データ・アナリティクス入門

課題発見!データが導くヒント

データ分析は何に使う? まず、データ分析は単なる数値の羅列に意味を見出すのではなく、特定の問題を解決するために行うものです。いきなりあらゆるデータを収集しても、どの部分に着目すべきかがわからず、効果的な結果に結びつきにくいでしょう。したがって、まずは問題を明確に定義し、大まかな分析から始め、論理ツリーやフローチャートなどを活用してデータを分解します。この際、解決策に結びつくような意味のある分け方を意識し、比較対象を明確にすることが大切です。 問題解決はどう進む? また、問題解決のプロセスにおいては、「何が問題か(What)」、「どこに原因があるか(Where)」、「なぜその原因が生じたのか(Why)」、「どうすれば解決できるか(How)」という4つのステップに沿って、仮説をいくつか立てながら、検証を進めることが求められます。分析の際は、複数の仮説を網羅的に洗い出し、分析フレームワーク(3Cや4P、5フォース、PESTなど)を活用するのが有効です。例えば、ある期間の売上減少については、内部要因(販売店の比率、広告費、性年代別の購入者率、リピート率など)と外部要因(気温、感染症の流行、訪日外国人の数など)の双方を収集・比較し、ギャップが大きい部分に絞って深堀りを行います。最終的には、複数の解決策を挙げ、判断軸に基づいて最適な対策を選定するという流れになります。

マーケティング入門

受講生が感じた顧客満足の魔法

マーケティングって何? 今回の学習を通じ、マーケティングという言葉は人によって捉え方に幅があり、その広がりを意識することの重要性を実感しました。マーケティングの基本的なサイクルとして、自社商品の魅力を正しく伝え、顧客にその魅力を感じてもらうことで行動変容(購入)に導くプロセスがあると理解しました。「顧客に買ってもらえるしくみ」というグロービスの定義は、顧客の立場に立ったマーケティングの考え方を示しており、非常に印象深く感じました。 セリングとの違いは? また、マーケティングとセリングの違いについて学びました。セリングは「売りたい商品」からスタートし、売上数量という成果に結びつくのに対し、マーケティングは「市場や顧客のニーズ」から出発し、顧客満足に基づく利益の創出を目指すという点が大きな違いです。この違いを理解することにより、常に顧客志向であることの重要性が一層明確になりました。 どうやって実践する? 今後は、販促施策の企画や検証の際にも顧客視点を軸に、顧客に選ばれる仕組みを意識していきたいと思います。また、アンケート結果を丁寧に分析し、その結果をもとにサービスやイベント運営に反映することで、より良い顧客体験の提供を目指します。さらに、日々の業務において住宅設備や住まいに関するトレンド情報も意識的にキャッチし、適切に活用していくことを心がけています。

データ・アナリティクス入門

比べる力が未来を変える

ライブ授業で感じた点は? 締めのライブ授業では、これまでの学びを振り返る機会がありました。データ分析の手法として、比較を活用する方法を学び、目的設定から仮説構築、データや情報の収集、分析、さらには仮説の検証という一連のプロセスの重要性を実感できました。また、自分の考えにとらわれず、さまざまな視点から検証することの大切さも理解でき、これらの手法をいかに実践し、スキルとして身につけるかが今後の課題であると感じています。 部門業績の課題は? 部門業績分析においては、自部門の営業データを活用し、強みと弱みの再確認を進めています。さらに、セグメント別の成長性や低成長部門の課題を明確にし、改善策の検討や戦略の見直しにつなげたいと考えています。次年度の目標設定にあたっては、今年の実績を論理的に分析し、定量的・定性的な評価が可能な具体的な目標を立てる予定です。すでに各メンバーには来期に向けて自ら考えた目標設定を進めてもらっており、私自身も部門全体の強みや弱み、注力すべきセグメントを整理した上で、各メンバーの目標と比較・検証を行っています。このプロセスを通じて、部門全体で論理的な目標理解を深め、同じ方向性で次年度の業務に取り組むことを目指しています。目標設定は3月中に取りまとめ、次年度からは月次で目標達成度の比較分析を実施し、達成に向けた具体策を全員で共有していく方針です。

クリティカルシンキング入門

一文字で差がつく伝達術

情報視覚化はどうする? 情報の視覚化と見せ方の工夫について、具体的な手法を学びました。グラフや文字の装飾などを取り入れることで、情報を丁寧に作り上げる必要性を実感しました。特に、プレゼンテーション資料のタイトルに1文字を加えることで、伝えたいメッセージがより明瞭になる点が印象的でした。 レポートはどう伝える? また、レポート作成時には、必要な情報を取捨選択して読み手が情報を探す手間を削減することが大切であると学びました。チーム内で分析結果を共有する資料作成に際しては、実況中継のようにならずに自分のメッセージを明確に伝え、取り扱うデータがメインメッセージとしっかり合致しているかを吟味することがポイントです。視覚的にも分かりやすく整理することで、閲覧者にとって必要な情報がすぐに理解できるレポートに仕上げる工夫が求められます。 広報文はどう伝える? さらに、メルマガの配信や社内広報のメールにおいても、読み手の興味を引くためにタイトルや重要箇所の見せ方に工夫を凝らすことが必要です。こうした実践を通じ、データ分析レポートでは多角的な視点からデータを検証したうえで、メインメッセージを決定し、サポートする情報を厳選する姿勢の大切さを学びました。情報整理の過程で、伝えたい意図がよりクリアになるように微調整を加えることで、より伝わりやすい資料作成を目指していきます。

データ・アナリティクス入門

パッと見て本文を読みたくなるようなタイトル: 仮説思考で市場の変化に対応する方法

仮説の網羅性を高めるには? 仮説を立てることや仮説を立てる際に用いる視点について学びました。課題に取り組んだときは、思いつきで同じような切り口でしか仮説を立てられませんでしたが、3Cや4P分析を用いることで仮説の網羅性を高めることができると理解しました。思考が凝り固まり、仮説を立てる際に一つの視点に固執してしまうことがありましたが、フレームワークを用いることで柔軟な思考ができるようになりたいと感じます。 採用市場の変化にどう対応する? 急速に変化する採用市場では、「昨年はこのような状況だったのに、今年は全く異なる」という場面が多々あります。仕事をする上で常に仮説思考を持つことで、次にどのような変化が起こるかを予測し、迅速に行動することができると感じました。市場の変化(求職者の志向性、行動、価値観の変容など)を常に仮説に基づいて理解し、顧客に良いサービスを提供できるように努めたいです。 変化に敏感なマーケティングとは? 市場の変化を敏感に感じ取り、対応する学生や求職者に対してマーケティングを行うために、自分から積極的に情報を取りに行くことが重要です。顧客企業の「競合」「市場」「自社」を考慮し、求職者や学生にとってのロイヤリティを明確にし、適切な採用戦略を考える必要があります。また、常に「なぜ変化が起きているのか」を思考し続けることが大切だと感じます。

データ・アナリティクス入門

数字の裏側に潜む物語

分ける理由は? 先日のライブ授業では、ワークを通じて「分けて見ること」と「比較すること」の重要性を学びました。データを全体で捉えるのではなく、商品や期間ごとに分け、前の商品と比較することで、これまで見えにくかった課題や傾向が明らかになる点を実感しました。さらに、分析の過程で仮説を立て、その仮説を検証するためにデータを集めることで、課題の原因がより明確になり、具体的な対策を講じやすくなると感じました。 分類で見える? これまでの生産業務では、全体の実績や結果だけを見て対応していた面もありました。しかし、今後は部門別、商品別、時期別などにデータを細かく分類し、前年比や他部署との比較も取り入れることで、具体的な改善点を抽出できると考えています。 仮説で検証する? また、数値の変動に対して「なぜこのような結果になったのか」という仮説を自分なりに立て、実際のデータや現場の声を確認して検証するプロセスを習慣化することで、業務改善に向けた提案の質を高めていけると考えています。 成果を活かす? 今回の授業で得た知見を生かし、今後は実績データを部門別や月別に分類し、前年同月比や他部署との比較を通して課題の可視化を進めていきます。加えて、数値の変化に対する仮説の検証を、追加のデータ収集や現場のヒアリングを通して行い、具体的な改善策につなげていくよう努めます。

データ・アナリティクス入門

データ分析の新たな視点を業務に活かす

データ比較の意義とは? 「分析は比較なり」という考え方の重要性を再認識しました。ビジネスにおける意思決定の際には、データを用いた提言を行う中で"比較対象"や"基準"を明確にしておくことが上流段階で大切であると感じています。 データの見せ方をどう工夫する? また、定量データの種類に応じて、適切な加工法やグラフの見せ方があることを学びました。普段から業務でプレゼンテーション資料を作成していますが、これまでは感覚的に数字を表示していました。今後は、実数で見せるべきものと割合で見せるべきものの区別を意識して、より効果的に可視化していきたいと思います。 分析の視点を資料にどう活かす? 資料作成の際、分析結果や二次情報を取りまとめるにあたり、「比較」や「数字の見せ方」といった、わかりやすい表現方法を意識していこうと考えています。また、業務委託先を選定する際に、選定基準や評価基準を整理するためにも、分析の観点を活用することができると感じました。 新たな観点を業務にどう適用する? これまで意識してこなかった新たな観点を業務に適用するために、まず業務の目的をしっかりと立ち止まって整理し、可視化することを習慣化したいと思います。これにより、意思決定を促進するためのデータ活用の余地があるかどうかを判断し、適切な判断ポイントを組み込むことができると考えています。

マーケティング入門

顧客視点で潜在ニーズを見つける旅

顧客の潜在ニーズは? 今回、マーケティングの事例を通じて、顧客の視点からニーズを考える重要性を再確認しました。動画講習でも「顧客ニーズの深掘り」について学びましたが、顧客がまだ気づいていない潜在ニーズを探る姿勢が不可欠だと感じました。また、競合に勝つためには、自社の強みを理解し、それを応用する力や発想の転換も求められます。潜在ニーズの発掘には近道がありませんので、日々目にする商品やサービスがどのようなニーズを捉えているのかを考察していきたいと思います。 顧客視点をどう捉える? これまで自社の提供する製品やサービスについては、成熟市場での競合対策ばかりを考えてきました。これからはゼロベースで視点を変え、競合対策から顧客ニーズへの対応に目を向ける必要があります。特にIT分野では、企業のデジタル化に伴い商品やサービスが提供されるケースが多く、既存のニーズだけでなく、顧客が気づいていない潜在ニーズにも焦点を当てたマーケティングを展開していくつもりです。 ヒアリングで何を探る? 顧客の真のニーズを発掘するために、実際の活動を開始します。BtoB市場において、数社の顧客を選定し、デジタル化についてのヒアリングを行います。その際には、深掘りの質問ができるよう、顧客のホームページや業界情報をもとに3C分析を行います。11月中に3社を目標にヒアリングを実施します。

クリティカルシンキング入門

課題解決の秘訣は「問いのブレ」防止

イシュー特定はなぜ重要? イシューの特定の重要性を改めて実感しました。それ以上に「問い」の方向性をブレないよう意識し続けることの重要性に気付かされました。課題を特定し、イシューを設定した後、実際に分析や議論に移る際、この「問い」がブレることが多々あります。気づけば最初に設定したイシューからずれた議論をしていることが何度もありましたので、改めて見直したいと思います。 データ分析で避けたいミスは? データ分析においては、「問い」の方向性がブレてしまい後で気づき、やり直しが発生することがしばしばです。数字に触れ始めると、「分析」に夢中になり、本来の目的を見失ってしまうことがよくあります。特に注意すべきは「やった気になってしまうこと」であり、過去の経験を通じてこれを痛感しました。この講座を通して学んだフレームワークを意識し、同じ失敗を繰り返さないようにしたいと思います。 言語化の効果とは? 「イシューを押さえ続けること」は「意識」するだけでは難しいため、言語化を必ず意識したいです。言語化することで、自分だけでなく、周りの方との認識統一にもつながります。これができると、自分が「問い」からずれていても、「誰かが気づき」修正してもらうことができます。自身の考えを客観的に見ることは重要ですが、完璧にはできません。常に第三者のヘルプも借りながら進めたいと思います。

アカウンティング入門

会計で発見!企業の魅力

企業の収益と価値は? 知っている企業の主な収益源や提供価値、顧客像を複数人でディスカッションする中で、その企業や業界全体の特徴を意識することができました。特に、人件費がどのように企業の提供価値に影響を与え、損益計算書上で売上原価と販管費のどちらに計上されるかが異なる点は、とても興味深かったです。 業務と会計のつながりは? また、私自身が処理している業務が、最終的には会計の財務諸表の形成につながっていることを実感しました。正確な財務諸表を作成するためには、売上や原価の種別を正しく理解する必要があると感じています。これまで、社内ルールに沿って業務を進めていましたが、今後のビジネス環境の変化に対応するためにも、今回学んだ知識を基に経理や財務の担当者と相談しながら業務を進めていくことが不可欠だと考えています。そのため、自社のビジネスに対する理解と会計の基礎知識を一層深めていきたいと思います。 財務で業界を読む? さらに、自社の財務諸表を読みながら業界と自社の特徴を把握する重要性を改めて認識しました。日常の業務で財務諸表を直接扱う機会はあまりありませんが、今回の講義を通して、身近な企業の分析を習慣にすることが大切だと感じました。習得した知識を言語化するプロセスを繰り返すことで理解が深まり、この方法は新人教育にも活かしていけると確信しています。

データ・アナリティクス入門

学びの軌跡が未来を照らす

仮説の切り口はどう? 原因の仮説を洗い出す際は、フレームワークなどを活用しながら大きく2つに分け、対概念の視点を取り入れて考えることが有用です。その後、問題の原因を明確にするために、ステップを踏んでデータを分析することで精度を高められます。 解決策はどう選ぶ? また、解決策を立案する際には、複数の選択肢をまず洗い出し、しっかりとした判断基準と重み付けを設定した上で、定量的な根拠により絞り込むことが重要です。 アンケートの見方は? アンケートの分析においては、満足度や推奨度などの数値から問題点を見つけ出し、フレームワークを用いてMECE(漏れなく・ダブりなく)を意識しながら原因を掘り下げることが考えられます。対応策を検討する際には、現状設定している軸に加え、コスト、スピード、対象範囲、実現可能性などの評価項目に対して重み付けを行いながら施策を選択していくことが求められると感じました。 分析の盲点はどこ? これまでのアンケート分析では、満足度、推奨度、理解度などを全体の平均値で評価する手法が主流でした。しかし、全体の数値は悪くなくとも狙い通りの結果が得られなかった場合や、自由記述回答の中に不満やクレームが見受けられた際には、回答者の属性ごとに分析を行うことで、これまで気づかなかった傾向や問題点を発見できる可能性があると捉えています。

アカウンティング入門

営業利益を掴むための新視点

損益計算書で何を学んだ? 損益計算書(P/L)を通じて、営業利益、経常利益、純利益の三つの営業利益についての理解を深めることができました。特に、本業での儲けが前年や前月と比較してどう変化しているかを数字で考察する方法を学びました。自社でも営業利益と経常利益が異なる結果になることがありますが、その際にどこに注目して数値を見るべきかを把握しました。特に販管費が間接費用の多くを占めるため、そこに注目していきたいと思います。 対予算で何を分析する? 自社の毎月の業績報告では損益計算書の内容を自分なりに分析し、理解を深めるよう努めています。特に、毎月の対予算の観点から実績報告が行われるため、本業の稼ぐ力を示す営業利益と、企業全体の利益を示す経常利益については内容を精査するよう心がけています。自社は製造業であるため、売上高から工場損益と事業損益を差し引いて営業損益を算出するので、具体的な要素の変化に注視し確認することが重要です。 営業利益に何が影響する? また、毎月の業績報告において、自分が担当している業務のコストが販管費に組み込まれているため、その数値が営業利益にどのように影響するかを確認するようにしています。そして、予算に計上されている売上高や売上総利益が目標を達成しているかにも注目し、損益計算書を順番に分析して状況を把握するよう心がけています。

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