データ・アナリティクス入門

平均の壁を越える、新指標の挑戦

課題はなぜ難しかった? 前週に比べ、今回の課題は難易度が上がっており、理解するまでにやや時間がかかりました。これまでは平均値を中心に分析していましたが、今回は単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった各指標を活用することで、より正確な分析に結びつけることができると感じました。 営業データの見直しはどうする? 業務では営業関連の数字を扱う機会が多いため、従来は一律の平均値を用いて前年度との比較を行っていました。しかし、さまざまな方法を試すことで、異なる角度からデータを分析できるのではないかという可能性を感じています。 新手法の試行錯誤は必要? これからは、どのデータにどの指標を適用するかを十分に検討した上で、目的に合わせたデータの取得と分析に取り組んでいきたいと思います。新しい手法に慣れるまで試行錯誤はあるかもしれませんが、自分にとっての最適な分析方法を見つけ出すことを目指します。

データ・アナリティクス入門

ABテストで磨く実践力

ABテストはなぜ重要? ABテストを正しく実施するためには、まず目的や仮説を明確に定め、比較対象となる条件をしっかり整えることが重要だと改めて学びました。 問題解決はどう進む? また、問題解決のプロセスを順序立てて取り組むことで、何が問題であるのか、どのような仮説が考えられるのか、そしてどのような解決方法を選ぶべきかを体系的に理解できました。マーケティングチームでの売上進捗に関する課題の特定や、適切な打ち手の選択、さらに広告の効果検証など、様々な場面でこのアプローチを活用できると感じています。 多角検討はどうする? さらに、複数の切り口で課題に接近し、必要なデータの洗い出しや抽出方法、そして解決策の多角的な検討を進める過程で、チームメンバーと協力しながら取り組む重要性を再認識しました。今後は、業務の中で意識的にアウトプットの機会を増やし、実践的な成果に結びつけていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

実践と洞察で未来を拓く

実践学習の効果は? 学習内容を実践的に活用しようとする姿勢が素晴らしく、データ分析においてもその洞察力が十分に発揮できると感じました。今後は、可能性や必要なデータをより具体的に整理していくことで、さらに充実した学びに繋がると思います。 市場環境の見直しは? また、現状の市場状況や競合環境を鑑み、製品サイクルを考慮した上で複数の課題を明確にすることが重要だと感じました。優先順位を明確にし、実現可能な対策を現場と共に検討・実行していく中で、どのようなチェックポイントが必要になるのかも考えていきたいと思います。 部内議論の方向性は? さらに、まずは部内で現在考えている課題を洗い出し、複数の案を出し合う場を設けると良いと感じました。その上で、今後の進め方についてマーケティングや営業の各方面とも相談しながら、各自の役割分担を実施して課題解決に向けた取り組みを進めていくことが望ましいと考えます。

データ・アナリティクス入門

順路で解く成長の秘訣

段階分析はなぜ? 何か課題が発生した際、経験則だけで原因を探ろうとしがちですが、プロセスごとに段階的に分析することの大切さを学びました。「何が」「どこで」「なぜ」「どのように」という順番を意識することで、問題点を明確に把握できると実感しています。また、A/Bテストにおいては、条件を揃えることが重要である点も大いに勉強になりました。 なぜ集客難航? 現在、コンテンツの企画・販売に携わる中で、集客に関してかなりの困難を感じています。対象を広げるという対策を検討していますが、その前に、問題の所在と原因を絞り込む必要があると考えています。 新企画はどう進む? まもなく新たな企画・コンテンツ制作が始まるため、これまでの課題を整理し、具体的な提案につなげていきたいと思います。また、前回の販売時には十分なデータが取得できなかったことから、今後はデータ収集の方法についても検討していく方針です。

データ・アナリティクス入門

多角的視点で広がる戦略の可能性

多角的視点は有効か? フレームワークの各視点を取り入れることで、仮説の幅を広げることができるとの示唆が非常に印象に残りました。たとえば、問題解決の4つのステップや、事業戦略の分析で利用される3C、サービス検討の4Pといった多角的視点を活用することで、より網羅的な分析が可能になります。 仮説の見直しは必要? 一方で、これまでキャンペーンの仮説を立てる際には、十分な視点を持たずに取り組んでいた自分に気付かされました。今後は、複数のフレームワークを意識的に取り入れ、仮説同士に網羅性を持たせることを心がけたいと思います。 継続検証で進化できる? また、複数の仮説を立て、継続的に検証を繰り返すことで、ABテストにおいて有意な差を見出せると期待しています。自分が企画するキャンペーンの成功に向けて、どのフレームワークが活用できるかを検討することが、今後の課題となるでしょう。

データ・アナリティクス入門

MECEで切り拓く論理の未来

MECEと分解のポイントは? MECEの手法を通して、漏れなく重複のない考え方の重要性を学びました。また、ロジックツリーを用いることで物事を分解して考える方法にも触れました。ただし、細かく分解しすぎるのではなく、適度な粒度で整理することがちょうどよいと感じました。 製品サポートはどう変わる? 個人的な感覚に頼るのではなく、フレームワークを活用することで、よりロジカルかつ具体的に意見を伝えることができると思います。私の担当している製品サポート業務では、お客様からの問い合わせ対応や内部連携の課題があるため、業務をさらに整理して取り組む必要があると感じました。 課題解決のヒントは? 今後は、ロジックツリーを活用して課題を分解し、詳細に洗い出してみます。さらに、MECEの観点から整理されているかを再確認し、どこに課題があるのかを特定した上で、具体的な解決策を検討していく予定です。

デザイン思考入門

アイデアは無限大!多角思考のすすめ

用途を再考している? 自社でコーヒーマシンの入れ替えを検討する際、まず用途を見直し、本当にコーヒーマシンである必要があるのかを改めて考えるべきだと感じました。そのため、SCAMPAR法を用いて他の選択肢が存在しないかを検討し、最適な方向性を見出したいと考えています。 多角的な発想は? 今回の経験を通じて、最初に思いついた解決策だけでなく、現実的なアイデアから柔軟な発想まで、さまざまな視点で問題に取り組むことの大切さを学びました。先入観にとらわれず、多角的なアプローチを試みることで、新たな選択肢が生まれる可能性を実感しました。 協力で解決策は? また、今回は一人で考えを進めましたが、チームや複数の人数で意見を出し合うことで、より良いアイデアが生まれると確信しています。今後、実際の課題に直面した際には、チームメンバーと協力して効果的な解決策を探っていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

細分化で見つけた改善のカギ

A/Bテストで何を発見? A/Bテストを活用することで、比較的簡便に効果的な解決策を見いだし、継続的な改善へとつなげられることを学びました。これからは、日々の施策検討において、課題を細かい要素に分解し、それぞれについて最適な解決策を追求していくプロセスを取り入れていきたいと考えています。 テスト計画は何が肝心? プロモーションのA/Bテスト計画を立てる際は、まず目的と仮説をはっきりとさせることが大切です。テストは1要素ずつ行い、同一期間内に実施することで、外部環境の影響を受けにくくなります。また、問題の原因を探る際には、プロセスをできる限り詳細に分解し、ボトルネックとなる部分を見極めることが求められます。 解決策評価はどうする? さらに、解決策を検討する場合は、何を基準に評価するかという判断基準を明確にした上で、各案を慎重に評価することが重要です。

クリティカルシンキング入門

疑問をチャンスに変えた日々

課題洗い出しはどうする? 業務課題に取り組む際は、まず課題となるイシューを漏れなく洗い出すことが基本です。各イシューは疑問形で具体的に問いかけることで、本当に解決すべき問題が明確になります。また、一面的な経験則に頼らず、多角的な視点から解決策を検討することが求められます。特に、最初に手を付けるべき課題を明確に優先順位を付けることで、効率的な対応が可能となります。 伝え方と相談対応はどう? 顧客からの相談や業務上の課題に対しては、これまで学んだ正しい日本語の使い方や伝え方、そして図や表を活用したイメージしやすいドキュメント作成の技法を積極的に活用しています。各課題を順番に処理するのではなく、優先度を意識しながら対応すること、さらに対策を立てる際には自身の経験に引きずられず、必要に応じて他者の意見も積極的に取り入れている点が大きな特徴です。

デザイン思考入門

生成AIとデザイン思考で切り開く挑戦

生成AIの使い方は? 生成AIを効果的に使いこなしている皆さんの姿に驚きました。また、提案されたアイデアが多角的な視点から考えられており、誰も同じコンセプトで作成していなかった点が印象的でした。自分もどの部分でユニークな回答を生み出せたのかを見直し、今後の取り組みに活かしていきたいと考えています。 課題解決の流れは? デザイン思考入門で学んだ共感、課題定義、発送、試作の手法を総務業務の改善活動に積極的に取り入れていきます。まずは、様々なイベントに積極的に顔を出して情報を収集し、皆さんが抱える問題点を洗い出します。その中で特に意見が多かった項目をもとに課題定義を行い、場合によっては実際の現場の声を反映したペルソナ作成も検討しますが、生成AIを活用することで自分では捉えきれない視点も網羅できるため、その力も借りながら進めていくつもりです。

クリティカルシンキング入門

主張と根拠で磨く思考の一歩

問いと答えで学ぶ理由は? 今週はクリティカルシンキングの振り返りを行い、WEEK1の自分の回答を再確認しました。問いと答え、すなわち主張と根拠のシンプルな構成が印象的で、問いを明確に設定し、その問いだけに集中して回答するという行為の難しさを実感しました。 お客様の課題は核心? また、商談時にはお客様からシステム構築による課題解決のご相談をいただくことが多い中で、お客様の課題が何か、本当にその課題が核心なのか、そしてその解決策が改善につながるのかを、主張と根拠をセットで検討する必要があると感じました。講義で「早く答えを導き出すには常に考え続けることが大切」という話が印象深く、思考の切り替えを意識して反復することで、そのスピード感を自分のものにしたいと思います。今後は、何かを考える際に必ず主張と根拠を意識する行動を心がけていきます。

データ・アナリティクス入門

目的と課題を見極める!ビジネス成功の鍵

分析の目的を再確認するには? 分析は、目的があって初めて意味を持つことを再認識しました。ビジネスパーソンの価値は、会社の目的や日々の業務の課題を、いかに効率的かつ低コストで解決できるかにかかっていると考えます。 課題共有の方法は? まだ具体的な業務への分析の活用イメージはありませんが、まずは目的や課題をしっかりと定めることが重要です。特に、その課題が他者からの依頼である場合、最終的に得たいゴールを詳細に明確にし、目的や課題を共有するために議論を重ねることが必要です。 新規ビジネスの土台を整えるには? 新規ビジネスを検討する際には、まず会社や部署の目的やゴール、現時点での課題を正確に把握することを重視したいです。その土台が整った上で、各種フレームワークやツールを活用した分析に進むことができると考えています。

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