製造業やB2B企業の商品企画・製品開発担当者、マーケティング・開発部門担当者向けに「顧客の声」をデータリサーチで科学し、潜在ニーズ抽出から仮説提案・検証・企画へのつなぎを実現する方法を解説します。QCストーリーやAI分析を使った論理的な問題把握、ネガポジ分析・クラスタ分析・ポジショニングマップなど、価値提案型商品企画の実践的アプローチを体系的に紹介しています。

◆ この記事で学べること

  • 顧客の声データリサーチと本音抽出の実践テクニック
  • AI・アンケート・レビューを用いた潜在ニーズ・クラスター分析
  • QCストーリーによる商品企画改善サイクルと仮説検証
  • ポジショニング分析/マップの効果的な活用事例
  • 小規模実験から大規模リサーチへの実践フロー

◆ こんな方におすすめ

  • 製造業/B2B領域で顧客視点の商品企画・製品開発に取り組む方
  • QCストーリーやPDCAの実践/定着を目指す企画・開発リーダー
  • AIとデータリサーチで商品開発力を強化したい現場担当者
  • 顧客インサイト・潜在ニーズ発掘と価値提案型アプローチを学びたい方

思いつき会議からデータ根拠に基づく企画提案へ。顧客の声を科学し、仮説検証・改善サイクルを回す商品開発の新潮流を解説しています。現場で成果直結のリサーチ手法・QCストーリー活用を知りたい方必見です。