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収集

に関する学び

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リサーチの必要性は？ ある企業の開発事例から、まずリサーチ段階で潜在的なニーズを見つけることの重要性を学びました。真のニーズを引き出すためには、デプスインタビューやカスタマージャーニーの詳細な分析など、緻密な作業が必要であることが印象に残りました。 ニーズと強みはどう？ 商品開発の段階では、潜在ニーズと自社の強みを掛け合わせることで相乗効果が期待できると感じました。同時に、消費者がどのようなブランドイメージを期待しているのかという視点を取り入れる必要があると気づかされました。特にネーミングに関しては、開発側が届けたいイメージよりも、消費者が直感的にイメージできる言葉が求められると考えました。 調査手法はどう？ さらに、カスタマージャーニーのリサーチをより丁寧に行う必要性も感じました。過去のユーザーを数名ピックアップし、デプスインタビューを実施して真のニーズを明らかにすることや、業界サービスにおけるクライアントのペインポイントを探すことで他社との差別化を図ることが今後の課題です。 行動計画はどうする？ 具体的なアクションプランとしては、まず過去ユーザーの中から年齢層や職種ごとに3名のデプスインタビューを設定し（初めは5名から8名程度に声をかける）、次にデプスインタビューを通して転職活動に至るまでの行動背景やペインポイントについて再調査を行います。さらに、登録者が約2000名いるインスタアカウントを活用してインスタライブを実施し、ユーザーの生の声を収集していく予定です。

データ分析の目的を見直す データ分析の手法として、データの収集、加工、そして発見に焦点が当たりがちですが、何のためにデータ分析を行うのか、その目的が最も重要だと認識しました。そのために必要なデータ項目を選定し、それに基づいてデータを収集する習慣や仕組みを作る必要があります。ただ業務をこなすだけでは、将来に向けた効果的な分析ができず、特に自社の業務データはインターネットで入手できないため、自社内での心がけが欠かせません。 本当の売上分析とは？ 私の業務では、データを集計して資料に記載することで終わることが多く、本来の意味での分析に至っていないと感じました。自部門の売上高を集計することが多いのですが、他部門との比較を通じて本当の意味での売上分析を行う必要があり、もっとオープンな視点での比較を考える必要があります。また、落札情報などを蓄積し、市場の相場観も併せて分析することが求められています。 有用なデータの収集方法とは？ 現在、社内では中期経営計画の策定時期が来ており、過去の売上や競合他社の状況、他部門との比較を行いながら、データ分析を活用したいと考えています。しかし、データが社内に散在しており、有用なデータが収集しにくいという課題があります。そのため、将来を見据えてどのようなデータが必要かを社内で議論し、データ分析がしっかりと根付く職場環境を作りたいと思います。データを蓄積するためのフォーマットを作成し、社内メンバーがそれを保管・活用できる仕組み作りも進めていきたいです。

数字の背後に何を見いだす？ 数字を見る際には、単なる数値を追うのではなく、その背後にどのような事実を見いだしたいかを考え、仮説を立てて分析することが重要です。データを収集する際には、手元にある情報だけでは偏りが出る可能性を念頭に置き、多様な視点から情報を捉えることを心掛けるべきです。 データ分解の鍵は？ データを分解する際には、「いつ」「誰が」「どのように」という観点を含め、網羅的に考えることが必要です。そして、本当にその推論が正しいのか、さらなる傾向を2、3考えてみることも重要です。分解して何も見つからなくても、それは失敗ではありません。切り口が不明確な場合は、まず分解を試み、それでわからなかったら特定の傾向がないことを確認することが意味を持ちます。 売上増減の要因は？ 売上の増減を分析するときは、顧客や商品ごとに要因を探り、傾向を把握して未来の施策に活かします。過去の傾向に従うだけでなく、今あるデータを新たな視点から見直し、「本当にそうか？」と常に疑問を持ちながら進めることが求められます。 他組織の施策も見直してみますか？ 自組織の施策と売上推移を振り返る際には、数値をグラフ化して新たな観点がないかを再考します。他組織の施策や売上推移についても、提示されている視点のみに依存せず、仮説をもって直接問いかけ、新たな傾向を探ります。うまくいっていない事例がある場合は、その要因をチームメンバーとともに分解の視点で考察し、どのように対処すべきかを話し合います。

学びの目的は何？ ライブ授業を受けて、これまでの学びを振り返ることができましたが、なお十分に理解しきれていない部分もあり、実際に活用するイメージがまだ明確ではないと感じました。特に、データ分析に着手する前に「目的」や「仮説」が重要であるという基本原則をしっかりと自分の中に落とし込み、何のために分析を行うのかを意識する必要があると思っています。 仮説検証の流れは？ 分析のプロセスは、まず仮説を立て、それを検証するためにデータの収集や加工を行い、そこから新たな発見へと結びつける流れであることを再確認しました。データそのものが分析の起点になるのではなく、あくまで仮説を検証・裏付けるためのツールとして位置づけ、目的と手段が逆転しないように意識することが大切です。 仮説思考で解決？ また、業務上で大量のデータ分析に直接接する機会がなくても、さまざまな場面で問題解決が求められることは事実です。こうした状況においては、仮説思考に基づいたアプローチで検証を進めることで、課題解決に向かう思考プロセスを常に意識する必要があると感じました。 思考プロセスを活かす？ さらに、データアナリティクスの思考プロセスを基本に据え、テクニカルな側面に偏ることなく、仕事や日常の課題に取り組む際にもこのプロセスを意識することが重要だと思います。直接的な事例に触れる機会が少なくても、まずは解決すべき課題に向き合う際に、今回学んだ思考のプロセスを活かして取り組む姿勢が大切だと感じています。

問題解決の狙いは？ 問題の所在を明らかにするためには、セグメンテーションや条件分けが重要です。まずは層別分解に取り組み、プロセスのどこに弱点があるかを見極めることが求められます。こうすることで、解決策が散漫にならず、問題の本質にフォーカスできます。 仮説はどう洗い出す？ 仮説の洗い出しは容易ではなく、思いついたことをそのまま書き連ねても網羅性が得られにくいという課題があります。そこで、まずは核となるアイデアを抽出し、それを一般化したうえで再び具体的な形に落とし込む方法が有効です。さらに、対となるカテゴリも設定することで、フレームワークを活用した仮説の構築が可能になります。 データ活用はどう進む？ また、「データドリブン経営」の推進に向けては、必要な検討やデータ収集、分析、結果の共有が事業改善の鍵となります。基礎的な経営結果データを効率的に可視化し、顧客タッチ数などの経営結果を動かすドライバデータを補足することが大切です。これにより、どのような意思決定を行うか、またそれに必要なデータが何かを明確にすることが可能になります。 売上分析のポイントは？ さらに、売上分析環境の構築にも注力する必要があります。たとえば、PowerBIを活用すれば、各メンバーが見たい切り口でデータを分析できる環境を整備できます。具体的には、商談数、顧客タッチ数、提案数、商談期間などのデータを取得し、可視化することで、より精度の高い意思決定を支える基盤が構築されます。

イシューをどう捉える？ 物事の本質【イシュー】を正確に捉えることの重要性を学びました。 まず、イシューを正確に捉えることができないと、誤った提案をしてしまうリスクがあることを理解しました。そのため、イシューを特定する方法として「問いから始める」「問いを残す」「問いを共有する」というアプローチを学びました。 学びを実践するには？ ここまでの学びの総決算として、WEEK1からWEEK4までの内容を実践しました。分解・分析を駆使して例題を解いていく中で、以下の点を意識しました。 資料作成時には「誰に何を伝えたいのか」を常に意識し、文面でも視覚でも効果的に伝えることを心がけました。 議論の進行をどう工夫する？ ディスカッションでは、話が逸れやすいため、会話形式でも常にイシューを意識して取り組むようにしました。 実務上では、チャットアプリなどを用いたやり取りの中でも、イシューから逸れることなく、主語述語を意識して対応することに留意しました。 また、ディスカッション形式のやり取りの際には、必ず議事録を取り、文字起こしをすることで重要な情報を収集し、クリティカルに問題を見つけることを実践しました。 正確な提案をするために さらに、イシューの特定から着手することの重要性を認識しました。解決すべき課題を明確にすることで、適正な提案が可能となり、そのプロセスでは必ず自分一人で判断せず、同僚や上司にも報告・共有しながら進めていくことが大切だと学びました。

目標設定の極意は？ まず、結論のイメージを明確に持ちながら取り組むことの大切さを実感しました。一度目標を定めることで、問題がどこにあるのかを細分化し、解決に向けた要素を順序立てて洗い出すことができると感じています。また、単に分析するだけでなく、考え得る原因を幅広く仮説として立て、実際に検証するプロセスが非常に有効だと考えています。 データ収集の工夫は？ 次に、データ収集の段階ではアウトプットとなる最終形を念頭に置き、必要なデータが不足している場合は柔軟に追加を行うことが重要だと思いました。集めたデータに対しては、有用な情報を引き出せるようどのように加工するかを常に考える姿勢が、最終的な成果に大きく寄与すると実感しています。 進捗管理の秘訣は？ また、プロジェクトの進捗管理においては、月次レポートの形式や要素を特定する際に、学んだ知識を活用しながら、問題点の洗い出しや原因分析を進めたいと考えています。プロジェクトごとに必要な情報を細分化し、検証することで、より的確な進捗管理が実現できると思います。さらに、可能性のある原因については一つに絞らず、複数の仮説を立てながら網羅的に検討することが効果的だと感じています。 加工方法はどう？ 最後に、データ加工に際しては、どのような方法が最適であるかを検討しながら進める必要があると学びました。これまでの学びを今後の実践に活かし、より実践的で効果的なプロジェクト管理に取り組んでいきたいと思います。

仮説はどのように考える？ 仮説を考える際には、複数の仮説を立てることと、それぞれの仮説に網羅性を持たせることが重要です。また、反論を排除するためにも必要なデータを集め、仮説同士を比較検証できるようにすることを忘れてはいけません。 仮説定義はどうなってる？ ビジネスの現場における仮説とは、ある論点に対する仮の答えを示すものです。仮説は、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に大別され、時間軸によって仮説の内容が変化します。 戦略はどう変化してる？ マーケティングにおいては、プロモーションの戦略がIT関連の技術発展によって大きく変動する現状を踏まえ、トレンドを正確に抑えることが重要です。同時に、顧客満足度を非常に高いレベルに引き上げることでブランド価値を高めることが求められます。 実施前に何を検証すべき？ 実際、分析の段階で仮説を立てずに作業してしまうことが多いと感じました。そのため、より網羅的に情報を確認するためにも、クリティカルシンキングを意識することが有効だと実感しています。これまでフレームワークの活用に対して懐疑的な面もありましたが、まずは基本に立ち返ることが大切だと感じました。 新施策の仮説検証は？ 新しい施策を進める際には、4Cの視点を取り入れて仮説を立て、その仮説に基づいて必要なデータを収集することが有効です。データ収集の際は、自己のバイアスに捉われることなく、網羅的な情報収集を心がけるよう努めています。

体験の差別化は？ 「体験を考える」というテーマを通じ、ただ優れた商品を提供するだけでなく、その商品を通して得られる独自の体験が差別化につながるということを再認識しました。具体的には、個々の商品に飛び抜けたものがなくても、全体で見ると顧客が大満足しているという事例から、唯一無二の体験を提供できることの重要性を感じました。 一人だけでは？ また、総合演習では、顧客視点で考える難しさを痛感しました。一人で考えを広げるには限界があるため、チームでの意見交換やヒアリング、アンケート、さらに顧客の行動観察など、さまざまな情報収集が必要だと実感しました。 顧客の本音は？ 今後は、クライアントの心理を的確に捉え、常に顧客の立場に立って何が求められているのかを考えながら、対話や観察を行っていきたいと思います。私たちの商品を単に売るのではなく、顧客にとって「必要なもの」と感じてもらえるよう、デザインやネーミングにもこだわっていく所存です。 価格競争を避ける？ さらに、無駄な価格競争を回避するため、市場分析のフレームワークを活用し、ターゲットを明確に絞り込んで自社の強みを存分に発揮できる商品作りに取り組みたいと感じました。 顧客体験の検証は？ 訓練項目としては、まず顧客がどんな体験を望んでいるのかを考えること、次に売れない商品がどのような体験につながるのかを検証すること、そして、全体を俯瞰して良い体験を生み出す方法を模索することが挙げられます。

フレームワークの活用法を学ぶ 3C分析とPEST分析は事業の成功を導くための有力なフレームワークです。3C分析では競合、市場、自社の顧客ニーズを整理し、自社の強みを明確にします。さらにSWOT分析を組み合わせることで、弱みや脅威を発見し、それを強みや機会に転換する方法を学びました。これにより、どの場面でどのフレームワークを活用するべきかを理解でき、特にビジネスの比較が具体的にイメージできるようになりました。特徴の理解は強みの発見につながります。 事例を通じた深い理解とは？ 特に、実際の事例を通じてフレームワークがどのように適用されるのかを考えることで、理解がより一層深まりました。具体的には、3C分析によって市場や顧客のニーズを把握し、自社の独自性を明確にした後、SWOT分析でその独自性が真の強みであるかを検証することができます。また、バリューチェーン分析を通じて店舗の業務フローを整理し、貢献度の高い部分を特定することの重要性を学びました。 効果的な人材教育を怎麼考える？ 業務の効率化に向けて、長期的には設備の導入といった機械化を検討し、短期的には貢献度が高い業務を担う人材の育成に注力します。これには、他部署との連携や市場調査による情報収集が不可欠です。また、人材教育では、資格や等級に応じた研修を実施し、効果的な教育スケジュールを組むことが求められます。こういった要素をフレームワークを駆使して分析し、具体的な戦略を立案することが肝要です。

理想のリーダーとは？ 私がなりたい理想のリーダー像は、メンバーをしっかり観察し、その特性や習熟度を考慮しながら、組織と個人の目標を達成するために導ける人物です。クールでありながら、時には感情的な側面も持ち合わせたリーダーをイメージしており、具体的には特定のリーダーの例を参考にしています。しかし、この講座を通じて心に残ったのは、リーダーが環境や部下の適性によって行動をうまく使い分けることも重要だということです。 論理思考の磨き方は？ 強化したいスキルとして、まず論理思考力があります。論理性を高めるために、クリティカルシンキングの反復練習とともに「視点」を意識した状況分析、課題の明確化、解決手段の策定を行い、他方面からの検討を踏まえた提案を提示していくことを目指しています。具体的には、データ分析を基にしたマーケティングにおいて、分析の目的や軸、どのような洞察が得られたか、その課題に対して何がベストな解決策かを整理し、情熱を持って示すことができるように訓練したいと考えています。 事例発表はどうする？ そのために、まずデータ分析に基づくマーケティングの事例において、その目的やビジョンを明示します。次に、自己の実践結果や事例を紹介し、それに賛同してくれるメンバーを集め、彼らの事例も収集し、必要に応じてサポートを行います。そして、月次部会や営業部長会議などの発表機会を通じて取り組みを紹介し、メンバーの成果が正当に評価されるような発表を目指します。

問題解決の4ステップとは？ 問題解決の4ステップについて確認しました。これらのステップは、問題の明確化、問題箇所の特定、原因の分析、そして解決策の立案です。問題が発生した際には、このフレームワークに従って課題の本質と原因を十分に把握し、それを踏まえた解決策を検討することが重要です。ビジネスではスピード感が求められることが多いですが、原因分析を急いでしまうと誤った解決策に至る可能性があるため、注意が必要です。 仮説設定のポイントは？ また、仮説を考える際のポイントには、複数の仮説を立てることや、仮説同士の網羅性を持たせることがあります。決めうちせずに、異なる切り口で仮説を立てることが大切です。仮説は他の可能性を排除した先にあるため、データによる裏付けも重要です。特に社会課題を扱う際には、原因の仮説が「分かりやすい」ものに走りがちですが、常に複数の可能性を視野に入れてデータを検討することが必要です。 フレームワークをどう活用するか？ 提案やブレストの際には、今回のフレームワークを取り入れたいと考えています。また、チーム内で問題解決の4ステップを共有し、データの取得方法を数字だけでなく、アンケートや口頭での情報収集など選択肢を広げて検討することも重要です。 仮説設定が重要な理由は？ 特にデータ分析では「仮説設定」が最も重要であり、クリエイティブが求められる分野だと感じています。今後、この点を重点的に取り組みたいと思います。