戦略思考入門

実務に生かす学びの一歩

授業内容をどう実務化? 授業で学んだ内容を業務にどう活かすかを考える過程で、配車アプリと中古車販売事業のシナジーに関して、まだ自分の視野が狭く、知識が十分に定着していないと痛感しました。そのため、基礎から復習し直す必要があると感じています。 動画学習は何を教える? 動画学習では、規模の経済性において、生産量が月ごとに変動する場合、調整の仕方によっては不経済になる可能性があるという点が新たな学びとなりました。また、習熟効果に関しては、問い合わせに対応する際の時間差から、チーム内でのスキルのばらつきを感じることができ、これをどう改善していくかという対策の重要性を再認識しました。 具体策はどう進める? 具体的な取り組みとして、習熟効果を高めるために、まずは定例会議で事例の共有とポイントの説明を行うこと、また、よくある質問やその回答をまとめた資料を作成し、いつでも参照できる環境を整えることを計画しています。これにより、チーム全体の対応力を底上げできると考えています。 連携で成果はどう? さらに、範囲の経済性については、他部署と共同で展示会などを行う際に得られるメリットを整理し、具体的な提案ができるよう、事前に自社のバリューチェーンを再分析することを進めています。こうした取り組みを通じ、実務に直結する形で学びを業務に生かしていきたいと思います。

マーケティング入門

読んで実感、働きやすさの要因とは?

ニーズとペインポイントを考える理由は? 今週の事例でもあったように、ニーズだけでなくペインポイントまで考えると、何を求めているかが明確になります。このアプローチは非常に論理的だと感じます。 コンビニ商品分析で得るものとは? 真のニーズを考える際に、コンビニの商品が変わる様子を観察するのは興味深いですね。毎週変わる商品は、誰のニーズを満たそうとしているのかを考える良い訓練になります。 業務改善にペインポイントは役立つ? 自社の職場における業務改善も、ペインポイント探しそのものだと感じました。改善エリアを見つける際に、皆が避けたがる業務や残業が多い業務には、必ず何かしらのペインポイントが存在すると考えられます。上位報告に関してもペインポイントを含めた真のニーズを考えながら資料を作成することで、質の高い資料が出来上がると考えました。 上位報告での良いサイクルの作り方は? 上位報告においては、ニーズに基づいて資料を作成し、報告後にそのニーズが満たされていたかを周囲に確認することで、良いサイクルが作れます。また、部下との接し方、面談や進捗管理においても、ニーズとペインポイントを意識して話すことが重要です。 事業探索にカスタマージャーニーの重要性は? 自領域の業務、特に事業探索ではカスタマージャーニーを意識することが大切だと感じました。

戦略思考入門

差別化戦略で顧客価値を見極める

差別化のポイントをどう理解する? 今週は差別化のポイントについて学びました。自社がどの戦略を取るべきかを決定するために、次の4つの視点を重視すべきだと理解しました。1つ目はターゲット顧客の設定、2つ目は顧客ニーズの把握、3つ目は競合他社の施策の理解、そして4つ目が実現可能性と継続性です。 経験から学んだこととは? 実践演習では、製品やサービス、チャネルなどの項目で情報を分けることで、自社や競合、顧客層、顧客ニーズを整理しやすくなりました。しかし、私自身の切り口が細かすぎたため、切り口の工夫が必要であると感じました。 顧客視点を業務にどう活用するか? 私の業務では競合との差別化を考える機会は少ないのですが、「顧客にとって価値があるのか」「実現可能性や持続可能性について検討したか」といった視点は、自らの業務に活用できると確信しています。この考え方を取り入れることで、常に顧客やトレンドを見直しつつ、他者にも説得力のある施策を決定できると考えています。 改善策をどう進める? また、中期プランおよびコールセンターの満足度改善計画を立てており、出てきた改善策に対して、「顧客を誰とするのか」「顧客にとって価値があるのか」「実現可能性や持続可能性について検討したか」を自分自身やメンバーに問いかけ、言語化および視覚化を進めていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

適切な問いが導くデータ活用術

適切な問いはなぜ? 今週の学びを通じて、問題解決における「適切な問いの設定」の重要性を改めて認識しました。明確に定義された「解決すべき課題」が、効果的な分析と解決策の導出につながることを学びました。また、データの適切な加工と分析によって情報を構造化し、視覚的に明確な形で提示する手法の有用性を実感しました。さらに、データの図表化が分析の精度向上に寄与することを体感し、実務での具体的な活用方法を見出すことができました。 現職での実践は? 「問いを立てる力」と「データの分析手法」を現職の業務改善プロジェクトで実践していきます。業務フローの課題特定に際しては、チームメンバーと「本質的な課題」を共有し、分析を深めるプロセスを確立しようと考えています。また、提案資料作成においてはデータの視覚化を通じて説得力を高め、経営層の的確な意思決定をサポートしたいと思います。 解決力高める秘訣は? 課題解決力を高めるため、以下の取り組みを実践します。毎週の振り返りで課題を整理し、本質的な問いを設定し、分析結果を図表化してチームで共有し、活発な意見交換を行います。わかりやすく論理的な資料作成を心がけ、改善を重ねます。また、学んだ内容を繰り返し実践し、定期的な振り返りで成長を目指します。これらの取り組みを通じて、実務での課題解決力を高めていきたいと考えています。

戦略思考入門

戦略思考で新製品評価を徹底分析

フレームワーク活用の意義とは? 戦略のフレームワークに関する知識を整理し、それを活用することで視野狭窄を避けるとともに、分析視点の抜け漏れを防げることが理解できました。また、戦略が自身の業務だけでなく人生設計にも応用できることを学びました。ただし、フレームワークの活用は戦略の第一歩に過ぎず、ユニークな戦略を立案するためには地道に考え抜くしかないことも再認識しました。 教授の意見をどう活かす? 自社の医療機器の新製品に対する教授からの評価を本国に伝える際には、教授のコメントをそのまま伝えるのではなく、戦略的に分析してから伝えることが重要です。教授の影響力や専門、属性情報に基づいてフィードバックの重要性を正当化し、指摘された改善ポイントを重要度と難度の二軸で分類し、優先順位を付けることが求められます。また、40名のドクターに新製品を使用してもらい、アンケートを集めましたが、ミクロな情報をマクロな視点で整理するために、戦略的な思考で分析していきたいと思います。 新製品評価の次のステップは? 新製品の評価については、まず社内のメンバーと方向性を決定し、その後、教授からのフィードバックを9月中旬までに分析し、本国と今後のアクションについて合意を得る予定です。さらに、40名の先生から得られたアンケート回答に基づき、ポジショニング戦略を立案します。

データ・アナリティクス入門

ファネル分析で顧客行動を最適化する方法

ファネル分析の重要性とは? マーケティング分野での業務経験があるため、比較的知っていることが多かったですが、ファネル分析において顧客の行動プロセスを適切に設定する必要性を改めて認識しました。また、プロセス×ウォーターフォールチャートはあまり使っていなかったので、今後活用してみたいと思います。 ABテストの基本と注意点は? 以下、授業メモです。 ◆ABテスト - ABテストは1要素ずつ行います。複数の要素をテストしたい場合は、別の手法を検討する必要があります。 ◆ファネル分析 - ユーザーの利用段階ごとに、どの段階でユーザーが離脱しているのかを可視化します。 - プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用します。 - 顧客の行動プロセスを適切に設定することが重要です。 GA4での課題解決にどう取り組む? GA4でのファネル分析を新たに作成する際には、顧客の行動プロセスを意識します。また、プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用し、ABテストもページスピードが低下するリスクを考慮しつつ活用を検討します。 ちょうど製品サイトのリニューアルを進めており、GA4の設定も見直す予定です。顧客の行動プロセスを意識したファネル分析を行い、原因探索が適切に行えるようにします。また、見出した原因に基づく改善にはABテストを活用します。

データ・アナリティクス入門

プロセス分解で業務改善の新たな一歩

プロセス分解の重要性とは? 問題の原因を探る方法として、プロセス分解が非常に有効である。例えば、広告であれば表示からクリック、クリックから申し込み(コンバージョン)といった形で細かく分解することができる。また、解決法(HOW)を検討する際にはA/Bテストが有効である。この方法では、比較対象以外の条件を揃え、目的を明確にすることが重要である。 数字だけではわからないことは? 現在の企画管理業務では、出てきた数字だけで分析や判断をしてしまうことが多い。しかし、出てきた数字の要因がどこにあるのかを探るためには、細かいプロセス分解ができなくても、大枠でのプロセスに分けて見ることができるのではないかと考えた。今回の講義を通して、A/Bテストの有効性を学べたが、A/Bテストの範疇を超えた検証(生産プロセスの改善や販売における改善検証)のやり方についても学びたいと思った。 データ分析の効率化をどう進める? 講義では、身近なデータを使ってプロセス分解を行う方法について触れられた。日々の業務におけるデータ分析のスピードアップや、分析に十分な時間を確保できているかを検証する必要を感じた。具体的には、データ収集、データ加工、分析、共有にそれぞれどれくらいの工数がかかっているのかを明確にし、さらに効率化して、より早く深い分析と共有を実践できる方法を探りたい。

デザイン思考入門

デザイン思考で見つける本当の課題

デザイン思考とは何か? 講義を受講して特に学びになった点は、デザイン思考が「協働」と「共感」から始まるプロセスであることです。また、「万人受け」を目指すと、結果として誰にも響かないということを理解しました。ユーザーを観察し共感することによって潜在的な問題を可視化し、真の課題を解決する力があると感じました。 誰にアプローチすべきか? 業務において、ターゲットが顧客であったり従業員であったりすることがありますが、どの層にアプローチするかを明確にする必要があると感じました。ユーザーとはどのような人々なのかを詳しく推察することが重要です。サービスの改善においても、どのようなお客様にどのように利用していただくのか、困っている点はどこか、どうすれば利用しやすくなるのかを考えます。 効果的なオペレーション改善法は? オペレーション改善においては、どの層の従業員に効果をもたらしたいのか、その従業員はどのように働いているのか、そしてどの点で困っているのかを考える必要があります。 どのように潜在ニーズを特定するか? 現在進行中のチームやプロジェクトに対しては、以下のように行動したいと思っています。まず、ターゲットを具体的に特定し、その潜在的なニーズが何であるのかをブレインストーミングや観察、ヒアリングなどを通じて洗い出していく方針です。

戦略思考入門

フレームワークで見える業務改善の秘訣

関係者間のゴール共有は必要か? ひとつの課題に対しても、関係者それぞれがスタートの時点でゴールやプロセスを共有しておくことによって、方向性を見失わずに戦略を立案できます。しかし、経験値が高い人や声が大きい人に引っ張られることはよくあります。そのため、フレームワークを使って課題や情報を分析し、優先順位や重要度を整理することが重要だと思いました。 業務でフレームワークは活用できてる? 現在の業務では、中期計画を策定する際にSWOT分析やPEST分析を使用していますが、実際に課題を十分に理解し洗い出せているか自信がありません。上司の出す結果をそのまま受け止める傾向があります。今回の学習で得た具体的な事例を参考に、業務に落とし込んでみたいです。特にカスタマーサービスにおいては、商品や営業に直接関与していないため、サービス業におけるフレームワークの効果的な活用法について考えていきたいです。 業界分析は計画にどう結びつく? 業界の分析や自社の強み・弱みを踏まえて、優先的に強化すべき領域や必要な対応を整理し、進めてみます。既存の計画についてもフレームワークを適用し、具体的な改善点を見つけ出し、現在の計画にどのように結びつくかを確認して、理解を深めていきたいと思います。また、本講座を通じて他の業界の視点を学び、自分の視野を広げたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

問題解決への新しいアプローチを発見

問題解決の第一歩はどこ? 問題解決の4つのプロセスを学びました。起きたことをwhat・where・why・howに分けて考えると、普段ではwhereやwhyについては何となく意識しているものの、その「何となく」から思いつきでhowに至ってしまうことが多いと感じました。whatについてはほとんど考えられていないように思います。また、現状とあるべき姿のギャップを言葉にしようとしても、うまく出てこないことに気づかされました。これは自分がいかに漠然とした考えで問題に向き合っていたかの証拠だと感じました。 定量的分析を習慣化すべき? 目の前のことに一喜一憂せず、日々の問題には定量的な分析を行うことを習慣づけたいと思います。たとえば、キャンペーンの商品分析やチームメンバーの業務量の適正化なども、定量的に分解して考えると有効です。私たちの基本業務である当事者トラブルの解決にも、この方法が応用できるかもしれません。 ギャップをどう埋める? 最初に取り組むべきは、現状とあるべき姿、またはありたい姿が個々人で漠然としてまとまっていない点の改善です。そのギャップを埋めることが大切です。問題解決の話し合いの場ではまずwhatを意識し、周囲との合意を図ることが重要です。ここを丁寧に行った後に、物事の分解・整理を学んだ通りに進めていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問いを立てて見える世界が変わる!

問いはどう見つける? 動画学習を通じて学んだことは、まず課題に対して「問い」を立てることの重要性です。自分自身に問いを投げかけ、それを残し、共有することが求められます。問いを立てていないということは、何も考えていない状況と同じだと気づきました。問いを立てることで、本当に考えていることが明らかになるのです。 分解で何が明らか? 実践演習では、物事を分解することで普段は見えないまたは分かりにくい部分が明らかになり、結果として判断が容易になることを学びました。この分解のプロセスは、考える力を高めるために非常に効果的です。 どこに問題が? 特に印象に残っているのは、明らかに問題がある資料において、具体的にどこが問題なのかを文章で説明する難しさです。また、職場でのテーマがずれることを防ぐためにも「問い」を残し、周囲と共有することが役立つと感じました。 数字は何を示す? 営業職などの数字が厳しい環境においても、その数字がなぜそうなったのかを振り返る機会が少ない現状を打破し、ここで学んだ論理的思考を活かすことが重要だと考えます。まず「問い」から始め、業務で悩んだときには問いをしっかり立て、何も考えていない状態を避ける。もう一人の自分に問いかける行動を取り、課題を分けて考える癖をつけることが、業務改善に繋がるのではないかと思います。

クリティカルシンキング入門

データの切り口に迷ったら実践する方法

データ分析の切り口選びで何が見える? データの分け方によっては、見えてくる結果が異なることがあります。例えば、分解する切り口を誤ると、真の原因が発見できなくなることがあります。このとき、分解する切り口は「層別分解」「変数分解」「プロセス分解」の3つが有用です。これらの手法に慣れることが重要なので、自分で考えながら手を動かすことが大切です。 真の原因を探る鍵はどこに? 問題解決において真の原因を探る際には、データ分析を行いますが、その際には分解の切り口が誤っていないかどうかを確認する必要があります。また、お客様へのヒアリングの中でMECEおよび5W1Hを意識することで、真の原因や現状を把握する際に役立ちます。 問題解決にMECEはどう活用する? 問題の特定と分析において、問題を構成する要素を重複なく漏れなく分解することで全体像を把握しやすくなり、また問題の原因を特定する際に全ての可能性を考慮して整理することができます。業務プロセスの改善では、業務フローをMECEに分解することで効率化の余地を明確にします。データ分析とレポーティングでも、データをMECEに整理することで分析の精度を高め、クライアントにわかりやすく伝えることができます。加えて、プロジェクト管理ではプロジェクトのタスクをMECEに分解し、抜け漏れなく管理します。

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