経営戦略(159) サブカテゴリ

デザイン・リサーチとは“Why” を知ること
ハーバード・ビジネス・レビュー編集部
ノキアの携帯電話は人間の行動観察から得た洞察をもとに開発されているという。同社のデザインセンターで研究者を務めていたヤン・チップチェイス氏は、50ヵ国以上の市場でリサーチを行ってきた。人々の日常に隠されたニーズを読み解く「デザイン・リサーチ」とは一体どのようなものなのか、話を伺った。全2回。
デザイン・リサーチとは“Why” を知ること
消費者を怒らせずに手数料を取るには
フランシス・フライ,アン・モリス
サービスコストを追加料金で回収する場合、忘れてはならない鉄則がある。消費者に納得感を与えることだ。あなたの会社の手数料は、シンプルで、透明性があり、公平性に基づいているだろうか。
消費者を怒らせずに手数料を取るには
スターバックス、グーグル、アリババ銀行は破壊者にどう立ち向かうか
ウェイン・ブッシュ,ファン・ペドロ・モレノ
破壊的なデジタル技術を引っさげた通信事業者や小売企業が、銀行業界を侵食している。従来型の銀行が対抗するには、デジタルをうまく活用して人々の消費生活に深く入り込む必要があるという。アクセンチュアの専門家が世界の事例を紹介する。本誌2014年5月号(4月10日発売)特集、「アナリティクス競争元年 」の関連記事第5回。
スターバックス、グーグル、アリババ銀行は破壊者にどう立ち向かうか
アナリティクスが形づくる未来
工藤 卓哉,林 素明
これまで、アナリティクスの変遷と活用事例(第1回)、活用のための3つのポイント(第2回)、成功する組織の4つの特徴(第3回)について紹介してきた。アナリティクスのいまを知り、実践におけるポイントを押さえたところで、今後のアナリティクスがどのように活用されるか、データ・サイエンティストの視点から分析を行った。アナリティクス連載、最終回。
アナリティクスが形づくる未来
カントと居酒屋と漱石:熱狂を生む企業とは
小栁 祐輔
熱狂(マニア)を生む特別な会社と、そうではない会社との差はどこに起因するのか。気鋭の経営コンサルタントが、岩井克人氏との対談から新しい競争戦略を探る第3回。
カントと居酒屋と漱石:熱狂を生む企業とは
第284回
日揮社長 川名浩一 「動じない強い心」で事に当たる
週刊ダイヤモンド編集部
石油・天然ガスなどの大型プラントの建設で、これまでに70カ国で約2万件のプロジェクトを手がけてきたエンジニアリング会社の日揮。海外に軸足を置く日本の専業エンジニリング3社のうち、“独り勝ち”の状態を続ける日揮を率いる、川名浩一社長が胸中を明かした。
日揮社長 川名浩一 「動じない強い心」で事に当たる
アナリティクス導入に成功した組織に共通する4つの特徴
工藤 卓哉,今井 俊一郎
前回はアナリティクス実践に際して留意すべき3つのポイントを解説し、データとアプローチ方法の重要性について述べた。今回は、実際にアナリティクスを導入した企業のなかで、成功している企業の特徴を明らかにし、組織運営において押さえるべき要件を紹介する。アナリティクス連載、第3回。
アナリティクス導入に成功した組織に共通する4つの特徴
ソニーの世界を“見える化”する
森 健二
新製品がリリースされるたびに行列のできる銀座アップルストア。ブランドをリアルに体現する場であり、最高の顧客体験を提供する場として機能している。しかしそれは、1960年代に盛田昭夫がソニービルで目指したものだった。本誌2012年11月号開始の人気連載「盛田昭夫 グローバル・リーダーはいかにして生まれたか」、通算第16回よりDHBR.netで公開中(2014年秋に単行本化を予定)。
ソニーの世界を“見える化”する
半世紀前から変わらない、変革を阻む50の要因
ウィリアム・テイラー
変わり続ける外部環境と、変わることを拒む組織。企業には終わりなき変革が求められるのに、人々は半世紀前も今も同じ理由で変化に抵抗しているという。その壁に直面するリーダーに、テイラーが変革の5原則を示す。
半世紀前から変わらない、変革を阻む50の要因
第20回
「キャンディークラッシュ」のKingが日本支社創業 日本から世界に向けてコンテンツを発信したい――King Japan株式会社General Manager枝廣憲氏
南 壮一郎
「経営請負人の時代」第20回ゲストは、無料ゲームアプリ「キャンディークラッシュ」のKing社が、日本支社を創業するにあたりヘッドハンティングされた枝廣 憲氏にお話を伺う。聞き手はビズリーチ代表・南壮一郎氏。
「キャンディークラッシュ」のKingが日本支社創業 日本から世界に向けてコンテンツを発信したい――King Japan株式会社General Manager枝廣憲氏
「A/Bテスト」と「実験の文化」でデータを競争優位に変える
ワイアット・ジェンキンズ
写真販売サイトのシャッターストックは、「実験の文化」を築きデータ志向に徹することで、データから価値を創造し競争優位を実現している。A/Bテストを基盤とする同社の取り組みと文化は、オンライン事業を成長させたい企業にとって大いに参考となるだろう。本誌2014年5月号(4月10日発売)特集、「アナリティクス競争元年 」の関連記事第4回。
「A/Bテスト」と「実験の文化」でデータを競争優位に変える
マーケティング・ストーリーをつくるのに製造部門も巻き込め
藤田 康人
統合マーケティングの第一人者が「売れる仕組み」づくりを解説する連載。今回は、消費者や売り場だけでなく、商品のつくり手でもある製造や開発部門も入れたマーケティング・ストーリーづくりの重要性を説く。
マーケティング・ストーリーをつくるのに製造部門も巻き込め
第2回
社内での「価値観の異なる人材の増加」をどう弱点から武器に変えていくか――これからのインターナルブランディング
田中英富,小牧功,ジェイソン・ヒギンズ,村松友希
グローバリゼーションに伴い人材のダーバーシティ化が進む日本企業で、異文化コミュニケーションをマネージしていくための有効な手法として、「インターナルブランディング」(ブランドの社内浸透)の活用と、その要諦について紹介する。
社内での「価値観の異なる人材の増加」をどう弱点から武器に変えていくか――これからのインターナルブランディング
アナリティクスが直感に反する原因の8割は、データの誤りである
ポール・マクナーニ
前編ではビッグデータを収集するためのポイント・プログラムの危険性を紹介した。しかしマクナーニ氏は、ビッグデータ不要論は一時的なものであり、今後の競争には欠かせないツールだと説く。強力な武器となりうるビッグデータを、日本企業は正しく活用できるだろうか。
アナリティクスが直感に反する原因の8割は、データの誤りである
もし破壊者が登場したら?競争戦略における「悲嘆の5段階」
フランシス・フライ,アン・モリス
既存企業が破壊者の存在を受け入れて対処するまでには、エリザベス・キューブラー・ロスが唱えた「悲嘆の5段階」に似たプロセスをたどるという。言い換えれば、脅威を率直に受け入れるのはそれほど難しいということだ。
もし破壊者が登場したら?競争戦略における「悲嘆の5段階」
データ分析ができないなら、ビッグデータを集めない方がいい
ポール・マクナーニ
2014年5月号の特集は「アナリティクス」。ビッグデータの収集から分析へとステージは移っているが、いまだ積極活用ができている日本企業はほとんどない。2013年2月号『ビッグデータ競争元年』で日本におけるビッグデータ活用の課題を指摘した、マッキンゼーのポール・マクナーニ氏に、日本のアナリティクスの状況について話を伺った。全2回。
データ分析ができないなら、ビッグデータを集めない方がいい
膨大な顧客データをいかに有効活用するか
ハラルド・ファンダール,ドリアン・ストーン,アルフォンソ・プリド
チャネルの多様化に伴い、顧客データは膨れ上がる一方だ。データ分析で有益な洞察を得るためには、どこから手をつければよいのか。マッキンゼーの顧客体験専門家が、焦点を絞ったデータ分析によってカスタマー・ジャーニーを向上させるヒントを紹介する。本誌2014年5月号(4月10日発売)特集、「アナリティクス競争元年 」の関連記事第3回。
膨大な顧客データをいかに有効活用するか
第3回
BOPベンチャーが物申す!!ほしい投資、いらない投資
渡辺珠子,菅野文美
前回まではインパクト・インベストメントを実践する大企業に焦点を当た。今回は投資を受けている企業にインタビューを行い、インパクト・インベストメントのメリットや「こんな投資ならいらない」という本音を語ってもらった。
BOPベンチャーが物申す!!ほしい投資、いらない投資
誰もが善い行いをしたくなる組織をつくる方法
ウィリアム・テイラー
善意に基づく経営は差別化や競争優位につながる、と主張するテイラー。その例として、「アメリカで最も便利な銀行」を標榜するTD銀行(旧コマースバンク)を取り上げる。「よい行いをしている人を見過ごさない」ことが、善意ある組織を築くカギとなる。
誰もが善い行いをしたくなる組織をつくる方法
正しいアナリティクスを行うための3つのポイント
工藤 卓哉,林 泰弘,保科 学世
前回は、アナリティクスが可能にした最先端のサービス事例を紹介した。第2回の今回は、アナリティクスを実践するために押さえるべきポイントを紹介する。やみくもに実践しようとするのではなく、「基本的なことを正しく行い、多くのリターンが得られる分野を選択」して初めて、効率的なアナリティクスが行えるという。日本を代表するデータ・サイエンティストがお送りするアナリティクス連載、第2回。
正しいアナリティクスを行うための3つのポイント
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