優しい仮説検証法の勧め

身近にある仮説検証の例

顧客ごとの現状分析や拡販策の検討を担当者任せにしないで、チーム全員で取り組むことによって、分析や施策検討の質は大きく向上します。

そしてこの議論を効率よく進めるためには、データ分析を元にした仮説検証法が役に立ちます。

仮説検証というと難しいもののように思われるかもしれませんが、いろいろな場面で日常的に行われているはずです。

その一例を、次の卸売営業のケースで見てみましょう。

身近にある
仮説検証のシーン

今、ある顧客への売上が落ち続けているとします。そこでその顧客の商品別実績推移を調べて、売上が落ちている商品が特定できるのか、商品全体にわたって落ちているのかを判断します。もし商品が特定できる場合は、その商品は「全社的に売れていないのか、ほかの顧客には売れているのか」ということも確認しておきます。

そして要因探しです。「そんなのは直接お客から聞いてきたら?」と言われそうですね。

では、顧客を訪問してなぜ売れないのか聞いてみることにしましょう。ところが実際には、お客の方も明確に理由を言えるケースは少ないようです。

こんなとき、あなたが営業だったらどうしますか。

何か思いつく理由を考えて、「こんなことはありませんか?」と聞くのではないですか。
実はこれが仮説検証法の考え方なのです。

データ分析における仮説検証法は、データから抽出された問題点に対して、「こんなことが起きているのではないか」という仮説をたてて、「本当にそうなっているのか」をデータやヒアリング、あるいは実験によって検証しながら、その原因を絞り込んでいく方法なのです。

世にいう、「コンサルタント」なる人々は、この仮説検証法をよく使っており、それゆえ専門外の業界であっても、最小限の基本分析をした後は、仮説検証法を駆使して問題点を早く見つけ出し、解決策を提案できるといわれています。

グループミーティングにおける仮説検証法の活用

ミーティングにおける「苦戦の要因探し」もこれと同様です。
みんなで担当者に質問してあげればよいのです。(「詰問」ではありません)

ここでは、議論に参加するみんなが、チームメイトの担当顧客の現状分析と課題探しに協力します。
各自が自分の経験や発想を元に、「苦戦している背景に、こんなことが起きていないか」という質問をすることによって、その要因と課題探しに協力するのです。

そして担当者自身が答えを持っていない場合でも、「これは詳しく検証する価値がある」と思われるものは、さらにみんなで議論したり、データを見直したり、顧客のヒアリングなどによる検証を行って、真の課題を見つけていくのです。
これがみんなで行う「優しい仮説検証」なのです。

この仮説検証法は苦戦の原因探しのほかに、拡販方法の検討にも役立ちます。
つまり、「こうしたら売れるのではないか」という仮説を立てて、情報収集や顧客との議論、実験によって検証するものです。

ティータイム

過去の参考記事ですが・・・

セブンイレブンでは、店員がそれぞれ「これを仕入れてこうしたら売れるのではないか」という仮説を立てて、実際にやってみて検証する、という方式で、同規模の他社コンビニ店よりも1日当たり10万円ほど多く売っている、という記事がネット上に紹介されていました。

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