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に関する学び

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分析の基本は何？ 本資料は、分析を比較の視点から行い、仮説思考を持って問題に取り組むための考え方と手法を示しています。分析の要点として、プロセス、視点、アプローチの三つの軸が必要とされ、各軸が互いに補完しながら、より深い理解を促すことを意図しています。 プロセスをどう考える？ プロセスでは、まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次いで、データを収集し、分析によって仮説を検証するという流れが求められます。 視点と工夫は？ 視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった観点からデータを捉え、それぞれの側面から情報を整理していきます。一方、アプローチでは、グラフ、数字、数式などを用いて、情報を視覚的かつ計量的に表現することで、理解しやすくする工夫が大切です。 可視化はどう？ 比較のための可視化手法としては、データの特徴を一つの数字に集約する方法、グラフ化して目で捉える方法、そして数式に集約するアプローチがあります。これにより、データの持つ意味がより明確になります。 代表値は何？ また、データを見やすくするためには、代表値と分布の確認が有効とされています。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、一方、ばらつきを見るためには標準偏差が活用されます。特に、95％のデータが含まれるという2SDルールは、分布の確認において重要な指標となります。 契約単価の意味は？ 具体例として、【１】の契約単価の場面では、相加平均を用いた結果、受注率などの違いが十分に反映されず、平均値が大きく見えてしまうという事実が挙げられます。そのため、加重平均を用いることで、感覚に近い平均単価が算出できる可能性が示唆されます。 成長率はどう考える？ また、【２】の成長率の場面では、合計の成長率を足して年数で割る方法が用いられていましたが、こちらは幾何平均を利用するアプローチが適切です。具体的には、(1+x)^2＝◯年後の売上／スタート年の売上という考え方に基づく計算が求められます。 計算見直しは？ これらの考え方を踏まえ、Q2では【１】と【２】の実際の計算を見直し、過去に作成したデータを再評価する行動を取る必要があります。また、平均値の計算方法一覧を見える場所に保存し、必要な際にすぐに確認できるようにすることで、定着した学習行動が実現されることが期待されます。

情報をどう分解する？ 情報を解析するためには、その情報を分解する方法を学びました。まず、解析する全体の情報を定義します。このとき、いつからいつまでの情報を扱うのかを確認することが重要です。その上で、単に機械的に分けるのではなく、なぜそのように分ける必要があるのかを考え、複数の視点から情報を分解します。一つの視点での分解では、漏れや重複がないかを確認します。また、時間や場所を考慮したプロセスの分解を行い、比率や分布、変化率などを表計算で工夫することで、情報の正確な分解が可能になります。最初は大まかに分解し、解像度を上げるように進めます。 医療データ分析のポイントは？ 医療業界のデータ分析について、二つの要点を実施します。まず、新規紹介患者数の分析です。2018年から2024年を対象にし、この期間には特に2020年から2023年のコロナ禍の影響を考慮する必要があります。データを患者の年齢、性別、疾患別、および病院の診療科や紹介元医療機関の規模（病院、地域クリニック）、さらには緊急性で分解し、変化率を算出します。これにより、患者属性や病院要因が新規紹介患者数に与える影響を明らかにし、コロナ禍による変動を正確に分析します。 外来患者満足度はどう評価？ 次に、外来患者満足度調査の分析を行います。毎年実施されるこの調査の結果をもとに、単年度での解析のみならず、経年変化を評価して改善の有無を把握します。回答者を年齢、性別、通院歴（初診、再診）で層別化し、通院プロセスを受付、診察、待ち時間、会計などに分解して感想を解析します。過去3年のデータを用いて変化率を算出し、患者満足度の変化を定量的に把握します。これにより、外来プロセスにおける成果や改善点の特定と評価を行います。 ① 新規紹介患者数の分析では、2018年から2024年のデータを収集します。収集の際には、層別分析ができるように、患者データをリストアップし、疾患分類や医療機関の規模の基準を明確にします。整理されたデータは、解析しやすいように専用シートにまとめ、欠損データの程度を確認して、その分解が有意義であるかどうかを評価します。 ② 外来患者満足度調査の分析では、過去3年のデータを収集し、年齢や性別、通院歴、通院プロセスに基づいて解析できるようデータを整理します。また、来年度以降のアンケート項目や質問順序の見直しを行い、「何を解析するべきか」「なぜ解析するのか」を明確にした上で設計を行います。

講座の狙いは何？ 今週の講座では、「代表的なキャリア理論を知る」ことに焦点が当てられました。以下にその内容をまとめます。 キャリアの価値基準は？ まず、キャリア・アンカーについてです。これは、エドガー・H・シャイン博士が提唱した理論で、自己分析や他者からのフィードバックを通じて、自分の仕事における価値観を明確にする方法です。キャリア・アンカーには8つの種類があります：特定専門分野、全般管理コンピタンス、自律・独立、保障・安定、起業家的創造性、純粋な挑戦、奉仕および社会貢献、生活様式です。これらを確認する手順として、自己診断やインタビューを行い、それらを考慮してキャリア開発を決定することが推奨されます。この理論は、現在のキャリアや人生の判断基準として役立つ一方で、制約にもなる可能性があります。 生存戦略はどう挑む？ 次に、キャリアサバイバルについてです。これは、職務と役割の戦略的プランニングに関する分析手法で、環境変化や複雑な人間関係に対応するために重要です。組織が自分に求めるものを把握し、変化を予測して対応するための計画を立てることが求められます。 今後のリーダー像は？ 続いて、これからのマネジャーとしてのあり方です。急速な変化に対応するために、自己変革を継続することが大切とされています。必要なスキルには個人としてのスキル、仕事に必要なスキル、テクニカルスキル（論理思考力、分析力）、ヒューマンスキル（コミュニケーション、巻き込む力）、コンセプチュアルスキル（目標設定、ビジョン設定）などがあります。 指導法はどう使う？ 最後に、リーダーシップのスタイルについてです。リーダーシップは、状況や個人の特性に応じて活用の仕方を変えることが重要とされています。具体的には、指示型（具体的な指示を出す）、コーチ型（問いを立て、意見を引き出す）、支援型（働きやすい環境を整える）、委任型（権限を委譲する）のスタイルがあります。 支援策はどう考える？ これらの理論を踏まえた上で、チームメンバーのキャリア開発を支援するための具体的な行動として、自己診断や個別インタビューの実施、キャリア開発計画の策定、定期的なフィードバックセッション、環境変化の情報共有、リーダーシップスタイルの適用が挙げられています。これにより、メンバーのキャリア開発を支援し、チーム全体のパフォーマンスを向上させることが目指されています。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

なぜ自己流だった？ １か月を振り返ると、これまで自己流で仕事を進めていた自分に気づかされました。講座の中で、自らの行動や考え方を見直す必要性を実感しました。 広い視点が足りない？ 実際の演習で、ファストフードチェーンの事例をもとに考察した際、自分に当てはめるだけで他の視点を捉えることができず、十分な多角的アプローチができませんでした。 根拠の曖昧さは？ 自分を振り返ると、これまで考えの根拠を明確にせずに行動していたことや、問いを明確にしないまま解決策に着手していたため、説得力に欠け、振り返りや原因分析ができていなかったと感じました。講座で多くの気付きを得たものの、理解したつもりでいた内容をすぐに忘れてしまうことも実感しました。 評価と気づきは？ ＡＩコーチングの総評では、自己の行動や思考に対する認識があり、改善の必要性を感じ取っている点を評価されました。また、具体的な行動計画を立て、異なる視点を活用することがさらなる成長につながると示唆されました。 他視点はどう使う？ 現時点では、会議中などで即座に自分以外の視点を提示するのは難しいですが、予定がある場合は事前に別の視点も考慮するように努めます。案内作成など時間に余裕がある際には、試案の後に一定の時間を置いて見直すことを実践し、全体的に相手が理解しやすい文章を意識するようにしています。 メールは分かりやすく？ また、メールの文章については、主題、根拠、理由を正確に伝え、誤解を生まない表現になっているかを確認してから送信することを心掛けています。現時点では見直しに時間がかかる状況ですが、短時間で効率よく確認できるように改善していきたいと考えています。 会話の脱線はどう？ 会話においては、思いつきで本題から逸れることが多く、不要な情報を伝えることで自分の意識がそれるだけでなく、他者にも迷惑をかけていると感じています。そのため、脱線した発言は慎むように努めています。 聞く姿勢は整ってる？ 話を聞く際には、つい偏った見方をしていないかを意識し、発言する際は伝えるべき内容が何であるかを明確にして、論理的に組み立てるよう心がけています。文章や資料作成においては、主題、問い、根拠など伝えるべきポイントを整理し、相手にスムーズに理解してもらえるよう努めています。

リーダーの要素は何か？ 「リーダーとは、～～な人である」の「～～」に当てはまる言葉を考え出すことで、自分がリーダーに必要だと考える要素を言語化することができました。「なぜこの人はリーダーシップがあるのか？」を考察する際、行動、能力、意識の3つの要素に分類してみると、この3つが揃うことが重要であると説明できると感じました。これらの要素は互いに影響し合うものだと考えます。 行動と意識はどう連動する？ 行動については、ビジョンを示したり、夢を語ったりするような行動は、「こうしたい」という自分の欲求から引き起こされ、この欲求は「意識」と強く関係しています。能力とは、たとえば決断したり、説得したりするスキルのことですが、これは後から磨くことが可能です。行動を続けることで学び、さらに能力を向上させることができます。さらに、意識が強ければスキルを磨くモチベーションも続き、能力は行動や意識と密接に連動しています。意識とは、たとえば熱心さや明るさ、オープンであること、度量の広さといった特徴を持っていますが、これらは生まれつきのものと思われがちです。しかし、日々の行動を通じて習慣化されるため、行動と強く連動します。 リーダーシップをどう身に付ける？ 「どうしたらリーダーシップを身につけられるか？」という相談に対しては、行動、能力、意識の3つの要素を使って解説し、現時点での自分の強みやこれから磨きたい部分を中心に対話ができると思います。また、新しいメンバーとのコミュニケーションにおいては、仕事の目的と完成形を確認する（What）、期限を確認する（When）、方法を考える（How）、そして最適な進め方を対話で引き出すことが重要です。さらにこの仕事を通じて得られる良いことに関しても一緒に話し合い、本人の「Want」を引き出すことが重要ではないかと感じました。このような対話を通じて深い理解と納得を得ることが重要です。 対話の重要性とは？ 「頭合わせ」を怠らず、対話によって丁寧に進めることが、効果的なリーダーシップにつながると考えます。そのためには、1対1の対話を必要に応じて定期的に設定することも意識しています。特に新メンバーには、考えを共有し、どこまで理解しているかを確認することが求められます。このようにメンバーに自身の考えを表明し、行動を通じて示していくことが、自らのリーダーシップの深化につながると考えています。

目的はどう設定する？ データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ？ 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る？ 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ？ 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す？ さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む？ 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

分析の本質とは何か？ Week1のポイントを復習しました。分析の本質は比較であり、比較する際に注意すべき点は、比較対象を揃えることです。問題解決のプロセスには、What、Where、Why、Howの4つがあります。 問題解決の4ステップとは？ まずWhatでは、何が問題なのかを定めます。次にWhereで、問題がどこにあるのかを特定し、あるべき姿と現状のギャップを数字を用いて比較します。この段階ではフレームワークが有効です。Whyでは、なぜ問題が発生しているのかを探ります。そしてHowでは、どのように対処するかを考えますが、すぐにHowに飛びつかないことが重要です。 データ分析の注意点は？ さらに、単純な平均値に惑わされず、データのばらつきに留意することが必要です。代表値として平均値、中央値、最頻値をチェックし、ヒストグラムを用いてデータにばらつきがないかを確認します。 仮説の検証方法は？ 仮説を立て、その仮説が成り立つかを検証するためにデータを集めます。問題の原因を明らかにするためには、プロセスに分解する方法が有効です。解決策を見つける際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもとに絞り込みます。 チームでのデータ分析をどう進める？ こうした復習を行った上で、実践問題に取り組んだところ、数値を見ることや問題の箇所を特定することがかなりスムーズになったと感じました。しかし、複数の回答を絞り出そうとすると視野が狭くなることがありました。データ分析を行う上では、一人で考えるだけでなく、チームメンバーの多角的な視点が必要であると感じました。そのためには、チームメンバーにもデータ分析の考え方を共有し、共通のプロセスを踏むことが必要だと感じました。 お客さまアンケートの分析は？ 現在、上半期の施策などの振り返りを行っています。その中で、お客さまアンケートの分析業務が現在のメインの仕事となっています。この分析を通じて、お客さまからの評価のボトルネックとなっている部分を発見し、対策を講じる必要があります。 問題発見と仮説の共有方法は？ まずは、問題がどこにあるのかを明らかにするために、関連するデータをビジネスプロセスごとに並べてチーム全員で意見交換を行います。問題の所在が見えてきたら、その原因について仮説を立て、チームメンバーでその仮説を共通認識にします。

定義はどう変わる？ GLOBISのマーケティングの定義は、顧客に「買ってもらえる仕組み」を作ることとしています。従来の「売れる仕組み」という表現が売る側の視点であるため、これを顧客の視点に変えたのです。 魅力はどう伝える？ 商品と顧客の関係では、商品の良さを顧客に伝えること、そして顧客がその魅力を感じることが重要です。これは自分と相手の関係にも似ています。自分の良さを相手に伝えるとともに、相手が自分を魅力的に感じられるようにすることです。 反応はどう把握する？ この考え方を自社商品に当てはめると、商品の良さをしっかりと伝え、相手が魅力を感じてくれるように努めることが求められます。しかし、相手にどのように感じてもらうかを自分が把握することが課題となります。このため、相手の反応をしっかり確認し、フィードバックを受ける方法を模索し続けることが必要だと感じています。 新たな職への挑戦は？ 現在、私はリスキリングしながらハローワークに通う生活を送っています。マーケティングは経営の要であると理解しており、これを学ぶことでマーケティングスキルを持つ社会人へと変わり、新たな職に就くことを目指しています。転職コンサルタントによれば、マーケティングスキルの高い人材は非常に重宝されるとのことです。これまでの約35年間、機械設計エンジニアとしてBtoBの世界におり、マーケティングを考える機会はほとんどありませんでした。しかし、現在は新しい職種に挑戦したいと考えており、再就職活動に取り組んでいます。 生活でどう活かす？ 日常生活でも、マーケティングの考え方は非常に役立ちます。例えば、私がイベントを企画する際には、マーケティングの知識が欠かせません。様々なイベントで参加者を集め、楽しませるために、マーケティングの視点を活用しています。具体的には、イベントの開催日時や場所の設定、参加者の募集方法、またイベント進行など、全てをマーケティングの視点から検討します。ターゲットを明確にし、それに合った告知方法を選ぶことで、多くの参加者を募ることが可能です。そして、イベントの内容を魅力的にすることで参加者の満足度を高められます. 目標はどう定める？ 行動計画では、「SMART」フレームワークを意識して実践する必要を感じています。そのため、2024年末までに再就職先を決定する目標を設定しました.

分解方法はどう選ぶ？ 分解して考える方法について学ぶ中で、層別分解（部分ごとや性年代別など）、変数分解（売上＝単価×数量など）、プロセスによる分解というさまざまな切り口があることを再認識しました。実際に経験を重ねる中、分解することで新しい事実が見えてくると感じる一方、切り口や分け方によって事実の見え方が変わるため、十分な確認が必要であると実感しました。特に、常に「MECE」の概念を意識して切り口を選び、数字の漏れや重複がないかを確認することが大切だと思います。 ロジックは何が新鮮？ ロジックツリーに関する学習では、MECEの切り口を組み合わせることで、全体像から個別の要素に至るまで論理的に整理できる点が非常に新鮮でした。動画での解説を通して、この考え方は便利だと感じた一方、実際に自分で応用しながら考えると難しさもありました。しかし、学習を進めるうちに、重要なポイントや具体例を通じて、影響を与えうる要素に対して仮説を立て、インパクトの大きい要因を組み合わせて考察する方法を習得できました。 実績分析のコツは？ 得意先となる食品スーパーなどの実績分析においては、全体実績から店舗別やカテゴリー別に分解し、どの要因が結果に影響を及ぼしているのかを的確に抽出するためにロジックツリーの活用が効果的だと感じました。 仕入分析は何重視？ また、仕入先商品の分析においては、商品の供給が最終的に販売店や消費者に届き、どのように売れているのかを詳細に検証する際にも、分解する考え方が役立つと考えます。表面的な数字だけでなく、どのような顧客層にどの時間帯や曜日に支持されているのかを把握することで、提案方法や販売店へのアプローチがより具体的になると感じました。 自社提案の秘訣は？ 自社提案および実績の分析では、取り扱う商品が複数に及ぶため、単品での販売ではなく「商品群」としての提案が求められることから、売上という表面的な数字だけでなく、分解方法を駆使して細かい部分まで検証・提案に活かしていく必要があると認識しました。 数字確認はどうする？ 日常的に数字の確認を行うため、基本の考え方を忘れないようにする目的で、手帳と勉強ノートに「分解方法」「MECE」「ロジックツリー」の内容や重要なポイントをメモしています。これにより、目に触れる機会を増やし、反射的に活用できるように心がけています。

どのグラフを選ぶ？ データを視覚化して情報を分かりやすく伝える際は、テーマに合ったグラフを選ぶことが大切です。時系列の変化を示す場合は左から古い順に配置された縦棒グラフ、要素ごとの伸びや量を表す際には横棒グラフ、割合を示す場合は円グラフや帯グラフ、変遷を伝えるときは折れ線グラフを使うと効果的です。間違ったグラフを選んでしまうと、本来伝えたいメッセージが正しく伝わらなくなるため注意が必要です。 フォントで印象作る？ また、文字のフォント、大きさ、色などは、受け手に与える印象を大きく左右します。強調したいメッセージに対しては、これらの要素をうまく活用することで、より伝わりやすくなります。反対に、注意事項を伝えたいにもかかわらず、小さいフォントや細字、目立たない色使いをすると、伝えたい内容がうまく伝わらない可能性があります。 視覚配置はどう？ スライドを作成する際は、リードメッセージと、それに続くグラフや表、アイコンなどのビジュアル要素が一体となっているか確認することが重要です。リード文とグラフの配置にずれがなく、アイコンや色彩が伝えたいポイントを適切に表現しているか、しっかりチェックしましょう。 情報整理はできる？ クライアントに提示するドキュメンテーションの場合、リード文やボディに情報が散乱しすぎたり、何を伝えたいのかが不明瞭になったりしないよう注意が必要です。社内資料やクライアントから受領した資料を使う際には、メッセージとグラフ、表にズレや矛盾点がないか、十分に確認することが求められます。よく確認し、擦り合わせを怠らないことで、論点がブレたり、ゴールが不明確になったりする事態を防げます。 図表の確認は？ さらに、グラフや表にする際は、タイトルや単位など必要な情報が欠けていないか、常に注意深くチェックしてください。伝えたいことや論点を整理し、日本語の文章に落とし込むことで、より分かりやすく伝えることが可能になります。色やフォント、図表の配置が相手の理解を助ける順序になっているか、また、自分が話しやすい構成になっているかを意識しましょう。 資料の見直しは？ 最後に、日々目にする膨大な資料やデータを読む際、矛盾点や分かりにくい点が見つかった場合は、作成者に確認することを心がけ、情報のずれが生じないよう対策を講じることが大切です。

定量分析の重要性は？ 目的を明確に持つことや分析が本質的に比較であることを改めて理解し、以下の観点で新たな気づきを得ました。まず、定量分析の重要性です。適切な比較を行うためには、目の前の事象やデータだけでなく、「Aがない場合」といった事象の背景も考慮に入れ、比較対象を慎重に選定する必要があります。また、仮説を立てることで分析の精度を上げることができると感じました。 アプリ戦略と仮説の関係 現在、私はアプリのプロダクトマネージャーとして、プロダクト企画や戦略立案を担当しています。また、自社事業でアプリやプロダクトを使って事業成長戦略を描くというミッションを追っています。市場データや競合比較、ユーザーの売上データ等を用いて仮説を立て、精度の高い分析を目指しています。この手法は仮説の精度を向上させるための手段となり得ると思います。 ユーザーのペインとは？ 分析が役立つと考えられる場面は以下の通りです。まず、ユーザーのペインがどのような数字に表れているかについてです。特に、弊社のヘルスケアアプリにおいて、ユーザー記録データの推移と一般的な健康データを比較し、特定のセグメントにおけるペインを特定できる可能性があります。また、国内外の市場比較から次世代市場の動きや外資企業の動向予測が可能になるとも考えています。 市場分析に必要なステップ 市場分析においては、目的の言語化が重要です。市場分析は主に「自社プロダクトの市場成長性と方向性決定のため」「自社事業成長戦略のポジショニング決定のため」の二つの観点を想定しています。目的ごとに仮説を立て、分析軸を決めることが必要です。具体的には分析目的をMECEで言語化し、優先順位を付けて最上位から着手します。何をどのように比較するか、仮説が本質的な目的から外れていないかを確認し、ゴールまでの計画を立てます。 データ分析で見える強みと弱み 自社プロダクトの分析には、「あるべき姿」と現状のギャップを言語化し、そのプロセスとしてデータ分析を活用します。市場ポジションの分析では、自社プロダクトの利用状況推移と同セグメントのアプリの一般的な状況を比較し、強みや弱みを特定します。また、ユーザーのペインを見つけるためにデータ分析を行い、アンケート結果やユーザーインタビュー結果を再評価し、インサイトを見出します。