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検討 ✕ 実施

に関する学び

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平均値の使い方は？ 単純平均だけで判断すると、外れ値の影響でデータの見誤りが発生する可能性があることに気づきました。これに対して、加重平均や幾何平均についてはこれまで自分自身で使った経験がなく、今後習得していきたいと考えています。これまで、適材適所の数値の出し方をあまり意識していなかったという反省もあります。 データ分析はどう？ セミナーの申込者数やWebからのコンバージョンの分析において、年商別や案件化金額などのデータを、散らばりや加重平均、幾何平均を取り入れて比較分析したいと考えています。具体的には、同じソリューションのセミナー同士や異なるソリューション間の比較、時期を分けた比較、Webとセミナーでのリードの比較など、さまざまな切り口で分析を行いたいと思います。 比較検討の進め方は？ まずは、参加者が多く、分析しやすい直近のセミナーを対象に、年商別の申込者数や過去のセミナー参加数を、前回同じテーマで実施したセミナーと比較してどのような変化があるかを検討する予定です。その結果を踏まえ、他のソリューションのセミナー分析にも展開していく狙いです。

原因はどこにある？ 問題の原因を探る際は、まず全体のプロセスに分解し、どの段階で課題が発生しているかを明らかにします。その上で、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて最適なものに絞り込む手法が重要です。 A/Bテストの意味は？ また、A/Bテストはシンプルで運用や判断がしやすいというメリットがあり、低コストかつ少ない工数で実施できるため、リスクを最小限に抑えながら改善を進める有効な手段といえます。 利用状況の課題は？ 現在進めているサービスについては、利用者の活用状況を分析し、どのように利用され、さらに活用を推進するためにはどのような施策が効果的かを検討することが課題となっています。そこで、まず現状の利用状況を詳細に把握し、その分析結果をもとに仮説を立て、改善のための施策を検討していきます。 次のステップは？ 具体的には、各施策を一つずつ実施し、その結果を確認しながら次のステップへ進んでいく方針です。施策の実施期間は概ね1～2週間を想定していますが、内容とともに期間も適宜見直しながら検討していく予定です。

原因分析はどう進める？ 原因の分析にあたっては、まずプロセスごとに分解し、確認することが大切だと感じました。特に「what／where／why／how」を意識し、まず「where」から入念に分析することで、その後の「why」や「how」の解像度が高まると理解しています。 A/Bテストってどうやる？ また、A/Bテストが有効な手法であることを学びました。その際、検証する「要素」は極力少なくし、その他の条件は共通とすることで、スコープを狭めることが重要だと感じました。実際にアプリ上でプッシュ通知とバナーを用いたA/Bテストを実施した経験から、振り返ると「キーメッセージ」に差が生じてしまった点が課題として残りました。 ログイン改善は何が？ さらに、アプリのログイン率向上を図るため、ログインに至るフローを細かく分解し、原因の追究を行いたいと考えています。特に、パスワード設定の箇所で離脱するユーザーが多いという仮説に基づき、検証からスタートする予定です。その後の改善策として、ユーザーインタビューやUIテストの実施を検討しています。

進行中の問題は何？ プロジェクトの進行において問題が発生した場合、まずはプロセスをできるだけ詳細に分解し、ボトルネックを見つけ出すことで原因を明確にし、解決策の糸口を探していきたいと考えています。 複数原因はどう整理？ 一方で、原因が複数存在する場合には、さまざまな対策案を検討する必要があります。実際の業務ではA/Bテストの実施が少ないかもしれませんが、実施する際には1要素ずつ、できる限り条件を揃えて行うことを心掛けたいと思います。 全体像はどう掴む？ また、問題の原因を探索する際には、プロセスを細かく分けることでボトルネックに注目し、問題の全体像を把握するよう努めます。 評価基準は納得？ さらに、解決策を検討する場合は、適切な判断基準を設定した上で各案の評価を行います。その際、判断基準の重要性や重み付けについても十分に考慮しながら進めることが重要だと考えています。 A/Bテストはどう実施？ A/Bテストについては、条件を一致させた上で1要素ずつ実施するようにし、比較が効果的に行えるよう留意していきたいと思います。

今の問いの意味は？ イシューとは、今ここで答えを出すべき問いのことであり、問いが何であるかを常に意識し、組織全体でその方向性を共有できるよう努める必要があります。 具体化はどう行う？ イシューの特定は、問いを具体的な形に落とし込み、一貫して保持することが基本です。また、ピラミッド・ストラクチャーを用いる場合、まずイシューを明確にしてから、論理の枠組みを考え、主張を適切な根拠で支えるというステップが不可欠です。 問題と対応策は？ 担当プロジェクトで問題が発生した際には、まずイシューを特定し、その問題に対してぶれず対応策を検討したいと考えています。同様に、事業計画の立案時にも、目標実現に向けた問題点を洗い出し、解決策を提示する上で非常に効果的だと思います。 納得できる資料は？ さらに、問題点を徹底的に洗い出し、要素分解や数値分析を実施することで、相手が納得しやすい見やすい資料を作成することが重要です。また、部下や上司、顧客との打ち合わせの際には、目的である問いを明確にし、議論がぶれないよう意識することが大切だと感じています。

実践と検証はどう感じた？ ライブ授業では、これまで学んできた内容の復習と実践演習ができた点がとても良かったです。データ分析においては、単純に数字を眺めるのではなく、比較を用いてしっかりと検証し、問題解決のプロセスに沿って取り組むことの大切さを実感しました。また、仮説を立ててからデータ収集を行い、やみくもな分析ではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを構築する重要性を改めて認識しました。 施策はどう整理する？ 今年度のマーケティング施策の振り返りにおいては、まず仮説をしっかりと立て、その後に問題解決のプロセスに沿って必要なデータを収集し、分析を進めています。さらに、来年度の施策を検討する際も、予め仮説を整え、後でデータ分析がしやすい状態で施策を実施する計画です。 仮説と比較で何が判明？ 現在、各メンバーに仮説の策定を依頼しており、分析に必要なデータを収集する段階へと進んでいます。集めたデータを比較することで、成果が出た施策の要因や、あまり効果が現れなかった理由について、具体的な考察を進めていく予定です。

本当に価値を守れてる？ 企業が利益を上げるためには、売上を増加させるとともに費用を削減する必要があります。しかし、各施策を検討する際には、自社が大切にしている価値を十分に考慮することが求められます。無闇に費用を削減すれば、大切にしていた価値が失われ、その価値に共感していたお客様が離れてしまい、結果として売上が下がり利益が出なくなる可能性があります。 コアバリュー再認識は？ そのため、幹部候補メンバーとの事業計画策定時には、まず自社のコアバリューを再認識してもらい、その上で売上増加と費用削減の施策を検討してもらいます。出てきた各アイデアについては、自社のコアバリューを損なわないかどうかを丁寧に確認していくことが必要です。 数値が示す真実は？ また、幹部候補メンバーには、自社のお客様と売上のデータを分析し、お客様が何に価値を感じているのかを考えてもらいます。その「価値」が損なわれない範囲で実施できる費用削減策と、その「価値」をさらに高め、売上増加につながる施策を立案することが求められます。

各要素をどう捉える？ 分析の肝は、漏れなくダブりなく各要素を洗い出し、比較することで見えてくる事象から仮説を立てる楽しさにあると実感しました。一方で、効率的で分かりやすいツールの習得がまだ十分でないため、その点を今後解消していきたいと考えています。 売上拡大はどう実現？ まず、売上拡大のための各種施策の打ち出しが必要です。また、お客様の行動を分析することでアプローチ方法の見直しが求められます。現状の自社商品の強みや弱みを把握し、適正な人員配置や営業行動計画、業務プロセスの見直しを実施するためには、関係各所のリーダーと連携することが重要です。 育成と戦略の見直しは？ さらに、スタッフ育成においては、早期に戦力となっていただくための教育制度の見直しを進め、会社の方針や営業目標を浸透させる努力が必要です。加えて、マーケティング施策の見直しでは、離脱要因を特定し改善を図るとともに、他社の事例研究も欠かせません。最後に、営業戦略の再検討を行い、何が効果的であるのかを見直すことが求められます。

問題の原因をどう探る？ 問題の原因を探るためには、まずプロセスを整理し、どの部分に課題があるのかを特定することが重要です。複数の仮説を立てて、それぞれの解決策を丁寧に検討する必要があります。ABテストは、少ない工数で低リスクに検証ができるため、おすすめの方法です。 ABテストの利点と課題は？ 今回のテーマは自分の日常業務に近かったため、より理解が深まりました。ABテストについては、各媒体がAIで最適化するケースが増えており、実施が容易になっている一方で、「なぜこちらの方が成績が良いのか？」といった点が理解しにくくなり、次回に活かすのが難しいと感じます。 重要な視点をどのように意識する？ 重要なのは、What、Where、Why、Howの視点を意識することです。ついついHowの検討に集中してしまいがちですが、プロセスを分解し、仮説を立てる手順を怠らないようにしたいです。また、仮説を立てるためには内部・外部の両面からの知識が必要ですので、情報収集の重要性も再認識しました。

問題解決プロセスはどうする？ 問題解決のステップであるWhat/Where/Why/Howを実施する際、MECE（モレなくダブりなく）に留意して問題を切り分け、明確化することは、普段の業務でも自然に行っています。しかし、これを改めて整理すると、より理解が深まることを実感しました。 部下の問題対応をどう支援する？ 実務においても、問題に対してモレなくダブりなく切り分けて明確化し、要因分析を行えているかを確認したいと考えています。部下から日々さまざまな問題が報告される中で、この点が確実にできているかを検証し、対策をまとめるサポートをしていきたいと思っています。 部門内の案件をどう分析する？ 直近で部門内で問題となっている案件を選び、それぞれの担当者がどのように問題の要素分析を行い、どのような検討を経て対策を導き出しているのかを確認したいと考えています。特に要素分析の段階でMECEをしっかりと実施できているかを重視して見ていきたいです。

経営戦略で何が変わったのか？ 現在の会社では、経営戦略の活用により無駄な作業が著しく減ったと感じます。以前は同じ内容を複数の書類に記載するなどの二度手間が多かったですが、今は減らせる作業をどんどん減らしていっています。それにより、顧客への準備時間が確保でき、売上にもつながっています。 仕組み化のメリットとは？ 仕組化することも有効だと考えます。例えば、講演会の開催においては、個人によって準備や開催の方法、フォローの取組が様々ですが、最も効率的な方法をチームで検討して仕組化することで、抜け漏れの確認が容易になります。そして、全員が最も効率的な方法を実行できるようになるメリットがあります。 どう仕組み化を進める？ この仕組み化を実際に試してみようと思います。まずは、チームの個々の講演会のやり方を聴取し、最短で効果的な方法を抽出します。その後、数人で実施し、検証しながらブラッシュアップしていくことで、最終的に仕組化したいと考えています。

一方的打ち手はどう？ ABテストの学習を通じ、これまで仮説に基づいて一方的に打ち手を実施してきた方法では不十分であると痛感しました。打ち手をただ試すだけでなく、条件を統一して比較することの重要性を実感し、現行の業務プロセスに問題があると感じるようになりました。 複数打ち手の検証は？ また、課題に対しては通常一つの打ち手で対応しており、忙しさの中で次々と新たな打ち手を試す状態になっていました。今後は複数の打ち手を検討し、ABテストの考え方を取り入れたうえで、同一条件下でどちらが効果的かを慎重に比較・検証していきたいと考えています。 多角的視点の探求は？ さらに、毎週の採用状況確認のミーティングでは、複数の打ち手を提案することで、先週までの分析手法も組み合わせながら多角的な視点から糸口を探っていく予定です。これを足掛かりに、次のステップに進むための具体的なアクションを模索し、ABテストの実施と継続的な検証を行っていくつもりです。