事業部会議や経営会議でプロジェクトの報告したときに「この時間、何のためにあるかわかってる？」とつめられる人への処方本

ささくれ

2019年8月1日 00:28

作成日：2019-01-25

こんにちは。今日は読書まとめです。読んだのはこちら。

①数字はなんのために使うのか？

リサーチの目的は「どんなアクションや意思決定をするために、何を収集・分析するかを具体化したもの」

「行動に変化をもたらすもの」が最終的なアウトプットであり、それに貢献するために数字はある。ということですね。

なぜ数字をあつめるのか。それは数字の状況によって、次のアクションが変わるから。

まず頭に叩き込んでおくべき大事なことです…！

②分析の基本は目的と比較

「単に気づいたこと書いてもそれは分析じゃないよ？」

そう言われてしまうのは、この基本がわかってないからだと思いました。

②-1：目的とアウトプットがずれている

書籍内にあった具体例をだします。

▼ある企業のブランドイメージ調査例（「マーケティングリサーチとデータ分析の基本」より引用）

例えば上記の表・グラフをみて

＊Ａの社ブランドイメージの波形には大きな変化はなく、全体的に競合よりスコアが高い
＊Ａ社の「グローバル企業である」とうイメージは昨年から大きく減少している
＊Ａ社の「革新的である」「技術力がある」の２つは唯一Ｂ社に劣後している項目

というのはこの表・グラフからわかることであって、分析とは呼びません分析目的に貢献するフィルターが通っていないからです。

例えば、Ａ社が

・「規模も大きくなってきたので、社会に貢献している企業という認知をもっと獲得したい」という目標があった場合と
・「いつまでも革新的な成長企業として認知されたい」と目標があった場合

それぞれで注目する数字は変わりますよね。

非常に単純な例ですが、分析目的によってハイライトされるべき気付きやポイントが異なることを認識していないと、同じ調査結果をもとに分析して、全く異なるアウトプットが出てきます。
「何を明らかにして、どのようなアクションにつなげたいのか？」という分析目的を常に念頭に置いておくことが重要です。

ということです！

②-2：何と何を比較するかが定まってない

さらに必要なのが

分析視点で最も重要なのは、何と何を比較するかを決めることです。

「何と何を比較するのか決める」ということが、シンプルでパワフルな分析を実現するための要諦です。

比較の視点に関しては、書籍内で具体例とともに説明されているので割愛しますが、下記3つの視点があるそうです

1．項目
会社・製品・性別・年代・満足度・購買プロセス（AIDMAなど）など
2．時系列
前年・前四半期・前月の売上、キャンペーンの事前・事後など
3．全体と部分
例えば、ある商品の市場での好感度を把握するために、ブランド非認知者も含めたデータを利用して、好感度比率をだす

③仮説がないと自分の主観を垂れ流すことになる

すべてのリサーチやデータ分析において、調査目的を意識するのと同じくらい重要なのが「仮説を考えること」です。
仮説とは調査課題（知りたいこと）に対する仮の答え、という意味ですが、仮説なき調査は失敗すると言っても過言ではありません。

仮説が立てられていると、どこに焦点を当てて調査すべきかの方向性が定まるため、効果的で効率的な調査には良質な仮説構築が重要です。

仮説がないと意思決定を行う場で、自分の主観で情報をたれ流すことになります。

「もういいから結論だけ教えて？」

とたれ流し報告をストップされたことが思い出されます。（苦しい）

さらに、仮説にもレベルがあります。

ある商品の売り上げが芳しくなく、非購入の理由に対する仮説を立てるとします。非購入理由の仮説が「競合商品よりもパッケージデザインが目立っていないので、手に取ってもらえない」と考えた際も、多くの場合、このままの仮説では不十分です。

「競合と比較してパッケージデザインの色味が食欲をそそらないのでは？」「パッケージに記載されている文字量が多すぎるかもしれない」のように、デザインの具体的な箇所まで明らかにできるような、良質な仮説構築がアクションにつながる結果を得るために必要です。

「その仮説は実行・実践を導くものか？」というチェックが必要です。

今回は「報告」という場面でひもといていますが、

「このような戦略・施策を実行すれば有効なのではないか」という仮説を戦略仮説と呼びます。
「戦略仮説を調査企画段階で考えきれているかどうか」もリサーチがアクションにつながるかどうかを左右します。情報収集を終えてからアクションプランを考える方が多いかもしれませんが、それでは遅いのです。
「戦略仮説を考えて調査項目に落とし込み、仮説が採択されたらそのまま実行。逆に仮説が棄却されたら●●を検討しよう」というように可能な限り事前に仮説を考え抜きます。

④意思決定者が求めるアウトプットの作り方

今すぐ資料にでも作りたいんだ！という方はまずここだけでも読むとよいでしょう。

データの分析・解釈と必ずセットで発生するのが、「アウトプット作成」です。アクションにつなげるためには、意思決定者を動かすことが重要であり、そのためには「アウトプットをシンプルでわかりやすくすること」が大切です。
日々多忙な意思決定者の立場からすれば、細部にはあまり興味はなく、シンプルでわかりやすく、本質的な報告や提案を求めています。
「せっかくいろいろとリサーチしたのだから……」と、つい多くの情報を盛り込んでしまいがちですが、冗長なアウトプットは好まれません。

どんな内容のプレゼンテーションであっても、資料ボリュームは 15 ページ以内、理想は 10 ページ以内に収めるべきだと思っています。　
人間の集中力の波は 15 分周期だとも言われますし、意思決定者の興味がないテーマ・自身の管掌範囲外のテーマであれば、集中して聴いてもらえる時間はもっと短いでしょう。

ここめっちゃ刺さりますね…。

「なんでこの時間があるかわかってる？」

って社長が言いたくなるのはこういうことですね。

アウトプット作成で具体的に必要なのは

①誰に（ t o w h o m ）
②何を（Ｗｈａｔ）
③どのように（Ｈｏｗ）伝えるかを決め、
④作成作業は徹底的に効率化する
ことです。

「何を」で考えるべきは、
「伝達目的」
「伝達項目」
「キーメッセージ」
「読後感」
の４つです。

伝達目的はプレゼンテーションやアウトプットで達成したいこと。伝達項目は目的を達成するために必要な伝達内容を箇条書きにしたものです。

キーメッセージとは、アウトプット全体を通して最も伝えたい１メッセージであり、読後感はオーディエンスに一番感じてもらいたい気分です。
「要するにＡＩは売上予測に有効なんだね。わくわくしたよ」
「男性の購買動機はつまるところ「モテたい」だね。非常に共感した」
というようなシンプルなキーメッセージと読後感をアウトプット作成時に企図することが非常に重要です。

さいごに

学びの多い本でまとめるのが大変でした。でもまとめると簡単に見返して、すぐ取り込めます。

この記事も仕事の最中に何回も確認してます。

この本で得たことを実践してみて、実際にどうだったかをまた書きたいと思います。

それでは！