| 仕事力：既刊号 |
| ２０１９年 ５月号 ４週：大多数の普通の人々が受け入れてくれるもの |
| ３週：善循環を構成する２つのロイヤルティ：考房だより１６３ |
| ２週：変革の中でのリーダーシップ |
| １週：デジタル情報を活かすアナログ思考 |
大多数の普通の人々が受け入れてくれるもの
企業や事業の存続と発展を議論のテーマに取り上げますと、前面に
大きく現れるのはイノベーションや技術開発、そしてマーケティング
です。こうしたことを議論するのは、このテーマを追求する上での
王道だと言えます。
こうした議論の中で浮かび上がってくることもおおよそ決まっている
ようです。商品の差別化、事業や商品のポートフォリオ、顧客層の
セグメンテーション、コスト構造、販路構造、等々です。
そこで、経営、戦略、マーケティング等の分野でコンサルティングや
研究を積んでおられる或る種の識者たちの考えを受け止め、従来の
正統的な視点から離れて考えてみようと思います。
商品の差別化を取り上げますと、高度な技術、高い性能、多様な
機能、見た目のデザイン、といったものが上がってきます。こうした
ものを組み合わせて、競合商品との違いを見せ付けるのが差別化です。
開かれた市場では競合他者も同様な立場で考えますので、採用技術や
機能の選択を変えたり、性能を少し下げて価格に競争力を持たせたり、
デザインに工夫を凝らしたりして差別化を図ります。
こうした差別化競争の中で、ユーザーたちは自分の好みのものを選ぶ
ことになります。一方、供給側の方が前もって、どのような類のユー
ザーにアピールするかを決める（顧客のセグメンテーションを行う）
こともあります。
自分から先頭に立って差別化を行うことをせず、先行する商品を真似
して追いかける競合他者もいます。こうした競争者が武器にするのは
価格競争力です。
こうした競争者が現れますと差別化の効果はやがて消滅し、この商品
は価格だけが競争手段であるコモディティ商品に堕していきます。
これが差別化を正統的な視点からの捉えた見方です。
正統的視点から離れて考えてみますと、次のようなことが言えます。
正統的な視点では、ユーザーたちは「これがいい」と感じて差別化
された商品を選ぶとされています。しかし、実際にはどうでしょうか。
差別化された高価格の商品を選ぶユーザーたちはその通りかもしれま
せん。しかし、こんな機能は要らない、デザインはもっとシンプルで
よい、これだけの機能が揃っていればＯＫだ、といったユーザーたち
が存在するのです。
むしろユーザーの多数派を形成するのは、受容できる最低限の条件を
備えていればＯＫだ、と考えている人たちのようなのです。
そういうことであれば、顧客層のセグメンテーションをせず、大多数
の普通の人々がどんなものを受け入れてくれるのかを追求するほうが、
顧客層のセグメンテーションを行って商品を差別化するより効果的
かもしれないのです。
ただし、大多数の普通の人々が受け入れてくれるものの追求は容易だ
とは言えません。でも可能です。彼らのニーズは小さな点で小さな
違いを持っていますから、その成功はいわゆる最大公約数的な条件を
上手に探り出すことに掛かっています。
現実の事例を挙げてみますと、無印良品やニトリの成功はこうした
視点から理解することができるような気がします。
善循環を構成する２つのロイヤルティ：考房だより１６３
今回からは６回にわたって、第３話「顧客サービス（その２）」を
お届けします。
どの企業でも顧客に対して今まで以上の製品やサービスを提供しようと
日々努力をしていますが、顧客ロイヤルティの向上という面で目に見える
成果を上げた企業は多くはありません。
製造業でもサービス業でも、経営者は顧客ロイヤルティが高まれば利益も
増えることを直観的に知っていると言われますが、顧客ロイヤルティを
意識して自社のマネジメントの改革を体系的に実践した企業は極めて
少ないようです。
顧客ロイヤルティの高い顧客基盤を作り上げるためには、思い付きや
場当たり的対応では無理です。例えば、他社が効果を上げていると聞いて、
顧客離反防止チームの創設、給料明細書への「これはお客様から頂いた
ものです」との印刷といったことを、何の脈絡も体系も無しに単発的に
実行したところで、効果が上がるはずがありません。
顧客ロイヤルティを獲得するためには、常に優れた顧客価値を提供する
ことが大切です。顧客ロイヤルティの高い企業は、顧客との長期的な関係
を維持することの経済的効果を理解し、これを意識した実践行動をします。
例えば、稼いだお金を良質な顧客や従業員の獲得、ならびにこれを維持・
継続するために使うなどの行動です。このような行動が優れた顧客価値を
生み出し、顧客ロイヤルティを高め、企業に利益をもたらす訳です。
即ち、善循環が生まれるのです。
重要なことは、経営戦略の根幹に顧客ロイヤルティの向上を置き、マネジ
メントの仕組を顧客ロイヤルティを軸にして組み立てることです。
企業が常に優れた顧客価値を提供し、その見返りに顧客ロイヤルティを
獲得できれば市場シェアと売上は増大し、新規顧客を見付けて繋ぎとめる
ためのコストは低減します。
こうして利益が伸びれば、更に価値を高めて顧客のより高い要求に応える
ための、新しい活動に投資できるようになります。このような善循環の
形成は、企業間の収益性に格差を生じさせる、大きな原因の一つです。
顧客ロイヤルてィを高めるためには、単に価格を下げたり、何らかの
付加価値を追加するだけでは充分とは言えません。業績が上がれば、
従業員の給料も上がり、職場環境や従業員福祉も充実してきます。これは
従業員の志気の向上や責任感にも繋がり、勤続年数が延びてきます。
勤続年数が延びれば、生産性が上がり、教育コストも節減できます。
従業員が仕事全体に満足感を持ち、知識と経験が増えれば、顧客価値を
高める能力が向上し、顧客サービスも良くなります。
顧客ロイヤルティと従業員ロイヤルティが生み出す善循環が、ここに
見られます。
顧客ロイヤルティと従業員ロイヤルティ、この２つのロイヤルティを
最重要視するマネジメントの基本項目を下記に挙げておきます。
・顧客の維持・継続とその他の活動との相関関係を理解する。
・２つのロイヤルティと利益との相関関係を目に見えるようにする。
できれば数量化したい。
・顧客、製品・サービスの提供、従業員、評価方法の４要素に最大の
注意を払って再検討し、それぞれの要素が相互に補完し合って効果を
生むようなマネジメントの仕組を追究し続ける。
変革の中でのリーダーシップ
リーダーの役割とは、一般的に次のように言われています。
・チームや組織が今何を為すべきかを明示すること
・明示されたことに向かって全メンバーの意識と力を結集すること
そして今、リーダーに対するこの定義は生き続けています。
一行で表現されるこの二つの文章の内容を掘り下げていきますと、
深くかつ広い世界が見えてくるようです。例えば、次のようなことが
浮かび上がってきます。
・為すべきことを明示するために、現状や過去からの流れを分析する。
・その分析結果とリーダーの思想や価値観とを重ねて未来の姿を描く。
・未来の姿を実現するための戦略を考える。
・戦略の実行可能性を追求し実行計画を作るために、外部環境と内部
リソースの分析を行う。
・メンバーの信頼を醸成し行動を引き出すために、伝達方法、動機付け
方法、コミュニケーションの方法などを考える。
こうしたことを担う人材を養成するためにビジネススクールが誕生し、
多くのＭＢＡが世に送り出されました。また、リーダーシップ教育も
盛んになりました。そして今に至っています。
ところがビジネススクールが送り出したＭＢＡの識見や能力に対して、
芳しくない見方が出てくるようになりました。例えば、次のようなこと
です。
・『ＭＢＡが会社を滅ぼす』というヘンリー・ミンツバーグの著書に、
「アカデミックなビジネススクールで２年間過ごしただけなのに、
マネジメント能力が身についたと思い込んでいる人たちが社会に送り
出されている」との主張があります。
・野中郁次郎教授が「長年ＭＢＡ教育に携わってきたが、数多くの
“分析屋”ばかりを生み出してしまった」と反省とも後悔ともとれる
発言をしています。
・ビジネススクールで長年教鞭を取っていた遠藤功氏の言葉に、次の
ようなものがあります。
「私の授業でも、分析偏重に染まってしまった学生が数多くいた。
ある企業を題材に議論をすると、その会社の分析は詳細に行う。
過去の財務データなどを基に、その推移や相関関係などを熱心に
分析し、分析結果をとうとうと説明する。しかし、『ではあなたが
その会社の社長だったら、次はどうする？』と質問すると、通り
一遍のつまらないことしか語れない。ここに、ＭＢＡプログラムが
抱える病巣が見え隠れしている」
ＭＢＡに対するこうした見方から鮮明に浮かび上がっているのは、
・分析は過去や現在の一断面を浮かび上がらせるもので、未来の姿を
描くための材料を提供するに過ぎない。
・リーダーとは、大局的な観点から未来の姿を描き、それを実現する
ことに力を尽くすものだ。従って、分析偏重型の者はリーダーの器
とは言えない。
といったことです。
では、好ましいリーダーとはどのような場で学び、どのような素養や
知識を身につけているのでしょうか。遠藤功氏の著書の中から、要点
だけを拾い上げてみます。
・仕事や経営の基礎を習得し、自己の思想を確立している。
・社会の流れをつかむための情報源、知識源を持ち、活用している。
・現場に身を置いて、そこから何かを掴み取る機会を持っている。
・伝達や発信のための技術と手段を持ち、これを活用している。
もう一つ重要なことがあります。それは従来型のリーダーシップの
枠内に留まっていてはいけないということです。従来の考え方は、一人
のリーダーがリーダーシップを発揮し、他のメンバーたちはリーダーに
ついていくというものでした。しかし、変革の中ではそれではうまく
いかないようなのです。
必要なのは“活かすリーダーシップ”です。活かすリーダーシップ
とは、変えてはいけないものはそれを活かし、変えるべきものは変革
する、というものです。
そこで最も重要なことは、既存の最大のリソースである人材を活かす
ことです。人材を活かすためには、長年組織に馴染んでいる風土や
文化を活かすということでもあります。
よく言われることに、組織風土や企業文化を変えなければいけない、
というものがあります。しかし、組織風土や文化を変えることは容易な
ことではありません。
有名な事例として上げられるものに、危機に瀕したＩＢＭやゼロックス
の再生があります。両方とも企業文化を無理矢理変えるようなことは
せず、これを活かすことで変革に成功し再生したと言えるでしょう。
変革には外力も必要ですが、根本的には自ら変わる力によって実現
するものです。こうした変革を推し進めるリーダーシップは、従来型の
リーダーシップとは違うものです。
それは、階層に関係なく全員がそれぞれにリーダーシップを発揮でき
る組織創りを主導するリーダーシップです。全員がそれぞれにリーダー
シップを発揮するとは、上位にいる少数のリーダーに依存することなく、
一人一人がその組織でその立場で何ができるかを考え、他者からの強制
に従うのではなく、内発的な、自発的な意志を持って動くことです。
こうした組織にはリテラシーとしてのリーダシップが根付いていると
言えます。変革の中でのリーダーシップとは、リテラシーとしての
リーダーシップを組織の中に創り出す力なのです。
１９９０年代からの２０年間、ＧＥはワークアウトと呼ばれる活動を
通して、こうしたリテラシーとしてのリーダーシップが根付く組織を
育てることに成功したと言われています。
従来型とは違っている、分析偏重でもない、リテラシーとしての
リーダーシップを根付かせる力を持っているリーダー、それが変革の
中でのリーダーシップだと言えそうです。
デジタル情報を活かすアナログ思考
私たちが生きている社会をデジタル社会と呼ぶことに違和感を感じる
人は少ないでしょう。そこで生きている自分たち人間は、間違いなく
アナログ的な存在であるにも拘わらずです。
そんな受け止め方への抵抗感が小さいのは、私たちの周囲にデジタル
データが溢れており、デジタル機器が生活にも仕事にも当たり前のよう
に使われているからでしょう。
本来はアナログ的存在である私たち人間は、こうした社会の中で生き
ているのです。デジタルの渦中で生きるアナログ的存在、それが現代人
だと言えるでしょう。
こうした現代人の生き様の意味を探ってみますと、色々と興味深いこと
が浮かび上がってきます。デジタルデータが活かされ、アナログ思考が
有効に機能する形というものがあるようなのです。
インターネットの普及により、私たちの身の回りにあるほとんどの
情報がデジタルデータとして入手可能となっています。コンピューター
で処理できるデータが飛躍的に増え、データ分析の有効性も飛躍的に
高まっています。
こうしたデジタル化の流れの中で、このところの最大の話題はビッグ
データとその分析技術でしょう。ビッグデータ分析は豊富な経験を持つ
人々が知りえたことを超える知識をもたらしています。そして、その
知識を活かした行動がマーケティングや事業戦略を成功へと導いた多く
の事例が報告されています。
しかしその一方で、システムが勝手に結論を導き出してくれるような
誤った考えも流布し、大量のデータを収集分析できるシステムの導入や
インフラの整備に躍起になる傾向も見えています。
データ分析と言いますと、コンピューターが計算して答が出るのを
待っている、という無機質なイメージが湧くかもしれません。しかし、
実際はもっと泥臭いもので、コンピューターの前で関係する人々がそれ
ぞれの知恵を寄せ集め、試行錯誤を繰り返しているのが現実です。
こうしたデータ分析に携わる人たちのことをデータサイエンティスト
と呼びますが、この人たちの特性は実は多様なのです。大きな分類で
捉えますと、次の３種類となります。
・研究者
・システムエンジニア
・専門家
研究者とは、理系・技術系のバックグラウンドを持ち、組織において
研究や開発に携わってきた人たちのことです。システムエンジニアとは、
ＩＴ企業などでシステム開発の仕事を担い、プログラミングのスキルを
持ち、ビジネスとの接点で活動してきた人たちのことです。
専門家とは、マーケティング、品質管理、金融工学など特定の分野で
統計を駆使して仕事をしてきた人たちのことです。
こうした人たちがそれぞれの専門領域の知見を活かし、多様な視点
から浮かび上がってくる意見をすり合わせながら、最適と考えられる
ところに結論を持っていく、といったことが行われているのです。
これはまさに、デジタル情報を扱うプロセスに人間が介在し、コミュニ
ケーションを重ねる中で絶妙な結論を引き出す、というアナログの思考
と行動に他なりません。
データ分析を通して結論を導き出す、それだけで終わるのでは何の
価値も生まれません。これを生かして新たな行動を生み出すことこそが
大切なのです。
データ分析の結論には、経験や直感に反するものも多々有ります。こう
した結論を無下に切り捨てるのではなく、これに真摯に向き合い、その
意味するところを掴みに行き、この結論をどう扱うかについて敢然と
意思決定することが求められます。
ＡＩを活用して複数の選択肢を提案したり、将来の可能性を示唆したり
するところまでは可能ですが、前記のような意思決定はコンピューター
システムで行うことはできません。
こうした意思決定は、ビジネスのセンスとすり合わせのコミュニケー
ション力を持つ人たちに委ねられているのが現実です。この領域にも
アナログの思考と行動が生きているのです。
全てがデジタルで動くように見える現代社会でも、重要なポイントで
アナログの思考と行動が支えているのです。
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