クリティカルシンキング入門

退職分析に新たな視点を見出した学び

手法が偏っている? MECEや分析は普段の業務から実施していますが、その手法が偏っていることに気づきました。より幅広な視点からデータ分析を行い、矛盾や重複、不足がないように、手を動かしながら進める必要があると感じています。 新たな分析切り口とは? 具体的には、現在の業務で組織内の退職者分析を行っています。これまでは勤続年数や年齢、入社区分、役職、評価で分析していましたが、この方法では単純なレンジでまとめていました。今後は仮説を立てつつ、データの特徴が掴めるような切り口を工夫したいと思っています。また、AI(CopilotやChatGPT)を活用して、自分では気づかない切り口も探していきたいです。 分析方法の見直しは必要? 退職分析チームとミーティングを行い、これまでのステレオタイプな分析方法を見直すことを提案しました。特に、管理職者へのインタビューを元に仮説を立て、新卒若手かつ高評価者の退職傾向やその時期を特定する努力をしています。

データ・アナリティクス入門

問題解決を極める!MECE活用法

問題解決プロセスはどうする? 問題解決のステップであるWhat/Where/Why/Howを実施する際、MECE(モレなくダブりなく)に留意して問題を切り分け、明確化することは、普段の業務でも自然に行っています。しかし、これを改めて整理すると、より理解が深まることを実感しました。 部下の問題対応をどう支援する? 実務においても、問題に対してモレなくダブりなく切り分けて明確化し、要因分析を行えているかを確認したいと考えています。部下から日々さまざまな問題が報告される中で、この点が確実にできているかを検証し、対策をまとめるサポートをしていきたいと思っています。 部門内の案件をどう分析する? 直近で部門内で問題となっている案件を選び、それぞれの担当者がどのように問題の要素分析を行い、どのような検討を経て対策を導き出しているのかを確認したいと考えています。特に要素分析の段階でMECEをしっかりと実施できているかを重視して見ていきたいです。

データ・アナリティクス入門

結果に響くMECE学びのヒント

結果を重視する理由は? 問題解決にあたっては、要因ではなく結果から考える姿勢が大切であると学びました。また、ロジックツリーを作成する際、MECE(漏れなく、ダブりなく)を意識することの重要性も実感しました。特に、厳密さ自体を目的とせず、第3階層程度で異なる要素を加えても構わないという点は、意外性があり印象に残りました。 メール分析のポイントは? 顧客向けキャンペーンメールの分析では、属性をMECEに分類することで、有意差のある項目を見つけ出すことが可能となります。これにより、意味のある仮説が立てられ、有意な差を検証できるA/Bテストの実施につながります。 属性戦略はどんな風に? 今後は、各属性がどのような方法で、どれほどの期間で入手可能かを確認した上で、MECEに分類し、ロジックツリーで整理することが必要だと考えています。このプロセスを通じ、特に注力すべき属性を明確にし、それぞれに応じたメール配信の戦略へと展開していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

分析が楽しくなる仮説の立て方と実践例

適切な比較対象を選定するには? 分析の本質は比較であり、適切な比較対象を選定することが重要だと学びました。また、問題解決には、「What, Where, Why, How」の4つのステップがあることも理解しました。今後は、ただやみくもに分析をするのではなく、当たり前ではありますが、仮説をきちんと立ててから実施することを心がけていきたいと思います。 秋の実証実験で何を活かすか? 秋から始まる実証実験の結果を、今回学んだ内容を活かして分析していきます。特にアンケート設計を実施する必要があるため、事前に仮説を立て、実証実験で得たいデータが得られるような設計にしていこうと思います。 アンケート設計の考慮点は? 9月中にはアンケート設計を行います。実証の目的や今後に繋げていくために欲しい情報などをよく考えた上で設計を行うことを心がけます。また、今回学んだ知識を忘れないためにも、業務の中で意識的に使用していくことを心がけていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

数字が語る!ストーリー分析

各要素はどう繋がる? 今週は、分析にはストーリーがあるという重要な視点を学びました。What、Where、Why、Howという各要素を明確に把握し、各段階のアクションが前の段階とどのようにつながっているかを振り返ることで、無駄のない論理的なアプローチが可能になることを実感しました。 数字の意味はどうなる? また、分析の前提として数字と率の両面から取り組むことの大切さを認識しました。これにより、現時点で顕在化している問題が自部門にとって大きな課題なのか、あるいは今回は重要な対策の対象ではないのかを判断できるため、効果的な意思決定の材料となります。 自分の考えは正しい? 今後は、自分でテーマを設定し、日々の業務データに基づいた分析や検証を積み重ねていきたいと思います。報告資料には自分の考えや仮説を取り入れ、チーム内で説得力のある説明を行うことで、今後の活動に役立つ具体的な提案を実施し、都度見直しながら継続的な改善を図っていきます。

戦略思考入門

効率化で時間と売上を生み出す秘訣

経営戦略で何が変わったのか? 現在の会社では、経営戦略の活用により無駄な作業が著しく減ったと感じます。以前は同じ内容を複数の書類に記載するなどの二度手間が多かったですが、今は減らせる作業をどんどん減らしていっています。それにより、顧客への準備時間が確保でき、売上にもつながっています。 仕組み化のメリットとは? 仕組化することも有効だと考えます。例えば、講演会の開催においては、個人によって準備や開催の方法、フォローの取組が様々ですが、最も効率的な方法をチームで検討して仕組化することで、抜け漏れの確認が容易になります。そして、全員が最も効率的な方法を実行できるようになるメリットがあります。 どう仕組み化を進める? この仕組み化を実際に試してみようと思います。まずは、チームの個々の講演会のやり方を聴取し、最短で効果的な方法を抽出します。その後、数人で実施し、検証しながらブラッシュアップしていくことで、最終的に仕組化したいと考えています。

クリティカルシンキング入門

データ分析で見つける、次の一手

分析の進め方はどう? 目の前の数字だけで判断しがちですが、一歩踏み込んで分析することで、より詳細で解像度の高い状況にたどり着ける可能性があることが分かりました。情報の収集とその情報の分析に工夫を加えることの重要性を学びました。 データ活用に自信は? 問い合わせ者データや来場者データ、購入者データなど、さまざまなデータを保有していますが、これらを有効に活用できていないかもしれないという良い意味での疑念を持ちました。それぞれのデータを分析して歩留まりの数や率を向上させるため、具体的な施策を行っていますが、より効果的な施策を実現するために、各段階での分析作業を実施する必要があると感じました。 改善点は見えてる? アンケートデータの分析(分解)を通じて、改善点を効果的に導き出すことができそうです。実施予定の施策の効率や効果性を向上させることができれば、得られる成果を今より大きなものに変えられるかもしれないと実感しました。

データ・アナリティクス入門

みんなで検証!次の一手へ

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。

マーケティング入門

顧客目線で広がる新たな学び

顧客視点はどう活かす? マーケティングの基礎が整理でき、以前は理解しているつもりだった「顧客視点」の重要性を改めて実感しました。特に「誰に売るのか」「何を売るのか」「どのように伝えるのか」を明確にすることや、イノベーションの普及要件、そして商品の価値に体験が含まれる点が印象的でした。 チーム運営はどう変わる? 現在、新規案件の提案書作成を担当しているため、学んだ内容をチーム内で共有してきました。セグメントマップの作成や価値の洗い出しは、チームミーティングでも活用しています。今後はメンバー主体でミーティングが実施できるようマネジメントにも力を入れたいと考えています。また、提案書作成の業務に留まらず、チームマネジメントの面ではメンバーを顧客と捉え、各メンバーのニーズや業務での課題、体験できる価値について考える仕組みを作りたいと思います。そのためにも、申し込み済みの「学び放題」を計画的に活用し、今週中に受講スケジュールを立てる予定です。

データ・アナリティクス入門

振り返りで未来を切り拓く

どんな成長を感じた? 振り返りの重要性を再認識しました。6週間の講座を通じて様々なことを学び、その中で自分が何を習得したのか、どんな在り方を目指すべきか、そしてそれを実現するために何が必要かを改めて考える良い機会となりました。 なぜ振り返るのか? 日々の業務に追われる中、プロジェクトや定例の業務、または期の区切りといったタイミングで意識的に振り返りの時間を設けることが大切だと感じます。学びにとどまらず、業務全体においても振り返りの習慣を取り入れたいと思います。 目的や行動の見直しは? 振り返りを実施する際は、まず目的の見直しを心がけることが必要だと考えます。引き継いだ業務はそのまま続けがちですが、業務の目的を明確にし、その対応が適切であったか、計画や行動を再確認して次のアクションに繋げることが求められます。また、自分自身の評価タイミングでもあるため、前期の振り返りと次期の目標について、速やかに見直していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問いのチカラで切り拓く未来

どんな問いを立てるの? 課題に取り組む際は、無計画に考えを巡らすのではなく、まず「問い」が何であるかを明確にすることが重要です。その問いを常に意識し、他者と共有することが不可欠だと感じます。 会議前に何を問う? 会議を開始する前には、まずこの会議で何を問うべきかを十分に考え、開始時に全員で問いの認識を合わせるようにします。また、プロジェクトの進行中は定期的に問いの内容を確認し、必要に応じて問いを修正することも大切です。さらに、作成したグラフや図、その他の資料が、設定した問いに対して適切な回答を出しているかを常に確認することが求められます。 学びをどう整理する? まずは、Week01から得た学びを整理し、復習するところから始めましょう。その上で、問いを明確化し、文章として文書化するトレーニングを実施します。自分一人で取り組むのではなく、上司や同僚とも協力して実践することで、正確な問いを立てる力を身につけることを目指します。

データ・アナリティクス入門

データ分析で差を生み出す4つの秘訣

顧客分析で何を重視する? 顧客分析や市場分析を行う際、まず「分析とは比較すること」であり、目標と仮説をきちんと立てることが重要だと学びました。定性的な分析に偏りがちで説得力を欠くことがあるため、尺度や数値の性質を正しく理解して、しっかりと分析・評価・考察を行いたいと思います。 他社比較で成功するには? 今後、様々な施策を行う時に他社比較やABテストを実施する機会があると思われますが、その際には、「比較」「目的」「仮説」「考察」を確実に具現化してから各数値の分析・評価を行うことに努めたいと考えています。メンバーや上層部にも十分な納得感を持って進められるようにしたいです。 数値分析の心構えは? そこで、まずは様々な数値を扱う際に「比較対象の妥当性」「目的」「仮説」「考察」の4つを常に念頭に置いて仕事に取り掛かるよう心がけています。また、分析方法についても数値の性質を見極めつつ、適切に分析・評価を行いたいと考えています。

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