データ・アナリティクス入門

思考の質を高めるMECEとMICE活用法

MECEの考え方とは? MECEの考え方は、切り口を重複させずに漏れなく設定することが重要です。どのような切り口が最適かを判断するためには、高い感度が求められます。これに関しては、分析の経験を積むことや、多方面からの意見を聞くことも必要と感じています。 ロジックツリーの活用法 ロジックツリーについては、論理的思考を活用することで、適切な判断ができるようになります。 MICEの活用には何が必要? MICEの考え方は、実務に役立ちそうで、特に顧客分析など日常的な業務での活用チャンスが多いです。「重複なく漏れなく」を実現することはその通りと感じつつも、切り口の設定によって重複を避けることが難しい場合もあり、その点をどのように克服するかが課題だと考えています。 BI分析へのMICEの導入 業務で作成しているBI分析において、MICEの軸を取り入れることにしました。切り口については様々な角度から実施し、どの分析が効果的であるかを検討します。また、ロジックツリーについては、既にパイプライン分析で似たことを行っていますが、改めてロジックツリーを用いた分析も進めてみようと思います。

クリティカルシンキング入門

データ分析で気づく新たな切り口の魅力

データ分析の新しい切り口は? データ分析において、単に数字を見るだけでなく、その切り口や追加する要素によって新たに得られる情報が異なることを学びました。データを視覚化することで、適切な切り口を見つける手助けにもなります。そのため、まずは異なる切り口でデータを分けてみることから始めていきたいと思います。 売り上げパターンはどう探る? 例えば、商品の売り上げを分析する場合には、既存顧客や新規顧客のどの層で売り上げが伸びているのか、また、新色と既存色のどちらが売り上げに寄与しているのかを確認する必要があります。 新商品の需要をどう予測する? また、新商品の市場性やニーズについても、どの年代や年齢層に需要があるかを分析することが大切です。このためにアンケートを実施し、そのデータを元に市場性を確認していきます。 昨年の売り上げデータの活用法は? 昨年発売した商品の売り上げについては、月ごとに分析を行っているため、データの分け方をさらに細かく見直し、実践に活かしたいです。新商品だけでなく、既存商品や周辺商品も含めて、相関性を確認することで、より深い洞察が得られると考えています。

アカウンティング入門

B/SとP/Lの関係性で見る成長戦略

B/Sとカフェ事例から学ぶ B/Sの具体的なイメージをしっかりと掴むことができました。特にカフェの事例を通じて、B/Sで示される資産と負債の関係性についての理解を深めることができました。また、アカウンティングにおいて最も重要な「顧客への提供価値」という軸についても学びました。単に利益を上げることや負債を増やさないことに注力するだけでなく、常に顧客への提供価値を落とさないことを中心に経営を考えていく必要があることを再確認しました。 自社の財務分析方法は? 自社のB/SとP/Lの関連性を数字でしっかりと確認し、同時に同業他社のB/SとP/Lを把握して比較することで、自社と競合他社との違いを明確にするよう努めています。特に、自社の流動負債と固定負債とP/Lの利益との関係性について考察しています。 長期的な成長戦略をどう立てる? さらに、自社の直近5年間における負債(長期・短期)の増減と経営計画上の成長との関連を確認し、理解を深めようとしています。競合他社のB/SとP/Lとの比較を通じて、業界における自社の強みと弱みを再認識し、今後の成長戦略立案の一助としたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見えた改善のヒント

目的と比較の重要性を認識 実務では無意識で実践していましたが、分析においては目的と比較が重要であることを再認識しました。「何を伝えたいのか」によってグラフの作成方法を考える、という視点は今後意識していきたいです。また、分析において要素に分解することは大切ですが、目的が明確でないと細かく分解すること自体が目的化してしまう可能性があるため、注意したいところです。 分析結果を施策にどう活かす? 弊社サービスの利用率や更新率を高める施策を考える上で、ユーザーデータの分析における学びを活用したいと思います。具体的には、「利用率を高める」ことと「更新率を高める」ことという目的に分けて、ユーザーの利用データや解約時アンケートなどの各種データから必要な項目を抽出し、分析します。 チームとの効果的な議論をどう行う? 毎週のチームメンバーとのミーティングでは、学んだことをメンバーにアウトプットし、チーム全体の視座を揃えるように努めます。特に、「利用率を高める」「更新率を高める」ためのデータ分析をメンバーと協力して行い、効果的な施策を導き出せるよう、有意義なディスカッションを重ねていきたいです。

データ・アナリティクス入門

多角的視点で自分を刷新する

学びはどう根付いている? ライブ受講に参加し、その学びを振り返る中で、学びが十分に自分の内面に根付いていないことを改めて実感しました。過去の知見や経験に頼ろうとする自分がいるため、今後はより広い視野と多角的な視点で目の前の課題を捉え、問題解決や意思決定につながる定量的な分析手法を意識して取り入れていきたいと考えています。 分析の深堀りは十分? また、ライブ授業で取り上げられた売上減少の原因分析について、日々直面している課題でありながら、多面的な視点や深堀りが不足して中途半端な分析に陥り、強引な結論へと導かれる提案が会議などで散見されます。こうした状況に対して、より有益な意見を提示できればと努めたいと思います。 社内改革への第一歩は? 自分の力は限定的かもしれませんが、社内全体のレベル向上が求められていると感じています。まずは自分の周囲から変化を起こし、着実な取り組みを通じて影響を広げていきたいと思います。 具体的提案はどのように? そして、自ら提案を行う際には、今回学んだフレームワークや思考プロセスを意識し、具体的なアウトプットを出すことに努めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ロジックでひらく学びの扉

ロジックツリーで学んだことは? 売上や経営課題をロジックツリーのフレームワークに当てはめ、各要素を分解して検討する考え方を実際に体験できたことは、大きな学びとなりました。 設問のコツは何? 設問1では、問題点を洗い出す際に案がなかなか浮かばず苦戦しましたが、What/Where/Why/Howの視点から考えるというコツを掴むことができました。このアプローチは、ロジックツリーの活用とあわせて、今週の課題における大きなポイントとなりました。 分析の偏りはどう? また、生徒の傾向把握のための分析項目を検討する際、定性的な項目に偏ってしまったことが反省点です。今後は、まず定量的な視点から傾向を捉えることを意識する必要があると感じました。 関係構築のヒントは? さらに、クライアントから寄せられるマーケティング課題は、仮説をもとにお話をいただくことが多いですが、自分なりに要因を検討し、第三者として意見を述べることで、クライアントとの関係構築や提案の検討に役立つと実感しました。MECEの考え方も、実際には十分に実践できていない点があると感じ、重要性を再認識する機会となりました。

データ・アナリティクス入門

仮説×データで切り拓く未来

どうして条件を揃える? 今回の実践では、普段の業務で使っているデータ分析のフレームワークと非常に近い感覚を得られました。時期要因や市場状況、法令改定など、すべての条件を完全に統一することは難しいですが、できるだけ条件を揃えた上でA/Bテストを行う大切さを再確認しました。 仮説はどう検証する? また、仮説を立てる際には、一人の頭脳や限られた環境だけでは限界があると感じました。時間を確保し、場合によっては他者の意見や視点を取り入れながら、しっかりと仮説を検討し、データの切り口を考える必要性を実感しました。 採用分析のコツは? 顧客の採用データ分析については、応募から入社までの全てのプロセス(場合によっては書類選考の評価も含む)を明確に線引きし、どの段階で大きな離脱が起きているのかを特定できるよう、可視化の土台を整える重要性を学びました。 改善の基準は何? さらに、改善施策を検討する際には、どの指標を、どのように改善するための施策なのか、また、いつのスコアを基準にするのかを明確にすることが必要です。振り返りの際には、必ず条件を揃えて比較することが求められると感じました。

アカウンティング入門

会計実務に迫る学びの瞬間

大手企業の会計はどう? ある取引実績のある大手企業の事例から、他社の会計状況に具体的に興味を持って向き合うことができました。アトラクション作成に必要なコストの減価償却やロイヤリティの考え方、また授業内で触れられたスポンサーが費用を負担して宣伝につなげる手法など、これまで疑問に感じていた点を具体的でわかりやすい形で学ぶことができました。 基礎理解で自信は? 会計の基礎を理解し、考え方をより深められたことで、経営層との折衝にも自信と重みを持って臨めるようになったと実感しています。自社の事例を客観的に振り返り、現状のビジネスの強みや改善点を適切に把握し、意見として示すことができればと考えています。 P/L分析で成長は? さらに、自部門のP/Lを詳しく読み込み、同業他社と比較することで、改善点やさらなる成長ポイントを探ってみたいと思います。特に原価率については、これまであまり疑問を持たずに指標として活用してきましたが、現状を踏まえた上で適正なビジネスモデルの再構築を検討し、点と点でしか捉えられていなかった部分を、全体的な線としてシミュレーションする試みをしてみたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

代表値が語る!新たな比較のヒント

グラフだけで十分? これまで、単にグラフを用いて数値を視覚的に比較する方法に頼っていました。しかし、代表値に着目した比較はほとんど行っておらず、今回、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差といった比較に有用な数値があることを学びました。 業務への活用は? この学びを自分の業務にどう活かすかが、今後の課題だと感じています。手元にある数字の代表値を用いることで、どのような比較ができるのかを明確にすることが、新たな発見につながるデータ分析のカギになると考えています。 他地域比較は? 特に、前年や他地域との比較において、データを代表値に置き換えて検証することで、新たな示唆が得られるかもしれません。現状、扱っているデータはシンプルですが、代表値を取り入れることで比較分析がより効率的になる可能性を感じました。 数値分析を実践? まずは、現時点でのデータの代表値を算出することから始め、加重平均、幾何平均、中央値、標準偏差を用いた分析にチャレンジしてみたいと思います。これによって、短時間で効果的な比較が実現できるか、または新たな発見があるのかを検証していきたいです。

クリティカルシンキング入門

イシューを見極める力で会議を成功に導こう

問いを見極める意義とは? 問いを見極めることは非常に重要です。イシューを正確に把握することで、重要な課題を見逃すことなく、的確な解決策を導き出すことができます。一方、イシューを見誤ると誤った解決策に繋がりかねません。そのため、イシューは具体的に示すことが重要です。 会議での論点をどう維持する? 会議や話し合いの中では、論点がそれることが多々あります。そのため、一度特定したイシューを常に意識し続けることが大切です。アンケート結果や業務数値の分析を行い、それに基づいて解決策を提示するためには、先にイシューをしっかりと特定する必要があります。そうしないと、議論が論点からそれてしまい、得られた答えが全く異なるものになる危険性があります。 正しい話題選びが生む効果とは? 会議の場面でよく「この話は何の話をしているのか?」と思うことがありますが、それはイシューを先にしっかりと特定できていないことが原因です。まずはイシューを特定し、それについて話を進めることで、正しい解決策を導き出せます。問題に直面した際、その問いを仲間と共有し、解決策を見出すことで、仕事の効率を上げることができます。

クリティカルシンキング入門

数字が教える多角的発想

数字の見方はどう変わる? 数字の集計や分解の切り口を変えるだけで、同じ数字でも全く異なる意味を持つことに気付きました。これは、複数の角度から物事を見る重要性を実感させるものであり、前回の課題でも感じた点と重なります。今後も、視点を複数持つことを意識していきたいと思います。 顧客分析はどう進める? また、顧客の行動パターンを分析する際に、この考え方が大いに役立つのではないかと考えています。リード獲得から契約の申込、そして契約の申込から活用まで、それぞれにかかった期間を細かく分解することで、どこを強化すべきかが見えてくるはずです。まずは、どのような切り口で数字を分解していくかを考え、実践していきたいと思います。 切り口の具体策は? 一方で、切り口を変えることの重要性は理解しているものの、具体的にどのように切り口を変えれば良いのかが分からないということもあります。また、MICEに関しても、自分では気づいていない意識外の部分が存在する可能性を感じています。 意識外の視点取り入れは? 今後は、自分の意識外の部分もどう取り入れていけるか、皆さんのご意見を伺いたいと思います。

戦略思考入門

挑戦と再考が育む判断軸

価値ある行動のポイントは? 経営者としては、会社全体に価値をもたらす行動を意識することが大切だと実感しています。また、困難に直面しても恐れず、より良い選択を追求するために、自分なりの判断軸と基準をしっかりと持つ必要があると感じました。さらに、他者の意見に耳を傾けることで、多様な視点から物事を捉える重要性も学びました。 時間活用のコツは? 一方で、時間が限られた中で情報収集や分析を行う際には、一定の仮説に基づいて効率的に進めることが求められると実感しています。そのため、情報の整合性や具体性にも常に気を配る必要があります。 現状改善はどうする? 現在、リーシング業務が厳しい状況にあり、顧客のニーズや動向の再分析に努めています。状況は徐々に改善しつつあるものの、まだ成果には結びついていません。そこで、現時点での四半期の目標を再検討し、明確なゴール設定を行った上で、優先度の高い案件から着実に取り組むことが急務だと感じています。 仮説精度の向上は? 仮説の精度を高めるためにも、今後はこれまでの経験やデータを基に、分析の方法や判断基準の見直しに取り組んでいきたいと思います。
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