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比較 ✕ 検証

に関する学び

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3Cと4Pをどう活用する？ 複数の仮説と網羅的な思考を持つことを学ぶことができました。また、市場、競合、自社（3C）、製品、価格、場所、プロモーション（4P）を意識した仮説構築の重要性も理解しました。データの収集方法については、本当に対象者からのデータなのか、アンケートなのか、口頭なのか、数値なのか、きちんと比較するための収集といった意識も重要だと感じました。 売上向上のための分析法は？ 現在、売上が思うように伸びず、分析検証フェーズに入っています。そこで今回学んだ仮説の立て方やデータの取り方を意識しながら、数値を見ていきたいと思います。また、前回のグラフの最適化も考慮に入れつつ、精度の高い分析・検証を行いたいです。 新たな施策提案に必要な視点 さらに、昨年10月から今年6月までの流入数や購入数、広告費などの数値をしっかりと活用し、相関や因果関係を見つけ出し、仮説思考を組み合わせて新しい施策や提案を行いたいと考えています。様々な仮説を一つずつ検証し、網羅的な分析も合わせて行いたいと思います。

計画の反省点は？ これまで計画的な勉強をせずに分析業務を進めてきましたが、これまでの経験を体系的に整理できたと感じています。 比較検討する意味は？ 特に印象に残ったのは、目的と比較対象を再確認することで、分析の内容がより鋭くなった点です。どの手法や見せ方を選ぶかは、結論を導き出しほかの人に共有する上で重要であり、データに応じた適切な手法の選択が求められます。 共有の大切さは？ 今後は、何を目指し何と比較するのかを具体的かつ明確にし、チーム内でしっかりと共有することを徹底していきたいと考えています。これにより、分析結果がより精度の高い仮説検証に繋がり、プロセス全体の質が向上すると思います。 挑戦の意義は？ 具体的には、フォローアップや分析の都度、目的を直接再確認すること、目指すべきものと比較対象をはっきりさせた上で最初にチームと確認し合うプロセスを重視しています。また、習得した分析手法を活かし、普段あまり使用しなかった方法にも意識的に挑戦するよう心掛けています。

分析の見極めポイントは？ Week1を振り返って、「分析は比較なり」という言葉が強く印象に残りました。正確な分析を行うために守るべき要点を改めて認識するとともに、仮説と検証を繰り返すことの重要さを実感しました。 業務での分析とは？ 実際の業務シーンでは、以下のような場面でデータ分析の手法を活用しています。病院のデジタル推進におけるデータ分析、サーバ性能やトラブル発生時の問題解決、新サービス導入時のサーバ負荷試験に関する見解、また、LINEや無呼吸ラボ、近隣検索、PCPへのファネル分析、アクセス数やページビューの分析など、さまざまな事例に取り組んでいます。 分析習慣の秘訣は？ 日々の業務においては、勘や経験則だけに頼ることなく、データ分析に基づいた意思決定を行う習慣を身につけることが重要だと感じています。問題が発生した際には、What、Where、Why、Howの視点で現状を整理し、的確な対策を講じるために、仮説と検証を繰り返す姿勢を大切にしていきたいです。

利益の把握はどうなってる？ 本業での利益、財務活動後の利益、最終利益といった各利益の数字を通して、経営全体の状態や借金の負担状況などが把握できることを学びました。また、仮説を立て検証するプロセスを通じて、物事をより深く掘り下げることができると実感し、今後は仮説立案の習慣を身に付けたいと思います。さらに、「PL＝運動成績表」という表現が非常にしっくりと感じられました。 検証はどのように進む？ 具体的には、子会社のPLの変化について自ら仮説を立て、各利益の動向を前月比や前年比で分析、検証していくことを目指します。また、同業他社の比較を通じて、各利益率の違いの背景にある要因を探り、その特徴を明らかにできるようになりたいと考えています。まずは、検証のために用いる分析指標について検討し、同業他社のWEBページに記載されている財務指標を参考に、各社がどの指標に重点を置いているのかを確認。自社との比較を行い、問題点を明確にして改善案の検討につなげていきたいと考えています。

仮説整理はどう進む？ ビジネスフレームワーク（３C、４Pなど）を活用することで、なんとなくで仮説を立てるのではなく、複数の仮説をMECEに整理できるという認識が得られました。また、仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の２種類があることを知り、仮説に対する考え方が大きく変わったと感じています。 課題解決は何を問う？ マーケティング施策の企画段階では、まずお客様の課題が何であるかを明確にし、What、Where、Why、Howのプロセスに基づいた問題解決の仮説思考を用いることで、心に響く施策を考案したいと考えています。一方、振り返りの際には、施策の結果を踏まえた上で結論の仮説を用い、データを検証していくことが重要だと感じました。 計画実行はどう見る？ 今年度の施策の振り返りと来年度の計画を進める時期にあたり、初めからデータを集計するのではなく、まず仮説を立て、その検証に必要なデータを収集・比較分析するアプローチを取り入れていきたいと思います。

キャンペーン効果をどう活かす？ キャンペーンの効果検証に生かすことができると思います。これまで効果検証を次の施策や会社の計画に反映できていないことが課題でしたが、キャンペーンの結果を本講座の分析法で分析し、そこから見えてくる考察を基に新しい取り組みを提示したいと思います。 商品性の比較はなぜ必要？ また、現在部署で新規事業の検討を行っております。その商品性の検討に際して、他社商品を比較することが必要です。分析を行うことで、商品性に取り込みたい要素や難しい要素を明らかにすることができると思います。 課題解決に向けた具体策は？ これらの課題に対し、次のことを行っていきたいです。 - WEEK1で学んだ内容の共有 - 分析対象となるものの選定 - 比較対象のピックアップ WEEK1で学んだことは既にチームメンバーに共有しており、メンバー全員が納得した内容でしたので、今後も新たな気づきを共有し、実践の場で活用していきたいと思います。

一方的打ち手はどう？ ABテストの学習を通じ、これまで仮説に基づいて一方的に打ち手を実施してきた方法では不十分であると痛感しました。打ち手をただ試すだけでなく、条件を統一して比較することの重要性を実感し、現行の業務プロセスに問題があると感じるようになりました。 複数打ち手の検証は？ また、課題に対しては通常一つの打ち手で対応しており、忙しさの中で次々と新たな打ち手を試す状態になっていました。今後は複数の打ち手を検討し、ABテストの考え方を取り入れたうえで、同一条件下でどちらが効果的かを慎重に比較・検証していきたいと考えています。 多角的視点の探求は？ さらに、毎週の採用状況確認のミーティングでは、複数の打ち手を提案することで、先週までの分析手法も組み合わせながら多角的な視点から糸口を探っていく予定です。これを足掛かりに、次のステップに進むための具体的なアクションを模索し、ABテストの実施と継続的な検証を行っていくつもりです。

説明はどう伝わる？ 初回の講義冒頭で、「アカウンティングは人に分かりやすく説明されるものであり、決して難解で複雑なものではない」という話が非常に印象に残りました。世界中の企業で利用されている以上、誰にとっても明確で理解しやすいはずだと再認識でき、これまで漠然と感じていた取っつきにくさが和らいだように思います。 顧客情報をどう活かす？ また、社内で新たなプロジェクトに参加する際、顧客の基本情報をリサーチするために今回の学びを活かしたいと考えています。顧客企業の基本情報や業界背景情報の収集に加え、財務データを正確に読み解いて自分なりの考察を持つことが重要だと思います。 財務分析は何が鍵？ さらに、本コースの学びと平行して、クライアント企業の公開情報から直近の財務データを取り出し分析作業を進める予定です。さまざまな業界の企業データを比較し、業界ごとの違いや特徴を検証することで、より深い理解を得たいと思います。

顧客目線を忘れないためには？ 顧客目線であることは、企業活動として当然のことであると思えますが、競合を意識するあまり、顧客ニーズを無視してしまうことがしばしばあります。そのため、適正なフレームワークの使い方を学び、常に高い視点で物事を捉える術を養いたいと考えています。 顧客との対話が生む成果とは？ 自身の取り扱う製品が顧客にとってどのようなベネフィットがあるのか、競合品との差別化が顧客ニーズを満たしているのかを検証するために、実際に顧客と対話を重ねます。また、メッセージが顧客にどれだけ響いているのかも再確認します。 イノベーション課題を解決するには？ イノベーションの普及要件として比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性の観点で自社の製品を考えてみると、比較優位と試用可能性、可視性はあるが、わかりやすさと適合性が課題であると認識しました。これらの課題をどう解決するかを検討する必要があります。

実務分析の感想は？ 今回の演習では、多くのデータや豊富な情報を基に、実務に即した分析を体験できました。仮説を立てる重要性を実感し、検証の目的を明確にすることの大切さを再確認しました。一方で、考えやすい仮説もあれば、内容によっては仮説の設定に苦慮する面もありました。今後は経験を積み、自然に仮説を立てられるようになることを目指したいと思います。 比較で何が見える？ また、最初の講義で学んだ「分析は比較である」という考え方を再認識しました。検証項目をしっかりと揃えることが、正確な判断に繋がると感じました。自分の業務では自らデータを取得する機会が少ないため、実際に活かせるシーンは限られるかもしれませんが、常に比較項目を揃える意識を持って仕事に取り組みたいと考えています。今回の内容は情報量が多く、フレームワークの理解が十分とは言えなかったため、書籍の読解や講義の再視聴などで定着を図り、理解を深めたいと思います。

ボトルネック、どう見抜く？ 採用プロセスをステップごとに区切り、どこにボトルネックがあるのかを特定していく手法が印象的でした。要素を細かく分解し、整理・比較することで、問題の把握と理解が非常にしやすくなった点が魅力的です。 販促効果はどう検証？ 自分の勤務先でも、売上に至るまでのプロセスが「申込件数」「審査承認」「成約」などに大別できるため、より細かく検証したいと考えています。さらに、担当する各販売店ごとに分け、各特徴ごとにグループ分けを行って共通点を洗い出すことで、具体的な対策に結びつける取り組みを行いたいと思います。まずは、特定の支店に焦点を当て、その販売店データを集め比較・検討します。その結果、もし明確な特徴が見えてグルーピングが可能となれば、詳細な報告書を作成し、リベートやアローワンスなどの販促策に活かす予定です。また、A/Bテストが可能な場合は、さらなる効果検証にも挑戦したいと考えています。

代表値の意外な落とし穴は？ 代表値の有用性と、その落とし穴について理解が深まりました。データを活用する目的に応じ、代表値の背後にある背景を把握するためには、必要な手間を惜しまない姿勢が大切であると再認識しました。 毎月の数字はどう？ また、毎月の売上や費用といった数字は、ひとまとめにすると他月と大きく変わらないように見えても、実際には中身が大きく異なることが多いです。このため、詳細な項目の変動にも着目し、単なる異常の有無だけでなく、次月以降への影響などを踏まえて、より深い検証に努める必要があると感じています。 内訳の分析は必要？ さらに、月次決算の報告前の分析においては、全体の数字（代表値）だけでなく、必ず内訳の変動を比較することが重要です。単月の変動に留まるのか、次月以降も影響が及ぶ傾向があるのか、または対策が必要な内容なのかを、各要素ごとに分けて分析するよう心がけたいと思います。