戦略思考入門

競合分析から見える戦略のヒント

何から着手すべき? 戦略的に考える際、まず何から手をつければよいのかが不明確でしたが、3C分析やSWOT分析などのフレームワークを活用することで、検討すべき事項が明らかになりました。また、全体感を常に意識することの重要性も再認識しました。 競合市場の課題は? 現在の課題としては、競合が10社以上存在する市場の中で自社の優位性をどのように構築し、持続的な成長を実現するかが挙げられます。まずは他社の分析から始め、自社が持つ競合優位性を見極めることが必要です。 実施策はどんなもの? 具体的な取り組みとしては、以下のプロセスが考えられます。 1. 競合分析の実施  ・市場における競合のポジションや戦略を調査する  ・競合の強みと弱みを分析する 2. 自社の競合優位性の見極め  ・自社の強みを整理する  ・市場ニーズとのギャップを特定する 3. 差別化戦略の策定 4. 社内での情報共有と連携の強化 これらのプロセスを通じて、より明確な戦略の構築を目指します。

データ・アナリティクス入門

仮説と数字で描く未来

どの要因を重視する? より良い分析を行うためには、単に手法を実施するのではなく、実態だけでなく、事象の背景にある要因に目を向け、仮説の設定に力を入れることが重要です。たとえば、期間、事業部、他社との比較や、売上を数量と単価といった要素に分解して、その関係性を明確にすることが求められます。 どの数値に注目すべき? 現在、次期中期経営計画策定に向け、社内外の事業環境および自社の事業構造の把握に努めています。中期的な戦略を練る上では数値が非常に重要であるため、その分析結果をもとに、部内の若手社員と見立てを共有し、意見交換を進めることを目指しています。 仮説検証、どう進める? また、これまで手薄だった社内データの分析についても、各種検証を重ねた結果、実施可能な体制が整いつつあります。データ分析にあたっては、仮説設定を重視し、エクセルのピボットテーブルや統計ツール、可視化ツールを活用しながら、複数のメンバーで議論を交わし、一定の結論に導くプロセスを進めています。

クリティカルシンキング入門

イシューで迷わないための3つのステップ

イシュー特定の重要性とは? イシューを特定することの重要性と、その留意点やステップを学ぶことができました。 イシュー特定時の留意点は? まず、イシューを特定する際の留意点として、以下のことが挙げられます。 - 問いの形にする - 具体的に考える - 一貫して抑え続ける 問いを通じた方向性の共有 社内の打ち合わせでは、しばしば方向性を見失うことがあります。そのため、問いを立てて組織全体に方向性を共有し、一貫性を保つことが重要です。常に「問いは何か」を意識し、目立つ形で示す工夫をしていきたいと考えています。 イシューを立てる訓練法は? また、イシューを立てることを日々意識し、訓練を積むことも必要です。自分だけでは正しいイシューか判断がつかない場合は、上司や同僚にフィードバックを求めるようにします。そして、書籍を読んでイシューの立て方を学び、それを実際にアウトプットすることでスキルを向上させていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

幾何平均で見える新世界

なぜ異常値が出る? これまで、代表値や単純平均、加重平均は業務で使用してきましたが、幾何平均、中央値、標準偏差は財務業務では使う機会がほとんどありませんでした。特に、売上の成長率を計算する際に、幾何平均を用いなければ異常値が算出されてしまう点には驚きを覚えました。このことについて、なぜそのような結果になるのか、また今後どのように活用できるかを、再度整理する必要があると感じています。 今後の計算はどうする? また、これまで主に財務データを扱ってきたため、幾何平均や中央値、標準偏差の計算・分析を実施する経験がほとんどありませんでした。そこで、まずは顧客の年齢層データを対象に、中央値や標準偏差を計算し、その分析結果を社内で共有する予定です。今後は、財務業務に応用できるデータとして、幾何平均、中央値、標準偏差が有効に活用できる分野を探り、エクセル関数を用いた計算方法についても調査し、実際に計算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

データ分析の価値を広げるために

データ分析の本質とは? Week 1の講義・学習で新たに学んだ点は以下の3点です。①データ分析の本質は「比較」、②データ分析は必ずしも「定量的である」必要はない、③データ分析の前の条件設定が重要。前提条件が揃っていないと正しい分析はできません。 分析結果をどう共有する? 社内データの活用時に、前提条件・分析目的・分析結果から行うアクションを利害関係者に共有することで、共通の目的達成のために議論ができると感じました。データ分析は一方的に行い、結果を発信するものではないということを広く共有し、浸透させたいと考えています。 データ活用を身近にするには? データに関する業務が属人化しており、”データ活用=特定の人の特別な仕事”になっている部分があります。現在扱っているデータは広く社内で活用可能な内容も含むため、よりデータ活用を身近に感じてもらえるような機会(社内セミナー、報告会)を増やす必要があると思います。

クリティカルシンキング入門

効果的なスライド作成のコツを学んだ成果

スライドのポイントは何? スライドを作成する際、まず何を伝えたいのか明確にしてから、適切なグラフや表の形式を選びましょう。スライドを見る人が馴染みのない形式のグラフや表は避け、左から右、上から下の順に配置します。これにより、メッセージが伝わりやすくなります。 資料作成で意識すべきことは? また、資料を作成する場面では、クライアントとの検討会資料や中間・最終報告資料、自社向け案件事例共有会の資料など、視覚化を意識することが大切です。同様に、社内向けの文書でも読んでもらうための努力が必要です。 文字コミュニケーションの工夫点は? 文章を書く際は、「読む人はこの表現や構成で読んでくれるか」を考えて推敲することが大切です。特に社内向けのメール通知や作業依頼文、例えばアンケート回答やテスト協力のお願いなどでは、この点を意識しましょう。広告や雑誌を参考にして、どのように読者の目を引くかを学ぶことも有効です。

クリティカルシンキング入門

問題解決力で未来を創る!

どんな問いを立てる? 問題を明確に把握するためには、「問いは何か?」を起点にすることが重要です。問いを残し、それを意識し続け、組織全体で共有して方向性を統一することの重要性を学びました。また、データ分析では、データを加工し、数字を視覚化することで効果を高めることができると感じました。 論理枠組みはどう? 来年に向けた社内イベントや研修の企画書を作成する際には、今回学んだMECEやピラミッドストラクチャーを活用して、どこに問題があるかを特定し、論理的な枠組みを構築したいと考えています。これにより、主張を適切な根拠で支えられるようにしたいです。 根拠共有は十分? 来年度の社内イベント、特に新入社員プログラムの計画案を立てる際には、今年の結果を振り返りながら、アンケート結果を基に問題を特定し、プロジェクトチーム内でその情報を共有してしっかりと根拠づけを行っていくことを目指しています。

データ・アナリティクス入門

仮説と共に挑む成長の旅

仮説整理のコツは? 問題解決に取り組む上で、仮説を持つことの重要性を学びました。多くの仮説を出すことが望ましい一方で、考えが散らばってしまう可能性があるため、フレームワークを活用して体系的に整理することが有効です。また、仮説を立てる際には、その目的がコミュニケーションか問題解決か、あるいは過去・現在・将来のどの視点に基づいているのかを明確にしておくことが大切だと感じました。 原因特定の秘訣は? 問題発生時の原因特定をファシリテートする際には、議論が発散しないよう、仮説が結論に至るものなのか問題解決を促すものなのかを分類し、メンバーと共有することが必要だと実感しました。さらに、社内で問題解決のプロセスを議論する際の枠組みとして仮説を共通言語とすることで、検証マインドの向上、説得力の強化、問題意識の向上、スピードアップ、行動の精度向上につながることを丁寧に伝えていく意義を感じました。

クリティカルシンキング入門

データを活かす!伝える力が磨かれる瞬間

伝え方はどうする? 伝えたいことをしっかりと理解することがまず重要です。そのうえで、自分と同様に情報を理解してほしい相手に対して、どのように表現すれば伝わりやすいかを考え、工夫して可視化します。重要なのは、伝えたことではなく、伝わったことが伝えたことと考え、どのように伝えるかを思考することです。 データの視点を変える? アンケートやデータを目の前にし、それを社内メンバーに共有するとき、一つのデータでも見る角度を変えてみることで、より理解を深めることができるかもしれません。そこで、ひと手間工夫をかけてみようと思います。 提案で納得できる? 自分でデータを取り扱う場面だけでなく、データを提供してくれる人に対しても、「このような切り口や見せ方ではどうか」と提案やアドバイスを行いたいと思います。これにより、より多くの人が情報を理解し、納得することができればと考えています。

データ・アナリティクス入門

数字が語る成長ストーリー

どの指標で問題解決? 顧客の行動をクリック率やコンバージョン率などの定量的指標で捉えることで、どのステップに主な問題があるかを把握できる点が非常に参考になりました。このアプローチにより、各プロセスのボトルネックを明確にし、改善点を正確に捉えることが可能となります。 点数化と離脱はどう? また、各項目を点数化して意思決定を行う方法は大変勉強になりました。各指標にはそれぞれ長所と短所があるものの、複合的に判断することで、優先事項の認識を合わせ、定量的な基準を共有できると感じました。さらに、顧客がどのステップで離脱しているのかをファネルの視点から整理する手法は、成果に結び付けるための具体的なアクションプランを立てる上で非常に有用であり、今後の分析や社内での課題解決の手法として周知したいと考えています。

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