※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 販路開拓に即効性を発揮する「展示会」で、初出展から成功する手法を全公開! どんな業種でも成約が見込め、公的支援機関による手厚い助成も受けられる展示会。 本書では、初出展でも最高の成果を出すための考え方、コツを開示します。 コンセプト立案、展示会選びから、ツール制作の成約フォローまで。 展示会出展の第一人者が、マンガと図解を駆使してわかりやすく解説する決定版です。 ＊本書に掲載の「やることが見える化する4C ワークシート」をダウンロードできます。ぜひご活用ください。 ダウンロード【ワークシート】（4C sheet for convention）（A4サイズ／モノクロ版） ・出展戦略シート（Concept sheet） ・スケジュール管理シート（Critical path sheet） ・コスト計算シート（Cost control sheet） ・展示品チェックシート（Content check sheet） ※本書は月刊誌 近代中小企業『KinChu』（中小企業経営研究会発行）に連載のビジネスマンガ「営業せずに売上を伸ばす！展示会出展術」をベースとし、解説を新たに書き下ろして書籍化しました。 はじめに 00　プロローグ 第1章　中小企業こそ展示会で新規開拓する 01　ゼロベースから展示会を選ぶ 02　大企業のマネをすると失敗する 03　展示会に必要な企画と準備をする 04　実物展示の強さと弱さ 05　ブース設営形式と掲示ツール 06　ウリが伝われば商談につながる 第2章　展示会活用は〝反常識〟で商談を獲得する 07　全社員が同じ方向をめざすワンチームに 08　掲示ツールはこう制作する 09　来場者をどうやって誘引するのか 10　展示ブースのつくり方で商談を呼び込む 11　専門展で勝負できる運営の秘訣 12　展示会なら世界へ販促できる おわりに 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 アフターコロナ時代の企業生存戦略 本書は事業構造を転換する「新規事業開発」の手法をマンガから学び、 自らの事業に当てはめて応用・実践するための解説を増補しました。 リーダー論、イノベーション論、企業事例など、コラム欄も充実！ 大学をはじめとする教育機関、社会人向け研修テキストとしておすすめです。 ※本書は月刊誌 近代中小企業『KinChu』（中小企業経営研究会発行）に連載のビジネスマンガ「新規事業で第2の創業をめざす」をベースとし、解説を増補して書籍化しました。 1編　新規事業の企画 　01｜新規事業開発の心構え 　02｜事業アイデアの検討 　03｜事業アイデアの評価 　04｜調査と事業計画案 　05｜事業計画の報告と意思決定 　06｜新規事業の組織と人材 2編　新規事業の実行 　07｜プロジェクトメンバー 　08｜キーパーソンとの接触 　09｜新規事業とブランド戦略 　10｜リスクマネジメント 　11｜成功軌道に乗せる 　12｜事業戦略の将来構想

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 データに基づいた戦略を行う経営手法とは。どんぶり勘定からデータドリブン経営へ。 企業の意思決定に関わる経営層・役職者などのキーパーソンを巻き込み、IT化だけでなく、 「データ活用のしくみ化」＝「売れるしくみ化」につながる価値観の醸成を マンガのストーリーを通して提案しています。 経済・経営系の大学をはじめとする教育機関、社会人向け研修テキストとしておすすめです。 ※本書は月刊誌 近代中小企業『KinChu』（中小企業経営研究会発行）に連載のビジネスマンガ「新入社員が会社を変える！データサイエンスの可能性」、「続・新入社員が会社を変える！データサイエンスの可能性」をベースとし、解説を増補して書籍化しました。 1編　データドリブン経営の基礎 01　データサイエンスとデータドリブン経営 02　生産管理と品質管理の基本 03　イノベーションとDX 04　注文形態と生産プロセスの分類 05　サプライチェーンと需要予測の理論と実践 06　商品特性と需要予測手法の実践 2編　データドリブン経営の実践 07　データドリブン経営を支える統計学の基礎 08　データドリブン経営のための組織づくり 09　新商品の需要予測手法 10　データサイエンティストの主要業務 11　需要予測とAIの活用 12　データドリブン経営と人材育成