データ・アナリティクス入門

MECEで見つけた問題解決の新たな視点

問題解決の4ステップとは? 普段、何気なく課題を立てる際にwhat、where、why、howを使ってタスクを起こしていましたが、これが問題解決における4ステップであることを今知りました。そのため、4つを順に行わず、whatとhowばかり考えてタスクに起こしていたことが間違いだったと気づきました。 効果的なMECEの活用法は? MECEを活用してロジカルツリーの作成、ロジカルに課題解決を実践することで、少人数のチームでも短時間で効果を上げるサイクルを構築していきたいと思います。今後はプロセスを踏み、自社サービスの課題解決に向けて努力していきたいです。 どのようにMECEを実践する? MECEの概念についてはなんとなく知っていたものの、それを実践できていなかったと感じています。早速活用したいと思います。特にSEOコラムのオーガニックを増加させるために、MECEで分類してから細かく分析したことがないので、試してみたいと感じました。他の分類においても、影響力が少なくてもどこまで細かく分類すべきかを考えるのは難しいと感じます。 タスクの明確化はどう進める? まずは、自身のマーケティング、メディア制作、CS効率化などのタスクを明確化し、最終ゴールである新規会員登録の増加(且つ正しいキーワードと属性のユーザー獲得)を最短でどこからできるのかを検討します。その後にスケジュールを立ててチームに共有したいと思います。

デザイン思考入門

一歩踏み出すデザインの魔法

プロセスはなぜ重要? デザイン思考は、料理と同じように順番や手順、プロセスが大切な考え方です。たとえば、IDEOが採用しているプロセスには明確なステップがあり、計画的に物事を進める点が特徴です。 顧客理解はどう進む? この考え方の流れは、まず人間中心の視点から顧客を徹底的に理解しようとするところから始まります。そして、効果的に伝えるためのビジュアライズやプロトタイピングが実践され、ユーザー、作り手、投資家にまで及ぶ共感の連鎖を生み出します。 企業支援はなぜ有効? 企業支援の現場では、従来の基本的な事業計画書の枠組みではなく、デザイン思考の進め方を採用して、実際の取り組みの中でその有用性を試すケースもあります。たとえば、あるインテリアメーカーが進める新商品の開発において、デザイン思考の視点を取り入れ、改善の可能性を検討する取り組みが行われることがあります。 資料整理はどうする? また、企業初回の支援にあたっては、メモや各種フレームワークの中にデザイン思考に関連する項目を組み込み、資料としてまとめておくことが有効です。実践に向けた準備として、自身で新商品の事例にデザイン思考を適用し、どの部分が改善できるかを検討することも大切です。 基本理解の第一歩は? このための第一歩として、まずはデザイン思考に関する書籍をしっかりと読み、基本的な概念と進め方を理解することが求められます。

データ・アナリティクス入門

問題解決力の高め方がわかる最高のストーリー

問題解決手順をどう進める? 問題解決のプロセスは、「What→Where→Why→How」の順で進めることが重要です。特に「How」の段階では、課題に対して複数の仮説を立て、それに基づいて具体的な対策(打ち手)を検討します。この際、効果、コスト、スピードなどの枠組みを用いると視覚化しやすくなります。 効果を測定するための方法は? 効果を測る方法としては、ABテストが有効です。ランダムにユーザーを対象としてテストを行うことで、より効果的な対策を実証できます。 打ち手を評価する際の注意点は? また、打ち手を検討する際には、決定要素を洗い出し、各項目に対してメリットとデメリットを評価します。仮説をもとに打ち手を考える際も、常に比較する意識を持つことが大切です。必要であれば、再度ABテストを行い、効果が高い対策を実施します。 プロジェクトで重視すべきポイントは? プロジェクトにおける課題解決業務においては、次のポイントを重視します。まず問題解決のプロセスを意識して、問題の所在とその本質的な要因を明確にします。その上で具体的な打ち手を考え、その効果を検証します。この状況でABテストが必要であれば、実施します。 新企画の決定基準はどう定める? さらに、新しい企画や打ち手を考える時は、決定の基準となる枠組みを明確にし、比較を行います。これにより、異なる打ち手の粒度を均一にし、論点を具体化します。

データ・アナリティクス入門

仮説立ての新技術でユーザー獲得倍増へ

仮説立ての重要性をどう理解した? 仮説を立てることについての理解が深まりました。これまで、仮説を考えるプロセスがわからず、思いつきや一部のデータに偏った仮説立てをしていました。それがよくないと気づいてはいたものの、他の手段を考える余裕がなかったり、時間が限られていたりして、そのままにしてしまっていました。しかし、今回の学習により、3C(市場・顧客、競合、自社)を網羅して複数の仮説を立て、その上で4P(商品、価格、場所、プロモーション)のフレームワークを活用して網羅的に検証することが大事だと理解しました。 新規ユーザー獲得の戦略は? この学びを二つの業務において活用したいと考えています。 まず、自社サービスの新規ユーザー獲得導線の増強に活用したいと思います。現在、オウンドメディアの記事がある程度の検索表示回数や順位を保てるようになっているので、さらなる表示回数の増加と新規登録への導線強化を目指しています。具体的には、メディアの3Cのうち「市場」と「競合」を4Pのフレームワークを使って網羅的に検証し、新しい仮説を立てて実践してみたいと考えています。 既存ユーザーへのアプローチは? また、既存ユーザーについても同様に4Pフレームワークを活用し、新規獲得に向けた分析を行います。具体的には、現状のユーザー行動を分析し、ゴールまでの導線を仮説立てして検証し、改善策を見つけ出したいと考えています。

クリティカルシンキング入門

データ分析で得る新たな視点と知見

分解の効果は何? データを分解することで、より多くの知見を得られることを実感しました。特に、ある特徴が一つの切り口で現れた際に、それだけで答えを決めつけると他の観点から見ると誤りであることがあることに新鮮さを覚えました。答えが見つかったように見えても、それはあくまで仮説であり、しっかりと検証することが重要だと感じました。 現状をどう把握する? ITシステム品質保証チームの今後の戦略を立てるにあたり、まず現状を把握したいと思います。そのために、システムの品質評価を分解し、現状に対する課題を見つけ、知見を得たいと考えています。具体的には、ユーザーが5段階で評価したデータの平均値であるNPS平均を分解していきます。 どの切り口が有効? まず、MECEを意識しながら様々な切り口を考えます。層別分解としては、ユーザーの属性別や単価別を検討します。変数分解としては、評価の平均は合計値を評価数で割ることで得られるため、5段階各評価ごとの合計をグラフ化します。また、評価数の分布や1ユーザーあたりの評価回数の層を作り、さらに分解して考察します。プロセス分解としては、ユーザーが新規登録してからサービスを利用し終えるまでの流れをプロセスに分けて、各段階での評価がどの程度であるかを分析していきます。 検証の重要性は? 以上のように、さまざまな観点から分解することで知見を得ることを目指します。

データ・アナリティクス入門

A/Bテストで広告効果を最大化する方法

論理的思考の極意は? 「What」「Where」「Why」「How」の視点で物事を考える重要性を学びました。実践演習を通じて、A/Bテストを活用し、ターゲット層をグループ化して効果のあるかどうかを仮説を立てて検証するプロセスが重要であることを実感しました。また、コストや意思疎通、スピードなどを考慮して、外注か自社のデザイナーに任せるのか、またはAIに広告の表示を任せるかを判断する必要性にも気づきました。 広告の効果は見えてる? 自社でもYouTuberとのコラボ商品を展開していますが、それが実際にコンバージョンにつながっているかを検証することの重要性を感じました。ソーシャルメディアのユーザーごとの年齢や趣味を考慮しないと、ターゲット層と商品の間に乖離が生じ、購入につながらない可能性があると考え、A/Bテストを用いて広告の比較検討を行うことが非常に重要であると感じました。 クリック数は信頼できる? 普段何気なく見ているYouTubeチャンネルやInstagramなどのプラットフォームに表示されている広告が実際にクリックされる広告なのかを検証し、自社の広告もそのように費用対効果を考慮し、スピードやコスト、意思疎通などを考えて表示することを実践したいと思います。また、自社はテレビドラマとのコラボ商品が多いため、テレビの視聴率や視聴者に対して効果的なコンバージョンへの検証を進めていきたいです。

データ・アナリティクス入門

平均に惑わされない、本質を探る

平均値だけで信頼できる? 平均値だけに頼ると、誤った仮説に導かれる可能性があると学びました。今後、データに向き合う際は、代表値だけでなく散らばりにも十分に気を配ることを心がけます。 どうやって指標を使い分ける? 具体的には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった指標を意識して使い分け、状況に適した分析を行いたいと考えています。 SNS分析はどう進める? また、SNSコンテンツの制作分析においては、各カテゴリによって、反応が良い投稿でもインプレッションが伸びにくい場合や、逆に反応が少なくともインプレッションが増えるケースが存在することに気が付きました。このような現状から、再現性を持ったPDCAサイクルの実現が課題であると感じます。 どの手法で再現性を高める? そこで、各コンテンツカテゴリについて平均インプレッションとユーザーの反応(例えば、いいね数など)の相関や散らばりを分析することで、再現性の高い投稿カテゴリを見つけ出せる可能性があると考えています。 具体的な分析アプローチは? 具体的なアプローチとしては、まずコンテンツカテゴリの整理を行い、外れ値を除いた各カテゴリごとの平均インプレッションを調査します。次に、平均インプレッションとユーザーの反応数の相関関係や、データの散らばりについても検証します。特に、散らばりが小さいカテゴリは、再現性を高めやすいと捉えています。

クリティカルシンキング入門

学びのカギは「問い」から始めよう

今週の学び「問いの立て方」とは? 今週は「問いの立て方」について学びました。その内容としては、以下の3点が重要です。 1. **問いから始める事**:最初に問いを意識すること。 2. **問いを残す事**:問いを意識し続けること。 3. **問いを共有する事**:組織全体で方向性を共有すること。 解決策とは何を指すのか? 「問いから始めること」について特に考えさせられました。総合演習の設問で解決策と課題のまとめを行う中で、「そもそも何を解決したかったのか」が不明確なことに気が付き、自分自身で今ここで答えを出すべき問い(イシュー)を意識して取り組む必要があると改めて感じました。 業務への応用を考えてみる ここから得た気づきを基に、社内外の業務にどのように応用できるかを考えてみました。 **製品仕様、要求仕様の検討**: 製品の細かい仕様やユーザーからの要求仕様を製品仕様に落とし込む際、「何のために必要な機能か」「本当に必要な機能は何か」を最初に考え、イシューを設定してから仕様の検討に着手することが重要です。 **社内の打合せ**: 社内外の打合せでは、目的をイシューとして設定し、会議の時間内に何を決めるべきかを明確にすることで、会議の時間を効率的に使えるようにする必要があります。 以上のように、問いを意識することが、業務の効率化や質の向上に寄与すると感じています。

デザイン思考入門

共感なくして論文は成らず!挑戦の学び

論文準備は順調? 現在、学会発表用の論文を準備しています。自社の事例に基づき、他社ではどのような状況か、またユーザーがどのように感じているかを知るため、インタビューを実施する予定です。 不満の理由は? 論文のテーマは実務に直結しており、「教科書通りの開発手法を実施したにもかかわらず、なぜユーザーから不満が出るのか」という問いから始まります。書き上げた部分には共感が不足している点も見受けられるため、インタビューの際にはその点を重点的に理解してもらえるようにしたいと考えています。 実践はどう進む? 実践段階はこれからですが、ちょうど良い機会であると捉えています。論文が煮詰まっている状態も、今後の改善に向けた良いタイミングだと前向きに受け止めています。インタビュー後に「やはりあれも聞いておけばよかった」という状況が起こる可能性は十分にあるため、慎重に準備しつつ、再度インタビューが必要になることもあらかじめ想定しておくのが良いと感じました。 共感は伝わる? また、「共感」はデザイン思考の中で最も重要な要素の一つだと認識しています。実際、プライベートで少年サッカーのサポートをしている際、ゲームに参加して選手と一緒にプレイすることで、選手の現在の能力や、練習の成果がどの程度反映されているかを実際に感じ取ることができています。これも「共感」を得るための一つの方法だと考えています。

デザイン思考入門

デザイン思考と共感で創造力を育む

デザイン思考で効果的に話し合うには? 「新しいまな板をデザインする」というテーマの下で、グループと共に作業工程を話し合いました。私はデザイン思考のステップを把握しているつもりでしたが、一部が抜けてしまい、ディスカッション中に効果的な発言ができず、グループの意見をまとめることも困難でした。その後、先生の指導を受けてデザイン思考のプロセスを再確認し、協働と共感が重要である各ステップについて再学習しました。また、「万人向けのものは誰にも刺さらない」という言葉から、現在のパーソナライズ化の進展を学び、デザイン思考の重要性を改めて実感しました。 パーソナライズ化はどのように実現する? 私はヒューリスティック評価やユーザー調査を担当する際、課題を見つけることはできても、改善案を提案する際に万人向けのアイデアばかりが浮かんでいました。これを改善するために、「協働」と「共感」を意識しつつ、パーソナライズ化することを心がけ、万人向けに留まらない提案を目指したいと考えています。 ターゲット層を明確にする理由は? 過去にはヒューリスティック評価やユーザー調査を行う際に、「パーソナライズ化」を十分に意識していないことに気づきました。今後は、ターゲット層を明確にしたうえで、改善と提供するべき内容を考慮し、パーソナライズされたサービスの改善提案ができるよう、意識を変えていきたいと思います。

マーケティング入門

ヒット商品の誕生は計画的に可能!

ヒット商品は計画的に? 今週の事例から、ヒット商品は計画的に生まれるものだと感じました。Z世代のターゲットユーザーと化粧品市場の売り場を詳細に分析した結果、商品のコンセプトが導き出され、ヒット商品の誕生が可能になるというロジックが見えました。 値上げ成功のための新視点とは? また、「どうすれば値上げができるか」についても、新しい視点を得ることができました。特にユニークな差別化や顧客体験の差別化が、値上げの達成に役立つという点は重要です。原料高騰の背景も考慮し、自社の強みを整理して独自の差別化を図り、顧客に特別な体験を提供することで、商品提案につなげる必要があります。 ブレストで強みを具体化するには? 研究所のメンバーと共に、自社の強みや市場への戦略についてブレストを行い、アイディアを具体化していきます。さらに、顧客にユニークな差別化や購入体験を感じてもらうためには、必要とされる新技術についても意見を出し合い、最終的には研究テーマとしてブラッシュアップしていく予定です。 価値を更新していけるか? 同じ体験を繰り返すことで価値が減衰すると学びましたので、自社製品についても常に価値を更新していけるかどうか、一度見直してみたいと思います。この事例に限らず、他社のヒット事例も3C分析などを通じてロジックを調べ、学びを得ていきたいと考えています。

デザイン思考入門

ユーザー視点で描く未来

デザイン思考はどう? 初回の授業を受けて、デザイン思考に対する自分の理解がまだ浅く、視点の解像度も低いことを実感しました。グループディスカッションでは、マーケティング(特にマーケットイン)のアプローチとの違いについて意見が飛び交い、私自身もその違いがはっきりと捉えられていない印象を受けました。人間中心の考え方や共感の概念についても、マーケティングと比較すると特有のものか疑問が残りました。プロトタイピングによる試行錯誤のプロセスが、単にそれだけの違いなのか、他に意義があるのかと考えると、もやもやした気持ちが募るばかりです。 学びの解像度はどう? 今後の6週間で、どこまでこの解像度を高められるかに注目しながら、学びを積み重ねていきたいと思います。現時点では具体的なイメージはまだ固まっていませんが、まずはユーザー中心の視点で物事を考えることを意識していく所存です。サービスを生み出す立場として、ユーザーが本当に必要としているものや、ユーザー像を理解する努力が必要だと痛感しました。提供者側のエゴに陥らないよう、常にユーザーの視点を大事にしていきたいです。 顧客調査は何故? また、顧客を深く理解するためには、まず徹底した調査から始めるのが自然であり、納得のいくアプローチだと感じました。この考え方を、今後の全ての業務においてしっかりと実践していくつもりです。

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