よくイーコマースをやろうとしているところが聞いてくるテーマなんだが、今の状況ならこういう答え方をしている。貴社がリアルからスタートした企業ならまずは50対50ぐらいを目指されてはいかがでしょうか。貴社がネットからスタートした企業なら将来的には50対50ぐらいにしたほうがいいでしょうということにしている。今のところ実際に伸び代が大きいのはネットの方に決まっている。設備投資も桁違いに低いのでその分優秀な人材を投資することが可能だ。しかし、どの企業もそのスタートからの考え方がベースになっているところが多く、リアルからスタートしたところは、すでに役員もトップもリアルの経験はあるがネットには疎いというところが多い。こういう環境ではどっちがどうのこうのという正確な判断は難しいかもしれない。だからどの企業もまずはハイブリッド型の経営をやって見てから次のステップでどうするのかを考えたらいかがですかということにしている。どうだろうかね?
カテゴリー: 研修／コンサル
アメリカ型の大型カテゴリーキラータイプのチェーンストアの典型だったトイザラスが 破産法申請か。何か大きな時代が去った感じしますね。もちろん郊外型ショッピングセンターなどのビジネスモデルが変わってきたこと、アマゾンやそこらのネットショップに押されたことなどいろいろ複合要因なんだろうと思うが、同じことは日本にも数年遅れてくるということを思うと、今までの流通コンサルの理論を修正するあるいは全面見直す時期にきたようなんですね。
既存のビックネームのコンサルの終焉ということです。
今まで流通業態の仕入れといえば、チェーン店とかいくと本部仕入れとか店舗仕入れとかエリア仕入れとか名どの形態があって、どれがどうだ見たいな議論はあったが、基本的には数字を予測など統計的なレベルでやってなくてなにをいわんやというのが現状である。バイヤーが本部システムから出てくる集計データを見て回転率とか消化率とか利益率とか販売期間効率とか見て人が最終的に判断しているようでは、それは全単品まで分析していることはないので、大まかな判断になるであろうことは仕方がないことだと思う。バイヤーがいくらベテランでも株の分析ソフトのストラテジーのような全銘柄の過去17年間のデータを個別に分析しているようなレベルではなく、バイヤーの世界にデータサイエンティストがいないようなレベルで仕入れ方法をあちこちしたところで結論的にはどれもそれほどあたらないということになる。
で、最近出てきているのが（理論的には他の分野では相当昔からよく似た原理は実用化されているのだが、ビッグデータをベースにAI的な分析手法を導入すれば、上記のような課題なんかは一気に解決すると考えられる。まともな会社なら誰だって超特急でAI型に移行するべきなのかぐらいはわかっているはずだ。だったら早くやるしかないね。
とにかくブログでもSNSなんでもいいから、文章を作って発信しまくることでしょうね。
上手い下手は慣れの問題とも言えるもんです。とにかく長くても短くてもいいから情報発信をし続ければ、コツが見えてくるもんですね。
数字が苦手と思っている人はビッグデータ時代とかではなかなか難しいポジションだ。数字が得意な人でも自分なりに分析手法を工夫して今まで気がつかなかったことを発見できる人はある意味発明家やアイデアマンだろう。数字を見て課題を発見し、その改善プランなどを作り出せる人はビジネスモデルプランナーだろう。改善プランを実行できる人は間違いなく営業感覚や経営感感覚があるということになるだろう。この上記の3タイプの人が集まることができれば、そのプロジェクトはうまくいく可能性が高まる。しかし一つでもかけるとそうはいかない。
誰でも最初からいきなり上記のようなリソースになれるわけではない。特に最初の発明家タイプの人は非常にになれる確率は低いと思うけど、数字の塊を見てニヤニヤできる人とかウキウキできるような好きだからと言えることのなることが最初かもしれんね。
協議会っていきなり利益を目的とするわけでもないだろうし、どーんと金を使ってアドバルーンを上げるところも少ないだろう。ということでどういったことに対して目標を設定し、メインのメンバーが定期的に集まり協議を重ねていくということはなかなか難しい。参加してくれる方の熱意次第ということになると思う。しかし会社でもないし、契約もゆるいと思うのでそのぶん自由な雰囲気があることも大事だ。自由すぎて飲み会というのも問題があるだろうが。ゆるいミーティングでは時たま素晴らしいアイデアが生まれる。間違うと損益を考えていないことも多いが。そこをポートフォリオとして組み立て直し、サイトやSNSの運営を伴うことで形になってくることもある。今自分とこの周りで流行っている協議会は、不振業界を立て直す、エシカルなテーマに取り組む、リタイア世代を再活性化する、老人問題に取り組む、地域おこしをやる。。。。。というのが多いね。
京都の投資物件の問い合わせのやりとりで、非常に魔の抜けた営業とのやりとりをした。こちらの申し出に対してできませんはいいのだが、その場合どういったことをやればいけるのかという解決策を提示しないでできませんしか言わない。どこまで客の方を向いていないのかという典型的な対応だった。結構東京関西やってる大手なんだけどな。実態はＦＣだろうからそこのところがひどいだけなんかも知らんけどね。まあ2度と頼まないし他の方々にもやめた方がいいと勧めるよね。で地元で幅広くやっている不動産屋にまとめて問い合わせし直した。
営業は自社の取り決めも色々あるだろうが、どうすれば顧客を満足できる取引に進めることができるかというのが仕事だ。それが拒否するだけでは誰も前に進めない。それは教えられませんとか、今の段階では無理ですと、通り一辺倒のことしか言わないのなら、ネットでやりとりしてそういった営業をバイパスするほうがいい。聞くことも将来AIとかで答えて貰えばいいということになる。久々に将来確実に入らなくなるタイプの典型にあった。違った意味では貴重な事例だと思う。
http://gendai.ismedia.jp/articles/-/52569
アパレルとか百貨店とかスーパーとかぼこぼこだな。
AI導入でいろいろな便利で今までとはまったく違うレベルの効率がかせげるのにそれを活用できないような業態なんだなというのはもったいない。今から各社AI導入を想定したプロジェクトをどんどんやってどんなことができるか体験することができればね。その会社は伸びそうな感じがするんだけど。
今までネットがそれほどだった時代にはいろいろなアイデアを実現するのはそれなりの費用とリソースと期間が必要だったが、ネットに時代ではその何十分の一でも実現することができるようになった。たとえば表題の個別塾のようなこともサイトを作ることができればすぐにでも可能だ。もちろんいろいろな問題は出てくるにしても、そのつど修正することも簡単だ。つまり従来型のビジネスの方法では相当な経費と時間がかかるのを一気に短縮できるのがネットの力だ。簡単なサイトなら数時間でできるので、その後はたとえば集客に全力をかけることが可能だ。そのためには誰でも自由にサイトを作れるようなスキルが必須条件になってきたということになる。
その分最近きついのが、ビジネスモデルの新しいのを立ち上げるのが決まってからサイトアップまで本当に時間が短縮されるような要望が多くなりましたね。この前なんか翌日ですよ。ビジネスモデルのスタートが決済されてから、サイトアップが。。。こういうことになれないでほしいな。。。。
ネット系とかいくと結構いろいろな局面でVCの方と会うチャンスが多い。もちろんそれ以外のところでもぽつぽつ見るのだが、ファッション系のプロジェクトの中では今までVCをほとんど見たことがない。やっぱり不人気業種なんだろうか、それともファッション側が積極的にVCにアプローチしていないのだろうか。。。結構面白い可能性のある化けるようなプロジェクトや人材もいるので、そういったチャンスを作り出せるような環境があればなあと思うんだけどね。。。
スピードとその時の思い勝負でしょうね。
全くようわかりません。
ユーザーからすれば、価格は安くなるのがうれしいわけで、何も高く買う必要はないわけです。その店にしかないからと言って高いという話もそんなもんイーコマースでググればいくらでも出てくるのです。当然その中には低価格も発見できるのです。そんな環境がある中でメディアやコンサルタントのなかでも客単価を狙う販売を目指しましょうというけど、それは作り手や卸手側から頼まれているから、そういうのであって本当にそんなことできるの？ 昔とは大きく顧客のユーザー動向が変わったんですよ。それも誰よりも情報を持っているネットが裏についてるんですよということを考えると、何か根本が間違っているような気がするんだけど・・・・。でも1点を買う時に客単価をアップするのではなくて、2点買ってもらって客単価を狙うというのらわかるね。
自社でも一応ビッグデータ分析をやっているが一つ1億件規模ぐらいのデータなのでそれほどビッグでもないと思うんだが、例えば検索系なら数台のサーバーとある程度メモリーを積んだ画面の広いパソコンがあればできる時代になってきた。相当身近ともいえる。最低限度は数字を見るのが好きとか統計ソフトが自在に使えるとかグラフを見れば現場がイメージできるとかなんだけどね。
最近のアパレルの不振が止まらない。相当前からダメやったんやけど。特に卸の比率が高いところね。百貨店とかとメインで取引しているところね。。。直営店に切り替えているところもなかなかきついらしいんだけど。
原価率思い切って50とか60にあげて他と比べての商品の良さで勝負？ それとも飲食のようなショットガン業態で面白さ追求勝負？ それとももっとネット比率を７０％ぐらいにあげて、真空マーケット（今ならまだ？）を狙う？ なんですかね。。。皆さんはどうでしょう？
第一に紙媒体なくなるでしょうね。。。こりゃ今の何分の一にもなるきっと。本屋でもあのざまだから。第二に販促手法今までの方法は全滅するでしょうね。SNSとかみんなあんまりわかってないし、実践してないからやり方わかんない。。第三にリアルの物販もね。よほど理由と意味がないと。ショールーミング型なんて経費計算できないでしょう。販促費でやるのならもっと違う方法をとらないと。もちろんコンビニとか食品とかはなくならんけどね。。。それでもアマゾンの実験を見ていると何がおこるか予測つかん。第四にAIが当然おまけでついてくるでしょうから、単なる知っているだけのコンサルとかいらないね。役に立たんよ。第五に従来テレビ危ないね。無料で何でもあるもん。有料でも月額定額だしやすいしね。。第六に大型オフィス。まだ集まった方がいいという時もあるけど毎日じゃなくてもいいしね。。。それで自由なところでやった方が効率高いかもです。第七に音声電話。これはしゃべった方が早いという人もいるけど相手の状況考えて電話しているわけじゃないので面倒よね。人によっては。それにメモとる必要あるし、一人ひとり電話しなあかんし。誰が考えても非効率的。第八にメモとか手帳とかの書き物系。スマホで何とでもなるしね。
というところで今日は終わり。あげだしたらきりがない。のですが、その分新しいビジネスもどんどん誕生するということなんですね。ついていけないところは根本から考え直しましょう。
今凝っているのが、、、、いや仕事にしようとしているのがデイトレードです。正確にはスイングトレードですな、、、。毎日びたっと張り付いていないし、毎日全銘柄を買い売りしていないので、、、。でも数字が面白い。その数字をどう予測するのかがもっと面白い。さらには株の分析ソフトが多くあって、その中にトレーダーの方や統計学の方の独自の分析手法があって、それは少々高いんだけど、それを使って毎日仕掛け、手じまいをする理由を自分なりに分析することがもっとおもしろいということなんだね。ここんところはいろんな要因があって全く毎日損をしているんだが、それは勉強料金として考えれば、これは今までやってなかったことでの損の方がはるかに大きいということなんです。
コンサルなんて言ってきたけど、株の世界の方の分析は「はははは」全く話にならんぐらい高度で面白い。今までのコンサルはこりゃ将来はないなあと思う。
株取引を一つの仕事としてここ数か月（ほんの2か月未満のみならい）をやってみると、ひとつひとつのデータのすごさが面白い。ほぼ知りたいことは何でもわかるといってもいいかもしれない。その分析の手法も単純な移動平均線から、一目均衡表、ポリジャーバインドなど、、、見ていて「おおおそうなんや」と納得できる指標が山ほどあるのだ。こういうの流通の世界ではほとんどないですね。せいぜいPOSデータ集計だもん。あくまで集計。ちょいとグラフ作ってハイ分析気分。そりゃあかんよ。特にファッション系なんかほとんど帳票ないもんね。それで不確定要素高いし、変動要因山ほど。こりゃ儲からんわけです。株の方もこれだけデータあってすべて見ている人が少ないのか勝ち負けしてるものね。流通もこれぐらいして業績だめなら仕方がないかも知らんけど、全く足元にも追い付いていない。。。。のです。いつになれば追いつくのかね？？？ 周りのコンサルの力も程遠いしね。
自分も長くコンサルや研修をやってきたので実感するのだが、ほとんどのコンサルや研修はAIの浸透とネットの活用でほとんど意味のないものとなると思う。ちょっと調べればわかることがほとんどだし、経験談も本人から聞かなくても事例は山ほどあるわけだし、動きがあるものならユーチューブなんかでも山ほどあるわけで、さらに進化したAIなんかでは先の予測をしてアドバイスや対応方法をとってくれることも可能なわけだからだ。ちょっとしゃべるのが面白いとかぐらいで1時間数千円も払うことはないわけで、この手の業界は徐々に縮小均衡に移行していくと思う。そういえば誰でも経験者ならコンサルタントになれるみたいな怪しい会社も少なくなってきたしね。。。。
企業評価は店頭現場を見る。営業現場を見る。管理現場を見る。財務を見る。株式市場で見る。。。。など様々なレイアーがある。まあでも一番に見なければならないのは株式市場での評価だな。これが一番実態を表していることが最近わかって来た。
統計学を使った分析やコンサルを３０年ほどやっているが、データサイエンティストなる名前が立派な職種が登場してちょっと必須科目になったような気がする。若い人であろうがベテランであろうが、データ量とその範囲が膨大になる中でエクセルやアクセスだけでなんとかなるわけではなく、ピボットやちょっとした関数の活用で鼻を高くしている方々を見ると、まだまだ完全に市民権を得ているとはなかなかいい難いのが現状だな。
最近はビッグデータなる言葉も出てきて、これまでやってきたことがこれらに当たるようなんだが、まあそれなりに大昔からある領域で、大昔から未来までマーケティングや経営分析などやコンサルをする人には全員必須技術なんでわかりませんできないなんてことは論外だろう。ただ統計・ビッグデータ解析などはその統計ソフトなどを使ってデータを加工するのはあくまで加工であって分析には程遠い。さらに分析したものをアクションプランなどにするには加工プラス分析の何倍ものの経験と現場力がこれまた必須だと言える。そういった意味では教えてもらって身に付けたいですというような甘い考え方では到底いきつかないと思う。ご飯を食べている時でも数字を見るのが好きとか、ゲームがわりでエクセルを使って加工していますとか、その結果を持って現場で実験大好きですというような方であれば、独学で新しい解析方法や活用方法やその他の現場への落とし込み方を創造していってほしい。