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業務 ✕ 実施

に関する学び

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セグメントの選定はどう？ セグメント選定の基準については、これまでの仕事では優先順位がうまく反映できていなかったことに気づきました。今回、影響力のあるセグメントへリーチさせることもひとつの切り口であると学びました。 ポジショニングの重要性は？ また、ポジショニングを検討する際には、自社が打ち出したい強みだけに注目するのではなく、顧客が求める点や他社との差別化ができているかという観点で選ぶことの重要性を再認識しました。 6Rランクの活用法は？ さらに、6Rのランクは実際の業務に活用できると感じています。たとえば、既存の顧客層である50代の男性に向け、ご家族向けにこの商品を提案するという販促活動は効果的だと思います。車部品の場合、男性の方が車に詳しく、性能に関心を持ちやすいという点から、このアプローチは特に有効です。 差別化の工夫はどう？ また、他社との性能の差がつきづらい商品に関しては、差別化するための工夫が求められると感じました。例えば、独自に調査を実施し、その結果を表記するなどの方法が考えられます。

学びの目的は？ 今週の学習で、データ分析は単に数値を集めることではなく、「結果をもとに何を判断するか」を最初に明確にすることが重要だと学びました。目的が曖昧なままでは、比較軸がぶれてしまい、分析が数値の羅列に終始する危険性があると感じます。仮説や目的を起点に、条件の揃ったデータを比較することで、初めて意思決定につながる分析が実現できると理解しました。 改善行動の設計は？ また、アプリ開発やマーケティングオートメーションツールを使った1to1配信においても、配信結果を確認する前に「改善すべき行動」や「判断したい内容」を明確にしておくことが大切です。配信の有無やセグメント別など、事前に比較軸を設計した上で効果検証を実施し、その結果を次の施策判断に生かすプロセスを業務に定着させたいと考えています。 分析手法の信頼は？ さらに、現状の分析方法が的確であるのか、本来比較すべき指標や切り口は何か、判断を誤らないためにどの点に注意すべきかについて、実務視点での失敗事例も交えながら意見を共有し、議論を深めていきたいと思います。

総復習で得た新たな視点とは？ 今までの講義の総復習だったので、各パーツで学んだ内容を一連の流れとして把握できました。仮説、網羅的思考、目的の設定、見せ方、分解など、分析の知識と新たな思考法を学ぶことができました。また、結果をイメージした分析の重要性も体感することができました。 なぜ売上が思わしくないのか？ 現在、売上が思わしくないため、きちんと目的を持った分析、原因の追究、仮説・検証の繰り返し、そして網羅的な思考を意識して業務に取り組みたいと考えています。さらに、定性的な言葉と定量的なデータを組み合わせることで、説得力のある提案ができるようにしたいです。 今後の施策にどう活かす？ 売上が上がらなかった理由については、いくつかの仮説があります。まずはこれを基準に分析を行い、それに加えて網羅的な仮説も追加して多角的な分析と提案を実施していきます。原因の追究を行い、今後の施策に活かすことが重要です。また、数値がなくても、今回学んだ思考は応用可能な部分があると思うので、売上の改善に役立てていきたいと考えています。

リーダーって何だろう？ リーダーとは、役職の有無に関わらず、人が自然に従う状態を指します。リーダーシップについては、これまで漠然と「こうあるべき」というイメージがありましたが、実際には「見える行動」「そのために必要な能力」「潜在的な意識」という３つの要素に分けることができ、実行すべき行動から必要な能力を逆算して考えることができると実感しました。 どう実践すべきか？ この考え方を新しいチームリーダーとしての業務にフル活用していくつもりです。まずは、具体的な行動を積極的に実施し、その中で不足している能力があれば随時強化していくことで、より実践的なリーダーシップを磨いていきます。 具体策はどう伝える？ 具体的な取り組みとしては、まずチームのビジョンを明確に掲げ、メンバー全員と共有します。次に、目標となるKGIやKPIを設定し、目指すべき具体的なゴールをしっかりとメンバーに伝えます。さらに、業務設計を行い、具体的なタスクへと落とし込むことで、各メンバーにも自発的なリーダーシップを発揮してもらえるよう促していく予定です。

数字に頼りすぎずに 企画書の作成において、アンケート結果や数字に頼りすぎていたことに気づきました。「実際はどうなのか？」「前提は何か？」といった深い考察が不足していたように思います。今後は、企画の内容についてもう一度自分自身でしっかりとチェックし、思い込みを排除したいと考えています。 アンケート結果はどう扱う？ アンケートを実施する際には、まず前提や仮説を明確に立てた上で進めることを心掛けるべきだと感じています。また、得られた結果を単なる事実として受け止めるのではなく、お客さまの属性や背景をさらに深掘りして理解することが重要だと考えています。 日常の実践でどう活かす？ 企画の必要性を理解しても、すぐに業務に生かすことは難しいと感じることがあります。そこで、普段から他人に何かを伝える場面などで、細かい部分での実践を重ねていきたいと思います。そして、自分の思考の偏りを分析することにより、より客観的な視点を持つことを目指します。加えて、ロジックツリーを活用し、問題同士のつながりを意識する訓練もしたいと考えています。

真因分析の切り口とは？ 真因を分析するためには、複数の切り口で分析する必要があります。切り口は、仮説を検証するために適した分け方であるかを事前に確認し、単純に分けるのではなく、目的を明確に設定しなければなりません。仮に仮説が立証できなくても、それは失敗ではなく、仮説が間違っていたことを発見できたと前向きに考えるべきです。 業務の違いはどこに？ 私は日常業務で、結果が出ている取引先と結果が出ていない取引先の違いを分析しています。これまでとは異なる切り口を増やして分析を行いたいと考えています。例えば、店主の年齢、社員数、業務品質の良し悪し、取引高の規模といった要素で分析すると、効率的な行動や指導方法に繋がるかもしれません。 効率的な行動を導く分析手法は？ 直近のデータを元に、自走化のレベル分け、販売率、顧客数の規模別に分析し、更に年齢、会社人数、業務品質別に分けて分析を行いました。結果が出ていない層に対しては、一定期間共通の働きかけを実施し、その変化を分析することで、次回の検証に繋げていきたいと考えています。

どうやって目的を決める？ 目的や目標を明確に定めた上で、必要な判断を下すための着眼点を学ぶことができました。事象におけるステップや因果関係を意識し、まずは分析の仮説を立て、その後実際のデータ解析を通じて検証しながら、問題を絞り込む手法が有効であると理解しました。 どう検証すれば確実？ 問題解決型の業務においては、事前に予想される因果関係を各種ツールを用いて整理し、データで検証することで、より正確な判断を短時間で行うことが可能だと感じています。一方、課題創造型の業務では、目的と背景を基にツールなどを活用して仮説を組み立て、実践と検証を繰り返すことで、より良い業務実施につなげる方法があると考えます。 どう計画を固める？ 改めて、まずはしっかりと目的と目標を決めることが重要だと感じました。関係者を巻き込み、十分な時間をかけて納得のいくプランを作り上げ、その上で複数の仮説を立てる必要があります。また、各種分析手法を実践する中で自分のスキルと経験を徐々に深め、より多角的な判断ができるようになりたいと考えています。

多角的な比較の意味は？ 分析という作業は、さまざまな比較を通じて進めるものだと実感しました。異なる業界の方々と交流する中で、これまでにない視点やアプローチを知ることができ、データ分析における多様な考え方を学ぶ良い機会となりました。特に、GWでの話し方や取りまとめ方は大変参考になり、自分自身もその手法を取り入れたいと感じました。 成果分析の幅は？ 具体的には、昨年の実績や計画との比較、さらには類似製品や過去のデータ比率といった複数の切り口での分析を行っていく予定です。これらの視点を用いて、毎週の実績を追いながら着実に分析の幅を広げていきたいと考えています。 導く結論のヒントは？ ただし、現時点では分析からどのような結論を導き出せるかという点で、まだ十分な引き出しがないと感じています。この部分については、今後さらに知見を深め、充実させていきたいと思います。 他の手法はどう？ また、他の受講生の皆さんが業務においてどのような比較手法を用い、データ分析を実施しているのかも非常に興味深く感じました。

目的と手段の違いは？ 分析に取り組む際、まず「要素の分類化」や「比較」という視点を確認しました。分析はあくまで手段であり、目的ではないという点が印象に残ります。これにより、仮説を元に進める中で、途中から「差分探し」が目的化してしまわないよう注意する必要性を感じました。 レポート設定の意義は？ また、定期的な分析レポートを実施する際には、改めてその目的を明確に設定することが大切だと再認識しました。業務の中で、分析自体が目的とならず、真に必要な意味を見出すために、常に差分に敏感になり、その差分がどのような意味を持つのかを意識する習慣を身につけることが求められます。 PDCAはどう実践する？ さらに、すべての分析には仮説を立て、得られた結果に基づいて施策のPDCAサイクルを実行することが基本です。報告時には、ただ結果を示すだけでなく、分析の目的や背景を相手に伝える工夫が必要です。分析を終えた後は、やりっぱなしにせず、必ず振り返りの時間を設け、次のアクションにつなげることが今後の改善に寄与するでしょう。

戦略学習はどう感じる？ 戦略的思考を養うために、さまざまなビジネスフレームワークを学び、それらの活用方法を理解できたことが大きな収穫です。普段の業務において、意識的にフレームワークを取り入れ、着実にスキルとして身に着けることが重要だと考えています。 戦略実践で何を実感した？ 勤務先で長期のビジネス戦略を立案する際、学んだフレームワークを手元に置きながら、使えるものを積極的に適用しています。その過程で、不足している情報や欠けている視点を明らかにし、それを補うことで、より高い価値の創出を目指しています。また、人事戦略の立案においても、これらのフレームワークを活用するよう努めています。 次の一手は何にする？ 具体的な取り組みとして、以下の３点を実施する予定です。１．今年の人事戦略立案にフレームワークを活用する。２．会社のビジネス戦略のディスカッションの際、フレームワークを適用して重要な視点を見出し、それをインプットする。３．自身が学んだ内容をチームメンバーや友人知人に説明し、理解を深め定着させる。

目標設定の工夫はどう？ 期初に1年間の目標を設定する際、組織の約束成果を基に個人の目標へと落とし込んでいます。これにより、メンバーの中には組織の課題や成功イメージをしっかりと理解する方もいらっしゃいますが、一方で十分に理解されずにエンパワメントが実施されることも見受けられます。そのため、「相手を知る」ことと「相手を考える」ことに十分注意し、相手の状況を正しく把握することが重要となります。 相手理解は十分か？ 「相手を知る」ためには、特に時間的余裕や意欲を双方向のコミュニケーションを通して丁寧に確認することが求められます。また、「相手を考える」際には、問題意識や意欲の程度、さらには「分からない」「できない」「やりたくない」という状態の違いを注意深く見極め、感情と合理性とのバランスを取って対応することが大切です。長期的なビジョンは確保されているものの、現状の明確な問題はないため、課題抽出から成功イメージに基づいた業務実施の過程において、エンパワメントがどのように機能するかが今後の焦点となっています。

分析の流れをどう把握する？ 分析とは、目的、仮説、問い、そしてデータ収集・加工を行うという流れをきちんと把握することが重要だと感じました。また、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつきなどの各因子を鑑みたうえで数値を見ていくことが必要であると理解しました。 代表値の注意点とは？ 何かとすぐに飛びつきがちな代表値の中でも、特に単純平均値には注意が必要です。業務では、サイト流入数や売上など様々な数値を見る機会が多いため、一つの代表値だけでなく、多様な代表値を目的をもって算出したり、散らばりを意識した分析を行いたいと感じました。 データ収集のポイントは？ 日次、週次、月次など期間を定めた上で、数値の意味を考えたデータ収集や分析を行うことが重要です。過去のデータを活用しながら自分なりの仮説を立て、今回学んだフロー（目的→仮説・問い→データ収集→検証）を実施していきたいです。また、インパクト（重み）、ギャップ（差異）、ばらつき（分布）といった視点を意識しながら、数値の意味を考えていきたいと思います。