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MBA FRAM WORK③【MUP番外編】

みなさん、こんにちはTakahiro_roです。

今回は前回、前々回に引き続きMBA最後フレームワークです。では、さっそく行ってみましょう!

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相関性シンキング!です。このフレームワークは現状分析ではなくて、新しい戦略や施策を作る際のフレームワークです。特に競合と差別化をする際に必要なことなのです。

ここでのポイントは相関性を見る際に、売上と顧客を見るのではなく⇒利益と顧客行動を中心に思考するということです。

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皆さん。あなたの会社に1番貢献している人は誰ですか?と聞かれて即答できますか??ほとんどの方が、即答できないと思います。

ここでもう一つ言うと結構、モノ思考で考えて答えを出してしまいがちですが、実は行動思考の方が相関性シンキングでは重要なのです。

例えば、どんな行動をしている人があなたの会社に利益をもたらしていますか、そしてその行動に相関していることは何ですか?と考えます!

ここで重要なのが切り捨てる行為なのです。ビジネスなので全員幸せにしようとしてはいけません。そこで登場するのが下記です👇

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パレートの法則です。この法則が何なのかといいますと。

パレートの法則はイタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートによって提唱された、「物事の結果のうち8割は、2割の要素によってもたらされる」という法則です。

要するに下記のような考え方です。👇

・ビジネスにおいて、売上の8割は全顧客の2割が生み出している。
・商品の売上の8割は、全商品銘柄のうちの2割で生み出している。
・売上の8割は、全従業員のうちの2割で生み出している。

※「パレートの法則」のほかにも、「80対20の法則」「2:8(ニハチ)の法則」「80-20ルール」とも呼ばれています。

このパレードの法則で自社に1番貢献している人をMV-CSPと言います!

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では、例えばカフェ経営していたとします。上記で見るとPCを開く人が、結構な売上をもたらしているのがわかります。行動ですよね!

それに比べて本を読む方や打ち合わせをする人は、あまり売上に貢献していないとします。

そしたら思い切って、8割の売上をもたらしているPCを開く人以外は全て切ってしまいます。「もう、あなた達のことは考えません、ごめんなさい。」です。

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では、次にPCを開く人のことだけ考えていきます。そして、PCを開く人の特徴を書き出していきます。「PCを開く人は長く居座る単価が低いリピート率高いな」そのキーワードから相関性を書き出していきます。👇

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キーワードから相関性??難しく考えがちですが、ただ1つ1つ箇条書きにしていくだけでいいのです!

キーワードに滞在時間 リピート率 顧客単価がありましたので1つ1つ箇条書きにして相関性を見ていきます。

■滞在時間とリピート率の相関性

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滞在時間が長い人は?リピート率が高い!ですよね。上記の図のように、ポンポンポンと並んでいると滞在時間とリピート率には相関性が高いとわかります。そうすると滞在時間を長くすれば、リピート率が上がる!と1つデータが取れます。

■顧客単価とリピート率の相関性

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次に顧客単価とリピートの相関性を見ていきます。そうすると、リピートしない人ほど顧客単価が高く リピートする人ほど顧客単価が低いと相関性があることがわかります。

■滞在時間と顧客単価の相関性

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最後に滞在時間と顧客単価の相関性をみてみますと、相関性がないことがわかります。

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このようなデータの見方が非常に重要です。そして、この相関性にもとづいた施策だけを考えていくのです。下記👇

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上記のように、滞在時間が長いとリピートするのであれば⇒時間制にしたり、個室のような区切りを用意して居心地が良く作業できるようにして、長く居ていただこうとか。

次にリピートはするけど顧客単価が低いのであれば⇒居心地は非常に良くして、食事もビュッフェ式で提供するけど、価格は500円⇒2000円に値上げするとか。

このような施策をできない人多いので、ビジネスがうまくいかないのです。

最後に滞在時間と顧客単価は相関性がないので、施策は打たないです!

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上記のような手順で進めていくのが非常に重要ですので必ず覚えてください。

ここまで全3回フレームワークをご紹介してきましたが、最後まとめです。

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まずはフレームワーク①ロジックツリーで要素分解してアクションプランを立てる⇒そのプランをピラミッドシンキングのカンペで発表する⇒フレームワーク②戦略キャンパスで1つグラフ化してどこが強くて、どこが狙い目なのか!そこだけを考える⇒フレームワーク③相関性シンキングで行動を見て、何と何が相関しているのか考えて、そこだけに施策を考える!絶対、他は切り捨てます。繰り返しになりますが切り捨て、非常に大事です。

以上、最後までお読みいただきありがとうございました。

 



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