データ・アナリティクス入門

データ分析で未来を切り拓く!

初期の分析結果は? 物販店の2割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう? 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは? 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

マーケティング入門

新事業のタネは顧客の声にあり

どうすれば覚えやすい? 商品のネーミングは、覚えやすくユニークで、用途がすぐに連想できるものが望ましいです。 新規事業はどう探す? 新規事業のタネを見つけるには、カスタマージャーニーを通じて顧客が抱える課題―すなわちペインポイント―をしっかり洗い出し、その課題を解決することで得られるメリット(ゲインポイント)へと昇華させることが重要です。既存事業の見直しやブラッシュアップの際にも、同様のアプローチが有効であると感じました。普段のプロモーションでは、つい商品の良い点ばかりに注力し、課題点の把握が十分でないことに気がつきました。 政策連携はどうすべき? 自治体経営の側面から見ると、域外に転出した方々へアンケート調査を実施し、なぜ転出を選んだのかといった理由を探ることで、潜在的な課題の発見が可能となります。しかし自社では、抽出したペインポイントを解決するための具体的な政策を実施することに一定のハードルがあるため、政策の根幹を担う部署との連携が不可欠です。KPIの共有や、途中経過を確認するためのプロジェクトチームの構築が、その連携を円滑に進めるポイントとなります。 合意形成はどのように? また、マーケティングのプロセスは、自部署だけでなく他部署と分担して行うことが一般的です。その際に、どのように共通認識を持ち合意形成を図っているのか、他の事例を参考にしたいと考えています。さらに、カスタマージャーニーの全体像をどのように把握して活用しているのか、その取り組みについても知見を得られればと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説検証で切り拓く未来

プロセスはどう検証する? 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較? A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する? データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着? Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解? また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

データ・アナリティクス入門

課題解決スキルが劇的に向上する方法とは?

実践による学びの深まり Week1から継続して学び続けた内容を、ライブ授業の演習を通じて「一気通貫」で実施することができ、実践に活用するイメージが具体化しました。特に、仮説は一度立てたら終わりではなく、段階ごとに検証を通じてブラッシュアップしていくこと、また分析は比較であることを強く感じました。さらに、課題解決のプロセスは「What→Where→Why→How」という順序で考えることが重要であると学びました。このプロセスを進める中で、「データのビジュアル化」や「多様な切り口を考えること」の大切さも再認識しました。 課題解決の新たな視点とは? 自分の仕事は基本的に社内の「課題」を解決することが主な業務であり、この講座で学んだ内容はあらゆる場面で活用できると確信しました。これからは、課題解決のプロセス「What→Where→Why→How」を常に意識したいと思います。問題を解決する際には、直ちにデータ分析に取り掛かるのではなく、まず問題の定義から始め、問題点を特定して原因を分析するというプロセスを「事前」に頭の中で描くことが重要です。それにより、無駄な作業やヌケモレを防ぎ、「How」を忘れずに取り組むことが可能です。 事前準備の重要性について 具体的には、すぐに「データ分析」に取り掛からないことを意識的に行い、事前にそれぞれの課題解決プロセスで必要な「タスク」をイメージし、タイムラインを引いて計画を立てることが大切です。最初はしっかりと言語化し、プランをドキュメントに起こしておくことを心がけます。

クリティカルシンキング入門

伝わる話し方の秘訣

伝え方は本当に伝わる? 相手に話すとき、自分が頭の中で思い描いている内容が必ずしも伝わるとは限らないと実感しました。普段使っている日本語の基本的な「主語+述語」の構造を見落としがちであることに気づかされ、意識して伝えるようになりました。 必要情報は何だろ? 何かを提案する際、つい多くの要素を並べてしまい、本当に伝えたいポイントがぼやけてしまうことがあります。そのため、必要な情報を厳選し、順序立てて説明することの大切さを学びました。 ピラミッドはどう活用? また、ピラミッドストラクチャーという手法の有用性にも気づきました。トップダウンで問題を掘り下げることで、自分の論理の妥当性を確認しやすくなり、相手も論理に沿った結論を導きやすくなります。 相手に合わせて伝えて? 問題解決や企画提案の際は、解決策として具体的な行動を示すことが多いですが、話す相手の立場によって求められる情報は異なります。相手目線に立ち、何が必要かを取捨選択し、わかりやすい順序で伝える努力が必要だと感じました。 考え整理してますか? さらに、提案する前には自分の考えを整理し、論理の妥当性を確認する習慣が身につきました。上司に相談する前や議論を始める前に、まず自分の中で言いたいことを明確にしておくことが重要だと学びました。 伝える極意は何? 最後に、必要な情報だけに絞って伝えることの重要性も実感しました。余計な要素を並べず、相手が求める情報だけを端的に示すことで、より納得してもらいやすくなると感じています。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキングで世界が変わる!

クリティカルシンキングの活用場面は? クリティカルシンキングは、課題解決や上司への提案、説得など多くの場面で活用できる思考法であることを理解しました。特に課題解決の場面では、自分の経験や勘に頼らず、関係する様々な人の立場から課題を見ることで、その本質を探り、より良い解決策を提案できると感じました。ライブ授業の「病院」をテーマにした課題では、病院に関わる人々の視点を変えることで、病院の役割について多様な考え方ができることに気づきました。また、他の受講生から自分にはない視点を学ぶことで、クリティカルシンキングの重要性を再認識しました。 システム要件定義への応用法は? 現在、私は生命保険契約の電子手続き化に関するシステム要件定義作成に関わっており、部下が提案するシステム機能が本当に必要かどうか、管理職として判断を迫られることがあります。今回学んだことを活かし、視点や視座を広げ、顧客・営業・開発者・経営者の目線で機能のメリットとデメリットを考慮することが、より良い判断に繋がると実感しています。 どのように優先順位を考える? 具体的には、部下から提案されたシステム機能の開発要否について、多角的にメリット・デメリットを洗い出し、優先順位を決めていきたいと思います。例えば、顧客目線では便利でも、実際の利用者が少なく費用がかさむ場合は、費用対効果を考慮して開発を見送るといった判断を意識して行っていきます。最終的に、部下や上司に対してなぜその判断をしたのかを説明する際、説得力のある説明ができると考えています。

クリティカルシンキング入門

クリティカル思考で切り拓く未来

情報分析はどう進化? 論理的に情報を分析する方法を学び、情報を体系的に整理しながらその信憑性や関連性を評価する力が向上しました。これにより、正確な結論を導く基盤が整い、今後も業務の場面で役立てたいと考えています。 質問で何が深まる? また、適切な質問を行うことで、情報をさらに深掘りする力が養われました。さらに、複雑な問題に直面した際には、クリティカルシンキングを用いて効果的な解決策を見出すことができるようになりました。 日常業務の改善は? 今後の日常業務では、以下の点を意識して知識を活用していきます。まず、プロジェクトの進捗や市場動向を正確に把握するため、情報収集の際には信頼性や関連性を重視してデータを整理し、効果的な意思決定に繋げます。さらに、業務上の問題に対してはクリティカルシンキングで根本原因を特定し、創造的かつ実行可能な解決策を導入していきます。 具体的な取り組みとして、以下の習慣を実践していく予定です。 ・情報収集と分析の習慣化:   ✓ 日常業務で必要な情報を収集する際、信頼性や関連性を意識してデータを整理する   ✓ 分析した情報をもとに、定期的に報告書やプレゼンテーションを作成し、意思決定に役立てる ・フィードバックの活用と自己改善:   ✓ 定期的に上司や同僚からフィードバックを受け、自身の業務の進め方を振り返る   ✓ 改善点を明確にし、具体的な改善計画を立て、次の業務に活かす 以上の学びを活かし、今後の業務改善と効率向上に繋げていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

効率UP!ロジックツリーで問題解決

ロジックツリーの応用法は? what.where.why, howでロジックツリーを組み立てて考える方法が非常に参考になりました。これまでは、問題を発見するとすぐに分析を始めてしまっていましたが、一度全体像を分解してから分析を始めることで、より効率的に進められるように感じました。 MECEを意識する重要性とは? また、MECE(漏れなく、重複なく)を意識して考えることも重要だと学びました。特に構造化が難しい問題の場合、とにかく思いつく選択肢を挙げることが多かったですが、今後はできるだけ全ての要素をもれなく考えることを心がけたいです。そのために、さまざまなフレームワークに触れて、自分の切り口をさらに磨きたいと考えています。 コンテンツ企画での分析法は? コンテンツ企画を立案する際、プラットフォームで評価される要素を構造化した後、企画や編集、テキストといった項目ごとに詳しく分解し、それぞれの要素における理想の姿と現状のギャップを分析することが必要だと感じました。これにより、原因の分析がより深く進められると考えています。また、コンテンツの反応を良くするために、各要素ごとにブレインストーミングを行いたいと思います。 理想のコンテンツをどう定義する? まず、自分が関わる領域のコンテンツ要素を構造化し、分解することから始めたいです。その後、それぞれの要素において理想のコンテンツを定義づけし、コンテンツ制作チームと協力しながら、各要素をどのように改善するかについて議論を進めたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキングで広がる新しい自分

クリティカルシンキングとは? 「クリティカルシンキング」を身に付けることは、ビジネスや日常生活における考え方の土台となります。 自分自身との対話をどう行う? 人は誰しも、価値観や経験、直感、思いつきなどを基に考えやすいため、無意識の制約があることに気付かずにいます。そのため、クリティカルシンキングの対象はもう一人の自分自身であると言えます。 他者との関わり方は? 他者とのディスカッションや反復トレーニングを通じて、頭の使い方を選べるようになることが重要です。 プレゼンに必要な思考力とは? 例えば、上司に対してチームの問題と解決策をプレゼンする際には、以下のような点を意識することが求められます。まず、問題の本質は何なのか、解決の方向性は正しいのかを考える必要があります。さらに、感情論ではなく説得力をもって話すこと、他の視点を取り入れることが重要です。そして、抜け漏れなく慎重に検討する姿勢が求められます。自分では「検討し尽くした」と思っていても、本当にそうなのかと自問し、思いつきや経験、直感だけで語っていないか、偏りがないかを客観的に見る力を養うべきです。 偏りのない思考を養うには? チームメンバーや関係者と話すときには、自分の思考が偏っていないか、思いつきで話していないかを意識することが大切です。他者の視点に触れる機会を多く持ち、プレゼンの機会を積極的に作り、反復トレーニングを行うことが有効です。また、答えをすぐに出さず、頭の使い方を考える姿勢を持つことが重要です。

クリティカルシンキング入門

なぜを解き明かす成長術

なぜイシューは難しかった? 今週のテーマは「イシューを捉える」でしたが、これまでの学びの中でも特に難しさを感じました。これまでは、解決したいこと=イシューと捉えがちでしたが、今回、まず解決したい目標を前提としてデータを分析し、根本的な問題を洗い出すことが効果的だと学びました。 具体と抽象はどう使う? データを細かく分け、一つ一つ検証する過程で、week1で学んだ具体と抽象の考え方が役立ち、これまでの知識の総合によって初めてイシューを正しく捉えられると実感できました。 なぜ修正時間が増える? 自身の業務では、開発プロジェクトの工数見積もりにおいて、簡単な修正にもかかわらず、なぜ時間がかかってしまうのかという疑問が生じることがよくあります。修正作業や影響確認、テストに要する時間で終わらせがちな現状を踏まえ、それぞれの問題について「なぜ」を追求していく必要性を感じています。 解決策はどう見出す? それぞれの問題に対する具体的な解決策が見つかれば、プロジェクト全体の必要期間が短縮でき、恒久的な改善策が確立されれば、将来的なプロジェクトもこれまでより短い期間で進めることが可能になるでしょう。 論理的思考の進め方は? 今後も、問題に対して論理ツリーのように「なぜ」を分解し、根本課題および効果的な解決策を模索する姿勢を持ち続けたいと思います。今週の総合演習では思考にかなり頭を使い疲労を感じましたが、このプロセスに慣れ、考える場面を増やしていくことが成長に繋がると考えています。

クリティカルシンキング入門

直感を疑う問いのすすめ

どうして説明責任を重視? これまで直感や経験に頼って仕事を進めてきたことを改めて実感しました。しかし、どんな状況でも客観的に課題を見つけ出し、自分の言葉で相手に伝える―つまり説明責任を果たす―状態になりたいと強く感じています。そのためには「問いは何か」を意識し、適切な問いを自ら立てられるようになることが重要です。 顧客視点は伝わってる? 顧客に対する提案では、顧客が本当に得たいものや解決したい問題を明確にし、その立場に立った問いから物事を組み立てる必要があります。また、社内では上司や他部門と協力しながら、目標作成や調整を行い、自組織に有利な環境を整えることが求められます。さらに、組織内のメンバーとの関係を大切にし、共に課題を共有しながら進めることで、納得感のある目標や施策を実現することを目指します。 なぜ問いを立て直すの? 仕事に取り組む際は、まず自分の主観や直感に頼る前に「問いは何か?」と一度立ち止まり、状況を冷静に見つめる時間を持つことが大切です。そして、顧客の現状や向かっている方向性、顧客視点の問いを理解するため、情報収集、可視化、仮説の立案を行いながら、売り込みではなく対話を通じて議論していきます。加えて、数字に基づく分析を丁寧に行い、図表などを用いて分かりやすく説明することや、問いを共有する時間を意識的に取ることも重要です。 どうやって信頼を深める? 最後に、メンバーとのコミュニケーションの時間を積極的に確保し、組織全体で前向きに進むことを心がけたいと思います。

データ・アナリティクス入門

課題解決のためのアプローチ学びました

どの要素に焦点を当てるべきか? 問題解決のためには、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めるアプローチが重要だと学びました。単に数字を眺めるだけでは見えにくい情報も、プロセスごとに分けて考え、それを定量化 (例えば、ファネル分析やコンバージョン率) することで新たな課題が明らかになります。 仮説立案のコツとは? また、問題の原因を探る際には仮説を立てることが鍵です。その際の思考範囲を広げるために、対となる概念である「対概念」が有効であることも学びました。分析を進める上では、条件を揃えることが重要で、いわゆるApple to AppleとするためにA/Bテストを行い、比較対象の違いを絞り込むことが必要です。原因を探る際には、多くの項目に手を広げず、仮説を絞り込んで十分に研ぎ澄ますことが求められます。 システム導入の目的をどう明確にする? これからシステムを導入するにあたり、まずシステムが何のために必要かを明確にし、その問いを検討段階から関係各所と共有しながら進めることが大切です。そして、現状における問題の特定を行い、What、Where、Why、Howの各要素に分けて進めていきます。 比較分析のためには? システムの導入においては、何を比較するのかを明確にし、例えば導入した場合と導入しなかった場合の比較や、複数社での比較を行います。また、現状とあるべき姿のギャップを定量的・定性的に描き出し、比較することが重要です。場合によっては仮説を立てて進めることも効果的です。

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