【核心】アマゾンの意思決定が日本企業と「決定的に違う理由」
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数字による分析も心理分析もどちらも大事だと思う。
データも使い方次第で、実績ベースの統計データは過去でしかないですから古いものを見て判断するとレッドオーシャンに飛び込むことになる。
ニーズはふとした困りごとの積み重ねで、それを早期発見しデータで根拠づけしていくのがマーケティングだと思う。
隠れたニーズを潜在課題というと、セブンのPB開発したMDに20年前に教わり、その教えが、あらゆる商品開発や販売に経営の場面で活きている。
潜在課題は世の中にあるデータからは拾えず、こちらから仕掛けて意図的にデータを集めようとしなければ得られないし、見出すためのアンテナを常にはっていないと新しい発見を見過ごすことになる。
データを有効活用するには、本質を見抜く力や習慣化と転換力も必要。
人はものを買う時、最後は感情で選ぶのですが、知らないうちに自分の中で根拠を説明して脳内で処理して購買という行動に走らせていると思う。そのプロセスを予見するデータを見つけられるかどうか。
人に期待するよりは、AIに期待した方が良いかも知れない笑
注目のコメント
アメリカで教えていた時に、「Appleではジョブズが決める。Googleではデータが決める」という記事がありましたが、今どこもデータが主流ですね。
この記事は「経済学」に絞られていますが、因果推論と統計分析は学問全般、特に私の知る限り経営学、マーケティング、心理学の中核です。マーケというと広告、心理学(日本では文学部の一部だったりする)というとカウンセリング、のイメージが強いかも知れませんが、アメリカでは定量分析が主流ですし、私も今シグナリング理論を応用したM&Aの論文を書いてます。おそらく、そうした分野のPh.D. もいろいろ採用して生かしているのではないでしょうか。「経済学者」というと、大学で理論を教えていたりIMFのような国際機関で働いているイメージが強いかもしれません。
しかし、実はアマゾンやグーグル、ウーバーなどのテック企業でも重宝されています。その筆頭が、200人以上の経済学PhD人材を抱えるアマゾンです。
「ミクロ経済は、個人や企業がどう行動し、意思決定を下すのかを理解するための学問なんだよ」
アマゾンでも働いていたテック経済学者の先駆け、タデリス教授に解説してもらい、ぐっと解像度が高まりました。
NewsPicksでは今日から2日間、ビジネスで活用される経済学の特集をお届けします。ビジネススクールの修士課程一年目の学生にまさにこういった内容のクラスを教えていますが、ビジネススクールの学生は数学や統計に弱い(とある意味思い込んでしまっている)人も多く、「アカデミックすぎる」「何の役に立つのかわからない」というフィードバックも多いです。計量経済や統計が主軸なのでPythonでなくRで解析するのですが、それも「できない」と諦めてグループ内のできる人に任せてしまうケースも多数です。AIやDX、そしてさらなるテクノロジーの変化によるビジネスモデルの改革を牽引できるビジネス人材の育成が必要とされる中、現場として実際どのようなカリキュラムで実践するのか模索する毎日です。