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BIG DATAより我が社はSMALL DATA  (高原豪久氏の経営者ブログ)

2016年09月15日 20時39分34秒 | 市場動向チェックメモ
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO07124270S6A910C1000000/?n_cid=DSTPCS001

BIG DATAより我が社はSMALL DATA  (高原豪久氏の経営者ブログ)
(1/2ページ)2016/9/15 6:30日本経済新聞 電子版

 経済成長の鈍化を指摘される中国ですが、恐らくあと10年後には米国を抜いて世界最大の経済大国になる可能性が高いと思います。その際には、インドもドイツや日本を抜いて世界第3位の経済大国となります。経済成長の結果もたらされる消費の拡大は驚異的で、2020年の両国の消費量は現在の3倍になると予測されています。

高原豪久(たかはら・たかひさ)1961年7月生まれ。愛媛県出身。創業者で父の慶一朗氏から2001年に、39歳の若さで社長のバトンタッチを受ける。創業者である先代社長慶一朗氏が盤石にした生理用品、子供用紙おむつなど国内の事業基盤を継承。2代目としてアジアなど新興国を中心とするグローバル化をけん引し、P&Gやキンバリー・クラーク、花王など巨大企業を相手に、互角以上の戦いを演じる企業へと導いた。

 この背景にあるのが両国の個人所得の増加です。2010年から2020年にかけて、一人あたりの平均年間所得は、中国では4400ドルから1万2300ドルに、インドでは1500ドルから4400ドルに増加します。

 その結果、中国の富裕層は2400万世帯から9100万世帯へ、中間所得世帯は1億900万世帯から2億200万世帯に増加します。同様にインドの富裕層は900万世帯から3200万世帯に増加し、中間層は6300万世帯から1億1700万世帯へと急増します。

 両国の国民は向上心が強く、未来に楽観的で豊かさを享受することに貪欲です。経済成長による所得の増加に加え、1980年代生まれ、1990年代生まれの中国の若年中間所得層は小家族形態を好む傾向にあります。また、日本製紙おむつの急激な需要の高まりに見られるように、愛情と財力を我が子に注ぎ込む傾向が強く、子供の教育や福祉、医療への莫大な資金の流入が起こっています。

 インドでも中国同様に小家族化の傾向が出ています。特に都市部では中間層や富裕層の子供の数は平均で2人です。

 そして、このように急成長し、最大の消費者セグメントである両国の中間所得者層に向けて、我々が取るべき戦略に不可欠なポイントは次の3つです。

 (1)既存のものとは異なる技術的、機能的イノベーションを有する商品、サービスを提供すること。

 (2)プライドをくすぐるような憧れのブランドイメージを形成すること。

 (3)「安全」「安心」で「最も信頼できる」という品質を完全に担保できるようなサプライチェーン・マネジメント体制を構築すること。

 そして、この3点を具現化するには、実際に我が社の商品やサービスをお使いになる消費者の日々の暮らしをイメージし「より快適で、感動や喜びを与えるような商品やサービスとは何か」について具体的に考えるといった、いわゆる「構想力」を「仮説検証サイクル」を回し続けることによって、常に磨き続けることにあると思います。

 なお、事実と真実は異なる場合があります。「構想力を磨く」こととは「真実に近づくプロセス」そのものです。苦労して集めた詳細な市場データが手元にあったとしても、それは単なる「事実」をつかんだにすぎず、「真実」にたどり着いたことにはなりません。そう考えると、流行(はや)りの「BIG DATA」に飛びつく前に、既に社内にある日々の販売データや営業部門から毎日のように発信される一次情報、お客様相談窓口に届く消費者からの声等から構想を練るための仮説を検証することが肝要だと思います。

 この「顧客の『真実』」に近づくための「仮説検証サイクル」を回すことを習慣とするためには、社員一人ひとりの行動と、全社の戦略とが一致していることが重要ですが、変化が常態化した「ニューノーマル時代」の今日においては、この営みを週次で実施しなければなりません。我が社においては「SAPS手法」を活用することで「仮説に基づく意志決定」と「社員一人ひとりの行動と、全社の戦略のすり合わせ」を日常的に行えるようになっています。

 最近、耳にする「BIG DATA」関連の発信内容の大半は、より多くの多様な情報が収集できるようになったこと、それを専門的に扱う部門の設立や専門人材の確保などが中心です。対して我が社では、まず全員がそれぞれの持ち場で既存の情報をもっと真剣に見直す習慣をつける、つまり既に手元にある「SMALL DATA」の真贋(しんがん)を「SAPS手法」による週次での仮説検証のくり返しによって見極め、具体的な成果へと早期に結び付けることを目指しています。

 このような地道な営みをくり返すことこそが「BIG DATA」を使って検証する仮説構築に最重要かつ不可欠な「構想力=imagination」を全社員で高めることになると考えています。
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