カテゴリー
経営戦略

戦略の変更

カテゴリー
経営戦略

経営戦略策定のステップ

・所属する業界・市場定義は何?

・自社に影響与えるマクロ指標は?どんな影響があり、今後どうなりそう?

・自社の製品・サービス市場は今後成長するか?PLCでは、どの位置に属する
か?今後どうなりそう?なぜそう言える?

・顧客ターゲットは誰か?どのようなセグメントで切っているか?

・顧客のニーズは?KBFは?なぜそう言える?

・競合は誰?どこがなぜ強い?/弱い?なぜそう言える?

・自社のSTP-4Pは整合しているか?その課題は何か?なぜそう言える?

・今後、どのような打ち手を取っていくべき?中長期の課題は?なぜそう言える?

カテゴリー
マーケティング

販売チャネルを動かすには

一般論として、代理店・仲介業は

1.お客に選ばれやすいもの・・・売りやすいものを好む
2.手離れの良いものを好む・・・あるいは、メーカーのサポートの手厚いもの
3.マージンの良いもの(マージン/労力に優れたもの、報奨金)
4.常に自社の製品を考えていないので意識してもらえないと売られなくなる
5.他製品とのシナジーを重要視する
6.製品差別化できないものほど、人間関係が重要
そして、真のパートナーになることが重要(例:今後の成長戦略にとって重要?)

大事なのは「チャネルを動かす」こと!
チャネルに対して、「価格」と「マージン」のみならず、
そこに込めた期待役割を丁寧にコミュニケーションし、
顧客の購買に向けてアクションに仕向けるべき

カテゴリー
分析

分析ー相関

●相関係数 R
0~0.2 : ほとんど相関関係がない
0.2~0.4 : やや相関関係がある
0.4~0.7 : かなり相関関係がある
0.7~1.0 : 強い相関関係がある

正の相関は、X が増えると Y も増えるという関係性
負の相関は、X が増えると Y が減るという関係性

決定係数R二乗が1に近づくとデータに信憑性がある。

目で見て例外を除外する。

カテゴリー
アカウンティング 数字系

ABCの意義、限界

カテゴリー
分析

分析の流れ

・イシューの特定 飛びつかない(いきなり稼働率!としない)
・分解し分析し見なくてもいいところを決める
・データを見に行く
・原因と結果を丁寧につなげる
・実数を確認し、イレギュラーが説明できないかを考える
・視覚的に説明ができないか考える
・相関係数を確認する

※分析の注意率でみず実数ででみる。率では見誤る可能性がある。

つなげる

カテゴリー
分析

チャートの種類

・パイチャート (三角形や3Dのものなども)
対象が1つだけの場合のみ有効(%表示されるので全体の大きさがわからない)
要素は6までその他でグルーピング、あまり使わない

●項目比較
・バーチャート
縦軸はメモリではなく、比較対象アイテム
※似ているがコラムと役割が違う

●時系列表示・頻度、トレンドの推移
・コラムチャート
対象が2つで比較する場合は、2本の%表示のコラムチャート
データ件数が7件まで

・ラインチャート
データ件数多い場合、

●頻度分布比較
・ステップコラムチャート(ヒストグラム)
頒布範囲が5ほど

・ラインチャート(ヒストグラフ)
頒布範囲が多い


●相関比較
・ドットチャート
データ件数が多い、・自体の文字は読みにくい

・ペアバーチャート (左右にバー)
件数少ない場合
●ウォーターフォールチャート
「分析比較、変化なり」 変化を見せる
インパクト重視、大きな、上げや下げがほしい

コラム、バーの本数は
標本の数にもっとも近づく「2 のn乗」を求める
50のデータ であれば、 2の6条で 64が最も近いので6本の線で表す

●平均と散らばり

・平均
極端な数値(最大と、最小を省く)定性でも考える。

・散らばり
標準偏差が大きい=ばらつき大きい
標準偏差が小さい=ばらつき小さい
平均とセットで考える

数字(代表値)に集約して大まかな状況を見る
・代表値として、適切なものを選択すること(平均、中央値、最頻値)
・平均のメリット、デメリットをしっかり認識すること
・用途に合わせて、どこの範囲を平均の対象とするのかが重要

カテゴリー
その他

ケースの解き方2

序章を読む、巻末の資料を読む

●ケース
・PEST 3c 課題 で定性の整頓
・市場が大きいか? 数字から感じるイメージを持つ

●クラスのテーマである、フレームワークで分析してみる
そこからの社長ならのアクションを考える

●評価してください
・良いかだめか?
・どのぐらいの良さか
・なぜか?

カテゴリー
管理会計

管理会計

●管理会計の目的

カテゴリー
分析

定量分析のステップ

1)分析の目的をおさえる

―何のための検討、分析なのか、その目的を明確にする

2)仮説を持ってどんな情報が必要か洗い出す
―目的に即して、「こうなるのではないか?」という仮説を持ち、
その仮説を検証するためには、どのようなデータや
情報が必要になるかを考える。

3)適切な情報を収集する

4)分析の際にどんな前提を置くべきか確認する

5)集めた情報を加工、計算する

6)目的につながる解釈をする

7)加工結果や解釈をわかりやすく表現する