今日はコンサル生のTさんと
対面コンサルをしてきました。
Tさんは昨年の11月、12月でそれ以前とは
異なる結果が出せるようになってきたものの、
本人が目指しているところには
まだ及ばず悪戦苦闘している状況です。
そこで目指すところに到達できるように
あーでもない、こーでもないと話しながら、
「次の手をどうしていくか？」
を定めていった感じです。
具体的には、人気商品リサーチの精度を
より高められないか？という部分を掘り下げました。
Tさんは一件で利益15,000円を超える
商品の受注が取れたりしている一方で、
出品数に対して受注が伸びないという課題があります。
そこで、出品する商品の精度を高めることで
（より需要が高い商品を選定することで）
利益を伸ばそうという算段です。
で、出品して売れた商品だけでなく、
出品して売れなかった商品も振り返りました。
今まで出品を重ねてきて、
売れなかったという結果は残念ではありますが、
「売れなかったデータを取れた」と解釈すれば
決して無駄ではありません。
売れなかったなら売れなかったなりに、
必要な意味があるデータになります。
ただ、ここで大事なのは、
できるだけ仮説に基づいたデータであることです。
例えば、
「販売履歴が1ヶ月に1件以上がある商品を
出品することで受注が取れるのではないか？」
という仮説を踏まえて、
販売履歴が1ヶ月に1件以上あるものを
基準に出品していった商品群の
データを抽出するのと、
目についたものをなんとなく出品した商品群の
データとでは、検証できる質が変わってきます。
当然、前者の方が仮説を検証できるので
その次の手の質を高めることができます。
（後者もなんとなく出品しても売れない
というデータにはなるかもしれませんが。笑）
最初から質をMAXに高めることはできませんが、
仮説→実践→検証を繰り返すことで
質はどんどん高まっていきます。
今日のコンサルでも、
「こうすれば受注が増える」
って明言できるものではなく、
「こうしたら受注が増えるんじゃないか？」
という行動「案」（＝仮説）を出したに過ぎません。
明らかに数字から分かるものであれば
「○○したらいける」と言い切れる場合もありますが、
そんなことは基本的に無く、
大抵はやってみないと分かりません。
もちろんコンサルをしているので、
できるだけ確率の高いものを提案しますが、
結局のところ、トライ＆エラーを繰り返して
その中で上手くいったものを抽出していくしかありません。
そういったトライ＆エラーで得た経験が
ライバルがすぐには真似できない部分になってきますし、
BUYMA以外でも通用する力になっていきます。
（と信じている部分でもあります）
で、改めて僕自身もトライ＆エラーを
していこうと思った次第です（笑）
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