マーケティング入門

ユーザーの声から学ぶ現場の知恵

なぜユーザー目線に注目? 改めて、ユーザー目線が単なる机上理論ではなく、実際のペインや潜在需要、さらにはカスタマージャーニーの重要性が非常に刺激的であると感じました。自社製品が短期的な成果を追求するあまり、ユーザーの声を見逃してしまうことが組織全体にとって大きなリスクになると考えています。 なぜカスタマー言葉が難しい? また、これまで先輩方からはカスタマー目線での要望に耳を傾け、徹底して聞き役に徹すべきだと指導を受けた記憶があります。しかし、私自身、カスタマー言語を理解するために事前情報を収集し、実際のコミュニケーションに臨むと、非常に高いハードルが存在する要望が提示されることに気付かされました。この経験は、ある種の仲間意識を感じさせるものであり、今後のコミュニケーションの発展に大いに期待しています。

クリティカルシンキング入門

3つの視点で磨く説明力

どうして視点を変えるの? WEEK1で掲げた「片手落ちでない説明をしたい」という目標について、具体的には「視点を変えて分析ができるようになりたい」という意図が明確になりました。そのために、「3つの視」や定量情報を分解するツールを学び、実際の業務においてもその考え方を実践していく所存です。 どう伝えれば納得できる? 私は、コーポレート部門に所属しており、社内規程や組織設計に関する提案を行うことが多いです。組織設計の変更を提案する際には、経営層、管理職、スタッフという3者のステークホルダーに共通するイシューを抽出し、わかりやすく説明する必要があります。今後は、どのようにイシューを立て、3つのレイヤーに対して効果的に伝えていくかを、視点を変えた分析や振り返りの習慣を通じて磨いていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

多角的思考で広がる視野と提案力

視点の多様さに気づく瞬間 同じ質問に対する回答を見て、自分では考えもつかない視点が数多く存在することに気づきました。自分は比較的柔軟に考えていると思っていましたが、実際にはそうでもないことを実感しました。 客観的視点の重要性 トラブルが発生した際には、主観的な対応ではなく、客観的な視点を取り入れることで、より説得力のある内容にできると考えています。この考え方は、顧客への提案資料を作成する際にも役立つと思います。 複数の視点をどう活かす? 自社の立場だけでなく、顧客の立場、さらには経営者や管理職、一般社員など、さまざまな視点を考慮してトラブル対応や報告書、提案資料を作成していきたいです。そして、それらを検討した内容に加え、第三者の意見も取り入れて、より説得力のある内容にしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問いの力で広がる学びの扉

「問い」をどう捉える? 「問い」にフォーカスしている点がとても印象に残りました。この「問い」を生み出すためには、物事を多角的に捉える視点が必要であると感じます。たとえば、WEEK1で学んだ内容が実際に活かされるという点から、さまざまな見方を取り入れる重要性と、それに伴う言語化のスキルも求められていると実感しました。 資料作りはどう進める? 今後、提案資料や報告資料を作成する際には、今回学んだ視点の多様性と言語化の技術を活かしたいと考えています。客観的で説得力のある資料作成には、顧客の多様な立場(経営層や現場担当者など)だけでなく、自社内のさまざまな視点も取り入れることが必要です。また、他者が作成した資料をチェックする際にも、これらの点を意識し、課題解決に役立つ情報提供ができるよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

実務に効くプロセス分解の秘訣

どこで分割すべき? 今週はプロセスに分けて分析する方法を学びました。Web解析の基本知識があるため、内容は理解しやすかったです。特に、Web以外の分野でプロセスに分解して分析する場合、どの段階で分割するかが非常に重要だと感じました。効果的でないプロセス分割をしてしまうと、いかに情報を分析しても課題解決に結びつく情報提供ができなくなるため、プロセスの分離設計が不可欠だと実感しました。 A/Bテストはどう? また、A/Bテストについては実施が必要だとは思いつつも、実務ではリソース不足などの理由で2パターンの検証が難しいケースが多いと感じています。そのため、実務ベースでは別の手法を模索する必要があると考えます。勉強のために、実際に行われたA/Bテストの具体的な事例があれば、ぜひ共有いただきたいです。

データ・アナリティクス入門

数値と成長が紡ぐ学びの物語

代表値の使い分けは? 今回は、実際に数字に集約して捉えるという観点から、代表値と標準偏差について学びました。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値が存在し、それぞれの違いを意識しながら適切に使用することの大切さを再確認できました。 数値の視覚化は? 業務上は、主に標準偏差をグラフ上で確認する形で活用しています。ただし、数値として厳密に扱っているわけではなく、視覚的なデータとして捉えています。また、幾何平均については、Excel関数を利用して計算することが多いです。 成長率評価はどう? 一方で、個人の成長率を評価する際に、回答年や回答抜け年、最初と最終の回答年がバラバラなため、アナログな方法で関数を適用している現状があります。より効果的な方法があれば、ぜひ知りたいと思っています。

アカウンティング入門

戦略と競合を読み解く瞬間

経営戦略の実態とは? 実際の経営戦略や営業戦略がP/Lにどのように反映されるかが興味深いレッスンでした。今回の学びを通じて、いくつかの点に気づくことができました。 比較で見える戦略って? まず、同業他社との比較を行うことで、各社の特徴をより捉えやすいと感じました。また、経営戦略や営業戦略が適切に展開されているかどうか、そしてその戦略が顧客から認められるかどうかが重要なポイントであると実感しました。 分析で未来は変わる? さらに、業界内の競合他社やビジネスパートナー企業との相対比較分析により、それぞれの強みと課題を把握したいという意欲が湧きました。四半期決算報告の際にも、この視点を取り入れ、3〜5年の時間軸で推移を追いながら、変化点とその要因をしっかり捉えていくことが効果的だと感じました。

データ・アナリティクス入門

納得!平均の使いこなし術

加重平均と幾何平均はどんな違い? 加重平均と幾何平均の考え方は非常に興味深く、説明を聞いて納得できました。ただし、実際にどちらを使い分けるかの判断基準はまだ掴みきれておらず、特にルートが絡む部分には少し抵抗を感じています。今後は使いこなせるように、知識を深めていきたいと考えています。 部門間売上分析は? 部門間での売上分析においては、加重平均が有効だと感じています。現在業務で部門別の売上分析を行っているため、今後は加重平均を積極的に取り入れていく予定です。また、幾何平均についても自己学習を進め、どのように業務に活かせるかを検討していきたいと思います. 適用例はどうすべき? グループ内でも幾何平均の適用例や利用場面について話し合い、理解を深める機会を持ちたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

未知の平均値に挑戦

指標の基礎はどう? これまで平均値と中央値を用いた分析は行っていましたが、加重平均、幾何平均、標準偏差といった他の指標については十分に理解していませんでした。今回、これらの指標の基礎を学ぶ中で、その重要性を実感しましたが、実際に活用するとなるとまだ課題が多いと感じています。今後は、これらの考え方をさらに深め、実践的な使い方を模索していきたいと思います。特に、経営指標として必要な幾何平均については、実データを用いて分析に挑戦する予定です。 どんな分析を試す? 自社製品の原価と営利に関する調査・分析の中で、今回学んだ幾何平均を早速活用し、過去のデータを基に営利分析を実施します。また、部門ごとの工数分析では、業務に費やす時間だけでなく、関わる人数も考慮に入れて評価し、より客観的な分析を目指します。

マーケティング入門

対面で引き出すお客様の真心

どうして深掘りする? 顧客のニーズを正確に捉えるためには、顧客が不満に思う点を深く掘り下げる必要があると学びました。実際、顧客自身が気づいていない点も、アイスブレイクを交えながら信頼関係を築くことで、従来の不満以外の情報を引き出せる可能性がある点が印象に残りました。 訪問の意義は何? 自社商品の改善点を模索する中で、今後は顧客先を訪問した際に、信頼関係がすでにある方と個別にお時間をいただき、ざっくばらんに不満やご意見をお聞きしたいと考えています。また、他の社員からも、顧客先で得た不満の情報を収集して、全体の改善に役立てられればと思います。 なぜ対面が必要? 最近ではリモート会議で済ませるケースが増えていますが、やはり対面での会話でしか本音を引き出せないのかという疑問が残ります。

データ・アナリティクス入門

多角分析で見つける新たな発見

復習は十分でしたか? 総合演習を進める中で、実際にデータに基づいた分析を具体的に行うことで、これまで学んできた内容をしっかりと復習できたと感じています。また、自分一人では考え付かない多様な回答に触れることで、大変勉強になりました。 多角的検証はどう? データを単に見るだけではなく、様々な切り口で検証することにより、隠れた課題に気付くことができた点も大きな収穫です。その経験から、問題を多角的に把握する重要性を実感しました。 結論頼りは危険? 一方で、低採算などの課題に直面する際、どうしても思い込みや結論ありきになりがちであると感じました。今後は、課題解決のプロセスを重視し、客観的に全体を俯瞰した上でデータ収集と分析を行い、誰もが判断しやすい行動を心がけていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

情報を分解!部署活性化のヒント

データ加工の意義は? データは、一次データそのままに頼るのではなく、加工や分解を通じて活用するべきです。加工することで、異なる事象の違いがより明確に見えるようになり、視覚的に理解しやすくなります。また、一度の分解に留まらず、MECEなどの手法を使って多面的に分析することが求められます。 現場の情報提供は? 私の勤務先では、関係企業に関する情報を収集し、社内へ提供する業務を担当しています。これらの情報が、実際にどの部署でどのように活用されているのかを分解して分析してみたいと考えています。たとえば、全体の部署の中でどの程度の部署が利用しているのか、また意思決定者や実務者など、どの層の関係者が関わっているのか、さらには情報の粒度についてまで、具体的に検証してみる必要があると感じています。
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