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とある行商の豆腐屋さんの話
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第二次世界大戦後、復興し始めたばかりの高円寺
1950年代
画像:株式会社Reha Labo Japan 古き良き高円寺より 
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商売難しくなったから、お店変えようかね・・・
せっかく、この街で戦後一番最初に豆腐屋を
         はじめたのにもったいない。
            もっと頑張りなさいよ
そうは言っても、
  難しくてね・・・・
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あんた、豆腐屋をやったことあるのかね?
オヤジさん、俺が売るの手伝ってやろうか?!
この商売、
 そんな甘くはないよ・・・
いや、やったことはないが、
    売るのは大したことないよ!
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唐津さんは
どんなことを提案したでしょう?!
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リヤカー引っ張って歩いたらこの地図に
経路を書きなさい。
豆腐が売れたら時計を見て、
 地図に時間と場所を書き込む。
6:55
これを毎日繰り返しなさい!
6:13
6:22
6:35
7:01
6:50
7:10 8:10
7:41
7:26
7:15
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● 住宅の白地図を渡され、売り歩いた経路と、売れた場所、正確な時間・数を
書き込むように指示された
● 半月ほどした後、バスの運行表のような詳細な経路と時刻を書かれた紙を
渡され、そのように回ることを指示された
● 実際に回ってみたら飛ぶように売れてしまったので、その後も試行錯誤した
正確なデータを取得して、規則性を解析して再構築した
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豆腐屋はすでにそのようなデータを持っていたのでは?!
● どれだけ作ったのか (販売数)
● 何人に売れたのか (人数)
● 何回売ったのか (頻度)
● どれだけ売れ残ったのか (破棄率)
● 原価・売上・利益 (ROI・ROAS)
豆腐屋は売上につながらなかった・・・
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想定される顧客の行動から仮説を立てた
● 電車のサラリーマンは毎日の行動が時間通り
● 妻が見送りに玄関から顔を出す時間も定期的
● 場所と時間が販売経路からわかれば、
売れる可能性の高い時間と場所がわかる
● あとは、到着と販売時間の経路を決めれば良い
場所と時間と販売数が解析できれば
「その時間に、そこに行けば売れる」が               
見えてくる
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豆腐屋の事例でわかる5つのポイント
1. 唐津さんと豆腐屋は既知の仲
➡ 事前にビジネスの背景を共有していた【ビジネスモデルの共有】
2. 白地図に販売経路や時間、販売数を記入してもらった
→ 販売行動のデータを収集【KPIの選定と手法】
3. 半月くらいでデータを解析できるようになった
→ 判断できるまで集めたデータを解析した【解析に必要なデータの蓄積】
4. 解析結果をもとに、販売ルートを作った
→ 解析結果を売上につながる形で再構築した【行動につなげる提案】
5. その後も、試行錯誤したら売上がどんどん伸びていった
→ 売上につながるデータの解析と改善を続けた【改善サイクルの継続】

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  • 1. © 2019 Yagi Akifumi 1 とある行商の豆腐屋さんの話
  • 2. © 2019 Yagi Akifumi 2 第二次世界大戦後、復興し始めたばかりの高円寺 1950年代 画像:株式会社Reha Labo Japan 古き良き高円寺より  http://rehalabo.blogspot.com/2017/10/blog-post_29.html
  • 3. © 2019 Yagi Akifumi 3
  • 4. © 2019 Yagi Akifumi 4 商売難しくなったから、お店変えようかね・・・ せっかく、この街で戦後一番最初に豆腐屋を          はじめたのにもったいない。             もっと頑張りなさいよ そうは言っても、   難しくてね・・・・
  • 5. © 2019 Yagi Akifumi 5
  • 6. © 2019 Yagi Akifumi 6
  • 7. © 2019 Yagi Akifumi 7 あんた、豆腐屋をやったことあるのかね? オヤジさん、俺が売るの手伝ってやろうか?! この商売、  そんな甘くはないよ・・・ いや、やったことはないが、     売るのは大したことないよ!
  • 8. © 2019 Yagi Akifumi 8 唐津さんは どんなことを提案したでしょう?!
  • 9. © 2019 Yagi Akifumi 9
  • 10. © 2019 Yagi Akifumi 10 リヤカー引っ張って歩いたらこの地図に 経路を書きなさい。 豆腐が売れたら時計を見て、  地図に時間と場所を書き込む。 6:55 これを毎日繰り返しなさい! 6:13 6:22 6:35 7:01 6:50 7:10 8:10 7:41 7:26 7:15
  • 11. © 2019 Yagi Akifumi 11 ● 住宅の白地図を渡され、売り歩いた経路と、売れた場所、正確な時間・数を 書き込むように指示された ● 半月ほどした後、バスの運行表のような詳細な経路と時刻を書かれた紙を 渡され、そのように回ることを指示された ● 実際に回ってみたら飛ぶように売れてしまったので、その後も試行錯誤した 正確なデータを取得して、規則性を解析して再構築した
  • 12. © 2019 Yagi Akifumi 12 豆腐屋はすでにそのようなデータを持っていたのでは?! ● どれだけ作ったのか (販売数) ● 何人に売れたのか (人数) ● 何回売ったのか (頻度) ● どれだけ売れ残ったのか (破棄率) ● 原価・売上・利益 (ROI・ROAS) 豆腐屋は売上につながらなかった・・・
  • 13. © 2019 Yagi Akifumi 13 想定される顧客の行動から仮説を立てた ● 電車のサラリーマンは毎日の行動が時間通り ● 妻が見送りに玄関から顔を出す時間も定期的 ● 場所と時間が販売経路からわかれば、 売れる可能性の高い時間と場所がわかる ● あとは、到着と販売時間の経路を決めれば良い 場所と時間と販売数が解析できれば 「その時間に、そこに行けば売れる」が                見えてくる
  • 14. © 2019 Yagi Akifumi 14 豆腐屋の事例でわかる5つのポイント 1. 唐津さんと豆腐屋は既知の仲 ➡ 事前にビジネスの背景を共有していた【ビジネスモデルの共有】 2. 白地図に販売経路や時間、販売数を記入してもらった → 販売行動のデータを収集【KPIの選定と手法】 3. 半月くらいでデータを解析できるようになった → 判断できるまで集めたデータを解析した【解析に必要なデータの蓄積】 4. 解析結果をもとに、販売ルートを作った → 解析結果を売上につながる形で再構築した【行動につなげる提案】 5. その後も、試行錯誤したら売上がどんどん伸びていった → 売上につながるデータの解析と改善を続けた【改善サイクルの継続】