製造業・B2B企業の商品企画・製品開発担当者向けに「データリサーチ」を活用した顧客本音の把握方法と、そのデータを基点とした商品企画フレームワークを解説します。QCストーリーを中心に論理的な問題解決・仮説検証、市場適合性の評価、失敗要因の分析・改善サイクル、そしてデータ活用による価値提案を体系的に紹介しています。

◆ この記事で学べること

  • 顧客本音を引き出すためのデータリサーチと分析アプローチ
  • QCストーリー・PDCAによる商品企画・改善サイクルの実践
  • 企画失敗の根本要因（顧客視点不足・ニーズ調査・仮説検証）の回避策
  • AI、アンケート、SNSレビュー等による潜在ニーズ・クラスター分析、仮説立案
  • ポジショニングマップ等で市場検証・価値創造プロセスを可視化
  • 組織での成果共有と自発的改善活動への定着化

◆ こんな方におすすめ

  • 商品企画・製品開発の成功率を高めたい企画・開発担当者
  • 顧客データを活用したマーケティング・商品企画に取り組みたい方
  • QCストーリー/PDCA新規導入・現場担当者の実務力強化を目指すリーダー層
  • AI・データ分析を商品開発プロセスに組み込みたいビジネスパーソン

顧客の声を「データ」で分析し、本音・潜在ニーズを発掘して商品企画の起点に！QCストーリーやAI活用で、組織のイノベーションサイクルを回し続ける実践術を解説しています。