分析目的はどう決める?
数字の分け方や分解方法で、同じデータからまったく異なる分析結果が得られることを学びました。データ分析に取り組む際は、まず分析の目的を明確にし、その後で全体の定義(たとえば分析対象の期間など)を設定することが大切だと感じました。また、グラフ化することで視覚的に理解しやすくなる点も印象的でした。たとえ何も見えなくても、それ自体が正しい結果であると捉え、試行を続けることの重要性を再認識しました。
営業分析のポイントは?
さらに、営業分析に応用できると考えた事例もありました。ここ半年間の商談を以下の要素に分解することで、自身の強みと弱み、そしてボトルネックの特定に役立てられるのではないかと思いました。具体的には、①顧客属性(業種、規模、地域)でどの顧客に強いか、または弱いかを把握し、②接点属性(チャネル、紹介元)から成果に結びつきやすいリードを見極める。そして、③商談構造(課題の種類、緊急度)で勝ちやすい案件の特徴を探り、④プロセス分析(商談フェーズ、失注理由)でどの段階に課題があるかを明確にするという点です。
MECE分析はどう考える?
また、MECE分析に関しては、全体をどのように部分に分けるか、事象をどの変数で分解するか、そして全体プロセスの中でどこに問題が潜んでいるのかを考察することに難しさを感じています。皆さんはどのようにアプローチされているのか、大変興味があります。
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。