データ・アナリティクス入門

新たな視点で挑む問題解決術

仮説はどう活かす? 今回の学びで、仮説は結論を導くだけでなく、問題解決に役立つ視点としての「問題解決の仮説」が存在することに気づきました。また、仮説には時間軸があることや、複数の仮説を立て網羅性をチェックすることで、偏りのない視点を保つことが大切だと理解できました。 データはどう扱う? また、データ収集においては、新たなデータを集めることに注目する一方で、手元にある既存のデータや一般に公表されている情報を活用する分析が軽視されがちである点に気が付きました。新しいデータの収集は楽しい面もありますが、一方で入手が難しい場合もあるため、状況に応じた柔軟な対応が求められると感じました。 手法はどう広げる? 現在、業務効率化のためにデータ収集を通じて行動様式の検証に取り組んでいますが、今後はデータ収集に限定せず、インタビューやアンケートなど多様な手法を組み合わせることで、より効果的な業務改善を目指していき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。

マーケティング入門

本音で紡ぐリアルな学び

体験の本質は? 提供サービスの情緒的価値を向上させるためには、商品の体験を正しく把握し、その体験を体験者自身に言語化してもらうことが非常に効果的だと感じました。体験を通した付加価値は、単なる機能的価値を超えて情緒的価値を高めるうえで重要です。 顧客対応の改善策は? 一方、管理業のように顧客と長く接するサービスでは、悪い点にも目が向きがちです。そのため、時には顧客との接点を意図的に遠ざける方針が取られるケースも見受けられます。私は、B2C事業の現場でユーザー目線に立ち、よりポジティブな体験を設計することで、全体の価値向上に繋げたいと考えています。 コンテンツ戦略は? また、HPのリニューアルに伴い企画中のコンテンツでは、リアルな声を反映した内容の採用を検討しています。STPや4Pのフレームワークを活用し、対象を明確に整理したうえで、サービスの強みを探り、情緒的価値を表現するための言葉選びに努めたいと思っています。

データ・アナリティクス入門

仮説の種が戦略を育てる

仮説の捉え方はどう? 仮説を立てる際、時間軸と結論の視点で捉えるのか、あるいは問題解決のための手段として捉えるのか、細かく分解できることに気づきました。漠然としていた仮説も、目的と必要な手段を明確にすることで、より効果的かつ実践的なものに仕上げることができると学びました。 本当に必要な策は? 売上向上を目指す中で、「何が必要か?」という曖昧な問いだけでは、的確な戦略が立てられないという経験があります。そのため、問いを細分化し、一つ一つの要素に対して仮説を立て検証することが重要だと実感しています。 現状分析の手法は? 具体的には、まず自部署の業務範囲における現状の顧客アプローチ方法を洗い出し、効果があるものとそうでないものをデータに基づいて検証します。その上で、検証結果を踏まえて問題解決のための仮説を構築し、ボトルネックとなっている部分の改善策を検討していく手法を実践しています。

データ・アナリティクス入門

シンプルな挑戦、未来への一歩

A/Bテストの魅力は? A/Bテストが注目される理由は、そのシンプルさにあります。限られた要素を2つ以上のパターンで比較することで、運用や判断がしやすくなります。また、テスト用の画像やテキストを用意するだけで低コスト、少ない工数で実施できるため、実験のハードルが低いのも魅力です。さらに、いきなり新しい案を採用する場合と異なり、段階的な改善によりリスクを最小限に抑えながら効果を測定できる点も大きなメリットです。 業務問題の解決策は? 日々の業務において発生する問題に対しては、「What」(問題の明確化)、「Where」(問題箇所の特定)、「Why」(原因の分析)、「How」(解決策の検討)というステップを意識し、効率的に対処しています。特に、問題の本質を捉えるために業務プロセスを細かく分解するアプローチを採用しており、複数の解決策を洗い出し、その根拠を基に最適な方法を選択するよう努めています。

データ・アナリティクス入門

データが照らす改善の道

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。

データ・アナリティクス入門

細分化で見つけた改善のカギ

A/Bテストで何を発見? A/Bテストを活用することで、比較的簡便に効果的な解決策を見いだし、継続的な改善へとつなげられることを学びました。これからは、日々の施策検討において、課題を細かい要素に分解し、それぞれについて最適な解決策を追求していくプロセスを取り入れていきたいと考えています。 テスト計画は何が肝心? プロモーションのA/Bテスト計画を立てる際は、まず目的と仮説をはっきりとさせることが大切です。テストは1要素ずつ行い、同一期間内に実施することで、外部環境の影響を受けにくくなります。また、問題の原因を探る際には、プロセスをできる限り詳細に分解し、ボトルネックとなる部分を見極めることが求められます。 解決策評価はどうする? さらに、解決策を検討する場合は、何を基準に評価するかという判断基準を明確にした上で、各案を慎重に評価することが重要です。

データ・アナリティクス入門

小さな実験で見えた業務改善

A/B分析はどう見る? A/B分析の手法について理解が深まりました。分析時の基本として、環境要素を一致させることや、複数パターンの場合には確認したい要素を絞り込むなど、判定材料の吟味が重要であると感じました。ただし、効果や判定は比較的しやすい印象を受けています。 UI選択はどうする? 現在、課内の業務案内掲示板の改修を進めており、どちらのUIが確認しやすいか、また問い合わせ件数が減少するかを試す計画です。ただし、使用するツールが決まっているため、パターンが限定される点と、同時に開示できないジレンマを感じています。 引継ぎはどう進める? 明日から業務引き継ぎ用のマニュアル作成が始まるため、まずは小規模かつ迷惑のかからないメンバーでトライアルを実施します。迅速に変更できる体制を整えることで、双方の良い点と不得意な点の判定を容易にすることが狙いです。

アカウンティング入門

PL活用で利益を生む戦略を再考する

PLで見えるコストと利益は? PLを通じて、どの部分にコストがかかり、どの部分で利益が発生しているのかを理解することができました。それぞれの店舗のコンセプトに応じて、どこに重点を置いて計画を立て、利益を生むためにはどのような売上計画を立てればよいかを再認識しました。 自部署のコスト改善に向けて 自部署では、PLを活用してどの部門にコストがかかっているのか、改善の余地があるのはどこかを分析し、目標を設定して効率的な戦略を立てたいと考えます。また、なぜコストがかかるのかを過去のPLと比較して分析することで、PLをより有効に活用できるようになりたいと思います。 設備投資計画のリスク管理 私の担当する設備投資計画では、PLを活用して設備導入時の利益発生箇所やコスト発生要因を明確にし、投資リスクを考慮しつつ、効果的な設備投資を実施できるようにしたいです。

クリティカルシンキング入門

分解力で誤解を防ぎ、データ活用スキルを伸ばす

分解法は正しい? 分解することで原因の特定が容易になることを学びました。しかし、分解の過程では、常にその手法が正しいか自問することが重要です。そうしないと、分解したデータに誤った解釈をしてしまい、思い込みによる原因の特定につながる可能性があります。 売上の分析はどう? 売上を算出する際には、その目的を明確にしたうえで、効果的な視点からアプローチすることが大切です。これを意識せずに進めると、成果に結びつかないことがあると学びました。したがって、意識的に効果的な算出を心がけます。 報告の伝わり方は? また、売上算出にはデータ抽出の明確な目的を持ち、その目的に沿った効果的な切り分けを実施します。さらに、その算出結果を上司に確認してもらい、伝えたい内容が明確に伝わっているかを検証します。わかりにくい点があれば、その都度改善を行っていきます。

デザイン思考入門

生成AIとデザイン思考で切り開く挑戦

生成AIの使い方は? 生成AIを効果的に使いこなしている皆さんの姿に驚きました。また、提案されたアイデアが多角的な視点から考えられており、誰も同じコンセプトで作成していなかった点が印象的でした。自分もどの部分でユニークな回答を生み出せたのかを見直し、今後の取り組みに活かしていきたいと考えています。 課題解決の流れは? デザイン思考入門で学んだ共感、課題定義、発送、試作の手法を総務業務の改善活動に積極的に取り入れていきます。まずは、様々なイベントに積極的に顔を出して情報を収集し、皆さんが抱える問題点を洗い出します。その中で特に意見が多かった項目をもとに課題定義を行い、場合によっては実際の現場の声を反映したペルソナ作成も検討しますが、生成AIを活用することで自分では捉えきれない視点も網羅できるため、その力も借りながら進めていくつもりです。

クリティカルシンキング入門

一工夫で伝わる言葉の魔法

メール文章は短くする? 日々、外部や営業店へ連携するメール文章がどうしても長くなってしまうため、忙しい相手が負担なく読める文章を心がけたいと考えています。合議書については、目的が明確な資料として、グラフや図を活用し、理解しやすく作成することを目指します。また、仲間や上司に添削を依頼し、自分の欠点を改善していく方針です。 メールの表題はどう? 【メール文章について】 表題には一工夫を凝らし、最も伝えたい内容を端的に表現します。本文に関しても、改行や文字配置に注意し、できるだけ簡潔に要点を伝えるよう努めます。 周知文書の作り方は? 【周知文書について】 誰が読んでも理解しやすいよう、文章だけではなく図やグラフも用いて情報を整理し、視覚的な効果からも訴求できる資料作成を進めます。

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