データ・アナリティクス入門

実践で磨く仮説思考の秘訣

正しい仮説はどう作る? 仮説を正しく構築することで、検証マインドが高まり、ビジネスの精度向上につながります。そのため、適切な仮説を立てるスキルの習得が求められます。また、「what」「where」「why」「how」といった視点を意識することで、課題の把握や解決方法の糸口を見つけることが可能です。 販売分析の秘訣は? 日々の販売分析においても、仮説思考を取り入れるよう努めています。現場担当者が実務の中で肌感覚で感じている課題について、定量的・定性的な両面から評価し、チームとして合意のもとで進めることが重要です。 仮説は独立すべきか? また、仮説は一つに絞らず、対策や重要性、影響力を十分に考慮した上で、業務への反映が必要です。複数の可能性を見極めながら、最適な対策を検討していく姿勢が大切です。 改善プロセスは? 具体的なプロセスとしては、まず現場担当者が感じている課題を確認し、併せて実績数値などのデータを基に問題点を洗い出します。その上で、いくつかの仮説を立て、裏付けとなるデータや対策案を検討しながらプロセスの改善を進めています。

データ・アナリティクス入門

データと仮説で納得の選択

正確なデータは? 実務では、正しいデータに基づく比較ができていないため、意思決定で迷うことが多いと実感しています。経験や定性評価のみに頼ると限界があり、説得力にも欠けるため、定量的なデータを用いて自分自身も相手も納得できる意思決定を行いたいと考えています。 データの扱いは? これからは、まだ扱ったことのないさまざまな種類のデータに触れる必要があると感じています。そのため、まずはデータに関する知見を深め、各データの特徴に合った加工方法やグラフの見せ方を学びたいと思います。 仮説の重要性は? また、分析のプロセスでは、目的だけでなく必要な項目やデータに対する仮説の設定が重要だと感じています。仮説を立てる力を養うためにも、多くのデータに目を通し、さまざまな角度からの切り口を見出すためのフレームワークを習得したいです。現在担当している店舗オペレーション改善においては、トライアル検証やローンチ後の結果分析が課題となっており、通常の切り口に加えて新たな視点からの比較を行い、分析結果をプランニングやプレゼンテーションに活か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

原因究明で見出す新たな一歩

原因はどこにある? 問題解決にあたっては、まず問題がなぜ発生したのか、その原因を明らかにすることが非常に重要です。原因究明のためには、問題が発生するまでのプロセスを分解して分析するアプローチが有効です。各プロセスごとにどこに問題があったのかを洗い出し、整理することで、問題の根本原因に迫ることができます。 改善策は効果的? このプロセス分析に基づいた仮説を複数立てたうえで、実際に改善策を試してみることも重要です。たとえば、A/Bテストを活用して実施した改善策の効果を検証し、より良い解決策に結びつけることが考えられます。こうしたステップにより、単なる経験や直感に頼った対応ではなく、実際のデータに基づく精度の高い問題解決が可能となります。 今後はどうする? 今後、課題への対応としては、まず問題が発生した経緯と各プロセスで何が問題だったのかを、具体的なデータ分析の結果から明確にすることを心がけたいと思います。そして、複数の仮説を立てた上で、改善策を実施し、その結果を詳細に分析することで、プロセス全体の質の向上につなげていければと考えています。

マーケティング入門

お客さま理解で拓く未来

誰が課題解決する? 誰がどのような課題を解決するのかを明確にすることが出発点であると同時に、どのように伝えるかという点も非常に重要であると学びました。競合がひしめく中で、自社の持つ強みをどう活かし、ストーリーとしての一貫性をもたせたメッセージを構築するかが、選んでいただくためのカギになると感じました。 お客さまの再定義は? また、「全てのお客さまのために」というキャッチコピーによってリソースが分散してしまっている現状を捉え、まずは「お客さま」の再定義が不可欠であると考えます。そうしなければ、限られたリソースが次第に枯渇してしまうおそれがあります。一方で、お客さまを絞ることによってビジネスチャンスを逃すリスクもあるため、学んだ知識を基に慎重に進めることが求められます。 何を把握すべき? まずは、①お客さまの総数や階層ごとの課題、②それに対応できる社内リソース、③そして競合他社の状況の3点をしっかりと把握することが必要です。その上で、注力すべきお客さまを再整理し、どのようなアプローチが最適かを具体的に考えていく流れが重要だと実感しました。

データ・アナリティクス入門

小さな疑問から大きな発見へ

何故課題意識は必要? 分析の目的や課題意識を明確にすることで、日常の業務だけでなく、普段目にする分析データについても「なぜ?」と考える習慣が身につきました。例えば、ニュース記事で医師不足が取り上げられる場合、その背後にある分析の意図や解決すべき課題を自分なりに考察するきっかけとなりました。 施策評価はどう? また、業務で複数の施策を企画・実行する中で、効果を評価するための分析が重要だと感じています。中長期的な戦略の実行に際し、連続性のある施策を実施するためにも、小さな施策のブラッシュアップを繰り返す必要があると考えています。たとえば、アプリへのログインプロセスを細かく分解し、特に初回ログイン率の向上に向けた分析を進めています。 情報取得は万全? さらに、戦略立案の段階から必要な情報やデータが適切に取得できているかを精査し、取得できていないデータにはタグ付けなどの対応を実施して、常に分析が可能な状態を作り上げています。同じ条件で定期的にログの確認やレポート作成を行う仕組みを整備することで、継続的な定点観測が可能になりました。

クリティカルシンキング入門

多角的視点を磨くデータ探求の旅

切り口の偏りは? せっかくデータを作成しても、切り口が偏ると適切な分析ができない場合があります。そのため、まずは多くの切り口で検証し、仮に失敗しても恐れずに試みることが重要です。 視覚資料の活用は? また、グラフなどの視覚資料を効果的に活用するとともに、全体の区切りや範囲に注意を払い、ダブりや漏れがないように全体像を俯瞰しながら、目的に沿って細かく分解する工夫が求められます。 目的と創意工夫は? 目的を見失わずに、データを創意工夫して見せる姿勢も大切です。MECE(漏れなく、ダブりなく)を意識し、複数の切り口から分析を行い、その結果を分かりやすく伝えることを心掛けましょう。職場の意見を反映する際も、偏った分析にならないよう真の原因を追求することが必要です。 アンケートの目的は? 今後、職場環境の改善を進めるためにアンケートを実施する際は、まず目的を明確にし、事務局の方向性と従業員の意見のギャップを把握することが基本となります。さまざまな視点から課題を検証し、その分析結果を分かりやすく報告する工夫を重ね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

課題解決力を高めるシンプルな秘訣

課題をどう見極める? 問題や課題、論点を明確にしておくことの重要性を改めて感じました。同時に、課題の優先順位をつけることや、課題を設定することの難しさも実感しています。責任のある立場として、課題を見極める判断力や、その迅速な対応力、そして判断センスが求められます。 イシュー表示は有効? また、ホワイトボードやパワーポイントの左上に常にイシューを表示しておくと議論が脱線せずに進行できると思います。イシューという言葉自体は英語で理解しにくい人もいるかもしれないので、問題や課題、論点、目的など、会議やミーティングで全員が理解しやすい言葉に置き換えるべきだと考えています。 意図の確認はどう? さらに、自分が話す時だけでなく、上司や同僚、部下から何らかの問題や課題の依頼があった場合にも、本質的な意図をしっかりと確認するよう心掛けたいと思います。お互いに誤解のないコミュニケーションを取ることができれば、様々なことが噛み合い、より良いワークライフを築けるでしょう。会社全体で課題の判断や解決策のアイデア出しを楽しんで行えるようにすることを目指します。

クリティカルシンキング入門

問題の本質を探る思考の鍛錬

本当の課題は何? 顕在化している問題をそのままイシューとして設定するのではなく、なぜそれらが生じているのか、本当の問題は何かを分析することが重要だと感じました。なぜなら、顕在化した問題に対して対症療法的なアクションを取っても、根本的な解決にはならないことが多いからです。しかし、本質的な課題を見つけるのは今の私にとって非常に困難であるため、思考を鍛える練習が必要とも感じています。 仕事のバランスはどう? デイリー業務と企画業務のバランスを考える際や、残業時間削減に向けた対策の検討など、さまざまな場面でこのアプローチは役に立つと思います。顕在化した問題に隠れている潜在的な問題を深く分析し、正しい対策を探っていきたいです。 事実の関連はどう見る? 見えている情報だけでイシューを設定するのではなく、なぜその事象が発生しているのかを考えるようにします。また、1つの事実から安易に結論を出すのではなく、複数の事実を関連づけ、問題の本質を考える癖をつけたいと思っています。情報を分析する際は、データを加工し、複数の視点からの検討を行うことも重要です。

デザイン思考入門

試作から納得へ、学びの軌跡

ムービー構想はどう? 中期経営計画の浸透プラン立案の際、自身のビジネスユニット向けにVisionムービーを作成する提案がありました。そこで、自分なりのムービーのストーリー構成を具体化するために、イメージしている写真を集め、どのタイミングでどのようなCGイメージを使用し、どんな言葉をかけるかをスライドにまとめました。 説得はうまくいった? この資料は実際にシニアとの会議で説明し、予算を含めた外部コンサルへの委託提案として承認を得ることができました。講義で学んだ知見を提案資料に反映させたことで、シニアの納得度も高まり、試作段階の重要性を再認識する結果となりました。 挑戦は成果出た? また、講義では実際に製品を作ることがデザインや動画作成以上に効果的である点を理解しました。一方で、今回の課題であるバックパック制作のノウハウや美的センスが不足していたため、AIを活用して動画作成とプレゼンスライドの作成に挑戦しました。使用したAIやプロンプトに限界はありましたが、成果物を作成することができ、プロセス自体の重要性を理解する良い経験となりました。

クリティカルシンキング入門

1スライド、1メッセージの魔法

グラフ選びはどうする? スライド作成においては、単に好きなグラフを使うのではなく、伝えたい意図に合わせたグラフを選ぶことが大切です。語り手が強調したいメッセージ(たとえば、順調な増加など)をしっかりと込め、読み手に伝わりやすい順序で情報を配置します。さらに、重要な部分は色や矢印を利用して強調し、視覚的に訴える工夫を施しています。 伝え方はどう整理? また、動画でのお客さんへのセールス、講義、ステップ配信のシナリオ作成、セールスレターによる長文の配信、さらにはお客さんへの定期コラムの作成といったさまざまな場面で、これらの手法が活用されています。どの場面においても、伝えたいポイントを端的にまとめる「1スライド1メッセージ」の原則が生かされています。 論理の整合性は? ただし、表現力に自信が持てる一方で、その裏側にあるロジックの安定性には改善の余地があります。この章で学んだ分かりやすい表現をより効果的にするためには、事前のロジックツリーやピラミッドストラクチャーを徹底し、情報の整理と論理の一貫性を確保することが今後の課題と言えるでしょう。

データ・アナリティクス入門

分解思考で掴む改善のチカラ

原因分析はどう進める? 原因の分析にあたっては、まずプロセスごとに分解し、確認することが大切だと感じました。特に「what/where/why/how」を意識し、まず「where」から入念に分析することで、その後の「why」や「how」の解像度が高まると理解しています。 A/Bテストってどうやる? また、A/Bテストが有効な手法であることを学びました。その際、検証する「要素」は極力少なくし、その他の条件は共通とすることで、スコープを狭めることが重要だと感じました。実際にアプリ上でプッシュ通知とバナーを用いたA/Bテストを実施した経験から、振り返ると「キーメッセージ」に差が生じてしまった点が課題として残りました。 ログイン改善は何が? さらに、アプリのログイン率向上を図るため、ログインに至るフローを細かく分解し、原因の追究を行いたいと考えています。特に、パスワード設定の箇所で離脱するユーザーが多いという仮説に基づき、検証からスタートする予定です。その後の改善策として、ユーザーインタビューやUIテストの実施を検討しています。

クリティカルシンキング入門

視覚化とロジックツリーで解決力UP!

なぜ定量化と視覚化が重要なのか? 定量化して物事を考えることの大切さと必要性、またグラフを作成して視覚化することの重要性を学びました。これに加えて、抜け漏れなく課題を考えるためにロジックツリーを利用し、様々な視点から解決策を導き出す方法が有効であることも理解しました。そして、最も大切なのは、解決すべきイシューを見極めることです。注力すべき課題や目的を明確にし、その役割を踏まえて解決すべき仮説を設定し、問題解決に取り組むことが重要です。 解決策の提示には何が必要か? 解決策を提示する際には、事実や定量データに基づいて解釈を加えることが必要です。また、要素を抜け漏れなく考えるために、様々な仮説を検討し、最終的な目的からずれないように注意することが求められます。 提案とコミュニケーションの手法をどう活用する? 仕事で提案内容や課題の特定、仮説を考える際には、ロジックツリーやグラフの作成などの手法を使って考えるとよいでしょう。また、コミュニケーションを取る際に、立場によって社内外の人がどんなことを考えているのかを言語化することも効果的です。

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