デザイン思考入門

デザイン思考で拓く未来のチャンス

デザイン思考の本質とは? デザイン思考とは、単なるアイデア発想の手法にとどまらないものです。「共感」「試行」「発散と収束」を繰り返し、創造的でより良い解決策を見つけるための思考プロセスと理解しました。講義だけでなく、他の受講者との意見交換を通じて特に印象に残った学びや気づきを以下に挙げます。 共感が解決の鍵? まず、共感の重要性です。問題解決の出発点は、ユーザーの立場で深く理解することにあります。本当の課題を考えるためには、観察やインタビューを通じ、その場に顕在化していないニーズを探ることが求められます。 スピード感を持つ試作の重要性 次に、プロトタイピングとフィードバックのスピード感が大切です。素早く試作してフィードバックを受け取りながら改善するアプローチは効果的です。完成形を目指すのではなく、デザイン思考の各フェーズを行きつ戻りつしながら試して学ぶことで、より良い解決策が見えてきます。 発散と収束のバランスは? さらに、発散と収束のバランスも重要です。考えられる選択肢を広げる発散と、最適な解決策を絞る収束を交互に繰り返すことで、創造的な解決策を得ることができます。既存の枠にとらわれず、多様な視点を取り入れることが新しいアイデアを生む鍵となります。 デザイン思考の具体的な応用は? デザイン思考は、特に事業開発や組織開発のコンサルティング業務で応用できると考えました。新規事業開発を支援する際には、顧客ニーズを正確に捉え、適切なプロダクトやサービスを設計する必要があります。ユーザーインタビューや観察を通じて潜在ニーズを引き出し、アイデアのプロトタイピングを迅速に行うことで、事業の方向性が明確になります。 また、組織改革・組織開発を支援する際には、多様な視点から課題を分析することが必要です。エンゲージメント向上策を考える時に、現場の意見を集めながらプロトタイピングを進めることで、実効性の高い施策につながるでしょう。 クライアントへの効果的なアプローチ方法は? クライアントとのワークショップ設計やファシリテーションにも役立ちます。問題を整理し、解決策を共創する際に、発散と収束のバランスを意識すると、より効果的な議論ができます。アイデア創出の段階では多様な視点を採り入れ、その後、アイデアを整理して実行可能なアクションに落とし込むことが有効です。 これを踏まえ、以下のような行動を試してみたいと考えます。まず、クライアントの課題を整理する場面では、共感フェーズを意識し、「なぜ?」を繰り返し問い、本質的な課題を探ります。次に、ワークショップやミーティングをデザイン思考に沿って進め、新規事業のアイデア出しでは発散し、その後収束するという流れを意識します。最後に、プロトタイピングを有効に用い、提案前にシステムモデルを通じて思考を構造化し、フィードバックを得るなどして、提案をより洗練させます。

データ・アナリティクス入門

現場を変える3つの発見

採用課題は何だろう? 総合演習で採用のボトルネックを特定するパートは、私自身の業務に十分活かせると感じました。実際、自社の採用活動では、1次面接には応募があっても2次面接への参加率が低い現状がありました。面接設問の内容や、面接メンバーにおける若手比率の不足といった点が、思いつき的な対応に陥っていたと反省しています。候補者の立場に立って考える視点が欠けていたことが大きな課題であると痛感しました。 営業検証はできてる? また、営業面ではカスタマージャーニーマップを作成していたものの、どこにボトルネックがあるのか十分に検証できていなかったと感じました。分析の観点からは、ジャーニーをより細かく区切る必要性があると考えます。境界線が曖昧なために実際の検証が困難になってしまい、顧客の心理変化を後で分析できる形で設計することの重要性を再認識しました。 営業戦略はどう進む? <営業データを活用した営業戦略の立案> 現在、成約率向上という課題に対応するため、これまでの商談データを活用して再検証を進めたいと考えています。以前から取り組んでいたものの、講義を受けたことでデータの粒度が粗い点に気付かされました。また、文章化やビジュアル化が十分に行われていなかったため、組織全体の納得感にも課題がありました。構造化データのみならず、商談履歴などの非構造データも組み合わせ、優先順位を明確に決定することで、より効率的な営業戦略の立案を目指します。 UX向上はどう進める? <サービス利用データを活用したUX向上施策の立案> SaaSサービスの活用状況について、アクセスログを精査し、実際に利用されている機能と利用されていない機能を分類します。利用されていない機能については、その原因を分析し、仮説を立てた上で、機能の改善や場合によっては廃止も検討する計画です。具体的には、以下のステップで進めたいと考えています。 成約率低下はなぜ? <営業データを活用した営業戦略の立案> ・まず、成約率が低い理由について仮説を立てる。 ・セグメント別や担当者別の成約率、さらに各営業ステップごとにボトルネックを抽出する。 ・低い成約率のセグメントや、担当者による影響、どのステップに問題があるのかを検証し、原因を明らかにする。 ・その上で、具体的な解決策を検討する。 使われない理由は? <サービス利用データを活用したUX向上施策の立案> ・まず、データウェアハウスからアクセスログのデータを抽出する。 ・利用されていない顧客について、導入当初から使用していなかったのか、あるいは使用頻度が次第に低下したのかを分類する。 ・なぜ特定の機能が使われていないのか、仮説を立てながら改善案を策定する。 ・顧客インタビューを通じて仮説の検証を実施する。 ・最終的に、機能改善やUX向上、場合によっては機能の廃止を実施する。

データ・アナリティクス入門

論理的思考力を徹底的に学ぶ: 実践例多数!

問題解決のフレームワーク 講座全体を通じて、特に学びとなったポイントは次の通りです。 まず、問題解決のフレームワーク「What」「Where」「Why」「How」の順番で考えることが重要であることです。これにより、問題解決のプロセスが論理的かつ体系的になります。 データ分析の視点は? 次に、数値データを分析する際に漠然と数字を見るのではなく、定量分析の5つの視点(インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン)を持つことが大切です。これにより、効率性や再現性が向上し、同じ気付きや示唆をより効果的に得ることができます。 また、平均値を取る際には「標準偏差(データのばらつき度合)」という視点を持つことが必要です。仮に平均値が同じであっても、「ばらつきがある」「ばらつきがない」ではデータの意味合いが変わってくるからです。 Howで成果をどう上げる? 問題解決のフレームワークの最後「How」で解決策を考える際には、選択肢を絞り込むための判断基準を明確にすることが肝要です。これにより、成果を上げる可能性が高まり、仮に成果が上がらなかった場合でも、どの判断基準に問題があったのかを振り返ることで、さらなる改善が可能となります。 グラフ選びの新たな視点 関連動画で学んだポイントもいくつかあります。グラフを作成する手順「仮説や伝えたいメッセージは何か?」「比較対象は何か?」「どのグラフを使うのか?」は新しい学びでした。これまでの私は最初から「どうグラフを作ろうか」と考えていましたが、1と2を先に考えることで、自然とどのグラフを使うべきかが見えてくることに気付いたのです。 さらに、マイナスの項目がある場合にはウォーターフォールが有効であることや、何を比較対象とするかによって適切なグラフが異なることも学びました。例えば、ギャップがある場合は横棒グラフやウォーターフォール、時系列やトレンドがある場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、散らばりや構成比率を示したい場合はヒストグラムや円グラフ、相関を示したい場合は散布図がそれぞれ適しています。 学びの実践で何が変わる? これらの学びをいくつかの面で活用したいと考えています。まず、自社サービスの課題の明確化や改善に向けて、営業プロセスの課題を整理し、日々の定例ミーティングでチームメンバーと議論を深める場で、得た知識を実践したいと思います。自分だけでなく、チーム全体に学びを共有することで、議論や分析の質を高め、より有効なアクションに繋げたいです。 また、経営分析(財務諸表の比較分析)においても今回の学びを応用するつもりです。四半期ごとに財務諸表を比較分析し、問題を具体的に特定することで、株主への業況説明の説得力を高めたいと考えています。そのためには関連書籍で知識の増強に努めたり、必要に応じて今回のような講座に参加することも検討しています。

クリティカルシンキング入門

問いで拓く戦略の未来

実例から学ぶ分解方法は? 実際のファストフード店の事例を通して、分解の仕方が違った切り口で学べたことが印象的でした。Week2の内容を思い出しながら、既存のパターンに加えて新たな切り口も見つけ、復習とパターンの拡充に繋げたいと考えています。 イシュー特定はどうすべき? また、イシューの特定が適切な打ち手を導く上で重要であると実感しました。打ち手を先に検討しても、イシューの特定が不十分では、施策が誤った方向に向かう可能性があります。実例では、客単価が下がったことを背景に、来店人数を増やすことで売上を向上させる施策が取られていました。もし客単価向上の施策を優先していたら、来店人数の伸びに結び付かなかったかもしれないと思います。 データ出し方は正確? データの出し方についても、漏れがあると問題特定が誤るリスクがあると学びました。データの提示方法や切り口について、「本当にこれでよいのか」と自問し、他者の確認を重ねることが重要であると感じています。 意見分裂をどうまとめる? さらに、イシュー特定を深めるために、チーム内で意見が分かれる場合のアプローチ統一や、異業界での異なる切り口を考えることも示唆されました。問いを常に意識し、共有することで、組織全体の方向性が明確になると理解しました。問いを中心に据えることで、議論が脱線せず、具体的かつ一貫した分析が可能になると実感しています。 問いの正しさは確認できる? 商談においても、そもそも自分たちが立てる問いが正しいかどうかを精査することが必要です。お客様との認識すり合わせを丁寧に行い、正確なイシュー設定を心がけることで、より適切な提案へとつながると考えています。また、これまではアイデア出しから議論を始めるケースが多く、議題が散漫になることもありましたが、今後はまず「何が課題か」を共有し、その上で話し合いを進めるようにしたいと思います。具体的には、イシューを画面共有して可視化する工夫を取り入れ、焦点がずれないよう意識していきます。 成果に結びつく問いは? 今回の学びは、チーム全体での売上向上施策を検討する際にも大いに生かせると感じています。正しい問いを立てることが、成果に向けた思考と行動の第一歩であると実感しました。これからは、上司と相談しながら「何が本当の課題なのか」を問い、仮説とデータ分析に基づいた多角的なアプローチを進めていくつもりです。 統一アプローチの秘訣は? また、誤ったイシュー特定を防ぐためのチェックステップや、チーム内で意見が割れた場合の統一アプローチについても検討し、日々の業務や学習に分解思考を取り入れる意識をさらに高めていきます。例えば、普段からニュースを読む際にも「どのような構造か」「なぜこうなったのか」を意識することで、多様な視点を養っていきたいと考えています。

マーケティング入門

STPで考えるコンビニの新しい挑戦

STPで何を再認識したのか? マーケティングにおいては、STP(セグメント・ターゲット・ポジショニング)を整理することが重要であることを再認識しました。特にポジショニングについては、自社の製品やサービスの強みを列挙し、それを2つの軸に絞る必要があることを初めて知りました。このポジショニングは、自社と競合との差別化ポイントにもなることが考えられます。差別化ポイントは、しばしば製品やサービスの機能面に偏りがちですが、お客様視点を持つことで、「お客様は誰か」「お客様が求めるものは何か」「どのようにすれば売ることができるのか」といったマーケティングの原則に気づくことができるのではないでしょうか。 コンビニで衣料品が売れるのはなぜ? WEEK02のグループワークでは、コンビニエンスストアでの衣料品販売が議論のテーマになりました。コンビニではこれまで下着やタオルなどの日用品としての衣料品は販売されていましたが、最近ではパーカーなどのウェアも販売されており、好評を得ていると知りました。これは、コンビニが衣料品販売店に比べ店舗数の多さや営業時間の長さを差別化の軸とした事例ではないかと考えます。また、ターゲット設定として、衣料品店に行くほどではないが手軽に少量を購入したいと考える人が増えていることも一因ではないかと思います。 社内マーケティングのポイントは? 経営企画としてバックオフィス業務に従事していますが、事業部や営業部、スタッフ部門を顧客と捉えることで、業務への取り組む意識に変化が生まれるのではないかと考えています。事業部は売上や利益の最大化をミッションとしており、バックオフィスとしてはこのミッションを支援するために、どのようなことを提供できるかを真剣に考えることが重要です。「誰に、何を、どのように売るのか(支援・サポートするのか)」というマーケティングの原則を社内でも意識することで、好循環を生み出すことができるでしょう。この意識を持って、日々の業務に取り組んでいきたいと思います。 新規事業と人材育成で重要なことは? 新規事業や人材育成の業務は多岐にわたりますが、人材育成の場合、「社員にどのような人材になってほしいのか」を定義し、それに基づいたカリキュラムや方法論を検討する必要があります。研修には外部の有料研修もありますが、業務知識や社内ナレッジは社内で行うべきです。この社内研修には現場部門の協力が不可欠で、「誰に、何を、どのようにして」という軸に基づいて企画し、提案を考えてみたいと思います。新規事業も同様に「誰に、何を、どのようにして売るのか?」という原則を外さずに検討を進めていきたいです。また、新規事業や人材育成においては、差別化を意識することが重要です。強みや特長について、多くの切り口を持てるようになりたいと考えており、その方法は今後の学習で探っていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析で変わる未来への第一歩

データ分析の考え方をどう変える? 今週の講義を通じて、データ分析に対する考え方が大きく変わりました。これまでデータ分析というと、「データを集めて傾向を見る」という漠然としたイメージがありましたが、実際には緻密な準備と明確な目的意識が必要であることを学びました。 目的をどう合意する? 特に印象に残ったのは、「分析の目的を組織で合意を得てから始める」という考え方です。データで何を明らかにしたいのか、その結果をどのような行動につなげたいのかを関係者と共有することで、より効果的な分析が可能になります。目指すアウトプットや、その結果によってどのように行動変容を促したいのかを事前に合意できればと考えています。 比較分析がもたらす示唆は? また、データは比較によってその意味が見えてくるという点も重要な学びでした。時系列での変化や異なる属性間の違いを分析することで、より深い示唆が得られます。さらに、分析結果を報告する際には、次のアクションプランを含めて提案することで、組織の意思決定に貢献できることを理解しました。 リスキリング企画の必要性は? 現在担当しているリスキリング企画においても、研修後のアンケートの分析アプローチを見直す必要性を感じています。現状の満足度評価だけでなく、部署別の研修効果の違いや時間経過による行動変容を測定することで、より効果的な研修プログラムが設計できると考えています。 新規事業支援での戦略的活用 新規事業立ち上げ支援においては、ユーザー検証のデータをより戦略的に活用することが可能です。顧客属性による反応の違いやサービス理解度の変化を定量的に把握することで、事業戦略の精緻化が図れるでしょう。経営層への報告においても、データに基づく明確な示唆を提示し、具体的な投資判断の材料を提供できます。 研修アンケート設計の見直し 来週からは、現在実施中のリスキリング研修に関するアンケート設計を見直します。具体的には、研修内容の理解度や実務での活用意向に加え、3ヶ月後の行動変容を測定するための追跡調査の仕組みを構築します。 仮説の明確化と調査設計 新規事業の計画では、ユーザー検証前に仮説を明確化し、チームで合意します。その後、アンケートやインタビューのスクリプトを作成します。例えば、「このサービスは特定の年齢層でニーズが高い」という仮説を立て、それを検証できる調査設計を行います。 経営会議に活用するデータ分析 経営会議では、これまでのユーザー検証データを再分析し、顧客属性別の反応傾向や時系列での変化を可視化します。特に投資判断に直結する指標については、比較分析を通じて説得力のある資料を作成します。 これらの取り組みを通じて、データに基づく意思決定プロセスを組織に定着させ、より効果的な事業展開と人材育成を実現したいと思います。

データ・アナリティクス入門

振り返りの力で成長戦略を掴む!

問題特定の大切さとは? 目の前にある問題に対する「原因と打ち手」をまず検討しがちですが、最初に解決したい問題を明確にすることが重要です。いきなり原因に飛びつくのではなく、問題箇所を特定することが肝心です。その際、思考が広がりすぎないように、結論のイメージを持つことも大切です。 分解することのメリットは? 問題箇所を特定するためには、まず問題を分解します。このとき、解決に役立つような発見ができそうな分解方法やデータが得られる分解方法を選びます。分解した情報をもとに分析することで、問題の解像度が上がり、問題箇所が特定できます。 どうやって説得力を高める? 数字の根拠に基づいたストーリーを持つことも重要です。やみくもに分析するのではなく、そのストーリーを客観的に考察するよう心掛けていました。これにより、合理的かつ説得力のある提案が可能となります。 論理思考力をどう活かす? 論理的思考能力を高めるため、次の学習テーマとして考えています。この力はGAILでも必要とされるため、今後の学習に役立てたいと思います。 提案活動における新しい視点とは? クライアントへの提案やプランニングにおいては、自社メディアを使った広告やタイアップのプランニング、提案が効果的です。「未来のありたい姿」を目指して次のステップを踏むことが実践的であると感じました。 1. ありたい姿(施策のゴールやKPI)を数字で設定 2. ありたい姿を分解し、どの変数の影響が大きそうかを絞り込む 3. 複数の仮説を設定し、優先度の高いものに取り組む 4. レポートで成果を振り返る 成長戦略には何が必要? 自社メディアの成長戦略立案においては、WEBサイトの各種数値やSNSのインサイト数値をもとに成長戦略を立てます。その際、まず現状とありたい姿を設定し、次に問題箇所を特定するというフローを踏み、社内でディスカッションしていきたいと思います。 どのように実務に活かす? まずは講座をしっかり復習し、自分の思考のクセを修正して、客観的かつ合理的な提案と判断ができるようになりたいです。問題解決ステップを実務に取り入れ、実践を通じて使いこなせるように練習します。 効率的なプランニング方法は? クライアントワークにおいて、全ての案件に個別対応するのは難しいため、ありそうなKPI別に考え方のフレームを整理しておくと効率的にプランニングできそうです。 他部署との連携促進のコツは? 自社メディアの成長においては、社内のミーティングが打ち手の議論から始まることが多いので、そのやり方を変える必要があります。他部署を説得し、自分が率先して現状とありたい姿の設定、問題箇所の特定を整理します。そのうえで、「こういう仮説をやってみませんか?」と複数の仮説を提案します。

データ・アナリティクス入門

仮説が生む実践データの魔法

分析の基本は? 分析は比較と捉え、どのようなデータを使い、どのように加工し、何を明らかにするかを明確にすることが大切です。さらに、データ分析に入る前には、目的や仮説をしっかり定める必要があります。基礎として、データの種類、統計手法、可視化などの基本概念を学び、ビジネスにおける意思決定や課題発見のためのデータ活用について理解を深めることが求められます。また、実践的な分析手法やケーススタディを通じ、具体的な応用方法を身につけることも重要です。 学びの全体像は? 全体的に、学習の振り返りは非常に明確で体系的でした。データ分析の基本から実践まで幅広く理解されている点は印象的で、今後は具体的な状況での活用例を考えることで、さらに効果的な応用ができると感じます。 活用のヒントは? さらに思考を深めるため、ご自身の業務や日常生活において、今回学んだデータ分析の知識をどのように活用できるか、具体的な場面を想定してみてください。また、データ分析における仮説の立て方について、どのように仮説を形成すると効果的か、具体的に検討してみることをお勧めします。 適用場面って何? 最後に、データを活用する場面を具体的にイメージし、その適用方法を探求してみてください。今後のさらなる飛躍に向けて、引き続き努力を重ねてください。 仮説検証の流れは? たとえば、仮説思考を鍛えるために、ビジネス課題に対して「仮説➣検証➣改善策」というフレームワークを活用することで、原因分析や改善策の構築がスムーズに進むでしょう。また、過去のデータと比較しながらKPIの設定や顧客データの活用を検討し、現在の状況の妥当性を検証することも大切です。 スキル向上は? 今後強化したいスキルとしては、まず論理的思考力を向上させるため、データリテラシーを高め、データの種類や特性を理解して適切な活用方法を判断することが挙げられます。さらに、批判的思考力を養い、データの信頼性やバイアスを見極めながら、より効果的な意思決定を目指してください。また、仮説思考を活用してビジネス課題に対する仮説を立て、実際のデータ分析で検証する実践力も重要です。 フレーム活用は? ビジネス・フレームワークの理解も不可欠です。データをもとに最適なKPIを設計し、事業の進捗を正確に測定・評価すること、そして構造的なフレームワークを実践することで、より整理された分析が可能になります。市場や競合、自社の状況を把握するため、さまざまな分析手法を積極的に活用していきましょう。 伝え方はどう? また、ヒューマンスキルの向上も重要です。データストーリーテリングによって、分析結果をメンバーにわかりやすく伝え、意思決定に繋げる技術を磨くとともに、組織全体でデータに基づいた意思決定ができる文化の醸成に努めることが求められます。

マーケティング入門

学び成長!感動の振り返り

価値の本質って? 授業では、「価値ピラミッド」の各階層について学びました。特に、機能的価値を充足した上で顧客に感情的な満足感を提供する情緒的価値の重要性を理解しました。また、Web上の情報からは階層3~5における明確な定義は見受けられないものの、環境への貢献といった側面が階層4に該当するという考え方もあることが分かりました。Netflixのように、個々の購買履歴や嗜好に基づいたパーソナライズされた提案によって、消費者一人ひとりの物語性に沿った売り方が今後ますます求められると考えています。 ピラミッドは? geminiに聞いた意見を参考に、価値ピラミッドの各階層は以下のように整理されました。第一層は製品やサービスの基本的な機能的価値、第二層はその上にある感情的な満足感を提供する情緒的価値です。第三層は、製品やサービスを通して自己肯定感や社会的地位を向上させる自己尊重価値、第四層は社会や環境への貢献を通じた社会貢献価値、そして第五層は顧客の自己実現をサポートする自己実現価値となります。 推し旅の魅力は? 現在、アニメやコミックを活用した観光案内のコンテンツ配信事業、いわゆる「推し旅」の企画を進めています。従来の「推し旅」が特定のコアなファンに特化していたため、より幅広い顧客層にアプローチする必要があります。たとえば、月ごとや四半期ごとに振り返りの旅を提案することで、従来とは異なる層にも訴求するアイデアが考えられます。人気作品を題材にした性格診断や、仕事で直面しがちな課題への解決策を盛り込んだ研修的な旅の企画も一案として挙げられます。また、没入感あるユーザーインターフェースを実現することで、ユーザーが毎日の生活の中で夢中になれる仕掛け作りも目指しています。 体験価値はどう? さらに、単にコンテンツを配信するだけではなく、実際の観光体験そのものの価値向上が重要です。新しいコンテンツを提供する際には、観光地と自然に関わるストーリーを構築し、ファンの期待を裏切らない仕様にする必要があります。大量のコンテンツを配信するのではなく、一部の有力なタイトルにこだわったツアー企画を展開することで、特別な体験を提供できると考えています。VRやARの技術を導入することで、自社で施設を所有しなくとも、魅力的なアトラクションの実現が可能となります。 審査会は進む? また、3月末に予定されている次回審査会に向け、残り1か月強でプロジェクトを推進する必要があります。新たに加わったメンバーの理解を深めつつ、期限内に成果を上げるためのマネジメントが求められています。先週、メンバー全員で作成したリーンキャンバスに不足点を問い形式で追記し、各自から解決策を募りました。重要な課題から順次クリアしていくことで、プロジェクトの円滑な進行を目指していきます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

人間力でチームが輝く瞬間

なぜスキル重視? これまで、業務の割り振りや目標設定においては「必要なスキルや経験があるか」を重視してきました。給与が発生する仕事であるため、本人のモチベーションややりがいと必ずしも一致しなくても仕方がないと捉えていたからです。 個人に注目する理由は? しかし今回の演習を通じ、「仕事はあくまで人間が行うものであり、タスクではなく個人に焦点を当てることが納得感や意欲的な取り組みに繋がる」という視点の重要性を改めて認識しました。計画や目標を達成するためには、ゴールまでのステップを着実に進める必要がありますが、その原動力となるのは「人間」です。リーダー一人のアウトプットには限界があるため、チームメンバーにエンパワメントを行い、各自の力を引き出すことでより大きな成果が生まれると理解しました。 どう納得感を生む? そのためには、単なるタスク管理に留まらず、部下のモチベーションや問題意識、やりがいを引き出し、納得感を醸成するマネジメントが求められます。また、エンパワメントを意識するのは特定の場面だけでなく、日頃からの雑談やコミュニケーションの積み重ねが、部下の本音を引き出すうえで不可欠であると実感しました。 柔軟な管理は可能? 日常業務の割り振りに活用するため、タイプ別に柔軟なマネジメントを実践したいと考えます。意欲がありスキルも高いベテランには、業務の背景を上位方針や自部署を取り巻く環境と結びつけて説明し、貢献度や納得感を高めるとともに、アウトプットのイメージや納期を事前に合意し、基本的に任せるスタンスを取ります。一方、クセがありスキルがやや不足している中堅・ベテランに対しては、まず考えをすべて話してもらい、背景説明とともに「あなたならできる」といった依頼の仕方を心がけます。最低限の指示に留め、多少のズレがあっても後でこちらで手直しする覚悟を持って臨みます。修正の際には、相手の成果物をベースに報告しやすいように調整した上で、内容の違和感や修正点があれば伝えるようにしています。 若手はどう伸ばす? また、スキルが低い若手には、業務の背景や目的を丁寧に説明し、ゴールまでの段取りや必要な情報を自ら考えてもらうよう打ち合わせの中で促します。多少の寄り道も許容できるよう、余裕を持ったスケジュール設定を心がけることが重要です。 どう環境を整える? さらに、日常からエンパワメントしやすい環境づくりを意識し、雑談を含む積極的なコミュニケーションを実践します。対面での勤務時には特に、相手の困りごとやモチベーション、余裕感を把握するよう努めます。上位方針や環境の変化は定例ミーティングを通して共有し、プロジェクト全体の進捗も同様に報告することで、各自がタスク全体の位置付けを意識し、自分ごととして取り組める土壌を作ることを目指しています。

マーケティング入門

顧客視点で競争優位性を再発見

何を学んだの? GAiLや各動画を視聴して、次の4点を学びました。 顧客はなぜ必要? まず、どれだけ優れた商品やサービスを開発しても、それを価値と認めて購入する顧客が必要条件を満たさなければビジネスは成立しません。また、多くの場合、競合他社の商品やサービスが存在する、または将来的に現れることが予想されるため、ビジネスを継続することは容易ではありません。 魅力は何? そのような中、顧客から選ばれ続けるためには、競合他社のものと比較して自社の商品の強みを一層魅力的に見せることが重要です。そのためには、複数の提供価値を組み合わせ、独自性と優位性を持つ価値として再定義し、顧客に訴求することが求められます。このためのツールとしてポジショニングマップが役立ちます。 市場はどう捉える? さらに、ポジショニングの再定義する過程で顧客の使用イメージを想像し、今までにない用途を思いつくことができれば、商品やサービスを改変することなく新たな市場をターゲットにできます。 どのように伝える? ターゲティングとポジショニングが決まれば、ターゲット顧客に自社の商品の強みや価値を最大限に効果的に伝えるために、メッセージの内容や伝達手段、販売チャネル、価格設定を含めた総合的なプロモーション戦略が重要です。この際、提供価値が顧客にとっての魅力として伝わり、認知されて購買につながらなければ意味がありません。 買い手の視点は? WEEK2で学んだこととして、私たちは「売り手」としてだけでなく「買い手」の視点も忘れずに、常に顧客視点で考え、想像力を発揮し、アウトプットすることが習慣となることが大切だと改めて感じました。 計画の秘訣は? 次期中期事業計画の策定時には、この学びを活用したいと思います。「なぜ今顧客から自社のサービスを選んでいただけているのか」、「どうすれば今後も選び続けていただけるか」という点について、ポジショニングマップを使って整理するつもりです。 誰がターゲット? 特定の顧客に向けたサービス展開という観点から、まずセグメンテーションとターゲティングを一旦置くことにしました。自社サービスの強みや提供価値を複数挙げ、それをポジショニングの軸としてポジショニングマップを作成します。そして、なぜ自社サービスが選ばれているのか、顧客視点で顧客ニーズを考え抜きます。 強みの伝え方は? 仮定した顧客ニーズに対して、本当に競争優位性があるのかを明確化するまでポジショニングを再検討します。最終的な自社サービスの競争優位性が固まったら、その強みや提供価値の使用イメージを想像し、他のターゲットが考えられるか検討します。この競争優位性がどのように鮮明にターゲット顧客に伝わるかを考え、総合的なプロモーション戦略を構築します。

データ・アナリティクス入門

データ分析で学ぶ問題解決の極意

データ分析の基本は比較すること? データ分析を行う際、常に重要とされるのは、次の三点の意識です。 まず、分析の基本は比較です。データの意味を正しく理解するためには、異なる要素を比較することが不可欠です。単独の数値だけでは判断が難しく、過去のデータや他の指標と比較して初めて有益な示唆を得られます。 分析の目的をどう明確にする? 次に、分析の目的を明確にすることです。なぜデータを分析するのか、その目的を常に意識することが重要です。目的が不明確だと、必要なデータを見落としたり、無駄な分析を行ったりする恐れがあります。 仮説の整理で見失わないために? 最後に、分析の前に目的と仮説を整理することです。データを集める前に、「何を明らかにしたいのか」「どのような仮説を検証するのか」を整理しておく必要があります。これが曖昧だと、分析の方向性を見失い、効果的な意思決定につながらない可能性があります。 これらのポイントを意識することで、より実践的で価値のあるデータ分析が可能となります。 依頼主の目的をどうヒアリングする? 現在の業務では、データ分析の依頼を受けることが多いですが、依頼主の目的や仮説を確認しないままデータ加工に進むことがあります。さらに、依頼主自身が目的や仮説を明確にできていないケースも少なくありません。その結果、分析が本来の目的に合致せず、期待した価値を生まないデータとなってしまうことがあります。 これらの課題を解決するため、データ分析に着手する前に、依頼の背景や目的、仮説を丁寧にヒアリングし、必要に応じて適切な方向性を示すことを目指します。単なるデータ処理のスキルだけでなく、適切な問いを立て、論理的に考える力が必要です。本講座を通じて、そうしたスキルや思考法を習得し、より価値のあるデータ分析を目指していきます。 継続的な改善が価値を生む? 依頼主の目的や仮説を十分に確認しないまま進むことを防ぐため、以下の行動を実践しています。まず、依頼時のヒアリングを徹底します。「何のための分析か」「どのような意思決定につなげたいのか」を明確にする質問を行います。目的や仮説が曖昧な場合は、具体的な事例を挙げながら整理をサポートします。 次に、仮説の検証を意識したデータ設計を行い、目的・仮説に沿ったデータの選定・加工・分析の方針を明確にします。必要に応じて事前に簡単なデータの傾向を確認し、分析の方向性が適切かを判断します。 最後に、分析結果に適切なメッセージを添えます。「このデータから何が言えるのか」「どのような意思決定に役立つのか」を言語化し、依頼主が結果を適切に解釈できるよう、シンプルで分かりやすい可視化や説明を心がけます。 これらを継続的に実践し、依頼主にとって本当に価値のあるデータ分析を行えるよう努めています。

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