ビジネス

ヒット商品を生み出すために必要なたった1つのこと

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • Pocket
  • LINEで送る

世の中の起業家は僕を含めて、常に売上を気にしていることが普通ではないでしょうか。もちろん、ストック型のビジネスで一定のしくみをつくった方は寝てても儲かると思いますが、それはほんの数%の方だけです。

※ストック型ビジネスとは、株主配当や家賃収入のように安定した収入が確保できるものです。

そのため、常に仕入れと販売を繰り返すような労働集約型のビジネスでは、ヒット商品をつくりビジネスを安定させなければいけません。

そこで、売れる商品づくりに必要なたった1つのことをご紹介します。

売れる商品づくりに一番大切なこと

売れる商品をつくるために最も大切なことはリサーチです。

そもそも売れるということは買いたい人がいるということです。つまり、人が買いたいと思うものを売れば良いのです。

逆にいえば、あなたがどんなに売りたい商品があっても、お客さんが欲しがらなければ売れないんですね。

僕のコンテンツの1つ「7つの集客術セミナー」では、売れる商品について必ず話題なりますが、たとえば僕を含めた男性の「フェラーリはカッコイイ」という感覚が女性参加者に理解されづらい。

その感覚はつまるところ、興味のない人に一生懸命コストをかけても売れないものは売れないということです。

では一体、どうすれば売れる商品がみつかるのでしょうか。それがリサーチなのです。

商品づくりはリサーチがすべて!

人が求めていることを知る最善の方法は相手に聞くことだ!

1930年代の営業マンはそう考えてリサーチを始めたといわれています。当時の営業マンたちはタクシー運転手や専業主婦、商店街のお店など、ターゲットとなる人に近づいては質問攻めにしたそうです。

・好きな本は何ですか?

・嫌いな食べ物は何ですか?

・今一番欲しいものは何ですか?

こうした質問の答えは、新商品を開発する企業にとって大いに価値がありますが、これは現代も同じです。つまり、ヒット商品を生むはじめの一歩はリサーチから始まるといえます。

ここで事例をご紹介しましょう!

あなたはカフェを開業するとします。

最初に調べることはカフェに行く人が何を一番重視するか?です。

コーヒーの品質、全体的な価格、モーニングセットがあるか? 無料チケットがあったら週に何回来るか? 店内とテイクアウトはどちらが良いか? お店の雰囲気はどんな感じが理想か・・・

こうした質問をすれば、相手の欲求が浮かび上がりますから、あとは調査結果に見合った場所・価格・メニュー・内装・システムなどの構築に集中するだけです。

このように商品づくりはリサーチがすべてといっても過言ではありません。

リサーチ方法はどうすればいいの?

では実際にリサーチをしてみましょう。

先ほど、人が求めるものを聞けば良いと申し上げましたが、リサーチはアンケートだけではありません。それに、アンケートの回答者が本当に欲しいものが何かわからない場合は、アンケートは役に立ちません。

事実、iPhoneが開発される前にiPhoneのような製品が欲しいと答える人は非常に少なかったはずです。とはいえ、スティーブ・ジョブズのような天才でなければ、リサーチなくして売れる商品をつくるのは超ハイリスクです。

そこで、アンケートが上手くいかない場合につかえるリサーチ方法を3つご紹介します。

1.グループインタビュー

例えば、6名ほどを対象に座談会を行い、司会者の進行で生の意見を聞き出す方法です。ヒヤリングを続けているとアンケートでは発見できない本音がポロリと出たりするのが特徴です。

2.観察

これは、ユーザーの潜在的なニーズを発掘する方法です。例えば、コピー機をつかっている人を観察して、使いにくそうな機能を調べて改善する!といったことができます。

3.購買データ分析

いわゆるビッグデータと言わるものです。ユーザーがどんな行動をしているか?パターンを発見してサービスの改善につなげる方法です。

まとめ

いかがだったでしょうか。現代は行動経済学が主流ですから、人の心理や行動を分析することで、商品の開発やサービスの改善につなげることができます。

ホームページに何十万、ネット広告に何十万・・・と費やした後でニーズがないとわかったら、めちゃめちゃショックですよね。だからこそ、見込み顧客が何を欲しがっているかリサーチすることが重要なのです。

ちなみに、リサーチを含めてビジネススキルをアップさせる方法を電子書籍にまとめておりますので、興味がある方はぜひのぞいてみてくださいね。

最後までお読みいただきありがとうございました。

コメントを残す

*

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください