コンサルティングの基本ガイド 

銀行・会計事務所出身の財務コンサルタントが書いた経営努力しなくても銀行が融資したくなる決算書作成マニュアル

コンサルティングというサービスや職業が日、実際には、どんなことをしているのか、また、するのかがよく知られていません。コンサルティングの範囲は非常に幅広く、時代によって変化しています。

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事業戦略:@マーケティング戦略

これまでのマーケティング方法では結果を出しにくくなっていて、複雑化しています。


●マーケティング戦略には多種多様なテーマがあります

「どうすれば自社の製品をお客様に買っていただけるか」ということを考えるのが、マーケティング戦略ですが、一口にいっても、実際には、多種多様なプロジェクトテーマがあります。

主要なテーマとして、

1)価格戦略

2)製品戦略

3)店舗戦略

4)流通戦略

5)顧客分析

6)富裕層マーケティング

7)ブランドマネジメント

8)マーケティング効果検証

9)マーケティング組織能力向上支援

などです。

●顧客分析の5つのポイント

マーケティング戦略は多岐にわたりますが、ここでは特に需要が高い「顧客分析プロジェクト」を紹介します。

近年では顧客分析の手法として、CRM(カスタマー・リレーションシップ・マネジメント)戦略など、ITの発展でより密度の高くタイムリーに顧客(消費者)情報を収集することが可能となりました。

そのため、現場にいかにすばやく、顧客情報をフィードバックしていくかという領域が注目されています。

顧客分析プロジェクトでは、自社製品の顕在的・潜在的顧客を分析し、「この製品はどのような顧客をターゲットとすべきか」「現在カバーできていない顧客はどのようなカテゴリーで、そのカテゴリーの顧客にアプローチするのはどうすれば良いか」「既存・新規の顧客の中で、高収益成長につながる優良顧客は誰か」といったことを明らかにして、クライアントの売上げ・利益の向上を目指します。

顧客分析では、@購買決定プロセスA顧客セグメンテーションB顧客ニーズ分析Cターゲット設定Dアプローチ戦略の策定とテストマーケティングなどを検討します。

なお、中堅・大企業では顧客分析の際に必要な情報を収集する時、一元的に管理できる大規模なシステムを利用することがほとんどです。

@購買決定プロセス分析

顧客が自社製品や競合他社製品を購買する場合、どのような段階を踏んでいるかをモデル化します。

それは、顧客の行動を購買決定プロセスのある時点で変えて、自社製品を購買するように誘導するかが、製品の売上増加に結び付けるためですが、しかし実際には、クライアントが「変化させるべき顧客行動」を分かっていないことが多く、そもそも購買決定プロセスがモデル化されていないこともあります。

そこで、購買決定プロセスにおける顧客の行動や体験を把握・定量化する必要があります。

購買決定プロセスを通して、「顧客行動を体系的に理解するためのモデルの作成」「モデルを利用した、顧客がとる様々な行動が自社の売上や利益にどのように結びついているのかの理解」「顧客へのアプローチ方法の費用対効果が最も優れているステージを特定し、明確かつ実行可能な施策の導入」を実施します。

A顧客セグメンテーション

@では、まるで全ての顧客が同じような行動をとり、同じようなニーズを抱えているかのように説明しましたが、現実は様々なニーズを持った多様な顧客が存在します。

そのため、自社の顧客をいくつかのグループに細分化してグループ別に最適なアプローチ方法を考える、あるいは注力すべき顧客層を見つけ出すことで、売上と利益の向上を図ることが必要になってきます。

ただし、細かくすれば細かくするほど良い訳ではなく、それは、細かくすればするほど、そのコストが大きくなります。

顧客をニーズや潜在的な要求別に細かくセグメント分けし、セグメントごとに商品・サービスを提供することができれば売上は増加しますが、一方、各セグメントに個別の商品やサービスを開発し提供するコストも上がります。

そのため、売上増大の効果と提供コストの増大の効果が最もバランスのとれたレベルのセグメンテーションすることが必要です。

しかし、インターネットビジネスのようにロングテールが成立つケースの場合は従来のセグメンテーションは必ずしも当てはまらない状況が出てきています。

セグメンテーションを細かくしても、それに発生する費用が僅かなため、売上増大のメリットの方が費用より大きくなります。

そのためロングテールが成立つ場合はニッチなニーズもどんどん採り上げていくことが良いのです。

実際に顧客をセグメンテーションすることは、非常に難しい問題となります。

たとえば、携帯電話を購入するユーザーを年齢や性別といった属性でセグメント分けをするのは簡単で、かつ実行可能です。

しかし、この切り分けに意味があるかといえば、疑問です。

なぜなら、20代と30代とでは、あるいは男性と女性では、どのようにニーズが異なるのか、どのようにアプローチを変えれば良いのか、ということを説得力ある説明をするのは困難で、あまり意味のないものとなります。

この場合であれば顧客の嗜好特性に注目してセグメンテーションした方が効果的と言えます。

その分類2つの問題点があります。その一つは、「どのような情報を使用するか」という点です。

大きく分けると「属性情報」「意向情報」「行動情報」とがあります。

一昔前は年齢、性別、職業、家族構成など「属性情報」が使われることが多かったのですが、現在ではこれらを基にしたセグメンテーションでは限界があります。

なぜなら、たとえ同じ属性の顧客であっても同じ購買行動をとらなくなっており、かつ、必ずしもはっきりした意向を示さなくなってきたからです。

しかし「属性情報」がまったく意味を持たなくなった訳ではなく、その他の「意向情報」「行動情報」と組み合わせて仮説を作る材料となるからです。

またセグメント分けができても、問題があります。

それは、どのセグメントに顧客をどう当てはめるか」ということです。

この疑問をクリアするためにシグナル情報を選定し、シグナル情報を得るためのツールを作成します。

シグナル情報とは、いくつかのキーワードに答えたら目的のセグメント特性を表わす情報であり、かつ、答え易い、推定しやすい情報となります。

これらのプロセスは地道なデータ分析とクリエイティブの両方が要求される作業です。

そして、もう一つの問題点は、「どのような数学的手法を使うか」ということです。

代表的な方法としては「主成分分析」「数量化V類」「クラスター分析」「多次元尺度更生法」などが挙げられます。

これら数学手法はさらに、膨大で専門性が深いので、他の専門書によって下さい。


B顧客ニーズの分析

顧客がどういった選択をしてどういった行動になるかという顧客のニーズを分析は、セグメンテーション作業を円滑に行うため、顧客のニーズを徹底的に分析します。

具体的には、顧客がどのような方法や理由で製品やサービスを購入するか。

どのような行動し、何が行動の引き金となるか。製品の機能、ブランドイメージ、自己表現、デザイン、価格などにどのようなニーズを持っているか。

購買行動の背景にはどのようなストーリーがあるのか。といったことを分析します。

例えば、

1)製品購入や使用環境としては…顧客はどんな人か、顧客を取巻く社会組織は、環境による制約・機会はなど

2)望ましい製品使用経験としては…顧客が求める美観や情緒、機能、自己表現、価格など

3)製品・サービスに対する信念や思い込みとしては…顧客が持っている信念や思い込み及びこうした思いが顧客の求める経験にどう関与しているか(当該カテゴリー、製品、ブランド、顧客自身の考え方)など

顧客がどういった選択をしてどういった行動に出らかを分析します。

Cターゲットの設定

顧客のニーズを分析したら、いくつかの顧客セグメントの中でも「どのセグメントに注力すべきか」を決定します。

これは、必ずしも特定のセグメントに注力し、そのセグメントの実のプランをつくるわけでなく、優先順位を付けるためターゲット設定を行います。

また、特にターゲット設定をせずに、セグメントごとのプランをきめ細かくつくって進める場合もあります。

ターゲットの設定方法は何通りもあり、例えば自社のシェアが低いセグメントや成長性の高いセグメントをターゲットにすることがあります。

そして、顧客別に収益性を分析し、収益性の高いところに注力することもあります。

多様な意図を反映できるターゲットの設定をします。

Dアプローチ戦略の策定とテストマーケティング

最後に、@からBまでの分析結果を基にターゲット(及びセグメントの顧客)に対して、どのようなアプローチをとるかを考えます。

分析結果の顧客ニーズを基にして、購買決定プロセスのどの段階で、どのように製品を顧客に訴えるかをプランニングします。

そのプランを特定の地域あるいは店舗などでテストマーケティングを行います。

このテストマーケティングの実行支援に加え、その後の全社展開のプラン策定まで支援するコンサルティングファームもあります。

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