１．経営計画

『業績強化へ向けて売上を向上します』と、自社目線の計画を示す事だけが経営計画ではありません。変化する経営環境において、企業の存在意義を持続的に強化していく計画が必要です。

そのために、企業の個性を強化してVUCAの時代に勝ち残る経営戦略を策定します。
長期方針をベースにした中短期計画を定期的に策定することで、市場と経営状況をウオッチしながら創発戦略を推進していきます。それらは事業戦略へと繋がる重要な計画であり、その企業だからこその戦略であるべきです。
市場動向を独自の視点で見つめ、そこにどのように【強み】を生かしていくか、という【機会】を重視した戦略策定を、ブランディング、マーケティング、DXを自ら実践してきた経験でご支援します

２．ブランディング

新規客のMind share、既存客のLoyalty、社員のConfidenceを作り上げます。
綺麗なメッセージを謳うだけではなく、同時にそれを全社員が体現していくことが必要であり、それがブランドプロミスとなり、市場からの信頼や満足、また社員の自信に繋がっていきます。

マーケティング戦略で事業方針を定め、それを実行する業務をDXで加速し、活動をする全ての社員への統制を行って推進します。これらは昨今のBtoB企業の大きな課題の一つであり、企業活動全ての目的として推進していくようにご支援します。

３．BtoBマーケティング

相手があるビジネスは全てそれ自体がマーケティングです。その相手が見えにくいBtoBは、商品やサービスの提供価値だけではなく信頼関係の構築が重要です。そしてそれを推進するのは社員であり、人財戦略をも含めた企業活動としての戦略策定こそがBtoBマーケティングです。
そのように考えるマーケティングは、社内の構造改革や業務変革を支えるDXの要件定義でなければないと考えて31年以上活動してきた私の経験をベースに、各社その企業だからこその戦略策定をご支援します。
顧客起点と経営視点の両極アプローチでデジタルを活用し、私にも具体的参加させていただいて事業部門や経営陣へ提案をしながら推進して行きましょう。
このマーケティング戦略こそが今の日本企業に不足していた経験であり、日本経済界復活のキーだと信じています。

４．webリニューアル

 戦略コンセプトによる構造設計とコンテンツマーケティングで的確なSEOを実現し、事業に競争力をもたらします。

５．商品企画強化

作ったものを売っていませんか？
それが悪いわけではありませんが、売るべきものを創る、という考え方が必要です。ものづくりのプロとして、商品を使っていただく事でお客様の活動や生活がどうなっていくのかを提案するのです。
時には売れない事もあるかもしれませんが、ものづくりのプロの提案とは未来社会を見定めているべきです。今売れればそれで良い、というだけでは人々の生活は衰退してしまいます。
一方、ものづくりにおいて企業独特な技術を活かすことは必要です。
このようにMarket InとProduct Outを融合して Value-out & Benefit-in た提供価値を戦略的に創造していくプロセスを、製造業に拘って活動してきた私の31年間以上の経験をベースにご支援します。

６．DX （Digital Transformation)

効率化を求めるIT戦略には注意が必要です。効率化という言葉にはコスト削減の意味が大きく、そこには変革への芽を摘んでしまう危険があります。それは企業の個性をも無くしてしまう事に繋がり、失われた30年での日本企業の反省点です。
市場環境変化に対応するためには各社の強みを機会に生かす事で競争力を身につけるためのDXが必要不可欠です。
効率を求めて自動化を推進する前に、最も重要な事は業務プロセスを最適化することです。これによって自社のバリューチェーンを自社にしかできない業務プロセスとして改革し、それを標準化した上で自動化をする必要があります。
このように業務を定義するDIGITALには、その理由として事実を把握するための事実データ活用が必要です。
このように日々の社内活動がICTで定義されることで企業文化が醸成されていくのだと私は考えてDXを実践してきました。
その社風や技術によって市場へ提供する価値にDIGITALを活用できるようになるのだと信じています。

このようにDIGITALには、【社内業務＋データサイエンス＋提供価値】の３つの観点を持つ事が必要です。その実践経験に基づいたDXを経営戦略に基づくグランドデザインからのアプローチとしてご支援いたします。

７．データ分析

複雑化する競争環境において、最も重要な経営資源は「ナレッジ」です。従来はKKD(勘と経験と度胸）による意識決定でビジネス遂行されてきましたが、過去の経験が必ずしも正しいとは限りません。
その経験知に、事実データによるKDD(Knowledge Discovery in DB）を加えて戦略的意思決定を知の創造として推進する必要があります。事実から見える事とビジネス嗅覚を融合させるのです。
そのデータサイエンスの中では、複雑な統計学や巨大なビッグデータが必ず必要なわけではありません。大切なのは事実データを活用する事です。そこには四則演算でも、人が記憶できる程度の大きさのデータでも構わないのです。
このようなデータ分析によってマーケティング戦略の策定において多くの実践経験を積んできました。その経験を生かしてデータ分析の着手と定着をご支援いたします。

一方、データサイエンティストの人材不足が課題の一つです。
担当者は、データ活用の目的をビジネス部門に委ね、元データを情シスに任せっきりにしてしまうケースがあります。
データサイエンティストこそソリューショニストとなって、ビジネスのためのデータ分析を牽引する必要があり、そのためのデータサイエンティストの育成をご支援いたします。

在庫半減したDX、引合10倍化したマーケティングなどの実績や、日本プロ野球在京セリーグチームのデータサイエンス合格も、データ分析技術が大きく貢献しました。

８．人財開発

企業の個性が失われ始めています。
教科書的に導入するパッケージソリューション、他社にも通じそうな企業理念、流行言葉に乗じて社員に呼び掛ける"DX人材"や"自律型人材"などは、その原因の一つです。
企業の個性を、強みと機会から見出し、それを常に変革活動のベースとすることで社員はその個性の中で成長していきます。その方向へと悟らせるマネジメントが必要です。
人財に関しては採用難が叫ばれますが、学力や一般論的な優秀さだけで採用してはいけません。採用の判断は企業個性との適合性であるべきです。企業の個性が明確であり、そこに競争力があるのであれば離職者も減っていきます。
停滞する日本経済だからこそ、それぞれの企業の個性をブランドとして体現する社員像を定義し、そこへ向かって全ての活動を改革していく事が必要であり、それこそが企業の存在意義でありブランドプロミスとなっていきます。
マーケティングの４PにPeopleを加えた５Pで常に推進してきた経験をベースに、お客様企業だからこそのブランドを体現する人財育成をご支援します。

数年前まで学生野球のコーチをしていました。そこではデータ活用を採り入れてトレーニング方法を旧来から大きく変えた結果、学生達の言動やスキルが驚くほどの変化をした事があります。特にチームワークに顕著に現れました。今こそ「人財開発」を見直し、日本の良さを引き出す時です。

９．セミナー、勉強会

デジタル人財やマーケティング人財の育成だけでなく、論理的戦略思考法などを勉強会形式やワークショップ形式で実施します。

10．プレゼン資料

説得力のある資料をお客様企業だからこそのブランディングとしてデザインします。

11．テキストマイニング

アンケートは、ビジネス結果を評価するために非常に重要な分析ができるデータです。しかしそのアンケート分析を、回答された数値の平均点を出して終わっていませんか？
回答者それぞれの主観で答えるため、その数値の分析では本質を見誤ってしまいます。人それぞれに評価軸や基準が異なるためです。回答の数値だけでなく、その点数に付随した自由記述にこそ回答者意見の本質が込められています。例えば5点満点で平均が4点で、その母集団には3点と5点の集団が存在していた場合、3点と5点付近に回答した人の理由が自由記述欄にあります。要するにその自由記述をテキストマイニングすることで回答者が感じている事の本質の傾向が見えてきます。

このようなテキストマイニングこそ、今後のマーケティング戦略に重要になってきます。変化が激しい市場環境において、商品やサービスに関する評価は個人毎に様々です。そのために上述のようなアンケート分析だけでなく、市場レポートや各種文書の分析にテキストマイニングは有効です。社内の各種資料や月報など文章で表現されている資料や更にはwebサイトを分析することで３C分析としての活用が可能であり、私自身が率先してそのような活動をしてきました。
乱暴な言い方をすると、今後は数値情報のデータ分析はソフトウエアがしてくれますが、このような本質が詰まっているテキストマイニングは機械にはできません。
その可能性を戦略的に見出し、実際にテキストマイニングを実行し、そのノウハウを社内の資産として定着させるようにご支援いたします。

2001年頃からテキストマイニングの研究をしてきました。英語は単語毎にスペースで区切られていますが、日本語は文字が繋がり表現も様々なに変化するため、英語のマイニングツールから遅れていましたが、近年ではその精度は非常に高度に開発されています。2013年に数種類のマイニングツールを比較検討して、現在では機能やサポートに優れているNTTデータ数理システム社の【TMS】を活用しています。