データ・アナリティクス入門

実践で磨く、A/Bテストの秘訣

情報伝達の大切さは? 今回の学びを通して、情報が漏れなく重複なく伝わることの大切さを改めて認識しました。目的を見失わず、必要なポイントを抑えることの重要性が意識されました。 A/Bテストの効果は? 特に、A/Bテストの活用は検証のしやすさや結果の共有において分かりやすい手法であると感じました。一定の制限をかけ、絞り込むことで方向性を見失わずに進める工夫にも気づきました。 広告運用のコツは? 実務でgoogle広告を活用する中で、A/Bテストの形式で構成され、AIが複数のセンテンスを組み合わせることで広告の最適化を図る仕組みを再認識しました。小さな変更を繰り返すアプローチは、実際にすぐ活用できる効果的な方法だと実感しています。 プロモーションはどう? また、運用しているプロモーションに関しては、早速実践に移し、チーム内で共有して理解を深めることが重要だと感じました。取得したデータをもとに分析し、意見を擦り合わせることで、より精度の高い施策へと進化させていく予定です。 チームでの改善は? 今後は、A/Bテストの手法をさらに高度なものにグレードアップすることも視野に入れています。ただし、個々のスキルに偏ることなく、チーム全体でアウトプットの場を設け、ディスカッションを重ねるよう取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

実践力が輝く!学びの現場改革

3Cの分析方法は? 3Cは、事業環境を多面的に捉えるためのフレームワークです。Customer(市場・顧客)、Competitor(競合)、Company(自社)の3つの視点から状況を分析し、事業戦略を立案する際の参考にします。 4Pで何を判断? 一方、4Pは3Cの自社部分をより詳細に検討するためのツールとなります。Product(製品)、Price(価格)、Place(場所)、Promotion(プロモーション)の4つの要素を軸に、どのようにサービスの良さを顧客に訴求するかを分析するために活用されます。 現場の課題は? 観光客にとっては、免税手続きの所要時間が短い中で対面式のアンケートや、時間を要するインタビューは取り組みにくい方法と言えるでしょう。また、クレームが発生した際には、最低でも1名の通訳が苦情対応のため常駐しなければならず、現場では実質的に人員が減る状況となります。 改善策はどうする? これまでのアンケート調査は一度のみ実施しており、対面で紙に選択肢を記入していただく方法にはお客様に抵抗があると感じました。今後はデジタル形式で「後ほど実施していただいても構いません」と伝え、アンケートに協力していただいた方々には次回利用可能なショッピングクーポンを提供することで、対応の改善を図ろうと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見つけた新たな気づきと行動力

解決策をどう選ぶ? 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは? 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

部下から上司への伝え方の極意

実践学びをどう活かす? 実践演習を通じて学んだ内容を、日々の行動に一つずつ落とし込むことの重要性を改めて実感しました。効果的なフィードバックを行うためには、事実に基づき、相手の感情に寄り添い、自分がしっかりとフォローしている姿勢を示し、相手が納得しているかどうかが重要です。また、相手のモチベーションを高める話し方を意識することも大切です。 上司への報告はどう? 現在の立場を考慮して、部下である自分が上司に情報を伝える方法に注意を払いたいと思います。振り返りの中では、以下の点を意識して進めます. - 部署の方針に沿った目標を設定できているか - 振り返りの際、事実に基づき説明できているか - 今後の改善点について話せているか - 上司にサポートしてほしい内容を具体的に伝えているか 評価をどう高める? 自分の現状を客観的に把握し、目標設定が上司や会社の期待とズレていないかを確認しながら、積極的に報告や相談を行うことで評価につなげたいと考えています。今回の学びの中心は、リーダーとして部下に寄り添い相手を理解する視点でしたが、それを自分の場合は「上司に理解してもらうためにどのような行動をとるべきか」に置き換えて学ぶことができました。今後、リーダーになった際には、この研修で得た内容を活かして実践していきたいです。

クリティカルシンキング入門

リーダーとしての課題認識力向上への挑戦

学びの意義は? WEEK1からの学びを通じて、自分にとって何が重要なのかを再確認できました。特に、思考の抽象度を操作することや、イシューの再検証に関しては、苦手としていた部分を具体的なアクションプランに落とし込むことができたのが良かったです。 リーダーで何する? 現在、チームのリーダーを務めていることから、チームのメンバーや組織の課題に取り組む際にこの学びを活用したいと考えています。特に来年度のチーム戦略や目標を立てる際には、現状の組織課題をきちんとイシューとして認識し、その上で解決策を策定していくことが必要です。 抽象思考はどう? 抽象度を上げる思考がしにくい点は、日常的な課題にも当てはまります。例えば、組織の課題に向き合う際には、周囲からのチームに対するイメージや現在の業務内容に引っ張られ、思考の抽象度が上がりにくいこともあります。これを改善するために、紙に書き出して思考の抽象度を上げる訓練をしてみようと思います。 イシュー評価はどう? イシューの設定に関しては、実務において分かりやすいイシューが見つかると、それに集中して他の可能性を排除しがちです。これを改善するためには、思考のプロセスを意識し、発見したイシューが最適かどうかを何度か他の分解方法を試してみる習慣をつけたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

ロジックツリーで進化するコミュ力の秘密

対概念で何が変わる? 「手順を踏んで書く」というポイントで、対になる概念を下層に進める方法について学びました。これまでは、主題に対して思いつくまま事象を書き連ねたり、相手に刺さりそうな内容を並べたりしていました。しかし、対になる概念を並べることにより、より網羅的に整理することができると感じました。また、具体性を持たせるため、さらに一層具体的に記述するなど、どの程度具体に落とし込めば分かりやすくなるのか、ロジックツリーの構築で多くを学びました。 連絡時は何に注意? 社外の人と連絡を取る際、基本的な要素として、主語が抜けていないか、主語と述語が対応しているかを確認することが重要です。これは、相手が話すことを理解する際にも、頭の中でピラミッドストラクチャーを描くことで役立ちます。理解が追いつかない場合には、その場でメモを取ることを心がけています。 AIでどう確認する? また、手元の文章を他人に見せる前に、生成AIを利用して確認するようにしています。AIが提示する誤りについても解説を求めることで、自分の書いた文章の改善につなげます。一通りの話を聞いた後には、頭の中で描いたピラミッドを基に「この理解で正しいか?」と確認を入れるようにしています。これにより、意思疎通の精度が上がることを実感しています。

データ・アナリティクス入門

データ活用の第一歩:仮説と比較軸の重要性

データ活用の目的設定はどうする? データ分析やデータ活用というキーワードは頻繁に耳にしますが、私はこれを「存在するデータを何か有効活用する方法」と考えていました。しかし、この考えではまず目的が定まっておらず、仮説もないため、何を軸にして比較するかができません。まずは仮説や比較軸を含めた目的をはっきりとさせてから取り組む必要があります。 自社内営業改善の具体戦略 私が考えたデータ活用の具体例としては、自社内の営業活動の改善と担当顧客へのアプローチの2点があります。 顧客アプローチにどう活かす? 自社内では、自身のチームの営業マネジメント改善にデータを活用します。具体的には、YoY(前年比)分析や受注傾向分析(品目、打率)を行います。 ヒアリングと提案骨子の重要性 一方、担当顧客向けには、データ分析に関する案件のヒアリングおよび提案骨子の作成を行います。この際、顧客が持つ仮説と比較軸のヒアリングを行い、それが具体的でない場合には顧客に提言を行います。仮説や軸が定まっている際には、それを提案骨子に落とし込み、定まっていない場合は定めるためのアプローチを検討します。 データ活用の第一歩は? このように、目的を明確にし、比較軸や仮説を定めることがデータ活用の第一歩であると実感しました。

データ・アナリティクス入門

実践で磨く問題解決力

効果検証はどうする? 問題解決のフレームワーク(What, Where, Why, How)に沿って思考を進めることで、ただ思いつきで施策を導入するのではなく、実施した施策の効果をきちんと検証できます。また、このフレームワークを活用しA/Bテストを実施することで、もし施策がうまくいかなくても別のアプローチを試し、再度検証を重ねることが可能です。こうした手法により、より効果的な解決策を見出し、継続的な改善へとつなげることができます。 問題の原因は? グループ店舗においては、業績の高い店舗と低い店舗との違いを明確にすることが重要です。たとえば、低実績の店舗では、顧客への働きかけが不足しているのか、またはスタッフのスキルに問題があるのかといった原因を順を追って分析することで、真の問題点を特定できます。このプロセスにより、場当たり的な対応に終始せず、効果的な解決策を集中的に立案・実行することが可能になります。 実務で活かす方法は? 私は現在、グループ店舗の実績向上を目指し、これまで学んだ問題解決のフレームワークを実務で活用しています。そのため、今月上旬を目標に各店舗の問題点を分析し、仮説を立てた上で対応策を検討します。そして、来年度に向けた対策スケジュールの策定と実行に向けた準備を進めていく予定です。

データ・アナリティクス入門

多角的視点で挑む学びの挑戦

プロセス分解って何? プロセスを分解するという観点を学びました。3Cや4Pのフレームワークを用いて、どの切り口で分析するかまでは考えることができたものの、その視点から仮説を立てる際に、設問の誘導がなければ行き詰まる可能性があると感じました。最終的には、4Pでプロモーション方法に着目し、3Cで顧客視点から行動パターンやプロセスを考えるという方法を組み合わせるアプローチを理解しました。 学びは販促にどう活かす? マーケティングの面では、従来の主要な事業である顧客設計品の生産・販売に加え、近年では新商品の市場投入が進んでいるため、学んだ考え方を販促活動に活用できると感じました。どの業界のどの顧客にどのようにアプローチし、望ましい結果を得るかを考える際に、今回の手法が大いに役立つと思います。 計画検証はどうすべき? また、投資検討の面でも、現状は確定した案件に基づいて投資判断がなされていますが、今後は未確定案件に対する投資検討にも学んだ手法を生かし、効果やリスクの検証を行っていけると考えています。さらに、担当者との定期的な打ち合わせで共有された活動計画について、計画が効果的に進んでいるか、もし計画通りに進んでいなければその原因や改善策を検討する際にも、今回学んだアプローチを活用していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

イシューを明確化して成果を最大化する方法

なぜイシューが大事? 「イシューの明確さ」の重要性について学びました。それはプロジェクトの開始時に「何を達成すべきか」を明確にすることで、全員が同じ方向を向いて効果的に進めることができるからです。簡潔でわかりやすいイシューの設定が、問題解決の第一歩であると感じました。 相手の優先順位は? 自身の業務においても、イシューの明確化はプロジェクトや交渉の成功に直結すると思います。例えば、スポンサーとの交渉では「相手が何を最優先しているのか」をイシューとして明確にすることで、提案を的確に調整し、成果を得やすくなります。また、業務全体を通して「今本当に取り組むべき課題は何か」を意識することで、優先順位を整理し、効率よく進められると実感しています。 実行はどう進める? イシューを明確にするために、まず業務やプロジェクトごとに「何を達成したいのか」を一言で整理し、目標を共有します。その後、現状の課題を洗い出し、本質的な問題を絞り込み、優先順位を設定します。そして、解決に必要な具体的なアクションをリスト化し、締め切りや担当者を明確にして進捗を管理します。また、取り組み終了後には振り返りを行い、イシュー設定や行動計画の改善点を抽出します。このプロセスを繰り返すことでスキルを磨き、業務効率を向上させています。

デザイン思考入門

プロトタイプで未来を変える

録画での学びは? 参加できなかったため、録画で学びました。その中で「バックパックを作る」という課題について、実践を通して単に改良方法を考えるだけでなく、既存の考えにとらわれない発想の大切さを実感しました。 利用者の意見は? また、テストを実施することで、自分にはない視点を利用者からフィードバックしてもらえるという気づきがありました。特に生成AIの活用という視点は非常に参考になり、早速利用してみたいと感じました。 プロトタイプで変化は? 一番の気づきは、どうしても主観になりがちな点を、デザイン思考のプロセスに従ってプロトタイプを作成することで、ユーザー(メンバー)からのフィードバックを得られ、新たな視点が生まれるということです。現行の業務ルーチンに対しても、当たり前のプロセスに疑問を持ち、変革する際にはメンバーや有識者にプロトタイプを提示し、違った見方を取り入れる可能性があると考えました。 改善の進め方は? 業務プロセスやツールの改善においても、手順を踏んでプロトタイプを作成することの重要性を実感しました。時間がないと思いがちですが、改善サイクルを迅速に回すことが大切だと気付かされました。自分はツールの作成・改善にとっつきやすいため、まずはその点から実行してみたいです。

データ・アナリティクス入門

分析で得た洞察を行動に変える方法

売上予測の計画をどう立てる? 売上予測においては、過去の事例や他社、海外の事例と比較しながら計画を立てることが重要です。実績が更新されるたびにその計画との比較を通じて事業の進捗を評価し、改善策を議論しています。このことから、「分析は比較なり」という定義はやはり真理だと感じています。また、扱うデータの理解を深め、その知見をステークホルダーと共有するためには、アウトプットの整理と見せ方を適切に選ぶ必要があります。 分析計画表はどのように工夫する? 分析を進める際には、毎回分析計画表を記載し、目的に合わせた分析手法を選択して言語化した上で作業を進めています。しかし、どのデータをどのように加工して用いるかにはあまり触れていないことが多いと感じました。そのため、テンプレートを見直し、自分以外の人がその分析の思考プロセスを理解しやすくするよう工夫が必要です。 新たなデータ分析のアプローチは? 具体的には、現在のテンプレートでは実際に分析に用いたものしか記載されておらず、選択可能なデータの種類とその選択理由、分析手法の採用理由を明確化するような構成に変更する予定です。新たなデータを分析する場合、そのデータの特性や限界を適切に確認し、分析結果とともに共有することが重要だと考えています。

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