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ユーザー

に関する学び

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データ分解の必要性は？ 今週の学習では以下の点について考察しました。まず、データを分解する際には、さまざまな視点からの切り口を持っておくことが重要です。データの分解方法や細かくするやり方によって、データの見方は大きく変わり、傾向や仮説が立てやすくなります。また、多面的な視点でデータを分解することも必要です。MECE（漏れなく、ダブりなく）を用いて検証することは基本ですが、さまざまな角度から分析することの重要性を感じました。さらに、データの可視化も重要であり、グラフなどを使うことで傾向の見方が大きく変わるため、積極的に用いていきたいと考えています。 業務へどう活かす？ これを自分の業務に当てはめると、以下のようになります。データを単に表にまとめるだけでなく、詳細に分解したりグラフ化することで、関連性の洗い出しに役立てられると考えます。具体的には、開発中の製品の物性データ解析を行い、改善に必要な影響因子を洗い出したり、売上と在庫のデータ推移を国やユーザーごとに解析し、仮説立てに活用したりします。また、文章データを整理し、プロセス解析と分類分けによる分析を行います。 分析に多角視点は？ データ分析や分解については、自分だけで行うのではなく、他の人にも確認をお願いし、異なる視点や着眼点を参考にして分解のバリエーションを増やすよう心がけます。データを取得する際も、従来の方法にとらわれず、「本当に必要なデータなのか」という視点を意識して行います。過去のデータとの関連性も考慮に入れ、有用なデータ取得を目指します。結果に対しては、「本当か？」といった問いを繰り返し、別の視点での傾向の可能性を確認することも重要です。

ポジショニングはどう？ 「誰に売るか？」という問いに対する答えをどのように構築するかを学びました。ポジショニングによって、特定のニーズを持つ消費者に刺さる商品を生み出し、埋もれていた市場を掘り起こすことができるというのは新たな発見でした。また、同じ商品であってもコンテクストが変わることで、新たな価値を新たなターゲットに提案することができるという点も大きな学びでした。多くの最新技術が軍事目的から生まれたことがありますが、使用シーンを変えることで、生活の利便性を高めたり課題を解決したりする技術に変わることも一例と考えられます。しかし、ポジショニングとターゲティングの違いについてはまだ自分の中で明確に理解できていない部分がありました。 セグメントの再検証は？ 編成プランを考える際にはまず、ユーザーをどのような軸でセグメンテーションするか考え直す必要があります。性別や年齢といったセグメントが本当にコンテンツ消費に合っているのかを再検証したいと思います。その上で、各セグメントをターゲティングできる企画を持っているのか確認してみたいと考えています。加えて、韓国ドラマコンテンツがなぜこれほどヒットするのか、その消費者の正確な属性（年齢や性別以外の要因）を分析し、韓国ドラマファン層をどう取り込むかについて考えてみたいです。 実行ステップは？ 具体的には、志向性でのセグメントが可能かエンジニアや戦略チームに相談したり、消費者インサイト調査チームと協力して志向性別に調査が可能かを検討します。そして、ポジショニングマップを作成し、業界での自社のポジションを把握するとともに、消費者から見た自社のポジションを確認することを目指します。

定性分析はどう整理？ 現在、自社の業務改善のための分析を進める中で、これまで漠然としていた内容が「定性分析」であったことに気づき、大きな発見となりました。業務のやり方は数値で把握しにくいため、現場での観察やインタビューを通じて状況を捉え、得られた情報から実態を明らかにする必要があると感じました。また、コーディングにより一次コード、二次コードと分類し、フレームワークやプロセスに落とし込む方法を実践することで、今後も学びを深めていこうという意欲が湧きました。 顧客課題をどう捉える？ 顧客課題仮説の導出は非常に難しいと実感しました。定性分析でコーディングを進める際、観察やインタビューから得られる情報が十分かどうか不安になるとともに、ペルソナやカスタマージャーニーマップの捉え方によって仮説の内容が変わる点も大きな気付きでした。今回の講義で学んだのは、顧客課題仮説を広く捉えるのではなく、焦点を絞り「ユーザー」「状況」「課題」「ソリューション」という具体的な文書化を行う手法であり、その手法は非常に有効だと感じました。 問題本質をどう捉える？ さらに、「問題の本質を捉える」から始まり、洞察の整理と可視化、顧客課題仮説の作成、ユーザー中心の視点の維持、そして検証と改善という流れを作ることの重要性を学びました。定性分析では、プロセスやフレームワークの構築により、定量分析で検証すべき仮説が明確になるという点も理解できました。実際の現場での観察からは、ユーザー自身が気づいていない暗黙知に触れることができる有効な手法であることを実感しました。今後はこれらの経験を活かし、顧客に対する課題分析をさらに実践していきたいと思います。

分析の仮説はどう？ 今後は、自社Webサイトのデータ分析において、依頼を受ける側から自ら積極的にABテストやファネル分析の目的、仮説、プロセスを策定し、実施に移す考えです。各プロセスを詳細に分解することで、どのページやどの段階でボトルネックが生じているのかを明らかにし、原因を追及するとともに、具体的な改善提案ができる分析へと進化させたいと考えています。また、日常生活に存在するささいなデータにも目を向け、シミュレーションを繰り返し行うことで、より一層の分析力向上を目指します。 問題をどう特定？ 業務の効率向上や問題解決のためには、まず問題を明確にし、その問題がどの段階で発生しているのかを特定することが重要です。具体的には、以下の点を実践していきます。まず、Webサイトだけでなく、日常生活の中で得られるデータも積極的に収集し、「なぜ」を5回繰り返すことで原因に迫る姿勢を持ちます。次に、あらゆる分野の情報収集を行い、同僚とのコミュニケーションを通じてマーケティングの知識も深めます。加えて、依頼された作業にとどまらず、自主的に分析に取り組むことを意識し、課題に対しては目的や仮説を明確に設定し、複数の仮説を立てながら、ファネル分析やABテストの計画を練ります。 改善策の道筋は？ さらに、プロセスをより詳細に分解し、各ステップでのユーザー行動（CS行動）を可視化することで、ボトルネックの特定と原因の解明を進めます。分析結果については、同僚と共有し、議論を重ねながら改善策を提案していく予定です。この一連のプロセスを繰り返し実践することで、より実践的な分析力を身につけ、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

商品の体験価値は？ 商品の価値は、単なる機能だけでなく、体験や情緒的な要素も含むことを学びました。たとえば、自動車の場合、燃費などの機能的価値と、運転したときの心地よさといった情緒的価値があり、どちらも重要な役割を果たすという点に気づかされました。 差別化はどう実現？ また、ある事例を通じ、消費が単なる摂取行為に留まらず、商品が届いたときのドキドキ感や、環境に配慮した取り組みといった情緒的価値が加わることで、他社との差別化が実現され、プロダクト全体の価値が大きく高まることを学びました。 顧客の声はどう？ さらに、別の事例では、ユーザーのニーズを詳細に分析し、期待に沿った商品やサービスを提供することで成功を収めた企業の取り組みが印象的でした。ここでは、顧客を意識した考え方が、単なる問題解決を超えて、実際の課題を乗り越えるための大切な要素であることを感じました。 意見交換は大事？ 社内では、多様な意見を持つ人々とのコミュニケーションが欠かせません。そのため、フレームワークを活用して説明や意見交換を行うことで、考えを整理し、理解を得ることが容易になると実感しました。同時に、自分自身の思考の偏りに気づく手助けにもなりました。 付加価値は追求？ 今や、単にものやサービスを提供するだけでは、利用者に楽しさや感動を与えることは難しい時代です。いかに体験価値や情緒的価値、すなわち＋αの価値を高めるかを常に追求する姿勢が求められています。また、ある企業が実店舗での販売先を特定のチャネルに絞り込んだ事例については、メンバー間で意見を交わし、自分自身の考え方との差異を知る良い機会だと感じました。

今の問いは何だろう？ イシューとは、今ここで答えを出すべき問いのことです。イシュー設定の際には、「問いの形にする」「具体的に考える」「一貫して抑え続ける」という3つのポイントを意識する必要があります。まずは、問いが何であるかをはっきりさせることが大切です。 全体で課題を共有する？ 次に、その問いを常に意識し続けることで、解決すべき課題が見失われないようにします。そして、組織全体でこの問いを共有することで、皆が同じ方向性に向かって課題解決に取り組むことが可能となります。適切なイシュー設定は課題解決の成功に直結するといえるでしょう。 手法で問題を割り出す？ また、これまで学んできたロジックツリーやプロセス分解の手法を活用することで、イシューを導き出す方法もあります。例えば、売上構成をロジックツリーで細かく分析し、問題を特定の要素（例えば、客数の少なさ）に収束させるといったやり方が考えられます。 ユーザー心理は理解済？ さらに、自社サービスのウェブサイトに訪れたユーザーがどのような課題を感じ、最終的にどのような体験をしているのかについて、ユーザビリティテストを行わずとも自らイシューを見極めることが可能です。ユーザー行動に注目し、どの画面で何がわかりにくいのか、どのような心理を引き起こしているのかを把握することが重要です。 仮説検証の流れは？ 具体的な取り組みの手順としては、まずチームで最も解決すべき問題（イシュー）を特定し、そのイシューに基づいてデータを精査します。その後、仮説検証を繰り返すことで、実際の課題や障壁を明確にしていく流れが効果的です。

どうして視覚化すべき？ 数字に集約することと、目で見て理解することの大切さを再確認しました。纏めたデータをグラフ化するなど視覚化することで、ヒストグラムなどを活用しながらデータのばらつきを直感的に把握できる点が印象的でした。 比較で何が見える？ また、データ分析は「比較」に基づく作業であり、仮説思考が重要だと感じました。分析のプロセスでは、仮説を立て、異なる視点とアプローチを用いることによって、より本質に迫ることができると理解しています。 代表値はどう使う？ 代表値の使い分けと散らばり（標準偏差）を組み合わせる方法も興味深かったです。平均値や中央値、加重平均、幾何平均など、用途に応じた手法があるため、Excelで計算できることから複雑な計算式を覚える必要はなく、実務で活用しやすい点が良いと感じました。 成約率との関係は？ さらに、営業活動のように暴露機会と成約率、またユーザーの購買意欲と成約数との因果関係を数値化する場合、代表値だけでなく標準偏差による散らばりを検討することで、ユーザーの傾向をより正確に導き出すことができると考えています。まずは仮説思考から取り組む姿勢が大切だと再認識しました。 グラフの魅力は？ 最後に、提供される表形式のデータを様々なグラフで可視化し、検証のヒントを得る点も魅力的です。従来の平均値や中央値に加えて、標準偏差などの散らばりを取り入れることで、ユーザーの購買情報をより明確に把握できる可能性が広がっています。定性情報をいかに数値化してデータ分析に活用するか、その工夫が今後の課題であり、挑戦してみたいと感じました。

どの手法が有効？ 私の業務では、主に三つの手法を活用しています。まずA/Bテストでは、メール告知に取り入れる際に、カラーや情報の提示順序などの要素を変更しながら検証を行います。数値化可能なクリック率やコンバージョンの結果をもとに、効果を測定しています。 参加型はどう活かす？ 次に、参加型デザインです。アンケートの回答からユーザー視点での改善点を抽出し、定期的に開催するセッションでは、複数のロイヤルユーザーの意見を自由に出してもらいながら改善策を模索しています。 インタビューで何を引き出す？ さらに、インタビューも実施しています。購入の動機や使い方を詳しく聞き取り、限られた時間の中でユーザーの意見を引き出すためには、ファシリテーション技術が重要であると感じています。なお、インタビューでは、自分の仮説検証において予想と異なる結果になることも多々あり、大きな声を持つ一部の意見に左右されず、冷静な判断が求められると実感しています。また、求めるデータの種類に合わせて、最適な情報収集手法を選択することも大切です。 デザイン思考はどう磨く？ デザイン思考については、明確なゴールが設定されているわけではなく、その時々で最高のものを作るために100％の力を注いでいる状況です。しかし、知れば知るほど「より良いものを」という気持ちが高まり、常にアップデートを重ねていくOSのようなものだと感じています。かつて先輩から「我々が作るものは常にβ版である」との言葉をいただいたことが、決して満足せず成長し続ける意欲に繋がっていると改めて考えるきっかけとなりました。

仕事にどう生かす？ バリュープロポジションと3つの合致、ラピッドプロトタイピング思考は、日常業務にも活かせそうな考え方だと感じました。経営・組織戦略の分野では、必ずしも「もののプロトタイピング」を行うわけではありませんが、「作りながら考える」姿勢が非常に重要であると実感しました。 試作で何を知る？ デザイン思考が一般教養に近づいている現状からも、プロトタイピングを単に「物」に限定するのは難しいと考えます。ビジネスモデル、カスタマージャーニー、架空のセールスレター、商品チラシなど、試作できる分野が多く存在し、「アウトプットしながら考える」癖をつけることが大切だと思います。 アイデアはどう伝える？ 今回の取り組みでは、プロダクトイメージ、サービス構想、拡張機能のアイデアを絵や図にしながら考えるプロセスに取り組みました。実際にアウトプットすることで、無理なアイデアや、他の分野に拡張した方がユーザーにとってメリットが大きいという視点が多く見えてきました。 戦略転換の理由は？ また、本来はあらかじめ経営戦略上で決めるべき事項も存在すると思います。激しい競争の中で従来の領域に挑むのか、あるいは新たな価値を生み出す領域にシフトするのか、いずれも議論すべきポイントです。例えるなら、100m走で新記録を狙うのか、障害物競走で柔軟に戦うのかという違いに似ています。私自身は、初めから障害物競走のアプローチを選びました。今後は、デザイン思考にとどまらず、こうしたワークが経営戦略上どのように位置づけられるのか、包括的に捉える視点がさらに必要だと感じています。

どうしてペルソナが鍵？ 生成AIのビジネス活用支援の立場から、生成AIの利用方法について考えました。自ら生成AIをどのように活用するかを検討し、実際の運用で示された課題を把握することは可能です。しかし、利用するお客様ごとに使用シーンや前提知識、目的が異なるため、彼らに共感し課題を正しく理解するには、ペルソナをしっかり定義し、その前提条件や目的、状況を想像して整理する必要があります。 顧客役割シミュレーションは？ また、生成AIに顧客の役割を模倣してシミュレーションしてもらう手法も有効だと考えます。ペルソナで定義したユーザーとして課題を提示してもらうことで、要件定義のプロセスに新たな視点を加えることができるため、実践的な検討に大変役立ちました。 利用後の効果は何？ 実際に利用してみると、生成AIからユーザー役として現実に即した質問が提起され、単なる想像にとどまらない網羅的な事前検討ができることが確認されました。従来、ユーザーを実際に巻き込む場合、コストがかかるという課題がありましたが、生成AIを用いることで低コストで実務に近いシミュレーションが可能となり、非常に参考になりました。 今後の展望はどう？ 今後は、生成AIを活用してより具体的なユーザー視点からの課題提起やシミュレーションを実践し、顧客との共感を深める戦略に活かしていきたいと考えています。さらに、生成AIを使うことでペルソナの理解がどのように進むか、またそのシミュレーション結果をどのようにビジネス戦略に反映させるかについても、今後の課題として具体的に検討していく所存です。

共感の大切さは？ 企業支援を主な業務とする中で、最も効果的なのは、デザイン・設計の段階で「共感→課題定義→発想→試作→テスト」という流れを取り入れることだと感じています。特に「共感」のステップに重点を置くことで、ユーザーの深層ニーズをより正確に引き出すことが可能になります。このため、課題定義に入る前に必ず共感の把握を行うプロセスを取り入れるべきです。 具体策はどう？ また、共感の手法や具体例については以下の点を改めて検討しています。具体的には、共感のプロセスでどのような方法を用いて深層ニーズを引き出しているのか、そしてそのニーズを把握した後、どのような形で課題定義に活かすのかという問いに対して、実践に即したアプローチを模索する必要があります。 実践の工夫は？ 実践面では、十分にそのままの形で実施できていないと感じることもありますが、振り返りの中で、ユーザーの情緒的な側面に配慮しながら課題定義を行うことで、内部での納得度が高まり、最終的な成果にも良い影響を与えると実感しています。これまでも一部では提案を行ってきましたが、さらなる観察やヒアリングを通じて、より具体的な対策を講じるべきだと考えています。 未来へどう進む？ 今後は、企業支援の流れにおける「共感」から始まる一連のプロセスを、より具体的かつ実践的に展開していきたいと考えています。さらに、マーケティングのみならず、経営や企業変革全体を視野に入れた支援を実施するため、従来の課題解決から課題定義へのシフトを図り、自身の支援サービスのあり方についても再検討する予定です。

ファネル分析はどう？ 問題の原因を明確にするためには、取り組みを各プロセスに分解し、それぞれのプロセスを確認することが有効です。特にファネル分析は、ユーザーの利用段階を「注目」「興味」「欲求」「行動」などのプロセスに分け、どの段階でユーザーが離脱しているかを可視化する手法です。ファネル分析には、ファネルそのもの、横棒グラフ、プロセス×ウォーターフォールなどのチャートがあります。この分析を行う際のコツとしては、顧客の行動プロセスを適切に設定し、「実数」と「比率」のバランスを重視することが挙げられます。原因を一つに特定しすぎず、ある程度方向性が決まれば仮説に基づいてABテストなどで検証し、必要があれば仮説を修正していくことも重要です。 募集プロセスはどう？ 生徒募集活動においては、「学校の存在を知る」「学校に興味を持つ」「学校説明会・個別相談会を申し込む」「実際に参加する」「出願する」「入学する」というプロセスを通じてファネル分析を行います。それぞれのプロセスでの人数の実数と比率をチャートとしてまとめ、問題があり優先して取り組むべきプロセスを特定します。 事例調査はどう？ 具体的な取り組みとしては、まずファネル分析事例を検索して、できるだけ多くの事例、特に学校法人の事例を調査します。そして、入試広報部から昨年度の生徒募集活動の各プロセスのデータを入手し、ファネル分析を行います。その際は、実数と比率の両方でチャートを作成します。最終的に、分析結果を入試広報部と共有し、問題のあるプロセスについて共通認識を持ち、改善策の検討を進めます。