競合分析はしているが、アクションに繋がらない...
データを見ても、結局どの施策が効くのか確信が持てない...

これは、シェア拡大のプレッシャーと向き合う多くのマーケターが直面する、深刻な課題です。この"不確実性"は、主観的な意見が飛び交う「データが活かされない戦略会議」を生み、予算の浪費や機会損失、組織の疲弊を招きます。結果として、経営層への説明責任を果たせず、チームを自信をもって導くことも難しくなってしまいます。
本資料では、こうした「分析止まり」の状況を打破し、競合からシェアを獲得するための実践的なアプローチを解説します。
まず、4Pやブランド資産といった要素から「勝てる仮説」を構造化するための3ステップを提示します。さらに、その仮説を消費者データで科学的に検証し、競合からの顧客獲得確率(=スイッチ率)を特定する分析アプローチまでを紹介します。主観的な「仮説」を、客観的な「確信」に変え、成果に直結させるための一冊です。

こんな方におすすめ

  • 競合分析の結果を、具体的なアクションプランに繋げられず悩んでいる方
  • 経営層や他部門に対し、データに基づいた説得力のある戦略を提示したいマーケティングリーダー
  • 「品質か、価格か」といった主観的な議論を脱し、客観的な優先順位付けを行いたい方
  • 代理店へのブリーフィングが曖昧になり、施策の成果に確信が持てないマネージャー
  • マーケティングROIを最大化し、シェア拡大という成果にコミットしたい事業責任者

資料内容

  • なぜ、データは戦略に活かされないのか?
  • 戦略の勝ち筋を構造化するための3ステップ
  • 勝つための仮説はどれか?有効性や優先度の判断の難しさ
  • 仮説を「確信」に変え、戦略の成功確率を「科学」する
  • 意思決定プロセス変革にまでつながった消費財メーカーの事例
  • データがもたらす、マーケティングリーダーの「確信」と「影響力」

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