クリティカルシンキング入門

データから読み解く顧客満足度の秘密

数字の分析で気をつけるべき点は? 数字を使用して分析する際には、与えられた数字をただ羅列するのではなく、状況に応じて自分で欄を増やしたり工夫をすることが求められます。どのような傾向があるかを分解する際には、仮説を立てるために意味のある分け方をすることが重要です。その際には、情報が漏れたり重複したりしないように注意が必要です。また、ひとつの傾向が見えたとしても、2つ目、3つ目の異なる傾向が存在しないか考えることが大切です。 商談の不満点はどこに? お客様との商談において、どの部分に不満を抱いているのかを分析することに挑戦したいと思います。例えば、お客様に会う前の段階なのか、会った時なのか、などの具体的な場面を考えます。不満の傾向が明らかになった場合、法人であれば業種や従業員数、個人であれば家族構成や年齢など、さらに詳細に検討して仮説を立て、それを実践に移してみたいと考えています。 顧客分析はどう進める? まず、これまでにご契約いただいたお客様や断られたお客様がどのような方であるのかを表にまとめます。そして、ご契約いただいたお客様にはどのような共通の傾向があるのか、断られたお客様にはどのような特徴があるのかを分析してみるつもりです。

データ・アナリティクス入門

MECEで切り拓く!新たな論理学習

理想と現状の違いは? 問題解決では、まず理想の状態と現状のギャップを定量的に把握することが重要だと再認識しました。現状を正常な状態に戻す対策と、ありたい未来の実現に向けた解決策の2つの視点が必要であることを確認しました。 ロジックとMECEはどう? 今回の学習でロジックツリーとMECEの考え方について改めて学ぶ機会を得ました。これまで自己流になっていたロジックツリーを正しく再理解できたのは大変有意義でした。また、MECEの手法により、漏れや重複を防ぐことの大切さを実感しました。普段の業務では口頭だけで場合分けを行い、チーム内に認識のズレが生じることもあるため、今後はロジックツリーを活用し視覚的に共有するよう努めたいと思います。 分析の壁はどう? 一方、日常の業務においては、数字を追いかけ原因を探る分析作業が少ないため、新たに異動してくるメンバーが「分析」という言葉に戸惑うケースも見受けられます。演習問題の形式では対処できても、実際の業務課題にこの手法を効果的に結びつけるのは難しいかもしれません。そのため、全体像を把握しながら論理的思考を実践し、可能な限り定量化して原因を追究する問題解決のプロセスを指導していく必要性を感じました。

クリティカルシンキング入門

営業成績向上のカギはデータ分析!

--- 分析の重要性をどう捉える? 分かるということは、分けることです。ひとつの観点だけでなく、全体をざっくり分けてから更に分解していくことの大切さを学びました。例えば、単に率や平均の傾向が見えたとしても、他の視点から考慮する必要があります。これまで、分析の必要性や意味に疑問を抱き、実行をためらうことがありましたが、たとえ数字が出なくても、失敗したとしても、それ自体に価値があるという考え方を知ることができました。 リソース配分の最適化は可能? 営業所全体の新規顧客と既存顧客の比率と目標達成率を比較し、自身の数値と照らし合わせることで、異なる点を検討し、業績向上に繋げていきます。また、受注、失注、継続の際にどんな癖やパターンがあるかを分析し、既存と新規にどの程度リソースを割り当てる必要があるかを判断します。 振り返りを活かすには? 毎週の振り返り時には、他者と自身の数値を比較し、次週の行動指針を設定します。定量的に分析する習慣を身につけることで、説得力のあるトークができるようになることを目指しています。さらに、自身の営業活動において、どの局面で受注できているか、失注しているかを再確認し、改善点を見つけていきます。 ---

データ・アナリティクス入門

実績分析で気づく新たな視点

グラフを使い分けるには? データの多さや少なさを確認したいときは縦棒グラフ、比較を行いたいときは横棒グラフ、割合を示したい場合は円グラフを使うのが効果的です。用途に応じてこれらのグラフを使い分けることが重要です。目的を明確にした上で分析を行い、最終的に作成する資料が社内外のステークホルダーに感謝されるようなものになると理想的です。 どのグラフが最適ですか? たとえば、担当先ごとの売上や営業所間のメンバーの実績達成率を比較する際には横棒グラフが適しており、担当先のマーケットシェアを示したいときには円グラフが便利です。会議での効果的なアウトプットを意識して、適切なグラフを作成していくことが求められます。また、縦軸と横軸に何を選ぶかによってアウトプットの見方が変わることがあるので、様々な試行を行いたいと思います。 実績分析に時間を割くべき? 毎朝、実績を見る際に、自分だけでなく営業所メンバーの実績もExcelで分析しています。従来のやり方に加えて、グラフ作成にも挑戦しています。縦軸と横軸を従来とは異なる項目にしてみるなど、工夫を凝らしています。この作業にはかなりの時間を要するため、毎日1時間は数字分析の時間を確保しています。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーとMECEで整理する学びの極意

問題の実数把握の重要性を再認識 問題や現状を実数で把握することの重要性を再認識しました。現状の問題を理解した後、アイディアを整理する手法としてロジックツリーとMECEを学びました。以前からロジックツリーの存在は知っていましたが、2つの種類があることは新たな発見でした。また、MECEについては、社内での係数の分類方法を見ると、元々MECEを意識して分析目的で分類が形成されていると感じ、既存の分類の意義を再確認できました。 数字化の意識をどう高める? 現状や問題を日常的に数字にしていますが、今後はさらに意識的に行おうと思います。MECEについては、大項目で終わらせることがあるので、階層を意識する必要があると考えています。この分野において、AIも進化してきているので、検討するべき項目の洗い出しにおいて、効率的かつ網羅的であることを意識したいと思います。 ロジックツリーとAIの活用 問題の数字化や目標達成までの数字化、対策に対する数値的感覚の共有が重要です。ロジックツリーの階層を意識し、さらなる分類方法の可能性を追求し(「このポイントを分類する方法はあるか?」という問いを持つ)、AIを活用して網羅性の向上を効率化させたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析の新たな視点を発見!

データ分析に必要なスタート地点は? データ分析とは何かと問われたとき、私は即答できない自分に気づきました。しかし、week1で「分析とは比較である」という言葉に出会い、新たにスタート地点を明確にすることができました。これからは、自分が行おうとしている分析が「比較」になっているかどうか、自問自答できるようになりました。さらに、分析を行う目的をしっかりと確認し、自分が伝えたいことに合致した比較ができているかを常に問い続けることを忘れないようにしたいです。 結果的な「比較」に満足していませんか? よくある例として、言われたままにデータを出すことが多かったのですが、特に期末には前期比や前年比を提示するだけで終わっていました。しかし、何を「比較」すればより実態や現状を明確に伝えることができるのかを考えるアイデアが必要だと感じています。 新しい発見へとつながる比較は? たくさんのデータがある中で、売り上げの数字以外にも何か意味のある比較対象を見つけたいと思います。売り上げや数量、売り上げの多い顧客などは一般的な比較対象ですが、それ以外にどのような視点で比較すれば新しい発見につながるのか、色々な分析データを見ながら探していくつもりです。

アカウンティング入門

決算書で読み解く経営の物語

決算書から何を分析? 今回の学習を通して、決算書から企業の資金調達方法、コスト構造、利益の拡大メカニズム、そして固定費の大きさなど、経営戦略や特徴が多角的に読み取れることを改めて実感しました。単なる数字の羅列ではなく、その背後にあるビジネスモデルや企業の価値観を想像しながら分析する力が非常に重要であると感じました。決算書は、企業経営の実態を「見える化」する基礎資料であり、企業理解の土台だと再認識しました。 企業情報をどう活かす? 今後は、新聞や業界紙などの情報源に積極的に接し、さまざまな企業の経営情報に触れる機会を増やしていきたいと考えています。さらに、興味を持った企業の決算書を自ら確認し、分析することで、競合他社の財務状況や市場全体の動向を客観的に把握し、企業の立ち位置や戦略策定に役立てることを目指します。 財務分析のコツは? また、企業の決算書を取り寄せ、財務数値や構造を比較・分析するプロセスから学びを深め、得られた結果をもとに上司や経営層に提案できるような準備を整えたいと思います。継続して分析に取り組むため、毎月新たに一社以上の企業資料を読み込み、実務に結びつける努力を重ねながら、経営視点を確実に養っていく所存です。

データ・アナリティクス入門

平均だけじゃないデータの魅力

数字加工のコツは? データ分析のアプローチにおいて、「数字を加工するためのポイント」を学びました。これまで単純平均だけに頼っていた自分に対し、加重平均、幾何平均、中央値など、分析の目的に応じた代表値の捉え方があることを知り、大きな気づきとなりました。 散らばりの見方は? また、標準偏差によりデータの散らばりを見る方法についても、漠然としたイメージから、基本的な考え方や2SDルールの説明を受けることで、より明確に理解できるようになりました。 顧客単価の確認は? 現在、一定の条件下で顧客単価を分析しており、単純平均以外の視点やバラつきの観点からの分析に着目し、これまで手つかずだった部分の解明に取り組む予定です。その際、前回学んだ分析の目的を明確にし、仮説を立てながら検証する手法を実践したいと考えています。 実践方法はどう? 具体的には、以下の点を意識して進めます。まず、初回の学びに沿った手順を振り返りながら、地道に分析に取り組むこと。次に、仮説を立てる際には、数字をざっくりとビジュアル化して全体像を把握すること。そして、代表値や散らばりに焦点を当てた分析を行い、見やすく伝わりやすいグラフなどのビジュアル化にも努めます。

データ・アナリティクス入門

データから見る解決のヒント

問題解決ってどうする? 問題解決の手順を踏む中で、まずは「what(問題の明確化)」「where(問題箇所の特定)」「why(原因の分析)」「how(解決策の立案)」のステップを順に進めることが重要だと再認識しました。原因の仮説を立てるためにはデータ収集が不可欠で、仮説は単に立てるだけでなく、フレームワークを活用して幅広い視点から検討することで有用性が広がると感じました。その際、決め打ちせずにまずは自由に思考を発散させることも大切です。 数字から見える真実は? また、現時点では具体的な数字は得られていないものの、例えば事務処理に関しては実際の受付件数、処理件数、処理できなかった件数、人員数などのデータをまず取得し、そこから何が見えてくるかを仮説として立ててみたいと考えています。ただ「件数が増えているから忙しい、人手不足が原因だ」という決め付けに陥らず、複数の視点で状況を検討する必要性を感じています。 具体的な例には触れませんが、まずは上記のデータを確実に収集することが先決です。その上で、今回の問題解決のステップに沿って、場合によってはフレームワークの活用も検討しつつ、少なくとも複数の仮説を提示できるようにしたいと思います。

アカウンティング入門

企業戦略に見る数字の物語

ビジネス違いはなぜ? 今回の学びで最も印象に残ったのは、各社のビジネスの違いがP/LやB/Sにそのまま反映される点です。たとえば、ZoomやNetflixはシステム開発やコンテンツなど、目に見えない価値に多くの投資をしている一方、ANAは航空機など大きな設備に、またZOZOは在庫を持たない軽い資産構成になっていることが分かりました。数字だけでは把握しにくい面もありますが、事業内容と合わせて見ることで「その会社が何に力を入れているのか」が明確に感じられるようになりました。 数字に潜む意味は? また、今後は財務諸表を単なる数字の羅列としてではなく、企業の考え方を読み解く大切なヒントとして活用していきたいと考えています。数字を一面的に判断するのではなく、事業内容との関連性を意識して、「この数値であれば問題ないのでは」といった視点で検証し、議論に役立てる姿勢が求められると感じました。 価値の軸はどこ? さらに、気になる他業界の企業についても、P/L・B/Sと事業内容をセットで分析し、「この会社は何に価値を置いているのか」を言葉にしてみる習慣をつけたいと思います。これにより、決算資料からより具体的な企業戦略が見えてくるはずです。

データ・アナリティクス入門

ロジックが導く理想の一歩

講義の4ステップとは? 今回の講義では、問題解決の基本となる「明確化、特定、分析、立案」の4ステップを学びました。現状とあるべき姿の違いを、数字で具体的に示すことの重要性も理解できました。また、分析手法としてロジックツリーや層別分解、変数分解、そして「もれなく、ダブりなく」というMECEの概念にも触れ、今後の実務での応用を意識するようになりました。 タブロー普及策は? タブローの導入にあたっては、社内での普及方法について考える必要があります。タブローは主に営業部門と管理部門で利用される予定ですが、現状では初期導入段階のため、タブローの知識やスキルを持つ人材が不足しています。そのため、どのように準備を進め、短期間で必要な教育を実施するかが課題となっています。 実務に生かすには? BI分析やデータ可視化の取り組みを進める中で、理解を深めるためには計画的な学習やスキルの向上が不可欠です。講義で学んだプロセスをもとに、現状とあるべき姿をどのように区分し、具体的な対策を立案するかのイメージが湧いてきたと感じています。しかし、仕事の現状と理想の状態を明確に区分する点については、まだ少し分かりにくいという実感もあります。

アカウンティング入門

会計を親しみやすく!共通ルールで理解

会計の意味をどう理解? アカウンティングという言葉が「account for」(~の説明をする)という意味を持つと聞いて、親近感を覚えました。会計は難しい数字情報という印象がありますが、一定の知識を習得すれば、誰にでも理解できる共通ルールに基づいた数値情報だと理解しました。この基本ルールに基づいて解釈を進めることで、応用力も身に付くと感じています。 予算策定は何が大切? 例えば、月次締めが完了した後の予実分析や修正予算案の策定にアカウンティングの知識を活用したいと考えています。また、次年度の予算策定の際に、今年度の実績を読み解くためにも役立てたいです。会計を正確に読み解けるようになり、予算修正の必要がある場合には、経営者に効果的な提案ができるようになりたいと思っています。 復習と議論はどうする? そのためには、毎週欠かさずグロービスの授業をしっかり受け、情報をしっかりインプットすることが大切です。その上で、インプットした情報を定着させるために復習を怠らないようにしています。また、自分一人で考えるだけでは視野が狭くなりがちなので、なるべくグループワークを通じて受講する日程を調整し、考えの幅を広げる努力を続けています。
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