全体像はどう把握?
本講座では、全体をしっかり定義した上で作業を進める重要性を実感しました。まず全体像を捉えることで、分解の作業がスムーズになり、全体に漏れがなく整然とした分析が可能だと感じました。
MECEは何を意味?
また、分け方においてはMECE(抜けや重複がない)を常に意識することが大切だと学びました。例えば、単に「若者」や「リピーター」といった大雑把なカテゴリーで分類してしまうと、定義が曖昧になり、漏れやダブりが発生する可能性があるため、年齢や来店頻度など定量的な指標を用いることが有効です。
複数切り口は有効?
さらに、仮説を持ちながら複数の切り口でデータを分類する手法には大きな意義を感じました。年代を10代ごとに分ける方法や、学歴など別の視点で区切る方法など、異なるアプローチを試すことで、より実態に即した傾向を掴むことができると感じました。
視覚チェックで見える?
加えて、図を描くなど視覚的な手段を用いてチェックすることで、直感だけでは気付けなかった課題を明確にできる点にも非常に参考になりました。最終的には、分けた後に「本当にそうか?」と問い直すプロセスが、より深い理解と洗練された分析に結びつくと実感しています。
実践から何を得る?
最後に、考える前にまず実際に分けてみることの大切さを学びました。実践を通じて自分自身の仮説を検証し、新たな視点を得るプロセスは、今後の分析活動に大いに役立つと感じています。
本を読んでいてわかったつもりになったことが、アウトプットの場でさまざまな参加者の方と話す機会があることで独学以上の知識の高まりを感じました。
コンパクトにまとまったなかで、個人的には想像以上の広い範囲の学びを得ることができ、感謝です。