データ・アナリティクス入門

振り返りに潜む解決のヒント

問題解決の始め方は? 問題を解決するためには、まず「何が問題か」を明確にし、「どこで」発生しているのかを特定します。その上で、原因を分析し、解決策を考えて実行するという4つのステップ(What、Where、Why、How)を意識することが大切です。 状況把握のコツは? また、状況を整理するためのツールとして、3C(顧客、競合、自社)や4P(製品、価格、販売場所、宣伝)を活用する方法があります。これらのツールを用いると、事業の強みや改善すべき点がより具体的に見えてきます。 仮説は何故必要? 問題の原因をつかむには、一つの仮説に絞るのではなく複数の仮説を立てることが有効です。異なる視点から仮説を構築し、その後に実際のデータを収集して検証することで、問題を多角的に理解し、正確な解決策に結びつけることができます。 データはどう取得? データ収集においては、信頼できる情報源から、偏りのない意見を得る工夫が求められます。誰に、どのように質問するかを工夫し、整理したデータをもとに検証を進めることで、反論を排除しながら正確な分析が可能となります。 相談対応はどうする? 実際の業務では、他部署から「業務がうまくいかない」という相談を受けることがあります。そうしたときは、まず問題の所在を整理し、どこでどんな問題が発生しているのか、またその原因を明らかにします。そして、仮説を立てた上でデータ収集と検証を行い、説得力のある解決策を提案できるように心がけています。 体制強化はどう考える? 日常の業務において、問題解決の4ステップを意識的に実践し、仮説を立ててデータに基づいた検証を行うことで、より効果的なサポート体制を構築できると実感しています。また、3Cや4Pなどのツールを定期的に活用し、背景や業界の状況を把握しておくことも、今後の課題解決に大いに役立つと考えています。 振り返りの秘訣は? 最後に、解決策を実施した後は、その結果を振り返り、どのステップや仮説が効果的だったのかを検討することが重要です。これにより、次回の対応に向けた改善点を明確にし、継続的なスキル向上につなげることができると思います。

マーケティング入門

イノベーション視点で製品価値を再考

イノベーション普及の要件とは? イノベーションの普及における要件をマーケティングの視点から初めて学び、その重要性を強く感じました。これらの要件である比較優位、適合性、分かりやすさ、試用可能性、そして可視性の5つの視点をフレームワークとして、自社の製品やサービスを再評価する必要があると考えています。 課題と不安をどう乗り越える? 特にIT企業においては、製品やサービスの説明が機能解説に偏りがちで、顧客視点からの利用価値や利用方法を効果的に提案できていないケースが多く、我が社も同様の課題を抱えているのではないかと危惧しています。 外部視点を取り入れるには? 今回の実践演習では最大4問と想定されていた課題が6問も出題され、回答が不十分であったのかもしれないと少し不安を感じました。それでも、IT企業の事例を基に、製品やサービスの説明が顧客視点での価値提案に欠けているという認識を改め、お客様向けのプレゼン資料や製品紹介資料を見直すことにしました。 社内部門へのアプローチ法は? さらに、経営企画を担当する立場として、親会社や社員、外部パートナー会社を顧客と捉え、彼らのニーズや依頼の真意を常に考える習慣が重要だと感じています。この視点を持つことで、提案内容や改善策にニーズを反映できる機会を増やせるのではないでしょうか。バックオフィス業務はどうしても視野が狭くなりがちなので、顧客視点を一層意識して業務に取り組んでいくつもりです。 商品魅力を営業視点でどう伝える? また、商品やサービスの紹介資料は営業担当と共に相談しながら、検討する機会を設定していきます。私自身、営業の経験があるため営業的な視点は持っているつもりですが、今回の講習で学んだ「商品の魅力を伝える」視点はまだ十分でなかったことを反省しています。営業担当にも理解を得られるよう努めていきたいと考えています。 社員を顧客とする意識をどう高める? 最後に、社員を顧客として捉える意識は持っていたつもりでしたが、その取り組みがまだ不十分だったことを今回の内省を通じて認識しました。今後はこの意識をさらに高め、業務に活かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

原因探索で拓く学びの未来

なぜプロセスを分解する? WEEK05「原因を探索する」では、まず一連のプロセスを分解して、各段階の転換(例:表示からクリック、クリックから体験レッスンへの導線)について整理する手法が紹介されていました。次に、問題の原因を探るために、企業戦略だけでなくそれ以外の要因も視野に入れる「対概念」の考え方が示され、幅広い視点での分析が求められていることが分かりました。 どうして要因に注目する? また、原因探索の際には、コストやスピード、意思疎通といった項目を重要度に基づいて重み付けし、最もインパクトのある要因に注力することが提案されています。さらに、少ない工数でかつリスクを抑えて改善を実施できるA/Bテストによるランダム化比較実験の実施方法も取り上げられ、実践的なアプローチとして評価されていました。加えて、ファネル分析により、ユーザーの行動プロセスを段階ごとに可視化し、どこでユーザーが離脱しているのかを実数と比率の両面から明らかにする手法も理解できました。 この事例はどう見る? 一方で、筆者自身が携わる自動車部品メーカーの事例では、採用ファネル管理表の作成が依頼されながらも、実際の元データが分散・乱雑な状態にある現状が語られていました。採用プロセスの各段階(応募者数、書類選考、面接、内定)の実数と割合を把握し、Excelやグラフ化ツールを使って直感的に状況を捉え、進捗管理やボトルネックの特定、採用プロセス全体の効率化と品質向上を目指すという目的が明確にされています。 なぜデータ整備が必要? そのため、まずは不要なデータの削除、重複データの統合、欠損データの処理、書式や値の統一など、元データの整備に着手する必要があります。加えて、着手前には「なぜ採用ファネル管理表が必要か」を改めて検討し、採用業務全体に問題がないか、他の角度から問題が発生していないかを確認する重要性が強調されていました。 分析の重要性は何? 今回の学びを通して、分析の基本プロセスである「what, where, why, how」を行き来しながら、各ステップにしっかり向き合うことの重要性を改めて認識することができました。

クリティカルシンキング入門

問題解決の秘訣:イシューを特定せよ

どの問題から解決すべきか? 問題があると、複数の解決すべき課題を同時に考えてしまい、何から着手すればよいか分からなくなることがあります。しかし、問題を分解し、「今ここで答えを出すべき問い(イシュー)」を特定して、その解決策をまず考えることが大切です。例えば、某飲食チェーン店では、客数の増加に取り組んでから単価を上げるための施策を考えた結果、成功を収めました。もし逆の順序で進めていたら、客足が遠のく可能性がありました。 イシューを特定するポイントは? イシューを特定する際には、次の三点に気を付けるべきです。まず、「問い」の形にする(疑問形)。次に、具体的に考える(壮大すぎる問いにしない)。最後に、一貫してイシューを押さえ続ける(話がそれないようにイシューを何度も確認する)。 業務効率化の鍵はどこに? 業務効率化を提案する際には、まず効率化を図るべきイシューを特定し、それをチーム内で共有します。これにより、何を根本的に解決したいのかを全員が認識し、効果的な方法を見出すことが可能になります。例えば、時間がかかっている業務がある場合、1点に集中して効率化を図ると、別のところで時間がかかってしまうことがあります。これを防ぐためにもイシューの特定と共有が必要です。 問い合わせ増加への対応策は? また、日々の業務改善や問題解決には、具体的なイシューを見逃さないことが重要です。たとえば、ある問い合わせが例年より増加している場合、その原因を探るために情報の掲示方法や他の根本的な問題を検討する必要があります。普段より対応件数が増えていると感じた場合も、その違和感を無視せず、根本的な問題を特定し、それを解決する方法を考える時間を作ることが求められます。場合によっては、同じような問い合わせに対する対応時間が短縮されるかもしれません。 チームにおけるイシュー共有の重要性 常にイシューを意識し、その解決策を探る姿勢を持つことが、業務の効率化や改善につながる重要なポイントです。イシューを共有することで、チーム全体が同じ認識を持ち、一丸となって問題解決に向かうことができるのです。

データ・アナリティクス入門

現場の知恵で磨く課題設定術

課題設定はどう考える? 今週は、データ分析の一連の流れ(問題提起、仮説設定、検証方法の決定)の総復習を行いました。特に、どんな課題を設定すべきかという初期段階での苦労から、課題設定の難しさを実感しました。適切な課題設定がなされなければ、仮説や検証の方向性も定まらず、最終的な分析の質に大きく影響することを再認識しました。また、課題設定の精度を向上させるためには、現場の声をヒアリングする、過去のデータからヒントを得る、フレームワークを活用するなどの工夫が必要だと感じました。 実務復習は何が目的? 今回の復習を通して、実務でデータ分析の流れを実践し、ブラッシュアップしていく重要性も改めて感じました。特に、業務改善や営業データの分析においては、適切な課題の切り口が成果に直結します。例えば、営業成績が伸び悩む店舗に対して「なぜ成果が出ていないのか?」と問いかける際には、「訪問件数が少ないのか」、「折衝時間が短いのか」、「既存顧客へのアプローチが不足しているのか」といった具体的な観点から検討する必要があります。適切な課題が設定されなければ、的外れな仮説から誤った改善策を提案するリスクもあるため、今後は現場の意見をしっかりとヒアリングし、過去のデータを積極的に活用する習慣をつけたいと考えています。 仮説検証はどうなす? さらに、仮説を立てた後は、実践を通じてどのようなデータが有効なのかを検証することで、より精度の高い分析フローを確立することが求められます。これによって、業務改善や営業データの可視化に対して、より効果的なアプローチが可能になると実感しました。 現場実態はどう見る? 現場の実態を正確に把握するためには、まず営業担当者の意見を聞き、「営業活動でどのような課題を感じているか」を確認することが重要です。データだけでは見えにくい実際の状況を把握するため、過去の営業データ(営業成績の推移、訪問件数、成約率など)を分析し、他店舗との比較からどの指標に差があるのかを特定します。また、フレームワークを活用して「なぜ?」を繰り返し問いかけ、根本的な課題を探ることも効果的です。

クリティカルシンキング入門

考える力を磨く!実践的トレーニング

練習環境は整っていますか? トレーニングを続けることで、自然と楽な方向に流される自分を理解しました。そこで、自分が必ず反復練習する環境を整え、その状況に身を置くことが重要だと感じています。 分解の意義は何ですか? また、分解することの意味を見直しました。分解自体が目的ではなく、物事を多角的に捉え、新たな気付きや発見を得ることが真の目的であると再認識しています。 問いから何が得られた? 次に、「問いから始めること」の重要性を深く理解しました。問いを疑問文の形で始めることで考えるべき事柄が明確になります。また、問いを他者と共有することで、異なる視点を活用し、違和感や見落としを防ぐことができます。さらに、問いを可視化することで、議論や思考がぶれることなく、すぐに立ち戻れるようにしています。 方法の実践はどうですか? これらの方法を、経営層へのレポートや提案資料の作成、チームメンバーとのミーティングなどで活用しています。問題に対する課題の特定や施策の立案の際にも役立っています。 思考は可視化できていますか? 思考のプロセスとしては、問いを立てて可視化し、共有します。さらに第三者の確認を受けることで、ロジックツリーを使い切り口をMECEにするよう心がけています。 説明内容は伝わっていますか? 相手への説明の際は、メッセージの主語を省略せずに意図が明確になるようにし、スライドも相手の興味や目線に合わせて順序立てて構成します。 報告は効果的ですか? 経営層への報告では、相手の視点や興味を想像し、それを背景に文章を構成します。メンバーへのコミュニケーションでは、アイキャッチを使って受け取ってほしい内容を明確にし、ロジックツリーによってメッセージとその根拠を伝えます。 課題発見は進んでいますか? 施策検討の場面では、表面的な問題に対して問いを立て、課題を特定します。また、視点を変えて問題を根本的に見直し、単なる対策だけでなく、抜本的な仕組みの変更なども検討します。この際、「問いを立てる、共有する、可視化する」の3つの基本を意識しています。

クリティカルシンキング入門

データ分析の力で見えない答えが見えてくる

分解という手法を学ぶ 与えられたデータをどのように活用するか、数字を味方にする「分解」という手法を学びました。情報を鵜吞みにするのではなく、手を動かしグラフ化するなどの簡単な工夫で、新たな分析・類推の元となることを再認識できました。 分解のポイントとは? 分解の方法にはいくつかのポイントがあります。基本として、MECE(モレなく、ダブりなく)を目指すこと。そして全体の範囲を明確に定義することで、精度が増すと感じました。層別分解(例:年代別)、変数分解(例:売上=単価×個数、どこが増減したか)、プロセス分解(例:入店⇒退店のプロセスで分ける)などの手法が紹介されましたが、感覚ではなく一つ一つ丁寧に試行錯誤することで、結果に繋がる可能性が広がります。仮に結果が出なかったとしても、その切り口に変化がないという情報が成果としてあり、失敗ではないと認識を新たに持つことができました。 MECEと分解方法の実務応用 業務上、様々な数値を取り扱う機会があります。新規業務のフロー作成時や集計業務、既存のルーティン業務に関しても、MECEや分解方法を意識することで、データの抽出方法が変わると感じました。 ミーティングでの分解活用法 新規業務フローのデータや数値取り纏め方法をMECE、分解方法を意識しながら切り口に変化をつけて分解を繰り返し、現状気付けていない数値の傾向や改善策を用意し、関係各署に意見具申していきます。ミーティングの機会も多いため、事前に議題を確認し自身の提案パートに関してはMECE・分解方法を意識し、他に懸念材料や他の提案方法がないかを模索する癖をつけます。 ルーティン化するための工夫 癖付けを具体的に行うため、項目ごとに分解方法をルーティン化します。まず全体の範囲を定義し、5W1Hで問題点を明文化し、分解方法と切り口を選定、MECEを意識して内容を再確認します。これを最低2往復行います。 方法の変化と学習の進捗 最適解とは思いませんが、反復トレーニングの一環として上記手法を学習期間中に実施し、途中で方法も変えていく予定です。

データ・アナリティクス入門

データ分析で広告効果を最大化する方法

サーチとコンバージョン分析のポイントは? 私は、定量データの処理方法や割合と実数値の使い分けについて学びました。広告のサーチ数やコンバージョン率を分析する際、実数値で成果を示すと共に、全体の成果に対する割合を表示することで、広告の効果がより明確になります。例えば、特定の広告が他の広告よりも高いコンバージョン率を示す場合、その差を強調するために割合を用いることが有効です。 リーチとフリクエンシーの効果的な可視化 データの加工方法や適切なグラフの選び方について学びました。リーチ(到達)とフリクエンシー(接触頻度)のデータをヒストグラムや折れ線グラフで視覚化することで、どの広告が最も効果的なリーチを達成しているか、または頻繁に接触されたが効果が薄い場合の改善点を容易に発見できます。 データクリーンルームを活用するには? 比較の重要性や仮説に基づく分析について学びました。データクリーンルームを活用する際、テレビとデジタル広告の重複接触を比較することで、効果的な広告の配置や接触頻度を見極める仮説を立て、そのデータを基に改善策を提示します。こうした定量的なデータとその適切な比較により、精度の高い分析が可能になります。 これらの学びを基に、分析プロセスの一貫性を保ちながらデータをより効率的に扱い、効果的な広告戦略を提案できるようになりました。 グラフを使ったデータの伝え方 グラフや可視化ツールを駆使することも重要です。データをグラフやチャートで可視化し、関係者にとって理解しやすい形で伝えます。特に、データの割合や実数値を比較する際には、視覚的に分かりやすいグラフを使用することで、複雑なデータを簡単に理解しやすくし、意思決定をサポートします。 どのように分析スキルを向上させるか? さらに、データ分析スキルの継続的な向上を目指します。新しいデータ分析手法やツールを学び、分析スキルを継続的に向上させます。広告業界で使用される分析ツールやシステムに精通することで、より効率的で精度の高い分析が可能となり、業務の成果を高めることができます。

戦略思考入門

選択と捨てる勇気で生み出す価値

戦略の選択は? 戦略における選択、つまり「捨てる」ことについて、ITベンダーの営業マンシミュレーションで学びました。個人のリソースには限りがあるため、何をやるか、何を捨てるかの優先順位を付けることが重要だと再確認しました。 判断の軸は? 惰性で業務を進めるのではなく、しっかりとした判断軸を持ち、それに基づいて考える必要があります。優先順位を付ける方法として、定量的なエビデンスに基づいた考え方に加え、ROI(投資対効果)を考慮することも大切であることを新たに認識しました。 視野を広げる? また、個人的な視点だけでは見落としがあるかもしれず、全体を俯瞰できない可能性があります。このため、集合知を活用し、他者と意見交換や相談を行うことが重要だと感じました。 新たな気づきは? 動画で得たその他の気づきとしては、捨てることが顧客の利便性を増す場合があること、惰性に流されないこと、新参者の意見を聞くこと、餅は餅屋に任せることなどがあります。特に、垂直統合からの脱却や外注の活用について学びました。 業務の見直しは? 現在の職務では、効率化・高品質化を中心に取り組んでおり、取捨選択をある程度行っていると認識しています。しかし、実際に引き受ける業務には無駄やムラが含まれている可能性があります。これを選別し、より良い処理方法を見つけるために、今回学んだことを活かしたいと感じました。ただし、人間との関係も大切なので、単に定量的な結果や事実を伝えるだけでなく、依頼者の心情に寄り添った対応が重要だとも感じました。 引き算の意味は? 既存業務や新規業務に対して、足し算だけでなく引き算の視点を持つことを意識します。捨てる選択をしてこなかったので、組織としても個人としても抵抗を感じるかもしれませんが、定量的な数値結果や俯瞰的な視野を持ち、情報共有や提案方法を模索していきます。これらを考慮して、同僚や上司に対して恐れず提案する勇気を持ち続けたいと思います。「それ、無くても困らないのでは?」という問いを自分に向けていこうと思います。

データ・アナリティクス入門

営業の新たな武器:ロジックツリー活用法

問題解決にステップで挑む理由は? 問題について「ステップで考える」という当たり前のことができていないことに気づけました。自分の場合、ヒューリスティックに考える癖があり、アルゴリズム的に考えるのが苦手です。文中の「ステップで考える」とは、自分にとって苦手なアルゴリズム的な手法を指しますが、その手法としてロジックツリーの有用性を学べたことが大きな収穫でした。 ロジックツリーの具体的活用法とは? また、ロジックツリーの知識はありましたが、具体的な活用方法を改めて学べたことも大きいです。営業として売上分析をする際にMECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を意識していましたが、パレート分析に頼ることが多く、満足のいく結果を得られないことが多々ありました。今後はロジックツリーも活用してみたいと考えています。 今回学んだ「ステップで考える」方法やロジックツリーを用いて問題を分析し客観視させることで、問題意識の共有と具体策の議論が行えると期待しています。 社員教育の脆弱性をどう改善する? 私は所属する事業部で社員教育の脆弱性を強く感じています。問題提起を上席者や同僚に行っても、具体的な解決策の議論まで進めないことが多くありました。振り返ると、私の提案がMECEになっておらず、同意は得られても他者を巻き込むことができなかったと感じています。まずは自分の問題意識をロジックツリーに落とし込む作業を業務の合間に行おうと思います。 社員教育の必要性をどう確立する? 具体的には、社員教育の必要性についてロジックツリーを展開しようと思います。まずは「社内」「社外」という切り口で悪影響を及ぼす具体例のツリーを作成します。次に「研修制度」と「自主的な学び」という切り口で現状を示します。最後に、これらを強化・促進するための案を示し、上席者だけでなく同僚へも問題提起しようと考えています。 さらに、他の提案や営業政策などにもロジックツリーを活用してみるつもりです。

クリティカルシンキング入門

学びの振り返りで成長実感!

どうすれば伝わる文章を書ける? 文章を書く際や口頭で伝えるときに大切なのは、「相手に分かりやすく伝えること」です。具体的には、主語と述語をきちんと書き、文章全体を俯瞰して見渡し、トップダウン方式で手順を踏んで書くことが重要です。「相手に分かりやすく」という配慮は、誤解を防ぐ効果もあります。 ピラミッドストラクチャーは活用すべき? ピラミッドストラクチャーを用いた構造化は、相手に伝わりやすいだけでなく、自分自身の文章チェックにも役立ちます。私は業務連絡以外の文章を書くことに苦手意識があり、一度書いてから時間を置いて読み返し、修正を繰り返すことで確実に伝えられるよう努めています。普段から5W1Hを意識して情報を伝えていますが、毎週400文字の文章を書くことに自信はまだありません。それでも、学んだ方法を活用して文章を書いてみようと思っています。 振り返りをどう活用する? 振り返り作業については、昨年行ったことをまだ振り返っていません。まずは振り返りを上司に提出する際のメール(資料含む)で、今回学んだことを生かし、伝える目的を最初に考えてからトップダウンで文章を構成します。また、ピラミッドストラクチャーを積極的に活用します。 取引先への提案はどう改善する? メールでの連絡は今後も主語と述語を省略しないように気を付けます。取引先への提案においては、マニュアルや業務手順の変更が手間となるため、私から提案しても対応が後回しになることが多いです。相手が望むものを再度考え、適切な理由を選択する必要があります。 苦手意識をどう克服する? 考えを言葉にするために、手を動かして文字として書いたり言葉として発したりすることで、理解がさらに深まると感じます。また、長めの文章を書くことに苦手意識がありますので、月に2回程度は文章を書く機会を持つように心がけます。スピードが求められる状況でも効果的なアプローチをするために、まずは目的を確認し、構成を考えることを常に意識するようにしています。

データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセスを極めた学び

どうやって問題を整理? 問題解決の第一歩は「何が問題ないのか」を具体的に整理することです。この際、関係者間で「あるべき姿」と「現状」に対する共通認識を持つことが重要です。基本的な流れは、①「何が問題か?」②「どこに問題があるか」③「なぜ、問題が起きているか」④「どうするか」ですが、必ずしもこの順序に縛られる必要はなく、各ステップを行き来することが求められます。 ロジックツリーは有効? ロジックツリーの活用により、全体像を意識しやすくなります。MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の考え方に基づいて、意味のある方法で問題を分けることが肝要です。 売上回復の道は? 売上が低迷している商品のリニューアルを考える際には、売上を回復させる目標を新規購入者の獲得なのか、離脱者の呼び戻しなのかによってターゲットやパッケージの方向性が変わってきます。関係者間で売上回復の基準を共通認識として持っていることが必要です。提案を説得力あるものにするためには、MECEを活用して効果的な方向性や代替案を提示します。 市場分析は足りる? プロダクトアウトの新商品の方向性を検討する場合には、市場分析が不足している段階で商品化が決定されたケースもあります。例えば、コンセプト調査を行ったものの生活者の反応が芳しくない場合、ロジックツリーを通じて問題の仮説を立て、検証し、解決策を模索します。 選択肢は適切? アンケート調査では、選択肢設定にMECEを用いることで効果的な結果を得ることが可能です。 プロセスの流れは? 商品化作業に取り組む際のプロセスは以下の通りです。まず、問題の共通認識を揃えるためにデータ収集を行い、関係者間で問題認識を共有します。次に、チームでロジックツリーを用いて網羅的に「Where」「Why」「How」の案を出し、それに基づいて方向性の第一候補と代替案に絞り込みます。その後、経営陣にこれを共有します。

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