クリティカルシンキング入門

データ分析で見えた成功と失敗の違い

真因分析の切り口とは? 真因を分析するためには、複数の切り口で分析する必要があります。切り口は、仮説を検証するために適した分け方であるかを事前に確認し、単純に分けるのではなく、目的を明確に設定しなければなりません。仮に仮説が立証できなくても、それは失敗ではなく、仮説が間違っていたことを発見できたと前向きに考えるべきです。 業務の違いはどこに? 私は日常業務で、結果が出ている取引先と結果が出ていない取引先の違いを分析しています。これまでとは異なる切り口を増やして分析を行いたいと考えています。例えば、店主の年齢、社員数、業務品質の良し悪し、取引高の規模といった要素で分析すると、効率的な行動や指導方法に繋がるかもしれません。 効率的な行動を導く分析手法は? 直近のデータを元に、自走化のレベル分け、販売率、顧客数の規模別に分析し、更に年齢、会社人数、業務品質別に分けて分析を行いました。結果が出ていない層に対しては、一定期間共通の働きかけを実施し、その変化を分析することで、次回の検証に繋げていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

論理で切り開く学びの4つの道

どんな順番で進む? ロジック重視のアプローチとして、まずはWhat・Where・Why・Howの順に段階的に思考を進めることが基本となります。最初に「What」で、例えば売上が前年比で10%減少しているといった事実を明確にし、次に「Where」でどの地域や商品カテゴリでその現象が発生しているのかを特定します。 改善の秘訣は何? 続いて「Why」で、来店数の減少やリピーター率の低下といった具体的な要因を洗い出し、最後に「How」で、どのように改善策を実施していくかを検討します。この際、要因や改善策を「顧客側の要因」「商品力の要因」「販売手法の要因」など重複なく漏れなく整理するため、MECEの視点が重要となります。 成果はどう生まれる? このプロセスは、感覚に頼らず事実に基づいた論理的なアプローチを実現し、問題解決に向けた具体策を確実に策定するためのものです。分析結果は定期的に共有し、周囲と認識を一致させながら、仮説→検証→実施→再検証のサイクルを迅速に回していくことで、持続的な成果の創出を目指します。

データ・アナリティクス入門

仮説と会議で拓く未来戦略

テスト実施に何が大事? ABテストについては、これまで営業部門で実施した結果を共有した経験がありますが、今回主体的に実施する際の留意点を改めて学びました。特に、テストを行う際には目的と仮説を明確にし、しっかりとした検証項目を設定することが重要だと感じました。今後の新規事業展開において、これらのポイントを意識して進めていきたいと思います。 評価の選定はどうする? また、複数の解決策を効果と費用のXY軸で評価した経験から、評価基準をさらに1~2項目増やし、数値化することで、総合評価に基づいた優先実施策の選定に取り組んでみたいと考えています。評価基準を選定する際にブレインストーミングを交えた議論を行う過程も楽しみです。 会議計画の進め方は? さらに、月次の経営会議において、各営業部門が問題抽出、原因究明、解決策の洗い出し、実施試作の選定、アクションプランの作成、進捗共有という一連のプロセスを推進する会議計画を策定することを提案し、年度内に効果検証を実施する案についても、社内で相談を進めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説実証で未来を切り拓く

どうやって目的を決める? 目的や目標を明確に定めた上で、必要な判断を下すための着眼点を学ぶことができました。事象におけるステップや因果関係を意識し、まずは分析の仮説を立て、その後実際のデータ解析を通じて検証しながら、問題を絞り込む手法が有効であると理解しました。 どう検証すれば確実? 問題解決型の業務においては、事前に予想される因果関係を各種ツールを用いて整理し、データで検証することで、より正確な判断を短時間で行うことが可能だと感じています。一方、課題創造型の業務では、目的と背景を基にツールなどを活用して仮説を組み立て、実践と検証を繰り返すことで、より良い業務実施につなげる方法があると考えます。 どう計画を固める? 改めて、まずはしっかりと目的と目標を決めることが重要だと感じました。関係者を巻き込み、十分な時間をかけて納得のいくプランを作り上げ、その上で複数の仮説を立てる必要があります。また、各種分析手法を実践する中で自分のスキルと経験を徐々に深め、より多角的な判断ができるようになりたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

実践で拓く改善と挑戦

A/Bテストの意義は? A/Bテストは、対象をA群とB群に分け、同時期に検証を実施する比較手法です。工程が少なく導入しやすいというメリットがありますが、比較するポイントを明確にし、他の要素を同一条件に保つ点に留意する必要があります。 時期の違いは問題? テスト対象が別の時期に実施されたものや、大きく異なる要素が含まれている場合、正しい比較が行えなくなるため、十分に注意しなければなりません。 品質会議の狙いは? また、品質管理や作業難易度に関するミーティングでは、参加者にアンケートを実施し、普段の作業の正確さや改善への意識について意見を集めることで、今後の品質管理ミーティングや改善提案に役立てることができると考えています。 学びをどう活かす? 今後は、A/Bテストを活用できるテーマとターゲットを決定し、本日の学びを実践していく予定です。仮説を立てることを前提とし、提案内容が部門方針に合致しているかを意識するとともに、ターゲットが大きく異なる複数の要素で構成されていないことを確認して進めていきます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

目標の言葉が心をつなぐ

目標共有は伝わる? 目標をメンバーにわかりやすく伝え、意図や意味を共有する重要性は認識していましたが、「わかる」と「やる」は必ずしも一致しないことを改めて実感しました。自分自身でもまだ整理しきれておらず、計画にまで落とし込めていない状態です。 グループ目標はどう? 自部門やグループに明確な目標がなかったことから、役職者研修の構築にあたり、経営戦略や来期の部門目標の策定を研修ワークに取り入れることにしました。自部門で研修ワークを実施しながら、全員でグループ目標を作り上げました。さまざまな議論を通して、皆の意識や考えを理解し、何をすべきかを腹を割って話し合った結果、結束力が以前より多少強まったと感じています。目標の共通認識を持つことの重要性を実感しました。 記憶に残る工夫は? ただし、策定した部門目標は記憶に残りにくい面があるため、週次ミーティングの冒頭で必ず唱和することにしています。また、皆で言葉の一つ一つを擦り合わせることで、次のステップに進み、具体的な施策を実行するためのミーティングを設ける予定です。

戦略思考入門

異業界分析で見える未来戦略

3CとPEST分析はどう活かす? 私は戦略立案の際、主に3C分析を実施しています。特に市場と顧客についてはPEST分析も取り入れ、バリューチェーンの観点から、自身の業界だけでなく他業界も分析しています。その際、各業界の特徴や流行に注目し、視野を広げるよう努めています。 上位者の意見はどう反映する? また、戦略や事業計画の立案にあたっては、他業種の分析を組み合わせることで、業界特有の要因とタイミングによる変動を明確にし、方向性を判断しやすくすると考えています。その上で、上位者の意見を参考にすれば、より深い議論が可能になると思っています。 毎月の業界分析はどう進む? さらに、市場・顧客および競合環境の変化が激しい状況下でも、特定の業界に限定せず、興味を持った業界のバリューチェーンや3C分析を実施し、その成果をワークとして形に残していきたいと考えています。具体的には、毎月1業界を対象に分析を行い、業界全体の理解を深めるとともに、第三者からのフィードバックを受けられるように取り組んでいます。

データ・アナリティクス入門

仮説実験で見える成果への道

ABテストの教訓は何? ABテストで学んだことは、仮説を検証する際に検証対象以外の要素はできるだけ固定することの重要性です。過去には、時期的な要素を十分に考慮せずに振り返りを行った結果、どの部分が効果につながったのかが不明確になった経験があり、今後はこの点に注意していきたいと考えています。 クリエイティブはどう検証? また、クリエイティブの検証においては、検証項目以外の要素が多いため、何を検証するのか、どの要素を変更するのかを明確にする必要性を実感しました。これにより、取り組む際の焦点が定まり、より効果的な結果が得られると考えています。 実施方法はどう評価? 具体的には、広告動画の検証でストーリーの流れはほぼ同じに保ちつつ、一部の要素だけを変更する手法を採用しました。さらに、同じ期間で配信を行い、得られた結果を比較検証することで、効果が認められたものを今後の施策に活かす予定です。 新たな仮説は何から? 今後は、別の項目についても新たな仮説を立て、同様のテストフローを構築していく計画です。

データ・アナリティクス入門

振り返りが照らす学びの道

目的と手段の違いは? 分析に取り組む際、まず「要素の分類化」や「比較」という視点を確認しました。分析はあくまで手段であり、目的ではないという点が印象に残ります。これにより、仮説を元に進める中で、途中から「差分探し」が目的化してしまわないよう注意する必要性を感じました。 レポート設定の意義は? また、定期的な分析レポートを実施する際には、改めてその目的を明確に設定することが大切だと再認識しました。業務の中で、分析自体が目的とならず、真に必要な意味を見出すために、常に差分に敏感になり、その差分がどのような意味を持つのかを意識する習慣を身につけることが求められます。 PDCAはどう実践する? さらに、すべての分析には仮説を立て、得られた結果に基づいて施策のPDCAサイクルを実行することが基本です。報告時には、ただ結果を示すだけでなく、分析の目的や背景を相手に伝える工夫が必要です。分析を終えた後は、やりっぱなしにせず、必ず振り返りの時間を設け、次のアクションにつなげることが今後の改善に寄与するでしょう。

データ・アナリティクス入門

仮説を実践!A/Bテスト現場記

目的は明確ですか? まず、A/Bテストを行う際は、目的と仮説を明確にすることが大切です。検証項目をしっかりと設定した上で、テスト対象を1つの要素に絞り、無駄な混乱を避けます。 期間は統一ですか? また、A/Bテストは必ず同じ期間内で同時に実施する必要があります。異なる期間で行ってしまうと、テスト以外の環境要因が影響し、正確な検証が困難になるためです。 仮説の幅広げる工夫は? キャンペーンメールの場合も、基本として要素を一つに絞り、同一期間での同時実施を心がけています。しかし、仮説を明確にするのが難しく、有意差が出にくい状況もあるため、フレームワークを活用して仮説の幅を広げる工夫を行っています。 最適仮説は何ですか? その上で、自分が実施したいキャンペーンにおいては、コンバージョン獲得のため検証すべき仮説を、フレームワークを用いて整理し書き出します。そして、どの仮説が最も効果的なのかを考慮しながらキャンペーンを実行し、結果をもとに検証と改善のサイクルを繰り返すことで成果を追求しています。

戦略思考入門

フレームワークで磨く戦略思考

戦略学習はどう感じる? 戦略的思考を養うために、さまざまなビジネスフレームワークを学び、それらの活用方法を理解できたことが大きな収穫です。普段の業務において、意識的にフレームワークを取り入れ、着実にスキルとして身に着けることが重要だと考えています。 戦略実践で何を実感した? 勤務先で長期のビジネス戦略を立案する際、学んだフレームワークを手元に置きながら、使えるものを積極的に適用しています。その過程で、不足している情報や欠けている視点を明らかにし、それを補うことで、より高い価値の創出を目指しています。また、人事戦略の立案においても、これらのフレームワークを活用するよう努めています。 次の一手は何にする? 具体的な取り組みとして、以下の3点を実施する予定です。1.今年の人事戦略立案にフレームワークを活用する。2.会社のビジネス戦略のディスカッションの際、フレームワークを適用して重要な視点を見出し、それをインプットする。3.自身が学んだ内容をチームメンバーや友人知人に説明し、理解を深め定着させる。

データ・アナリティクス入門

データ分析で役立つ具体的アプローチ

分析の流れをどう把握する? 分析とは、目的、仮説、問い、そしてデータ収集・加工を行うという流れをきちんと把握することが重要だと感じました。また、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつきなどの各因子を鑑みたうえで数値を見ていくことが必要であると理解しました。 代表値の注意点とは? 何かとすぐに飛びつきがちな代表値の中でも、特に単純平均値には注意が必要です。業務では、サイト流入数や売上など様々な数値を見る機会が多いため、一つの代表値だけでなく、多様な代表値を目的をもって算出したり、散らばりを意識した分析を行いたいと感じました。 データ収集のポイントは? 日次、週次、月次など期間を定めた上で、数値の意味を考えたデータ収集や分析を行うことが重要です。過去のデータを活用しながら自分なりの仮説を立て、今回学んだフロー(目的→仮説・問い→データ収集→検証)を実施していきたいです。また、インパクト(重み)、ギャップ(差異)、ばらつき(分布)といった視点を意識しながら、数値の意味を考えていきたいと思います。

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