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分析

に関する学び

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感覚から論理へと転換 分析に関連する数字やデータの意味付けについては、これまで感覚的に対応していました。しかし、今回の講義を通じて、論理的に整理する方法を学び、新鮮な驚きを感じました。また、過去にもウェブセミナーに参加したことはありますが、今回の講師の作る良好な雰囲気により、グループ内でも発言しやすく、今後のグループワークにも積極的に参加できそうでありがたかったです。 分析の目的を意識する 普段から財務データを扱い、日々分析に取り組んでいますが、「この分析の趣旨や目的は何か」という視点を常に意識しながら業務を遂行しようと考え直しました。また、分析に時間をかけすぎないよう心掛け、分析を基に仮説を立て、次の行動へと移行し、新しいデータの取得を目指したいと思います。 学びをどう業務に活かす？ これらの学びや気づきを、私自身の業務に留めず、部下や後輩の指導にも活かしていきたいと考えています。分析に限らず、業務を指示する際には、その業務の趣旨や目的、共に目指すゴールを確認することで、業務の質とスピードを向上させたいです。

PL理解の重要性とは？ PL（損益計算書）を理解するには、大まかな数字で概要を把握することが重要です。分析する際には、傾向の変化や相違点に注目し、それをもとに仮説を立てて検証することが学びとなりました。また、提供する価値によってPLに現れる内容が異なるため、これがどのような影響を及ぼすか、イメージを膨らませて検証することが大切だと感じました。 毎月の損益報告をどう確認する？ 毎月の会社の損益報告を見る際には、まず数字から傾向を大まかに把握することを心掛けようと思います。その後、傾向に変化があるか、大きな相違点があるかを確認します。そして、もし相違点があれば、どのような事象がそれを引き起こしているのかを検証し、再発防止策を考えられるようになりたいと思います。 部門のPL分析に注力するには？ また、自分の部門の損益計算書を毎月確認し、傾向や変化を分析することにも注力したいです。損益の悪化要因を詳細に分析し、傾向が見られれば、改善策を検討します。そして、それを部下と共有し、今後の利益計画に反映させたいと思っています。

顧客の本音をどう読み解く？ 顧客の真のニーズを掴むこと、すなわち「顧客の本音を読み解く力」が重要であると理解しました。一般的なアンケートでは得られないため、行動観察やデプスインタビューなどの手法を活用し、本質を探ることが必要です。また、「あったらいいな」よりも「なくてはならない」と感じるペインポイントを押さえることも、成功を左右する重要な要素であり、今後はそれを意識し続けていきたいと思います。 STP分析の活用法は？ 私の部署においても、顧客のニーズやペインポイントを正確に把握し、適切な対応をすることで、部署としての存在価値をより強固にできると考えています。これは、STP分析の観点からポジショニングを考える良い機会となるでしょう。 マーケティング知識をどう増やす？ 動画内でも紹介されていた通り、自分のマーケティングの知識を増やすために、目にする商品を常にSTP分析の視点で考える習慣を身につけたいと思っています。具体的には、その商品の市場やターゲット層、独自性、差別化ポイントなどを考察することから始めていきます。

刻み幅の切り方はどう？ データの傾向を把握するためには、「刻み幅の調整」が重要です。刻み幅によって、データの分布がどのように見えるかが変わるため、機械的な方法ではなく、どのように切ることで特徴が見えやすくなるかを仮説を立てて試みることが大切です。また、手元にある情報だけで判断すると視点が偏りがちなので、目的意識を持つデータ取得も必要です。 アンケート設計はどう進める？ 今後、アンケート調査などを設計する際には、データの切り分け方を検討する際に役立てたいと思います。課題や事象の分析では、解釈の羅列ではなく、観点となる切り口を意識して情報を分解し構造化することが有効です。A for not Aの発想も活用できます。 定性情報はどう扱う？ 業務においては、定性情報の示唆を分析する局面が多くあります。具体的には、プロジェクトのボトルネックの特定や、意思決定に影響を及ぼす要素の分析において役立てたいと考えています。ただし、定性情報を分解する際には、MECE的発想が必要かどうかを見極めたうえで活用することが重要となります。

総復習で得た新たな視点とは？ 今までの講義の総復習だったので、各パーツで学んだ内容を一連の流れとして把握できました。仮説、網羅的思考、目的の設定、見せ方、分解など、分析の知識と新たな思考法を学ぶことができました。また、結果をイメージした分析の重要性も体感することができました。 なぜ売上が思わしくないのか？ 現在、売上が思わしくないため、きちんと目的を持った分析、原因の追究、仮説・検証の繰り返し、そして網羅的な思考を意識して業務に取り組みたいと考えています。さらに、定性的な言葉と定量的なデータを組み合わせることで、説得力のある提案ができるようにしたいです。 今後の施策にどう活かす？ 売上が上がらなかった理由については、いくつかの仮説があります。まずはこれを基準に分析を行い、それに加えて網羅的な仮説も追加して多角的な分析と提案を実施していきます。原因の追究を行い、今後の施策に活かすことが重要です。また、数値がなくても、今回学んだ思考は応用可能な部分があると思うので、売上の改善に役立てていきたいと考えています。

商品の開発と見せ方、何を学んだ？ 私は、顧客起点で商品を開発するだけでなく、見せ方を考える際にも顧客にとってのメリットを重視する必要があると学んだ。特に、ネーミングやパッケージの重要性を再確認することができた。新商品であればあるほど、第一印象から連想されるイメージを顧客視点で確認し、構築していく必要があると感じた。 顧客視点で考える時のポイントは？ 商品の見せ方を考える際には、話題性を狙うこともあるが、一度立ち止まり、顧客視点で確認することが重要だと思った。自社において売れない商品や廃盤になった商品についても、見せ方を変えることでリブランディングができないか検討することが有効だと思う。 提供価値を逆算するには？ また、商品CMからどのような顧客をターゲットにしているのか、提供価値は何なのかを逆算して考えることも大切だ。日ごろからさまざまな商品の見せ方を分析しておくことで、担当商品の見せ方を考える際の幅を広げることができる。自分が買いたいと思った商品については、その理由を深掘りして考えてみることも重要だと感じた。

どんなゴールを目指す？ 定量的なゴール設定が重要であり、何を分析するかについても決め打ちするのではなく、Who、What、Where、Whyといった4Wを活用して検討することが有効です。 視野のズレを感じた？ これまで、自身が「これだ」と感じたデータ分析に取り組んだ際、上長との視点の違いが生じたことや、部下への指示の際にも同様の問題が見受けられた経験があります。 数値分析の進め方は？ 現在進行中の案件はありませんが、今後商材別の売上比較を行う際には、アクセス数、転換率、客単価などの各要素を因数分解する手法が効果的だと考えます。また、アクセス数についても広告、自然流入、SNSなど、媒体ごとに分類することでより具体的な分析が可能になるでしょう。 顧客分析はどう活かす？ さらに、新たなプロジェクトが始動する際には、顧客理解を深める目的で、売上、アクセス数、転換率、客単価といった要素の詳細な分析に取り組み、アクセス数をもたらす各媒体の数値も明確にすることで、現状を正確に把握できるようにしていきたいと思います。

分析の目的は何？ データ分析では、まず目的を明確にし、その目的に沿った意味のあるデータを比較することが重要です。分析結果からどのような結論が導かれ、どんな提案が可能かを考えることが、真の意味でのデータ分析だと感じました。過去の例を参考にしながらも、今回の学びで分析の意味付けがはっきりし、今後の学習に自信を持って取り組めるようになりました。 予算と現状はどう？ また、次年度の予算獲得に向けて、現在の業務状況を客観的に伝える手段として、このデータ分析のスキルを活かしていきたいと考えています。各業務には固有の課題が存在するため、業務ごとに目的を明確にし、その目的に必要なデータ項目を検討することで、具体的な分析が可能になると実感しています。 指摘課題をどう見直す？ さらに、すでに上司から指摘されている課題にも取り組むため、まずはメンバーと課題を共有し、目的に沿ったデータ項目の検討を進める予定です。その際には、上司とも現状や仮説について事前に共有できる場を設け、目的を明確に提示できるよう努めたいと思います。

現状と理想のギャップは？ 現状と目指すべき姿、そのギャップを定量化することで、問題の「what」「where」「why」「how」が見えてくるという点が非常に印象に残りました。データ分析においては、現状との比較が特に重要であると感じています。 変数分解で何が分かる？ 私自身、高校教諭として進路指導や生徒募集の現場で数値データを扱う中で、あるべき姿と現状のギャップ、あるいは現状となるべき姿のギャップの数字の解像度が低いことに気が付きました。そのため、まず変数分解を行い数字の解像度を高め、さらに層別分解を実施することで、「what」「where」「why」「how」に基づいた打ち手を模索していこうと考えています。 共通認識はどうできる？ また、最初のステップとして、あるべき姿やなるべき姿に関する共通認識を管理職と共に形成することが重要だと思いました。現在の組織は、具体性に欠ける曖昧なビジョンしか持っていないため、この点を改善することで、変数分解や層別分解に基づく詳細なアプローチを始めることができると感じています。

比較の重要性は何か？ 分析の本質は比較にあります。感情に左右されず、数字をそのまま受け入れて冷静に考えることで、解決策が見つかるかもしれません。主観的な感想に基づく判断は間違いやすいので注意が必要です。 適切な比較対象の選び方 適切な比較対象を選ぶことも重要です。問題に一方的に集中するのではなく、異なる要因からも分析を進めることで、全体的な状況を把握することが可能です。同じ条件でAが存在するかどうかを確認するのが理想ですが、現実にはこれまでの数字と多様な理由が絡んできます。この単科講座を通じて、可能な限りの状況を研究し、関連する要因を特定して、効果的な解決策を考えるスキルを身につけたいと思います。 データ分析をどう活用する？ これまでの現場対応では即応的に問題を解決してきたかもしれませんが、今後はデータ分析を活用し、理論的なアプローチを用いることで、接遇技術をより効率的に改善できると考えます。その場で「できない」と言い訳をするのではなく、選択肢を提示することで、より良い結果を導き出せるのではないでしょうか。

数字に頼りすぎずに 企画書の作成において、アンケート結果や数字に頼りすぎていたことに気づきました。「実際はどうなのか？」「前提は何か？」といった深い考察が不足していたように思います。今後は、企画の内容についてもう一度自分自身でしっかりとチェックし、思い込みを排除したいと考えています。 アンケート結果はどう扱う？ アンケートを実施する際には、まず前提や仮説を明確に立てた上で進めることを心掛けるべきだと感じています。また、得られた結果を単なる事実として受け止めるのではなく、お客さまの属性や背景をさらに深掘りして理解することが重要だと考えています。 日常の実践でどう活かす？ 企画の必要性を理解しても、すぐに業務に生かすことは難しいと感じることがあります。そこで、普段から他人に何かを伝える場面などで、細かい部分での実践を重ねていきたいと思います。そして、自分の思考の偏りを分析することにより、より客観的な視点を持つことを目指します。加えて、ロジックツリーを活用し、問題同士のつながりを意識する訓練もしたいと考えています。

仮説検証の重要性とは？ 目的に基づいて仮説を立て、データを収集し、その仮説を検証するサイクル（プロセス）に視点とアプローチを加え、データを読み解くこと。その際、代表値を用いる場合、判断方法には多くの選択肢があり、散らばりも含め、目的やデータ自体に合わせて使い分けることが重要です。また、平均は外れ値に弱いことを忘れず、必要な対処を行うことが大切です。 成績把握のポイントは？ 日次や月次ごとの担当者間の成績や能力を把握・分析する際には、課内メンバー間の横比較や個人の推移を確認します。その際、外れ値に注意しながら平均値を用いるのは有効です。これにより、適切な組織の人材配置や各担当者の対応許容量の検証・分析が可能となります。 組織全体の課題解決方法は？ 担当者間の成績を日次や月次ごとに分析することで、横比較や個人の進捗を把握し、組織全体の課題解決の促進に向けて適切な手を打つタイミングや個人の対応許容量をデータで分析します。適切に個々の許容量を管理することで、弱点の強化策や適材適所の人材配置の判断材料として活用します。