データ・アナリティクス入門

要素分解が開く学びの扉

分解と分析はどうする? 分析を行う際は、まず対象を要素に分解することが重要です。ロジックツリーやMECEの考え方を活用し、問題解決のステップとしてWhat、Where、Why、Howに分けることで、あるべき姿と現状、そして現状と理想のギャップを正確に把握できるよう心がけています。 店舗のギャップは? また、実務の現場では、宿泊客のデータ比較や社内の研修で、グループ内の各店舗のありたい姿を設定し、現状とのギャップを店舗ごとに分析する取り組みが行われています。このような分析により、各店舗の改善点が明確になり、実効性のある対策が立てられるようになっています。 研修資料はどう整える? さらに、新入社員向けの研修資料作成においてもMECEを意識し、内容を整理することが求められています。現状、社内向けの資料が十分に整備されていないため、今回学んだことを活用して、より実用的で分かりやすい資料作りに努めています。 口コミ低評価をどう克服? 口コミ評価が低い店舗を訪問する場合、現状とあるべき姿のギャップを3つ以上洗い出し、具体的な改善点を見つけることが求められます。初回の動画視聴だけでは本質を理解しきれないため、何度も視聴しながら自分の手でメモを取ることで、理解と記憶の定着を図っています。

データ・アナリティクス入門

仮説×分析で開く解決の扉

仮説立案の基本は? 仮説には、結論に至る仮説と問題解決に焦点を当てた仮説の二種類があり、問題解決の仮説では「What(問題は何か)」「Where(どこに問題があるか)」「Why(なぜ問題が発生しているのか)」「How(どうすべきか)」の順序で検証することが基本と学びました。 フレームワークは効く? また、仮説を立てる際には、3C分析(市場・顧客、競合、自社)や4P分析(製品、価格、場所、プロモーション)といったフレームワークの活用が有効で、これにより具体的かつ詳細な仮説を構築しやすくなると理解しています。 効果検証はどう? 現在、交通系ICカードで決済するとポイントが10倍になるキャンペーンの効果検証に取り組んでおり、決済回数や決済金額の増加などを評価指標としています。この分析に際しては、問題解決の仮説を立て、3C分析や4P分析を積極的に取り入れることで、データ分析の精度を向上させることを目指しています。 分析精度を上げるには? 所属部署では専門のデータ分析担当者がおらず、これまで独学で自己流に分析を行ってきました。今回学んだ仮説の立て方やフレームワークをさらに活用し、数値の取り方や検証方法を体系的に整理することで、分析の精度を一層高めたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データから学んだストーリー分析の重要性

問題解決の4ステップは? 問題解決には、what(何)、where(どこ)、why(なぜ)、how(どのように)の4ステップがあります。経験や勘に頼らず、まずは事象をMECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)に分解することが根本的な解決につながります。 分析のストーリーは重要? データを目の前にして即座にグラフ化したり、平均値や割合を出すのではなく、「なぜそうなったのか?」というストーリーを持って分析することが重要です。 データ取得の企画段階とは? 今後進行する実証実験の検証項目を明確にするため、企画段階からデータ取得方法を組み込む必要があります。また、マーケティングインテリジェンスのグループに異動するにあたり、ネット上のデータを鵜呑みにせず、なぜそうなっているのかの背景をシステマチックに考えることが大事だと感じました。 実証実験のゴールは? 現段階で検証項目の洗い出しは終わっているため、最終的な実証実験のゴールと、理想的なデータを意識しながら、今月中に取得方法を検討します。また、市場調査ではデータだけでなく、なぜそのようなデータが集まったのかについて、社会動向をチームメンバーとディスカッションする機会を設けます。

クリティカルシンキング入門

問題解決を見据えた視点の磨き方

物事を客観視するには? 講座全体を通じて得た学びを振り返ると、まず客観的に物事を見る力が重要性を増していると感じました。また、視点や視座、視野の持ち方、そして問題を分解する方法についても多くを学ぶことができました。問題に直面した際は、適切な問いを立てることから始め、データの加工・可視化を行って分析し、解決策を見出しスライドを作成するというステップが有効であると理解しました。 運用変更の必要性は? さらに、変化に伴うアクションを決定する際には、システムや社内ルールの変更に応じた運用変更が不可欠です。その際には、なぜその運用変更が必要なのかを関係者に分かりやすく説明することが大切です。同時に、変化に応じたアクションが本当に必要かを問い、様々な角度から分析することが必要です。このプロセスを通じて、回答を常に疑いながら最善の解決策を見出したいと考えています。 効果的なプレゼンは? また、上層部へのプレゼンテーションでも得た知識を役立てたいと思います。今年度のKPI達成や課題の共有に際しては、受け手にとって効果的なプレゼンとなるよう、視野・視座・視点を意識した分析と資料作りを心掛けます。これにより、より理解しやすく、見やすい資料を作成し、効果的な情報の伝達を実現したいです。

クリティカルシンキング入門

思考を深める「なぜ?」の力

自分の思考はどう? 演習を通じて、自身に特有の思考のクセがあることを理解しました。物事を考える際、「他にはないか?」という視点を持ち、視野と視座を考慮しながらの考え方を習慣づけたいと思いました。特に、「問い」に対するアプローチが主観的になりがちであると感じたため、主観と客観を行き来する思考を身につけたいと考えています。 課題設定は正しい? まず、課題設定についてです。現在起こっている問題を、適切に課題として設定できているかを常に確認します。そして、課題に対する解決策の妥当性にも注意を払いたいです。さらに、「問い」をうまく活用し、部下自身に課題を設定してもらうことで、その成長をサポートしたいと思います。事業の深化においても、既存のルールや考え方にとらわれることなく、新しい発想を促すことが重要です。 問いの深掘りは? 「なぜ?」を5回繰り返すことで、問いを深掘りしていきたいです。また、「他にはないか?」という視点を持ちながら、視点や視野、視座、さらにはMECEという考え方を活用して思考を進めます。上司や部下に対しては、意図を持った「問い」を投げかけることを心がけます。日頃からバランスよく知識を収集し、自分目線だけでなく、相手目線の「問い」にも意識を向けていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問題解決の道を切り開く分解術

問題解決の鍵は何か? 問題解決を行う際には、物事を分解することが重要です。分解する際は、まず全体を定義し、漏れや重複がないように意識することが求められます。 分解方法のバリエーション 分解の方法には、層別分解(例えば、「○○」と「○○以外」)、変数分解(「売上=単価×客数」)、プロセス分解(「入店前、入店後」など)といった切り口があります。もし分解の方向性に迷ったら、「いつ」「だれが」「どのように」といった視点から考えてみることが効果的です。 クライアント課題の深掘り法 また、クライアントの課題の根本原因を探る際には、MECEで分解を行い、特に重要なポイントを追求することが役立ちます。さらに、クライアントに提供している制作物を目標にさらに近づけるため、改善のポイントを洗い出すことも重要だと感じます。 データ加工へのチャレンジ 私はデータの加工が得意ではないため、仮説の幅を広げる練習をしているところです。3つの分解方法を利用して目の前の課題を分解してみても、選択肢がMECEに則っておらず、苦戦しています。しかし、一人で煮詰まってしまった時には、ChatGPTを活用しながら、反復練習を繰り返し続けています。

データ・アナリティクス入門

分析で見える課題の本質

視点で課題を探る? 現状を分析する際、what、Where、why、howの視点に沿って整理することで、取り組むべき課題が明確になります。このアプローチにより、現実の問題点が見えやすくなり、解決すべきポイントを正確に把握できます。 手法で何が見える? また、ロジックツリーやMECEの手法を活用する際は、単に細分化することにこだわるのではなく、課題解決に有用な切り口になっているかどうかを検討することが重要です。具体的な視点でアプローチすることで、効率的な分析が可能となります。 計画とのギャップは? さらに、売上要因の分析においては、まず課題が計画との乖離から生じているのか、あるいは目指すべき姿とのギャップから発生しているのかを明確にする必要があります。その上で、ロジックツリーやMECEを活用し、分析すべき要素を網羅的に洗い出すことで、後戻りのリスクを低減できると感じました。 次の一手は何か? これまでの分析は、小さな仮説を立てながら進め、随時追加の仮説と分析を行ってきました。今後は、分析に着手する前にロジックツリーとMECEを用い、what、Where、why、howというステップに沿ってしっかりと検討することで、より効率的かつ効果的なアプローチを目指していきます。

データ・アナリティクス入門

プロセス分解で見つけたヒント

なぜ分解して考える? プロセスを分解して問題の本質に迫る手法について、非常に分かりやすい事例から学ぶことができました。特に、採用プロセスの一部である中途採用面談や、顧客への提案における在庫差異の問題解決に、このアプローチを活用できると感じています。また、ABテストにおいては、条件をできる限り同一とし、検証範囲を絞るための仮説設定が重要である点も再認識しました。 採用面談、何が問題? まず、中途採用面談に関しては、自身が関与する採用活動において、プロセスのどの部分で問題が発生しているのかを明確にするため、面談調整に要する日数と採用結果の情報を人事部から収集することを検討しています。この情報をもとに、面談調整に時間がかかる原因を特定し、改善策を提言することで、採用率の向上を図ることができると考えています。 在庫の差異、どう解決? 次に、顧客への提案、特にシステム間の在庫差異に関する課題解決では、既に現状の業務プロセス分析は実施していますが、課題が発生しているプロセスの粒度が細かすぎるため、より単純化した形で説明する必要性を感じました。問題となりうる箇所を明示した上で、システム改善または運用プロセスの変更のいずれかを提案し、顧客にとって最適な解決策を提示していく考えです。

戦略思考入門

リーダーシップの新しい視点と実践の成果

ナノ単科とは何を学べる? ナノ単科を受講してみて、本当に多くの学びがありました。特に、リーダーシップに関する理解が深まったのが大きな成果でした。今までは感覚的にリーダーシップを捉えていた部分が多かったのですが、具体的なフレームワークや理論を学ぶことで、より体系的に理解できるようになりました。同僚とのコミュニケーションはもちろん、業務の進行管理にも新しい視点を持ち込むことができました。 リーダーシップスタイルをどう学ぶ? 特に印象的だったのは、リーダーシップスタイルの多様性についての講義です。リーダーシップには一つの正解があるのではなく、状況に応じて異なるアプローチが求められることを学びました。この視点を持つことで、自分のリーダーシップスタイルを柔軟に変える必要性を感じるようになりました。 実務でどう活かす? さらに、現在の職場での具体的なケースに落とし込んで考える機会が多く、非常に実践的な学びができました。問題解決や意思決定のプロセスについても、具体的な手法を講義で学び、それを実際の業務に適用することで成果を上げることができました。 全体として、ナノ単科の学びは非常に充実しており、実務に直結する内容でした。今後もこの学びを生かして、さらに成長していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

収支分析のプロになれる!問題解決力徹底強化セミナー

問題解決の新しい視点を学ぶ 問題解決において、原因や解決すべき課題を特定する際には、現状と理想の姿との差だけを見るのではなく、その差の割合などの影響も考慮することが重要であると学びました。 思考プロセスの再確認は効果的か? また、思考する際にはWhat、Where、Why、Howといったステップで考えることや、MECE(モレなくダブりなく)で考える重要性を再認識しました。 数字の乖離をどう対処する? 収支分析を行う際、複数の資料から数字を作成していくプロセスで、資料間の数字の乖離が大きくなることがあります。このような場合、原因を特定して修正する必要がありますが、Week2で学んだ問題解決のプロセスを意識することで、原因特定の時間を短縮し、より精緻な資料を作成できると感じています。 資料作成時に気をつけるべきことは? 資料作成時に数字の乖離が発生した際には、やみくもに資料を見返すのではなく、乖離の大きい箇所や影響度を考慮しながら、順番に細かく確認することで、より早く原因を特定することが可能です。 チームでの確認プロセスは有効か? さらに、この考え方をチームメンバーにも共有し、異なる視点から同様の確認を行うことで、資料の精度をさらに高めることができます。

クリティカルシンキング入門

問いを意識し続ける秘訣とは

イシュー特定の重要性とは? イシューを特定することが重要であり、その方向性が変わると学びました。重要なのは、以下のポイントを普段から意識することです。 - 問いが何であるかを意識する - 問いを意識し続ける - 組織全体で方向性を共有する ロジックツリーで広がる視野 これらを軸に、常に問いを中心に考えることが大事です。普段何気ないことでも意識して取り組んでいきます。ロジックツリーを用いると、物事が可視化され幅が広がります。 原因究明と連絡の齟齬をどう解消する? 次に、原因の根本解決と連絡間の齟齬解消について述べます。日々、関連部署や店舗から多くの質問連絡がきますが、その店舗が何を求めて質問しているのかイシューを特定することが大切だと思いました。現状では、何度か連絡を取り合いながら課題を明確にし、解決へ導いています。イシューを特定することにより、質問の根本解決や連絡回数の減少にも繋がると考えています。 仮説を立てる習慣をどう活かす? さらに、仮説を立てることを習慣化することが大切であり、何度もトライ&エラーを繰り返すことがスキル習得に必要だと感じました。自分だけの考えに留まらず、多面的な思考も取り入れ、イシューを明確化する練習を日々繰り返していきます。

データ・アナリティクス入門

問題解決の新たな視点!変数分解の有効性

問題解決に必要な視点とは? 問題を解決しようと考えるとき、解決策から始めがちですが、「そもそも問題が何なのか?」や「それを問題と捉えることが正しいのか?」という点から考えることが大切だと思います。MECEに分解する際、これまでは層別分解に頼りがちでしたが、今後は変数分解の観点も意識していきたいと感じました。 日々の業務での手法活用法 日々の業務は「問題を特定して解決していくこと」の連続です。そのため、この手法は様々な場面で活用できると感じました。短期的な業務では、毎月の売上向上や自社サービスの利用率向上のための課題や解決策を考える際に役立ちます。また、長期的な視点でビジョンやミッションの実現を考える際にも、このフレームワークは効果的だと感じます。 効果的に習慣化する方法は? 問題に直面した際には、「1.『What』『Where』『Why』『How』の順番で考えること」と「2. MECEに分解(層別分解と変数分解)」を意識せずとも実践できるように、日々見返すメモに記載するなどして、記憶に刷り込んでいきたいです。また、チームメンバーにも学んだことを伝え、自分が意識できていないときもメンバーが意識できるようにすることで、チームとして実践できるようになりたいと考えています。

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