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。

データ・アナリティクス入門

データ分析ライブ授業で得た新たな視点と刺激

データ分析の全体像を学ぶ WEEK6までは「what→where→why→how」のステップを各フェーズごとに学んできましたが、ライブ授業において総復習として、一連のデータ分析を行いました。各フェーズで重要な点を再確認することができ、また受講者の考えも伺うことができたため、非常に刺激を受けました。フレームワークの適用場所やグラフの選定についても分かりやすく解説いただき、実際の活用イメージがつかめました。 例題分析で新たな視点を得るには? 今回のライブ授業では、例題のように属性ごとに分けて分析する場面もありました。「〇〇円以上買ったシニア」などといった二つの条件での比較は行っていませんでしたが、新たな切り口で分析できそうだと感じました。 経験を活かせる次のステップとは? 今後は社内のデータアナリスト研修に参加し、アウトプットに注力していきたいと考えています。ただやみくもに分析するのではなく、ストーリーを立てて分析することを意識します。分析力を高め、数値やフレームワーク、表現するグラフを適切に選べるよう、自己啓発に努めていきたいです。

クリティカルシンキング入門

疑問が生む戦略の新視点

この施策はどうだろう? 店舗あたりの顧客数の増加や顧客単価という切り口から、ある大手ファストフードチェーンのここ数年の施策を振り返ってみると、理にかなっている点が多く見受けられます。論理的な整理を土台に、骨太なイシュー設定とクリエイティブかつ大胆なアイデアが融合しており、その戦略性に改めて感心しました。 大手の盲点は何だろう? 一方で、どれほど経験豊富な大手企業であっても、時代の変遷に応じた論点の見落としが、直近の転売問題のような大きなトラブルにつながる可能性が示されています。この点から、多面的な視点で論点を整理する重要性について学びがありました。 本質に迫るには? 今後は、イシューそのものに疑問を持つことから始めていきたいと考えています。そもそものイシューのレイヤーが適切であるか、提示された切り口が正しいかを再検証し、「そもそも」と遡りすぎて無駄な時間の重複が生じないかを意識しながら、今向き合うべきテーマとなっているかを見定めたいと思います。同時に、より定量的な分析をもとに、イシューとしての確からしさをさらに高めていく所存です。

データ・アナリティクス入門

分解で見えた解決のヒント

進行中の問題は何? プロジェクトの進行において問題が発生した場合、まずはプロセスをできるだけ詳細に分解し、ボトルネックを見つけ出すことで原因を明確にし、解決策の糸口を探していきたいと考えています。 複数原因はどう整理? 一方で、原因が複数存在する場合には、さまざまな対策案を検討する必要があります。実際の業務ではA/Bテストの実施が少ないかもしれませんが、実施する際には1要素ずつ、できる限り条件を揃えて行うことを心掛けたいと思います。 全体像はどう掴む? また、問題の原因を探索する際には、プロセスを細かく分けることでボトルネックに注目し、問題の全体像を把握するよう努めます。 評価基準は納得? さらに、解決策を検討する場合は、適切な判断基準を設定した上で各案の評価を行います。その際、判断基準の重要性や重み付けについても十分に考慮しながら進めることが重要だと考えています。 A/Bテストはどう実施? A/Bテストについては、条件を一致させた上で1要素ずつ実施するようにし、比較が効果的に行えるよう留意していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

イシューを極める論理の道

今の問いの意味は? イシューとは、今ここで答えを出すべき問いのことであり、問いが何であるかを常に意識し、組織全体でその方向性を共有できるよう努める必要があります。 具体化はどう行う? イシューの特定は、問いを具体的な形に落とし込み、一貫して保持することが基本です。また、ピラミッド・ストラクチャーを用いる場合、まずイシューを明確にしてから、論理の枠組みを考え、主張を適切な根拠で支えるというステップが不可欠です。 問題と対応策は? 担当プロジェクトで問題が発生した際には、まずイシューを特定し、その問題に対してぶれず対応策を検討したいと考えています。同様に、事業計画の立案時にも、目標実現に向けた問題点を洗い出し、解決策を提示する上で非常に効果的だと思います。 納得できる資料は? さらに、問題点を徹底的に洗い出し、要素分解や数値分析を実施することで、相手が納得しやすい見やすい資料を作成することが重要です。また、部下や上司、顧客との打ち合わせの際には、目的である問いを明確にし、議論がぶれないよう意識することが大切だと感じています。

データ・アナリティクス入門

営業部門と協働し、データ分析の切り口を探る学び

定量分析で何が重要? 定量分析の重要性と、分析では比較や仮説、目的が重要であることを学びました。実務においては仮説を立てる能力や、分析において適切な切り口を見つけることが求められます。このためには、分析対象に対して強い興味を持つことが大切だと感じました。 問合せ増加の施策検討 現在、私は担当しているWEBサイトからの問い合わせ数を増やすための施策検討を行っています。問合せの生データやサイトのアクセスログなど、使用可能なデータは整っています。また、SFAデータを分析し、2025年度の営業施策を検討中です。こちらについてもSFAデータにアクセスできる状況にあり、今後加工は必要ですが、元データは揃っています。 SFAデータ分析の進め方 まずは、SFAデータの分析から着手する予定です。SFAデータには多くの分析切り口が存在しますので、目的や仮説を明確にするために、いきなり手を動かすのではなく、営業部門の担当者を巻き込むことにします。具体的にはどういった分析が求められるのか、現場で役立つかどうかを相談することが大切だと考えています。

生成AI時代のビジネス実践入門

未知へ挑む!AIツール活用術

AIツールの活用法は? 自分にはまだ知らないAIツールが数多く存在することに気づきました。業務に合わせて使い分けることで、作業の効率と質が向上することを、動画を通して実感しています。しかし、最新のAIツール情報や適切な使い分けのスキルが身についていなければ、将来的に会社から淘汰されるのではないかという危機感も抱えています。 創造性はどこで発揮? また、人間のクリエイティブな発想がAIのアウトプットに大きく影響するため、自分自身の創造性や発想力について不安を感じることもあります。出版を企画している中で、用途に合わせたツールの組み合わせを実践してみるつもりです。特に、文章の骨子を練る際にAIを活用して基盤を作る方法や、ビジュアル作成の作業がこれまでの写真撮影や画像探しの手間を大幅に軽減してくれる点は大変魅力的です。 スキル習得はどう進む? 皆さんのAI活用方法についても興味があります。複数のツールや多機能を活用できるのは嬉しい一方で、その能力を十分に使いこなすためのスキルをどのように身につけるかが今後の課題だと感じています。

アカウンティング入門

数字の裏側にあった経営者のひみつ

経営者の意図はどこに? PLは経営者の意思(どう見せるか)が反映されるものだと感じます。売上原価や費用の仕訳項目自体は大きく変わらないかもしれませんが、どのタイミングで特別損失を計上するか、あるいは資産計上して減価償却するかなど、経営者がどのように会社を外部に示したいかが明らかに表れていると感じました。 ECモール費用の扱いは? 自分が担当しているECモールの事業では、代行業者への委託費用やモールの手数料、決済手数料など、どの項目を売上原価として扱うべきかについて経理と議論してみたいと思います。その上で、今後の新規事業立ち上げにおいては、会社のプロトコルを十分に理解した上で、適切な仕訳方法を計画できるよう準備していきたいと考えています。 新株予約権の意図は? また、自社の決算書で「新株予約権戻入益」という項目を見た際、その内容に興味を持ちました。調べたところ、ストックオプションが権利行使されずに失効した場合、その分の価値を特別利益として計上する仕組みであることがわかりました。皆さんも、見慣れない項目に出会った経験はありますか?

クリティカルシンキング入門

説得力を磨く4つの秘訣

四つのキーワードは? 今回、クリシン強化のための考え方やスキルを振り返る機会を得ました。私自身、「もれなくダブりなく」、「問いを立てる」、「主張を根拠で支える」、「目に仕事をさせる」という四つのキーワードを通して、重要な点を理解することができました。 フレームワークの使い方は? また、人それぞれに思考の癖がある中で、MECEやピラミッドストラクチャーといったフレームワークを活用することが、思考の癖を補正する有効な手段であると学びました。 グラフ作成の工夫は? さらに、グラフの見せ方や作成方針についても普段あまり意識していなかったため、考えの幅が広がったと実感しました。 説得力の磨き方は? これからは、自分の主張で周囲を動かすため、相手に納得感を与えられる説明を心がけます。具体的には、課題解決の際に他部署との連携が必要な場面で、事象を細かく分解して理解し、適切な問いを立てることで説得力を高める努力をします。また、資料作成時にはメインメッセージとその内容や順序が整合するようにデータを掲載して、説得力のある説明を目指します。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキング学びの実践方法

目的意識はどう考える? クリティカルシンキングとは、物事を適切な方法で、適切なレベルまで考え抜くことを指します。この考え方を実践するためには、以下の三つの姿勢が重要です。まず第一に、「目的は何か」を常に意識すること。次に、自分や他人に「思考のクセ」があることを前提に考えること。そして、問い続けることが求められます。 提案書で問いを深める? 例えば、提案書を作成する際には、「なぜこの提案が必要なのか?」「他の提案が考えられないか?」「その提案のエビデンスは何か?」や「優先順位はどうなっているのか?」といった質問を自問自答することが重要です。このプロセスを通じて、提案の構成を論理的に整理し、納得できる形にまとめます。 メールの意図は伝わる? また、他部門に依頼する際のメールを作成する際には、「誰でもわかる文章になっているか?」や「一文が短いか?」などを意識することが大切です。送信前には、必ずこれらのポイントをチェックするようにします。これにより、メールが相手にとってわかりやすく伝わり、スムーズなコミュニケーションが可能になります。

データ・アナリティクス入門

データ分析で差をつける!実務のヒント

どうして比較が鍵? 分析は比較です。判断基準には、Aがある場合と無い場合を比較することが重要です。適切な比較対象を選ぶことが鍵であり、特に分析する要素以外の条件を揃えること(Apple to Apple)が必要です。分析の目的に応じて比較対象を選定します。 実務でどう活かす? 実務では、委託業者の選定などにおいて、この知識が非常に役立つことがわかりました。データ分析は比較が基本ですので、何のためにどのようなデータが必要なのかを明確にし、仮説を立てることが重要です。これにより、データ分析の目的をはっきりさせ、早速実践に移したいと思います。 コンテンツをどう提案? ラーニングイベントのサーベイ結果をもとに、今後提供可能なコンテンツをいくつか提案する予定です。実践プロセスとして、まずはデータ分析の目的を仮説に基づいて明確化し、次に判断基準を具体化します。具体化のステップとしては、Aがある場合と無い場合を比較し、適切な比較対象を選ぶこと、また分析したい要素以外の条件を揃えて(Apple to Apple)、目的に沿った比較を行います。

データ・アナリティクス入門

営業目標達成に向けた改善策と学び

施策の比較でつまずく理由とは? 施策を考える際、いくつか異なるものを試す傾向があったが、比較の軸がずれているケースが多々あり、その後のブラッシュアップにつながっていなかったと感じた。また、法人営業の立場ではWEB上でのA/Bテストの比較は難しいが、プロモーション検討などに役立てたい。 課員の訪問件数を改善するには? 【課員の顧客訪問件数が目標未達成の原因分析】 私たちの課では、一日2件、週10件の訪問目標が達成できず、案件数や案件総量も伸び悩んでいる。以下のような原因が考えられる。 - 課員の(やる気を含めた)スキルの問題 - 顧客層とのニーズの不一致 - 当社のブランド力 - 他の作業に追われている 下期のアクションプランを考えるには? 複数の原因が想定されるため、個人別に原因分析を行い、適切な対策を検討したい。 下期の個人別アクションプランにおいては、まず上期の振り返りとして、なぜ目標を達成できなかったのかを個別に検討してもらう。その後、目標達成のための改善策を共に考え、月次で改善度合いを評価し、PDCAを実践する。
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