Harvard Business Review (ハーバード・ビジネス・レビュー) 2014年 08月号[雑誌]

  • Amazon.co.jp ・雑誌
  • / ISBN・EAN: 4910059690847

Harvard Business Review (ハーバード・ビジネス・レビュー) 2014年 08月号[雑誌]の感想・レビュー・書評

  • 行動経済学に近いネタが多い。
    ベテランの経験値(ディープ・スマート)の話も良かった。

  • どの顧客層に重点を置くのが最適かを見極める。
    重点顧客の顧客価値が何かを探り出す。

  • とても面白かった。
    ・ビッグデータvs行動観察データ
    ビッグデータは顧客ごとへのマーケティングやニーズ発声場面での打ち手、近未来の定量予測については優れるが、市場構造やニーズの見極め、提供価値やサービス属性設計では行動観察が大きく寄与できる。でも、データドリブンなこれらアプローチは突発的な変化、不連続な変化には対応できない。飲料やキャラクターの世界。つまりアナ雪、妖怪ウォッチ、ふなっしーなどってことかしら。一次データの質も大事
    「エスノグラフィーが顧客の真の姿を描き出す」
    ・人文科学者は問題を現象としてとらえ、フィールドワークを行う。例えば、中国の玩具市場に新規参入する会社が取るべき戦力を考えたとき、中国で遊びの果たす役割を探っている。それにより問題をリフレーミングし、インサイトを導き出す。この話は続く「行動観察をイノベーションへつなげる5つのステップ」とも共通していた。楽しい。リフレームすることで盲点の窓、未知の窓に領域を広げることは大事だが、そのリフレームが妥当性を有していないと意味なし、ただの変なアイディアである。
    「マーケターはオンラインレビューを武器にせよ」他人の意見はそれほど熱心ではない習慣的な買い物、高級品へはあまりに訴求力を持たない。高級品は意外。実用性よりも書いての感性によるため。独立系レストランを検討するときは食べログ等の評価を気にして、エレクトロニクスのカテゴリーではレビューをみな熱心にチェックしている、もよう
    「新規事業がとん挫する理由」「ベテランの経験値を短期間で移行する方法」

  • 顧客ニーズの把握を、旧来のマーケティング手法から踏み込み、ジョハリの窓で言う未知の窓(企業も顧客もわかっていないこと)を探る手法としてビックデータと行動観察を取り上げ解説した特集。
    行動観察と、デザイン思考の概念がわかりやすく面白い。

    行動観察のステップ
    気づき→知見に基づく解釈→インサイト(リフレーム)→ソリューション提案→ソリューション提案
    デザイン思考の基本プロセス
    人間中心思考、共創型チーム、非線形プロセスをベースに
    インプット(Observation)行動観察、共感、深層発掘、インサイト発見、機会発見
    →コンセプト(Synthesis)概念統合、コンセプトワーク、フレーム創生、概念化
    →アウトプット(Prototyping)可視化、具体化、実装化、試作品

  • 行動観察情報をデータ化すると、ヤッパリビッグデータになるのかしら。

  • 今月号は『行動観察×ビッグデータ』
    マーケティング関連の記事が多く。
    記事のなかで気になったのは、
    『企業にとって最も大切な顧客はだれか』HBS教授
    『行動観察をイノベーションへつなげる5つのステップ』大阪ガス常務取締役
    の2つかなと思いました。

  • 行動観察×ビッグデータ。
    「真の顧客主義とは何か」が特集されていて、面白い内容。
    ステップ1どの顧客層に重点を置くのが最適かを見極める。世界観、得意領域、収益性の3つに着目して顧客セグメントを評価すると良い。過去の重要な出来事や人物を巡るストーリーに現れている。
    ステップ2重点顧客の顧客価値が何かを探りだす。製品やサービスの特性のうち、どれが重宝されるのかを見極める。低価格なのか、献身的なサービスなのか、テクノロジーやブランドなのか。
    ステップ3重点顧客の顧客価値に応じた資源配分を行う。低価格、地域にあった価値創造(カスタマイズ)正解水準の卓越性、手厚いサービス、専門知識を組みあわせる。
    ステップ4双方向の管理プロセスを設ける。

    デジタルデータと現象として問題を捉えることが大事だ。ビジネス上の問題は、「顧客が我々から他行に乗り換えるのを防ぐ往訪は何か」というものだが、現象では「顧客が当行と利用する際にどんな体験をするのか、そしてなぜ他行に乗り換えるのか」となる。理由の分からない減少要因に直面したら、フィールドワークを通じてこの現象を探りに行く必要がある。ビッグデータから傾向値は分かるが、その体験まではわからないのである。
     オンラインレビューの研究も面白い。エイスースの戦略は、ブランドのロイヤルティに守られていないのでオンラインレビューの評価を重視した結果、デル等の大企業に対して成功を収めた。これは、他人の意見を聞くかどうかがポイントである。習慣的な買物、高級品、チェーンレストランは他人のレビューへの依存度が低く、独立系レストラン、車、エレクトロニクスであまり知られてないブランドを試すとき、独立系のホテルや旅館を使うときには高くなる。

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