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09年08月04日(火)

えxぺさん主催の「仮説構築の技術@マーケティング勉強会」に参加してきたヨ

http://www.geekpage.jp/blog/?id=2009/7/23/2

今回は量が多いので2分割。

まず一つ目として家弓さん(http://kayumi.jp)の「仮説構築の技術」から。

グロービス講義をやられている本職の方という事で非常に話の流れがうまく理解しやすかったのが印象的でした。

仮説立ては先月にクラウド話でかなりやっていたのですが、やはり実践で理論の適応は難しいですね。

知識としてはしっていたけどまったく前回使ってないじゃんというのを痛感する事になろうとは。。。

次回からは頑張ります。

先月やった内容を再度検証し直してみるってのもアリだなぁ・・・


  • 講師
  • よくある思考プロセスの間違い
    • 基本は大切だが時間が足りない
    • でも勘はNG
    • なら仮説を立てて最短でいこう
    • 戦略アプローチを仮説から入る
      • 仮説、検証のプロセスを短いスパンで走らせる
    • なぜ仮説が必要か?
  • 仮説とは?
    • 未知の事象に対してある程度の根拠をもって、確からしいと思われる「洞察」
    • 仮説のタイプは?
    • 積み上げ思考とは?
      • 現状→将来
    • 仮説思考は積み上げ思考の逆
      • 将来を考えて現在を考える
    • 思い込みと仮説の違い
      • 思い込みは正しいと信じている状態、仮説は後に検証が必要だというメンタルな状態
      • 思い込みは根拠が無い、仮説は根拠がある
      • 思い込みは他の可能性を無視、仮説は全体感を持って評価をしている
    • 仮説構築の基本ルール
      • Quick&Dirty
        • 速度を最大重視
        • さくさくザックリ考えよう
  • 将来予測
    • 将来のことを予測したいというwill
    • トレンド分析
      • 過去のトレンドが続くことを前提とした手法
    • デルファイ法
      • 有識者に対してアンケートを実施
      • 少し集計をした後に再検討。これを繰り返して予測を立てる
    • フェルミ推定
    • 俯瞰思考
      • 定性的思考は難しい・・・
      • 前提
        • 思い込みは回避する必要がある
        • 人には思考の癖がある。そこを排除することが大切
      • MECE
        • ぬけもれなくだぶりがない
        • 思い込みを排除するために、分解のレベルを再度考えてみる事が大事
      • MECEな状態を作るためのフレームワークが多々あるのでいろいろと知っておくことも大事
      • MECEな思考をする事の目標は思い込みを回避する事。これを忘れずに。
      • 勘を使うにせよ、全体像を見てから使う事。特に慣れている事・得意な事ほど重要になってくる。
      • 「直感の7割は正しい」
        • 羽生名人の発言
        • 3割は直感は外れるでしょ?
        • 天才に凡人が挑むためには検証が必要
        • 「直感はこれまでの対局における経験の積み重ねによって出てくる」
    • 仮説構築のHow
      • 手法を使おうとも、最後は洞察が重要
      • 除法をえて、組み合わせ・解釈をし、最後に仮説構築する
      • 組み合わせ・解釈
        • 演繹
          • 足し算で答えにいく
          • ソクラテスはヒトである + ヒトは死ぬ = ソクラテスは必ず死ぬ
          • 単純に考えるとルールをたくさん知ってると有利? 否 違う
          • でも適切なルールを選定する事は難しい
            • 意外と適切なルールを見極めることは難しい
            • 誤ったルールを適用すると仮説を見誤る
            • コスト競争+規模が大きくなるとコスト提言する=>規模の拡大を目指すべき
            • 必ずしも全てのビジネスで適用されるとは限らない
            • 規模の経済性は固定を分散する事で有利になるが、変動費型の場合は意味が無い。
          • ルールの本質を知る事が大事
            • 必ずルールには根拠となるバックボーンがある
            • そもそもルールに思い込みが入ってしまう場合があるので注意
          • ルールに対してwhyを常に問いただせ!
          • でも完璧なロジックを考えても仕方がない。dirtyに。
          • 様々なルールに目を向けよう
            • 自分のルール、自社のルール、業界のルール、異業種のルール
            • ベンチマークポイントをたくさん持とう
            • 敢えてイレギュラーサンプルに着目するのも大事
              • イレギュラーな部分は違うルールがある
              • 常にwhyで考える
          • 小倉昌男経営学」はオススメらしい
            • クロネコヤマトの創業者
            • 日本全国の配送拠点をどこにおけばいいのか考えた際の逸話
            • 最初は20km半径でやろうとしたが無理だった。多すぎる
            • 他のベンチマークを参考にした
              • 郵便局・公立中学校
                • 歩いたり、小包だったり
                • あまり宅配にはフィットしなかった
              • 警察署
                • 1200ぐらいで全国をカバー
                • ちょうどよい数字!
        • 帰納
          • たくさんのサンプルとなる情報を音に共通するルールをみ言い出して結論を導出する考え方
            • 共通点から答えを出す
          • 原則は共通のルールを見いだすこと
            • サンプルのくくり方は分析者の意識次第でいくらでも変わってしまう
            • 分析者のセンスにゆだねられるポイントが大きい
            • サンプルの中から本質的なルールを見いだすことが求められる
            • 視野を広げたり絞ったり、サンプル変えたりとやることが多い
          • 傾向から仮説を立てる
            • イレギュラーサンプルが発生している事も視野に入れる事
            • 傾向のバックボーンを知る事
            • 論理では説明出来ないケースもある
            • 基本は「Quick&Dirty」、枝葉は切り落とす
              • でもイレギュラーの理由を知る事は大事
              • 時間と相談しながら考えよう
          • 情報は多いほど良いのか?
            • 情報をほしがってしまう事は多い
            • 仮説の精度を高めたくなる
            • そういう時に考えるべくは「情報コレクターになるな!」
            • 目的は情報を得ることではなくて答えを出すこと・動く事
          • 既知の情報から仮説を導出
            • 何も考えずに情報収集はしない
            • そこから情報を追加する事で効率化を図る
            • カギは新たに必要な情報の見極め
            • 仮説を絞り込むために情報を追加するというやり方
            • 情報収集に目的を持つ事は大事
            • コンサルの中だと情報収集を禁止するというケースもあるらしい
          • 仮説を絞るために必要な情報は何か?
          • Q&A
            • 一番始めにどのくらいの仮説を立てるのか?
              • コンサルとしての立場という限定条件だと?
                • だいたい3,4個程度まで仮説を出す
                • 可能性として一番ありそうな部分を考えた後に次のStepに入る
                • 外すことを恐れると意志決定が出来ない
            • 最初の情報収集はどうやってやるのか?
              • 顧客と直接得て仮説を組み立てる
              • あまりWebは利用しない。直接ユーザにヒアリングする
            • 仮説の時間と情報収集の時間の配分はどのくらい?
              • 仮説の難易度で変化が激しい
              • いきなり仮説にいける場合もあるし、情報量がそもそも無い場合は情報収集に時間を費やす
              • 勘を使える場合は速い?
              • ただ、よく分からない場合でも情報収集は5割まで。仮説をたてるところにメインの力を使いたい
              • 初期仮説はネットを使わない
                • 一番最初はアナログの方が多くなる
                • 定型された処理はなかなか使いづらい
                  • 明確な仮説がある段階でなら、非常に有効
                  • 最後の2案の絞り込みには使える
            • 良い仮説を作るための手法は?
              • まずは学ぶことが大事
              • エッセンスを得て、経験を積むことが大事
                • 知っておくべき知識は確かにある
                • 道具を知っている事は大事
              • 知識を使え、筋トレと一緒
        • 帰納法によってルールを作り、演繹法が使える
    • PPMの例
      • 市場成長性が低くて、マーケットシェアが高いものは金のなる木にしよう
      • この考え方はNG
      • 金のなる木がなぜ金のなる木なのかを理解すること
        • そもそもなぜマーケットシェアが高いのか等
        • 公式のように考えても仕方がない
        • 目的思考が大事
    • 仮説は進化する
      • 仮説構築は「正確さ」を追求しない
      • 常に進化させれば問題が無い
      • 初期仮説は正確さよりも、まず考えることが大事
        • 情報収集をしてブラッシュアップが出来る事を忘れずに
      • 仮説を立てたら、その仮説の先・将来を予見する事
      • 想定された結果に対しての評価もする事
        • その差分から学ぶこと
        • モニタリングし続けることは大切
        • 想定ギャップが起きたならばその瞬間に考える
      • 仮説を考えておくと、軌道修正を早める事が出来る
      • 少なくともどういう予見で意志決定したのかを組織で共有し、それに対してアクションをする事
    • 最大の脅威は?
      • あまりに少ない情報から仮説をたてようとする現実に直面すると、ハードルの高さに心が折れる
      • Dirtyに対する恐怖心が生まれる
      • 仮説を構築するにあたって一番大切なのは「心の強さ」
    • Q&A
      • 仮説はしらん、おまえがいう事は正しいのだろう?というヒトがいたらどうしたらよいか?
        • 中小経営者への啓蒙がいるのでは?という質問
        • 最後はパッションが大事
        • ただ、そのパッションを出すためには自分に自信が必要。そのためには仮説思考は大きな武器になるのでは?
        • 将来の事を言うのだから100%は無理。ただ論証は出来る
          • 投資に対しての納得感のある説明が出来るか否か
      • Quick&DirtyのDirtyの言葉の共有が出来てないのでは?
        • コンサルで使われている言葉らしい
        • でもwhyに答えられないのでTwiterで答える
      • なぜコンサルの言葉は英語なのか
      • たとえばプロモーションについての戦略を考えるときはどうするか?
        • ユーザがどういうプロセスで購入へいくのかを分析する
          • 徹底的に仮説を作る
        • どういうシーンでユーザが触れるのか仮説を考えた後に、その仮説への解を戦略として検討する
        • きわめて具体的な顧客の動きを論証するところから始める
      • blogをどうやって広められるか?仮説から検証はどうだったか?
        • テクニカルな部分はもうやりつくした感がある
        • 最終的にはコンテンツになる
        • コンテンツ量が今は必要だと考えている

家弓正彦家弓正彦 2009/08/05 14:37 家弓です。
先般の勉強会ではどうもありがとうございました。
また、ブログでもご紹介いただき、感謝です。

いやぁ、しかしきめ細かいログですね。
こちらのほうが感動してしまいます。

これを機会に今後ともどうぞよろしくお願いいたします。

ちなみに、遅まきながら私もブログに感想をアップしましたので、
よろしければ覗いてやってくださいませ。
http://kayumi.jp/archives/808368.html


Kay

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