データ・アナリティクス入門

データ分析とマーケティングが結ぶ新たな気づき

すべての学びは繋がる? 6週間の講義を振り返り、最も印象的だった学びは「すべての学びは結び付いている」ということでした。もともと興味を持っていた分析手法やその評価方法には多くの新しい発見があり、非常に刺激的でした。しかし、分析に基づいて仮説を立て、それを生かすためにはマーケティングの知識が必要だということに気付きました。過去に学んだことと今学んでいることがつながり、新しい視点が得られたこの体験は非常に刺激的でした。 マーケティングとデータ分析の相乗効果 知ったつもりでいたマーケティングに関するフレームワークをデータ分析で活用することにより、学びが独立したものではなく、結び付けることで価値が生まれるのだということを実感しました。この経験が一番の収穫だったと思います。 異動後の目標と実践 講座の受講期間中に営業部門から希望する企画部門への異動が実現しました。異動までにデータ分析やマーケティングに関する学び直しを行いたいと思っています。講座で学んだデータ分析の基礎的な手法は、現在の部署でも十分活用できます。まずは今の部署で可能な分析を行い、学びを実践に移したいと考えています。まずは営業部門の販売実績から現状を把握し、マーケティングのフレームワークを活用して今後取るべき打ち手について考え、同僚と意見を共有したいと思います。 新しい提案とその影響 異動するまでに今回学んだデータ分析手法を用いて、営業部門の現状分析やそれに基づいた仮説の立案を実施したいと考えています。現部署では経験や勘を重視する風潮があり、それ以外の判断基準がない状況です。たとえ私の提案が採用されなくても、新しい考え方の実例を示すことで変化のきっかけとなれば良いと思っています。そしてこの経験、特に反省点を次の部署で生かし、新しい環境でも様々なことに挑戦してみたいと思います。

マーケティング入門

五つの視点が導く革新の道

学んだ視点は何? 「イノベーションの普及要因」で学んだ5つの視点は、アイデアや技術を広める際の評価軸として非常に参考になりました。具体的には、従来の手法に対する優位性を示す【比較優位】、大きな生活変化を求めすぎない【適合性】、使い手にとってわかりやすく易しい【わかりやすさ】、実験的に試すことができる【試用可能性】、そして採用が周囲に見える【可視性】の5つです。 どんな企画を進めるの? 現在、コミックやアニメをテーマにした観光コンテンツ配信アプリの事業企画を進めています。ターゲットは意思決定者が女性となるファミリー層を想定し、カスタマージャーニーに沿ってアイデア出しを行う段階です。たとえば、現地訪問前に計画に必要な情報を、写真や口コミに加えて映像、音、匂いといった五感で提供することで、情報提供者と受け手との隔たりを解消し、旅先の魅力をより的確に伝える機能などが挙げられます。また、ARなどを活用して現地体験を向上させる案も検討中です。 設計プロセスはどう進む? この設計プロセスでは、まず知ってもらうための【可視性】と【比較優位】、次に使ってもらうための【わかりやすさ】と【試用可能性】、そして使い続けてもらうための【適合性】が重要だと理解しました。実際、「イノベーションの普及要因」の5つの視点は、チェック項目として活用でき、AIDMAの各段階と結びつけることで具体的な設計が可能です。たとえば、 AIDMAの考え方は?  ・A(注意をひく):目に留まる【可視性】の工夫を  ・I(興味をもつ):シンプルで【わかりやすい】情報提供を  ・D(欲求となる):他と比べて魅力的な【比較優位】を提示し  ・M(記憶する):利用者の行動パターンに合った【適合性】を確保し  ・A(行動する):試しやすい【試用可能性】で実際の利用に繋げる

マーケティング入門

魅力満載!ナノ単科体験談のすべて

顧客心理を理解する重要性 顧客心理を理解し、商品をどのように魅せるかを考えることは非常に重要です。同じ商品であっても、ネーミングを工夫するだけで売上が大きく変わることがあります。例えば、「アルミ容器のない冷凍うどん」が売れなかったが、「水のいらない冷凍うどん」と名称を変えたところ、売上が100倍にも増加したことがあります。このように、商品のイメージが顧客の持つイメージや欲求に訴えない限り、売れることは難しいのです。 競合に似てしまう罠を避けるには 商品を差別化しようとすると、競合のヒット商品に似てしまうことがよく起こります。この罠に陥らないためには、常に顧客に注目し、顧客の心理を理解することが重要です。一方、商品開発においては、イノベーションの普及要件という効果的なフレームワークがあります。これは比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性の五つの要素から成り立っています。これらの要素を顧客視点で評価し、商品の魅せ方を工夫することが、顧客の心理を掴むために役立ちます。 BPO事業への参入の課題は? 私の部署では、BPO事業への参入という目標があります。商品販売ではなく、自分たちのスキルを提供する形で進んでいます。そのため、私たち自身の魅せ方についても、イノベーションの普及要件に基づいて検討しています。他社人材と比較した際の優位性や、顧客のニーズに応じたサービス提供、分かりやすい料金プランやお試しプランの提供、最先端のデジタル技術の採用を考慮しています。 観察と自己評価で顧客心理を掴む 商品について観察し、売れない理由とその解決策を考えることで、顧客心理を掴む訓練になります。この際、イノベーションの普及要件を照らし合わせ、自分であればお金を払って欲しくなるかを常に考えながら、顧客視点と心理を意識して思考することが重要です。

マーケティング入門

売上向上のためのターゲット戦略

誰が商品を買うべきか? 商品を成功に導くためには、誰に売るかを明確にすることが不可欠です。どんなに良い物でも、適切なターゲットを定めていないと、その魅力を十分に伝えることができず、売上につながりません。ターゲットに合わせたプロモーション戦略を作成することで、商品の訴求力を高め、顧客にその価値を感じてもらうことが可能です。 既存製品に新しい価値を? 自社製品の強みを組み合わせることで、既存製品であっても新しい価値を発見し、差別化を図ることが可能です。具体的な利用場面をイメージし、顧客がそこに価値を見出す手助けをすることが重要になります。 また、ターゲットと提供する価値がしっかりと結びつくプロモーション施策が必要です。市場の顧客に商品の価値を認識してもらえなければ、大ヒット商品につながりません。 競合との差別化ポイントは? ポジショニングマップを用いて、競合との差別化を図るポイントを見つけ出すことも重要な作業です。自社の強みを2つの軸に絞り込み、市場開拓を進め、ターゲットを明確にすることで、経営資源を有効に活用し、費用対効果を高めることが必要です。 新規事業、特にBPO業界に参入する際には、まず自社のリソースを活用し、顧客に価値を感じてもらえる分野を特定することが求められます。その後、特定した価値に魅力を感じる市場やターゲットを定め、選択と集中を行います。そして、訴求ポイントを強化するために必要なスキルの獲得や品質の向上を図ります。 ターゲット設定の基準は? 最後に、セグメンテーションの切口を探し、ターゲティングの評価基準である6Rを考慮しながらターゲットを定めることが肝心です。さらに、競合と比較しながらポジショニングマップを利用して、自社の差別化ポイントを確認する習慣を持つことが、成功に導くための重要な戦略です。

データ・アナリティクス入門

仮説習得が拓く未来の学び

仮説はどう活かす? スピードや精度を向上させるためには、分析の初期段階で仮説を立てることが重要だと学びました。結論に向けた仮説と問題解決のための仮説という二種類の仮説があり、それぞれ目的や時間軸に合わせて使い分けることが求められます。 フレームワークってどう活かす? また、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、思考が整理され、仮説形成が容易になると感じました。仮説に沿って必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得するプロセスは、効果的な分析の基本と言えます。数字で見えにくい効果も、可能な限り数値として示すことで説得力が増し、合理的な判断材料となります。 数字で信頼はどう? 具体的には、コンバージョンレートなどの数値計算により、直感だけに頼らず理論的な判断が可能となります。フレームワークを用いることで、業務のスピード感と精度が向上した経験もあり、反対意見を含めた多面的な情報収集が仮説検証の信頼性を高めると実感しました。 新機能はどう検証する? さらに、新機能をリリースする際には、3Cの観点から分析して優先度を明確化したり、施策ごとの「影響度×実行難易度」を評価することで、迅速な判断を下しています。ユーザーインタビューにおいては、どの層のユーザーがどのフェーズで不満を感じているかを仮説から検証し、具体的なデータに基づいて問題点を抽出する工夫も行っています。 仮説と判断はどう連携する? 週に一度、仮説をもとに業務課題を整理し、必要なデータを洗い出すワークシートを作成するなど、日常的な業務の中でも「仮説→データ→判断」の流れを徹底しています。毎月、ユーザーアンケートやインタビュー結果の分析から改善案を提案し、社内でのレビューにてその流れを共有することで、施策の精度や実行力の向上に努めています。

戦略思考入門

集合知で描くSWOT活用の新視点

フレームワーク活用の理由は? フレームワークを知っているだけでは意味がありません。特にスタッフ部門では、直接的に活用できる場面は限られているように感じていました。しかし、具体的な活用ポイントや事例を学ぶことで、SWOT分析やその他のフレームワークも、読み替えや置き換えによって適用できる場面があるのではないかと考えるようになりました。 集合知はどう作用する? また、集合知の重要性も深く心に残りました。意見が食い違う場面は日常的にありますが、それを単なる困難と捉えるのではなく、多面的な認識が得られ、議論を通して考えが洗練され、抜け漏れの防止にもつながるというポジティブな側面に着目し、有難く享受していきたいです。 体制強化の再評価は? これから取り組みたいのは、現在の体制強化の進め方についてのSWOT分析を通じた再評価です。漠然と正社員を補充するだけでなく、効率と効果の両面で新たな気づきが得られるのではないかと期待しています。また、個々がプロとして働くことから、プロ集団として組織全体で取り組むというマインドチェンジも重要です。現状ではすべてをみんなでやろうとするのは難しいかもしれませんが、メンバーの負担を軽減し、集合知の重要性を訴えながら適切な雰囲気を作ることが必要だと考えています。これは長期的な課題かもしれませんが、戦略的に最短で進めることを目指します。 SWOT分析はどう機能? まずは自組織のSWOT分析を実施し、その結果を基に体制強化策の見直しを行いたいと思います。集合知を活かす組織づくりに向けては、この研修での学びや気づきを月次会議で共有することから始めたいです。また、私自身が「一緒に仕事をしたい」と思われるような人間性と振る舞いを心掛け、日々、明るく元気に取り組むことを意識していきたいです。

クリティカルシンキング入門

新たな視点を引き出すセルフ問いかけ術

自問自答は何のため? 自分に質問し続けることが、もう1人の自分を生み出すと理解しました。これは世間で言う「メタ認知」です。1人で考えると偏りがちですが、自分に問いかけたり他者と会話したりすることで、その偏りを減らすことができます。 理解の分け方は? 分からないということは、考えを分けないままでいることから来ると気付きました。逆に、しっかりと分けることで理解が進みます。これを「MECE」と呼びます。 自問で何が変わる? 自分に問いかけることで、新たな視点や発見が得られます。たとえば、何かを相手に伝えたいと思ったとき、思考の偏りがないかセルフチェックを行うことができます。 どう整理?MECEとAIDMA また、MECEを活用した思考整理の具体的な例として、ある職場で車の販売を行っている状況を考えてみました。お客様にはさまざまな関心度があり、それぞれに適したアプローチを考えるために「AIDMA」というフレームワークを利用します。これにより、どの階層のお客様なのかを把握し、それに応じた行動を整理できます。 店舗課題はどう見直す? さらに店舗の課題を解決するには、来店数や店舗送客数の減少といった問題を分けて考える必要があります。このプロセスを通じて学んだことを活かせると感じています。 スキルアップはなぜ? 私個人のスキルアップについても、お客様との会話で分かりやすく筋の通った説明に活かせる場面が多いと考えました。また、自分が話した内容を振り返り、その説明や提案をもう1人の自分に問いかけて評価することが重要だと思います。店舗の課題に対しては、分けること、そして1人で考えるのではなく他者を巻き込むことが大切です。分けた内容に対して、1つ1つ目的を忘れず取り組むことが求められます。

データ・アナリティクス入門

仮説で広がる学びのストーリー

仮説実践の難しさは? ライブ授業では、複数の仮説を立てるという基本的な部分が十分に実践できなかった点が痛恨でした。一つの仮説に固執せず、他の可能性も探る姿勢が足りなかったと感じています。また、MECEの視点で仮説を整理することも十分にできていなかったため、異なる切り口からの検証が不十分でした。 どう多角的に考えた? 仮説を立てる際には、まず複数の仮説を提示し、その中から最適なものを選び抜くことが大切です。一つの見方に偏らず、様々な要因を網羅することで仮説同士の整合性と広がりを持たせることが求められます。例えば、仮説の検討時には「ヒト」「モノ」「カネ」などの多角的な視点を意識することで、より具体的かつ網羅的なアプローチが可能になると感じています。 整理と評価はどう? 全体としては、仮説を立てるポイントが明確に整理されており、その点は非常に評価できると感じています。今後は、具体例を積極的に取り入れながら、仮説の網羅性や検証方法をさらに深めると、理解もより一層深まるでしょう。 検証法をどう考える? また、仮説を立てた後にその妥当性をどのように検証するかも重要なテーマです。MECEを実践した具体例について自分の言葉で説明できるようになると、思考の質はさらに向上します。日常の小さな問題にも仮説を導入して検証することで、実務における分析力や判断力の強化に繋がります。 チーム成果はどう見る? さらに、データ分析チームのマネージャーとして、自分自身で分析計画を立てるとともに、チームメンバーへの具体的なアドバイスや指摘ができる状態を目指すことが求められます。今回学んだ仮説思考を活用し、チーム成果を資料やグラフでわかりやすく可視化する取り組みは、今後のマネジメント業務においても大いに役立つと感じています。

戦略思考入門

競争優位を築くための発想転換の鍵

顧客設定は何が鍵? 差別化戦略を考慮する際、まず重要なのは顧客設定です。顧客設定を行った後、その顧客にとって価値があるかどうかを検討します。そして、顧客の視点で選択可能なすべての競合を考慮し、それらの競合との違いを意識することが鍵となります。特に、自社の強みを活かした差別化は非常に効果的です。 VRIO分析で本質を見つける? 競争優位を実現できるかを評価するためには、VRIOフレームワークが有効です。これには、以下の観点が含まれます。まず、経済的価値を持っているか、市場規模や持続可能性を考えます。次に、希少性を持つか、経営資源の独自性を評価します。さらに、模倣困難性があるかを検討し、組織力が整っているか、持続可能な体制や仕組みがあるかを確認します。 DXサービスの未来はどう見る? 自社のDXシステム開発サービスについて、このフレームワークを用いて分析してみます。まず、経済的価値については肯定的です。しかし、希少性は特に見当たらず、模倣も簡単です。ただし、組織が若いため持続は可能でしょう。そのため、現状では競争劣位ではないものの、競合に対する大きな優位性もなく、単なる競合均衡状態に留まっているといえるでしょう。 特化戦略で優位を創出する? そこで、希少性を生み出すため、発想を転換します。DXシステム開発の範囲は広いため、特定の業界に特化したDXシステム開発を検討します。この場合、ドメイン知識が非常に重要となります。自社がこの知識を持ち、大規模な案件開発の経験を有していれば、希少性を確立できます。 持続優位はどこから生まれる? 再度VRIOフレームワークで分析すると、経済価値があり、希少性があり、模倣も困難であることから、若い組織であっても仕組化に成功すれば、持続的な競争優位を築く可能性があります。

マーケティング入門

自社サービスの新たな可能性探索

ビジネスチャンスをどう生み出す? 同じ商品であっても、誰に売るか、どこで売るかによってビジネスチャンスが生まれることを理解しました。ポジショニング、つまりどのお客様にどのように売ることで市場を作れるかを意識することは、自社製品の強みを再考する上で必要だと感じます。その際、多くの強みをアピールしたくなりますが、二軸(例えば機能性と価格)を意識し整理することで、それぞれの強みを際立たせることができると考えます。 セブンカフェの成功要因は? 特に、例えばセブンカフェは「手軽で安価」という二軸で顧客ニーズを捉え、新たな市場を開拓しました。これにより、サラリーマンやOLがランチ時間帯に手に取りやすい商品が提供され、新たな顧客層が生まれたのではないでしょうか。 自社プロモーションの考え方 業界全体としても、誰向けに何を訴求しているのかを意識して、他社のプロモーションなどを観察していきたいと考えています。そして、その結果としてどのような顧客層に訴求が成功しているのかを、できる限り情報収集したいです。 高年齢層をどうターゲットに? 自社サービスに関しては、高年齢層と高収入層を主なターゲットとしています。このため、法令などの制約を考えつつ、新たな利用方法の切り口を示し、家族でお金の利用方法について考える機会を提供するなどのプロモーションを検討したいです。 日々の観察で何を見つける? 普段はあまり意識していませんが、金融機関やウェブ広告、さらにはコンビニやドラッグストアにおいてもポジショニングと二軸の価値を意識して観察してみることも重要だと感じています。また、自社や自社サービスの強みについても再評価してみたいと思います。日々の生活の中で、自社サービス利用者の行動を想像しながら過ごすことも試みたいです。

データ・アナリティクス入門

分解と検証で明かす解決のヒント

どこに問題潜む? 問題の原因を探るためには、まずプロセスを段階ごとに分解するアプローチが有効です。これにより、どの段階に問題が潜んでいるのかを明確にできます。同時に、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが重要です。決め打ちせず、判断基準の重要度に基づく重み付けを行いながら評価する方法がおすすめです。 条件は整ってる? A/Bテストにおいては、それぞれの施策を比較・評価する際、できる限り条件を揃えることが求められます。 どうやって精度向上? また、ステップを踏んでデータ分析を行うことで、問題解決の精度を高めることができます。ある程度有望な仮説が立てられたら、まずは実行し、実際の市場や顧客の反応をもとにデータを収集して検証を重ねる方法が効果的です。 どこで・なぜ・どうやる? 自分の身の周りでデータ分析のトレーニングをする際は、まず「どこで(Where)」問題が発生しているのか把握し、次に「なぜ(Why)」その仮説が成り立つのかを立て、最後に「どのように(How)」打ち手の有効性を検証するプロセスが役立ちます。 どちらが響く? プロモーション活動のマネジメント業務において、インターネットを介した施策が難しい場合でも、どのパッケージが顧客に響くのかを検証する観点で実施することが可能です。例えば、協調すべき訴求ポイントをAパターンとBパターンで打ち出し、どちらがより顧客の反応を捉えられるかを分析・検証します。まずは、AパターンとBパターンそれぞれのアクションプランを策定しチームで共有し、条件をできる限り揃えられるよう協議します。その上で、予測されるボトルネックを洗い出し検証を進め、アクションが決まれば早速実行し、仮説検証を繰り返すことで問題解決へと結び付けていきます。

データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセスで成果を出す方法

「Why」と「How」の探求は? 問題解決の4つのプロセスのうち、最後の2つである「Why(なぜ)」と「How(どのように)」について考えました。問題の原因を明らかにするために、プロセスを分解し、どの段階に問題があるのかを特定します。そして、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠を持って選定します。 学びをどう生かすか? これまでの学習でも、都合の良いデータばかりを集めないことや、仮説思考で柔軟に考えることの重要性を学んできました。同様に、「How」についても決め打ちせず、複数の選択肢を洗い出し、判断基準を設け、重要度で比較して解決策を選ぶようにします。 A/Bテストの手法とは? また、A/Bテストについても学びました。複数の案を条件を揃えて比較し、評価する手法です。複数の案を実際に試し、反応を確認しながら仮説検証を繰り返して評価します。ある事例では、スピードが重要で3ヶ月も待てないため、同時にランダム表示を選択しましたが、条件を揃える理由に納得しました。 黒字化への挑戦は成功? ちょうど今週、この学びを生かす機会がありました。自部門の数字が黒字にならない原因を考える場面があったのです。これは長年の問題で、まだ解決に至っていません。今週の学びを基に、原因や解決案を決め打ちせず、プロセスに分解し、複数の仮説を立て、根拠となるデータを示しながら解決策に向けた対策を考えていきたいと思います。 残業時間の原因は何か? 最後に、自身の月々の残業がなぜ80時間に達してしまうのかについても、4つのプロセスを用いて考えてみることにします。さらに、Q2で記載した問題の原因について、ある程度仮説を立てています。それらの仮説が正しいかどうか、データを用いて分析することを早速始めてみます。

「評価」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right