データ・アナリティクス入門

学びを動かす日常の工夫

A/Bテストの意義は? A/Bテストの存在を知ることができ、業界ではそのような視点があまりなかったと感じました。また、week5はこれまでの中で一番難しく感じました。グループワークでAIの活用を聞いていたので、実際に少し取り入れてみました。動画で指摘されていたように、日常生活の中でこうした思考や手法を実践することが、身につけるために重要だと痛感しました。 転職と時間管理は? プライベートでは、転職の検討や残業削減の工夫、高額な商品の購入を見据えた時間の使い方について考えています。例えば、まずはどの仕事にどれくらいの時間がかかっているかを計測することから始める予定です。 研修と目標達成は? 一方、業務面では、研修担当として対応できる研修の分類や不足している部分を調査し、人材育成モデルとの紐づけを行いながら、研修内容の過不足を確認しています。また、年間計画の検討や売上目標達成に向けた具体的な行動計画の作成、社内合宿のアンケート結果の分析にも取り組んでいます。

アカウンティング入門

実務に活かす損益計算の分解術

損益計算書は理解できる? 言葉だけで損益計算書を理解しているつもりでも、実際に仕組みを分解して説明できるほどの理解には至っていないことに気づきました。具体的には、売上高や経常利益については概ね把握していたものの、その中間に位置する営業利益から当期純利益までの損益の流れが頭の中で明確にイメージできていませんでした。 自社財源はどう考える? また、自社の財源の賄い方について、少なくとも5つの段階に分解して考えなければ、全体の傾向を正しく捉えることはできないと実感しました。 医療機関の収益は? 実務においても、医療機関の財務分析を進めている中で、今回の学びを活かす機会がありました。早速、WEEK02で学習した内容をもとに、P/Lの各要素を分解し「この医療機関はどの部分で収益を生み出しているのか」という仮説を立ててみるつもりです。 分解手順を吟味する? さらに、その分解手順をフォーマット化して、様々なケースに当てはめながら傾向の違いを検証していく予定です。

アカウンティング入門

数字の裏側で見える経営の真実

利益と価値の関係は? コストを正しく理解することは、顧客に提供する価値を見極める上で重要です。利益獲得の状況は、利益額と利益率の両面から評価すべきです。たとえば、あるカフェビジネスのケースでは、ミノルとアキコがともに営業利益3%を実現していたものの、実際の金額には大きな差が見られました。 利益管理の難しさは? また、担当するポジションによっては、最終利益に至るまでの利益管理が求められる場合があります。しかし、外部からの評価はあくまで最終利益を基準として行われるため、この点を意識する必要があります。 競合分析のポイントは? 次に、競合他社の分析も重要です。まずは全体の動向を把握し、費用対売上高の効率性を中心に検証します。その際、マーケットシェアとの関連性にも注目することが望まれます。 損益比較のコツは? さらに、競合他社の損益計算書(P/L)を確認し、決算短信に記載されているビジネス概要のコメントを参考にしながら、自社のP/Lと比較してみることが効果的です。

データ・アナリティクス入門

フレームが導く仮説と成長

体系的学習の成果は? 実践演習では、当初自分が考えていた解答がフレームワークの4Pに沿っていることに気づき、初めてフレームワークを意識する機会となりました。自然と頭の中でまとめていた内容が、体系的に整理されていることを実感し、非常に印象的でした。今後は、本日学んだ3Cや4Pに加え、これまで知っている他のフレームワークも積極的に活用し、網羅的な仮説構築に努めたいと考えています。 仮説と反論の重要点は? また、データ収集において自分が立てた仮説に対して反論を想定する意識がなかったことに気づかされました。この視点を取り入れることで、説得力を大いに高めることができると実感しました。マーケットリサーチに取り組む際には、まず市場の動向を踏まえ仮説を構築し、反論も視野に入れたデータ収集を心掛けたいです。過去の案件でガラス業界のリサーチを行い、代替素材への移行が売上に与える影響を数値で示した経験を活かし、今後はクライアントに対しても納得感のある提案ができるよう努めていきます。

クリティカルシンキング入門

多角的視点で売上アップを実感!

問題解決のための分析方法は? 状況を正しく把握して行動を判断するためには、問題をより細かく分解し、複数の視点からデータを収集し整理することが重要であると学びました。データをまとめ、仮説を立てた後は、さらに新しいデータを集めてその仮説の真偽を再検討します。このプロセスを通じて、状況を正確に捉えることができると理解しました。 自店舗の分析をどう深める? 現在、各部門や各商品の販売数、実利益、前年対比、予算、目標設定を行っていますが、これを自店舗のみならず、エリア内の他店舗のトレンドや市場トレンドと照らし合わせています。これまでもこのような分析を無意識に行っていましたが、今回の学びを通じて、それが複数の視点による分解であったことに気付きました。 他店舗の成功事例をどう活用する? エリア内の他店舗にも連絡を取り、自店舗の特徴を聞き出しています。特定の部門や商品の売上が高い店舗の特徴や取り組みをヒアリングし、それを自店舗にフィードバックすることで売上向上を図っています。

データ・アナリティクス入門

仮説とデータで見える未来

仮説思考はなぜ必要? 仮説思考の大切さを改めて実感しました。日々得られるファクトに対して「なぜ?」や「どうすれば良いか?」と疑問を持つ中で、あらかじめ仮説を設定することで業務上の疑問点や関心事に対し、より具体的なアプローチが可能となり、結果として業務の精度が上がると感じました。 データの活かし方は? また、データ収集においても、ただ数多くの情報を集めるのではなく、データの特性を十分に理解した上で、絞り込んだ活用を行う必要性を感じました。実績の分析に際しては、例えば「この時期だから売上が伸びないのか」や「この季節だから売り上げが良いのか」といった視点で、状況を整理することが有効でした。 記録の意義は? さらに、手元にあるデータやメモを活用し、気になった点や疑問点を記録しておくことは、仮説の検証や業務改善に直結する重要なプロセスであると感じました。日々その記録を見返しながら自問自答を繰り返すことで、自分なりの解を持ち、分析を重ねる姿勢が身に付いたと思います。

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。

マーケティング入門

売上アップのカギは「顧客目線」にあり!

事例から学ぶ 今回の事例から、同じ商品でもどのように魅せて売るかが売上を伸ばす上で重要であることを学びました。顧客目線に立つことは初めのうちはできているものの、次第に競合を意識しすぎて当初の目的とずれてしまうことがあると感じました。特にネーミングの重要性を改めて認識しました。 顧客目線はなぜ重要? また、顧客の立場に立って考えることは、新規事業においても非常に重要だと思います。大きな事業になりがちですが、ターゲティングやポジショニングを活用し、客層やニーズを絞ってから考える習慣をつける必要性を感じました。さらに、自分が顧客だった場合、今進めている事業が本当に必要なものかどうかを再検討する必要があるとも感じました。 なぜ商品は売れない? 例えばスーパーなどに行った際、売れていない商品がなぜ売れないのか、どうすれば売れるようになるのかを自分なりに考えてみます。また、気になる新商品のPR方法やCMが何を伝えようとしているのかも考察します。

データ・アナリティクス入門

自分の視点で挑む数字の世界

数字の裏を見る? 数字をただ眺めるだけでなく、何を調べたいのか、どの点が重要かを事前に考える習慣が身についたと感じています。事前にどのようなデータが必要か、どんな情報がありそうかを予測し、仮説を立てることの大切さを、実際の分析を通じて実感できました。 売上の謎は? また、売上の上昇や下降といった大枠だけを把握した後、次のステップとして自ら仮説を立て、複数のデータを組み合わせて検証する練習にも取り組んでいます。データ分析専門のチームが示す資料をそのまま受け入れるのではなく、自己の視点でデータを比較検討することに注力しています。 実践の手順は? 具体的には、以下の手順で実践しています: ① 週明けに発表される週次予約情報や売上実績を前週と比較し、自分なりの考察を深める。 ② 得たデータを企画書に盛り込み、提出する。 ③ これらの実践にあたり、必要なデータの提供をデータ分析チームに依頼してみる。 これらの取り組みを通じ、分析力の向上を実感できています。

データ・アナリティクス入門

分けて比べる実践の記録

手法の意図は何? 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は? 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。

アカウンティング入門

カフェで学ぶ経営のヒミツ

カフェ実例は何を示す? カフェの実例を通じて、ビジネスモデル、すなわち顧客への価値提供の違いが損益計算書(P/L)にどのように現れるかを学びました。売上に占める売上原価の比率や販管費などを分析することで、それぞれのビジネスの利益構造が明らかになると感じています。 印象は何だった? 具体的には、以下の点が印象に残りました。 ① 来期の事業計画を策定する際に、本学びを活かせると考えています。 ② 売上原価の内訳や利益の構成比率を確認することで、自社の利益を生み出す仕組みや提供している価値を再認識し、改善すべきポイントを検討する材料になると思います。 ③ 自社だけでなく、同業他社の損益計算書を比較して各社の背景や戦略、ストーリーを考察することは、経営戦略を見直す上で非常に有益です。 今後の活かし方は? なお、今回もWEEK02と同様に、損益計算書を中心とした分析方法を業務にも応用できる内容となっており、具体的な行動計画策定の参考になると感じました。

データ・アナリティクス入門

効果的な分析方法を学び成功へ一歩前進

効果的な分析手法を学ぶには? 分析を行う際に、ただ漠然と進めるのではなく、ステップを考え、ロジックツリーを用いることやMECEを意識した切り分け方を学んだおかげで、より効果的な分析ができるようになった。これからは慣れに頼らず、きちんと目標を持って分析を行っていきたい。 売上向上への試行錯誤とは? 売上が伸び悩む中で様々な試行錯誤を続けているが、前回学んだ「目的」「仮説」「数字の性質」に加えて、今回の「ステップ思考」「ロジックツリーでの展開」「MECEを意識した切り分け」を活用し、過去の数値分析を再度行いたいと思う。 新規施策提案のためには? 新規施策を提案する際には、目標となる部分と仮説、そしてそれがステップ思考になっているか確認し、ロジックツリーを実際に作成して客観性があるかどうかを見極める。また、MECEを意識することで、意味のある分析・評価に繋がっているかどうかを自問自答していきたい。そして、その提案をメンバーや上層部に向けて発信していく予定だ。

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