導き出されたものではないだろう。要は思いつきだ。この思いつきがなければ、いくらアンケートを行なっても冷えてないお茶の潜在需要を見つけることはできない。そもそもの質問の選択肢が、「冷たいお茶」、「少し冷たいお茶」、「少し温かいお茶」、「温かいお茶」だったら、常温で飲みたいという需要は見出だせなかったことになる。
 
アンケートをつくるとき、質問に対してどのような選択肢を用意するかで調査結果はリッチにもプアにもなる。このとき、対象者がどんな回答をするのか想像して、選択肢を考え出すことは、小さな仮説づくりと言えるだろう。調査する側がどのような仮説を考えられるかで、調査結果の価値はまったく変わってしまうのだ。
 
では、どうやれば有効な選択肢を考え出せるようになるのだろうか。
 

photo credit : tomi_ta via photopin cc

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