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数値 ✕ データ

に関する学び

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イシューを具体化するには？ イシューの設定が課題解決において重要であることが身をもって実感しました。特に、問いを明確かつ具体的に設定し、全体の前提や認識をそろえることが不可欠です。また、イシューを設定した後も、常にその意識を持ち続けることが大切です。議論や思考が途中でそれないようにするためです。 営業マネジメントにおける効果的なサイクル 営業マネジメントにおいては、数値達成や業績向上のために、適切なイシュー設定と、その解決策を検討・実施するサイクルが求められます。今回学んだ内容は、自チームのイシュー設定から数値改善まで、実践で試してみる価値があると感じました。 データ活用の力をどう身につけるか？ 課題解決に際して何をイシューとするのか、これまでの数値データを活用して見極める力を習得したいと考えています。そのため、改めてデータを整理し、ピラミッド・ストラクチャーを使って、イシューの書き出しと整理を進めていきます。

数値グラフは何を示す？ 課題の解決策を検討するにあたり、まずは数値データを取り出しグラフ化することで、特徴や傾向を明確にする手法に取り組みました。このプロセスは、どんな場面でも活用できる有効な方法であり、何が問題なのかを整理し、具体的な分析に結びつける役割を果たすと感じています。 数字加工って何が違う？ また、仕事においても、ただ発生事象の数字を眺めるのではなく、グラフ化や数字の変換を行うことで、より理解しやすい形に変えることの重要性を再確認しました。これまで、過去の実績に頼って漠然と解決策を導いていた部分があったため、即座に構造化して本質を捉えることが、具体的な根拠に基づいた回答につながると実感しました。 手書きメモは有効？ 今後は、日常業務で発生する事象についても、手書きの簡単なメモを用いて構造を整理し、同僚との会話を通じて自分の理解と重要ポイントが合致しているかを確認していこうと思います。

データ比較の留意点は？ データの比較アプローチには、大きく分けて2つの方法がある。1つは、1つの数字に集約して評価する方法、もう1つはデータをグラフ化して視覚的に捉える方法である。 数字集約の意義は？ 数字に集約する方法に関しては、加重平均、幾何平均、標準偏差といった手法があり、今回初めて耳にしたため、新たな数値の捉え方を学べたのが印象的だった。 採用分布は何が見える？ また、採用が決定した方と不採用となった方の現年収およびオファー年収の分布を可視化することで、採用決定や辞退に関する傾向が明確になる可能性を感じた。 今後のヒアリングはどう？ 今後の選考では、現年収、希望年収、最低希望年収についてヒアリングを実施し、データを着実に蓄積していく。また、他社で採用が決定しながら辞退に至った方からも決定年収についてヒアリングを行い、自社のオファー年収との比較ができるように進めていきたい。

ABテストの意義は？ ABテストを通じて、単にAかBを選ぶのではなく、前提条件を統一した上で比較・検証することが次の施策につながると感じました。問題のある箇所については、プロセスごとに分解し整理することが大切だと改めて認識しました。 数字で何が分かる？ また、具体的な数字を取得することで、試行した打ち手がどのような効果をもたらすかを明確にしたいと思います。サイトに限らず、アンケートなどを活用して課題を抽出し、想定される項目のほかに自由記述も設けることで、定量データとして予想外の回答が得られるかどうかを確認できる工夫が必要です。 FAQ改善の狙いは？ 業務面では、FAQサイトの問題箇所を特定し、改善案に基づいた比較テストを実施することが重要です。過去のPV数などのデータを把握し、変更後の数値の変化を確認することで、PDCAサイクルを効果的に回していきたいと考えています。

学びの意義は？ 私の学びについてお伝えします。 数値の発見は何故？ 数値データの詳細な分析は重要だと感じました。データの分類手法により異なる結果が得られることを理解しました。また、全体を定義し、仮説を立てることの必要性も痛感しました。具体的には、フレームワークとしてMECEを利用することです。 医療解析の視点は？ 医療技術関連に関しては、まず数値化可能なデータを取得し、求めたい結果を明確にしてデータ全体を定義しました。その後、仮説を立て、MECEを活用して分析を進めました。関連性がありそうな分野として、曜日別の忙しさや業務分析にこの手法が使えそうなので試す予定です。 未来の計画はどう？ 来週には、自分に関連する業務について計画を立て、その後、今回学んだ手法を活用して曜日別・年齢別の業務分析を行います。その分析結果を振り返り、上司や他の受講生とも共有したいと思っています。

記述統計量はどう見る？ 平均値だけでなく、中央値、標準偏差など他の記述統計量を抽出することで、データのばらつきまで確認できる方法を学びました。この手法は、問題解決の際に誤った仮説を課題と認識しないための一助となります。 現状指標の見直しは？ 現在の職場では、平均値、最大値、最小値のみが共有される指標となっているため、今後はQ1で述べた内容も加えて集計を行いたいと考えています。数値だけでは状況が把握しにくいこともあるため、ヒストグラムや散布図などのグラフを活用し、視覚的に理解しやすい資料作成を目指します。 実績可視化をどう進める？ また、FY24の実績値集計においては、ヒストグラムや散布図を用いて数値を分かりやすく可視化する計画です。具体的な項目としては、電話数と業務歴、トスアップ数と金額、トスアップ数と受注額、さらにはトスアップ数と年度内受注率の関係性を検証していく予定です。

データ分析の重要性を再確認 「分析は比較」という考え方は、実務において非常に重要であると実感しています。単にデータを集計するだけでは、判断材料とはなりません。そのため、比較や判断が可能な形での分析を常に心掛けています。今回の講義でも、この視点の重要性を再確認しました。 数値比較で客観性を持たせるには？ 事業戦略を策定する際には、過去の実績などの比較数値を用いることで、客観的な判断が可能になります。また、「Apple to Apple」の話が示すように、比較する対象を明確にし、条件が一定であることを確保することで、適切な結論を導き出せると考えます。 チームで共有すべき比較意識 さらに、戦略書やプレゼン資料を作成する場合、目的をもって適切な比較対象を用いることで、説得力を高めることが重要です。チームメンバーにもこの意識を共有し、齟齬なく業務を進められるよう努めています。

なぜ４Pで仮説を立てるの？ ４Pの視点から仮説を立てる方法について、これまで十分に実践できていなかったため、改めて基本に立ち返り内容を確認しながら取り組みました。その結果、４Pの視点が非常にやりやすいことを実感し、今後は意識的に活用していきたいと感じました。 なぜ多角的に見るの？ また、コンサルティングの現場では、契約状況の因果関係を把握する際に４Pの視点で多角的に分析する必要性を改めて認識しました。リサーチャー時代から苦手としていたこの分野ですが、今後は意識して幅広い視野を持ちながら仮説を構築していきたいと思います。 どうして数値を読むの？ さらに、数値データを分析する際は、単に事実を確認するだけでなく、背後にある事象を踏まえて仮説を立て、物事の判断につなげることが重要だと実感しました。３Cや４Pの視点を常に意識し、分析を通じた課題解決の思考力を養っていきたいです。

データ表現はどう？ 数値だけではバイアスや誤読が起きやすいと改めて感じました。適切な表現方法でデータをビジュアル化することで、データの中身や意味への理解が深まると実感しています。また、幾何平均や加重平均の計算方法を再確認するとともに、有意差95％に関する知識も大きな学びとなりました。 グラフってなぜ大切？ 根拠を示したり相手と共通認識をもつためには、グラフやその他のビジュアル表現が重要です。プレゼンテーションで用いるだけでなく、自分自身がデータ内容をより深く理解するためにも、積極的にビジュアル化を活用していきたいと思います。 営業でどう伝える？ 今後、営業成績や契約管理など、数値管理が重要な業務において、ビジュアル化は全員の共通認識を促す有効な手段となるでしょう。また、営業現場においても、説得力を高めるために、数字とグラフの可視化をうまく活かしたいと考えています。

データの傾向は見えますか？ データはビジュアル化することで多くのことが見えてくると感じています。そこで、まずは業務の件数や週平均、月平均などの数値を確認し、どのような傾向があるのか把握することから始めたいと思います。 年次データのばらつきは？ 次に、年単位でのデータをヒストグラムに落とし込み、ばらつきや偏りがあるのかを検証してみたいです。年代ごとの偏りから、ある種のマーケティング施策が影響しているのではという仮説を立てることができ、実践演習で学んだ知識が非常に役立ちました。 平均値の使い分けは？ また、単純平均だけでなく、加重平均や幾何平均など、状況に応じた平均値の使い分けが正しい分析につながるということを再認識しました。さらに、数字のばらつきを評価するために、標準偏差のような指標を実際の業務データで算出し、その計算方法や数字の感覚を磨いていきたいと考えています。

分析と代表値の使い道は？ 分析の基本プロセスや代表値の種類について、非常にしっかり理解できています。実際の案件分析やKPIの見直しにおいて、売上、利益、譲渡額、成約期間など、各データのばらつきに応じて単純平均、加重平均、中央値などの代表値を使い分けることができています。また、ばらつきや２SDルールなども活用し、最適な視点からデータを分析している点が印象的です。 説明とKPIの関係は？ 現状、データ分析の結果に基づいてKPIが作成・発信されているため、今後はその数値が目標となる理由を、メンバーがより納得できる図表を用いて可視化し、説明できるようにしていきたいと考えています。同時に、分析のプロセスにおいて、目的の明確化、仮説の設定、データ収集、そして仮説（ストーリー）の検証の手順を、メンバーが理解しながら適宜視点とアプローチを選択できるよう指導していく所存です。

目的を見失わないには？ 適切なグラフの見せ方について、目的を見失わず、相手に分かりやすく提示することの重要性を再認識しました。文字の表現では、色使いや強調すべき部分に工夫を凝らし、全体の体裁を整えることが大切です。相手にしっかり伝わるよう、工夫を重ねた資料作成を目指しています。 報告資料はどう伝える？ また、各種アンケート結果の報告や費用のトレンド管理、さらには数値以外の報告資料についても、読みやすい資料作成が求められます。部下が作成した資料のチェックの際や、大事な会議・役員へのプレゼンテーション用資料の作成時には、数字を用いた報告の場合、目的やデータの意味をしっかりと理解し、目的に合ったグラフを選択することが不可欠です。グラフのタイトルはもちろん、単位やグラフ内の数値表示にも十分注意を払い、体裁を整えた、読者に伝わりやすい資料作りに努めています。