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自分 ✕ 意識

に関する学び

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マーケ戦略の意義は？ マーケティングは、顧客が満足した状態で利益を得る手法であるという定義が、とても印象に残りました。特にエンターテイメント産業では、作品や商品の質の良し悪しを重視してきた自分にとって、「顧客の行動変容を起こせたか」という視点は、今後の行動指針として重要になりそうです。 複数アプローチは？ 製品を顧客に購入してもらうことで利益を生み出す業態であるため、マーケティングでは複数のアプローチが必要であると感じました。たとえば、①顧客満足度が高い質の高い商品を作る視点と、②出来上がった製品をいかに多くの人に届けるかという視点とがあり、さらに他のフェーズも存在します。それぞれのポイントで成功確率を上げるために、マーケティングの知識をどんどん増やしていくことが、利益貢献の機会を拡大すると考えています。 顧客分析はどう？ また、第一のフェーズでは顧客分析を通じて、クリエイティビティ以外の要素を補完し、武器とすることができるため、常に具体的な顧客像を意識しながら業務を進めたいと思います。第二のフェーズでは、マスメディアが以前ほど機能しない現状において、現実に効果がある手法を多数学び、ブームを作る手法を模索したいと考えています。

本質に迫る方法は？ 分解を行うことで、新たな気付きや発見につながると感じています。全体像を把握した上で、MECEの原則に沿いながら、目的別、変数別、プロセス別などさまざまな切り口で分類してみると、物事の本質に迫ることができるのです。 切り口の工夫は？ たとえ思うような気付きが得られなくても、それは失敗ではなく、「この切り口ではうまくいかなかった」という気付きにつながります。こうした試行錯誤を積み重ねることで、より効果的な分解方法を見つけ出すことができると考えています。 戦略はどう立てる？ 自分の業務においては、売上向上を実現するために、どの顧客にどのようなメッセージを届けるかという視点で戦略を立てています。また、競合他社の動向を分析する際にも、地域特性や顧客の属性、背景など、複数の角度からデータを整理し、より具体的な傾向を把握するよう努めています。 多角的分析は？ 常に物事を多角的な視点で分解し、MECEを意識して取り組むことで、さまざまな側面から物事を見る力が養われると実感しています。データを得た際には、失敗を恐れずに多様な切り口から分析を行い、そのプロセスの中で常に新たな気付きや成長につなげていきたいと思います。

グラフを使い分けるには？ データの多さや少なさを確認したいときは縦棒グラフ、比較を行いたいときは横棒グラフ、割合を示したい場合は円グラフを使うのが効果的です。用途に応じてこれらのグラフを使い分けることが重要です。目的を明確にした上で分析を行い、最終的に作成する資料が社内外のステークホルダーに感謝されるようなものになると理想的です。 どのグラフが最適ですか？ たとえば、担当先ごとの売上や営業所間のメンバーの実績達成率を比較する際には横棒グラフが適しており、担当先のマーケットシェアを示したいときには円グラフが便利です。会議での効果的なアウトプットを意識して、適切なグラフを作成していくことが求められます。また、縦軸と横軸に何を選ぶかによってアウトプットの見方が変わることがあるので、様々な試行を行いたいと思います。 実績分析に時間を割くべき？ 毎朝、実績を見る際に、自分だけでなく営業所メンバーの実績もExcelで分析しています。従来のやり方に加えて、グラフ作成にも挑戦しています。縦軸と横軸を従来とは異なる項目にしてみるなど、工夫を凝らしています。この作業にはかなりの時間を要するため、毎日1時間は数字分析の時間を確保しています。

アウトプットの重要性は？ 学んだことをアウトプットできる場として、最終課題やグループワークの課題に取り組むことができたのは、とても良かったです。講義を受ける前よりも、データを見る際に「何のために」「何を明確にするのか」「どのデータとの比較を行うのか」という視点を持てるようになりました。このような視点を持てるようになったことが、個々の学びが自分の成長に結びついていると感じています。 振り返りの重要性とは？ しかし、全講義を通して何を学んだのかと問われた際に、すぐに言葉が出てこなかったのは振り返りの重要性を改めて実感させられました。研修や知識をインプットした後に、そのまま放っておくのではなく、自分が何を学んだのかを振り返る時間をきちんと取ることが大切だと感じました。 学びの定着に必要なことは？ また、目的意識を持つことがインプットとアウトプットの質を向上させると感じました。迷った時こそ「何を目的にこの仕事をしているのか」に立ち返ることが大切です。そして、何を学んだのかを人に話したり、紙に書いたりして振り返りを行うようにすること、自分の言葉でインプットした内容をまとめ人に伝えて意見をもらうことが、学びの定着に繋がると実感しました。

データ分析の意義は？ データを分析する際には、元のデータをさらに加工できないかを常に考えながら進めることが大切だと実感しました。また、分析が進むにつれて様々な仮説が立てられるため、その仮説をどのように検証するかを考えるプロセスも重要だと感じています。 検証で何を得た？ 仮説と検証を繰り返すことで、新たなインサイトを発見できることが分かりました。 MECEの活かし方は？ また、データを分けるときには、MECEの考え方を取り入れることで、効率的なデータの分解と分析が可能になると学びました。今日からは、「モレなくダブりなく」の精神を意識したデータの分け方を実践していこうと思います。 報告で工夫する？ 社内の業務データをまとめて報告する機会があった際には、これまでのフォーマットに従った報告だけでなく、自分から先んじてデータを加工し、新たな気づきを得る試みを行いたいと考えています。 全体像の捉え方は？ 今後は、業務データを扱う際に、全体像を意識しながらMECEの視点を取り入れて課題に取り組むとともに、単一の切り口にとどまらず、層別の変数やプロセスごとに異なる切り口で全体を見渡す意識を持って取り組むようにしていきます。

数字加工のコツは？ データ分析のアプローチにおいて、「数字を加工するためのポイント」を学びました。これまで単純平均だけに頼っていた自分に対し、加重平均、幾何平均、中央値など、分析の目的に応じた代表値の捉え方があることを知り、大きな気づきとなりました。 散らばりの見方は？ また、標準偏差によりデータの散らばりを見る方法についても、漠然としたイメージから、基本的な考え方や２SDルールの説明を受けることで、より明確に理解できるようになりました。 顧客単価の確認は？ 現在、一定の条件下で顧客単価を分析しており、単純平均以外の視点やバラつきの観点からの分析に着目し、これまで手つかずだった部分の解明に取り組む予定です。その際、前回学んだ分析の目的を明確にし、仮説を立てながら検証する手法を実践したいと考えています。 実践方法はどう？ 具体的には、以下の点を意識して進めます。まず、初回の学びに沿った手順を振り返りながら、地道に分析に取り組むこと。次に、仮説を立てる際には、数字をざっくりとビジュアル化して全体像を把握すること。そして、代表値や散らばりに焦点を当てた分析を行い、見やすく伝わりやすいグラフなどのビジュアル化にも努めます。

クリティカルシンキングとは何か？ クリティカルシンキングとは、自分自身を批判的に見ることであり、つまりは自分の思考をチェックするもう一人の自分を育てることです。思考は立場や視点によって変わるため、常にさまざまな視点を考慮することで、思考を広げることができます。この際、漏れや重なりがないようにロジックツリーなどのツールで整理することが望ましいです。まずは自分の思考が偏っている可能性を疑うことが大切だと改めて認識しました。 チームでの合意形成をどう進める？ チームで話し合うときには、視点、視座、視野を意識し、メンバーや上司、顧客などの目線を考慮して合意形成を迅速に図りたいと考えています。また、戦略を立てる際には、さまざまな立場から検討することで、合理的で確度の高い戦略を考えやすくし、上司などの合意を得やすくしたいと思います。 資料作成における重要なポイントは？ 打ち合わせの際には、常にメンバー、上司、顧客の立場からの目線でも考えるように心がけています。資料作成時は、漏れなく重なりのないようロジックツリーを意識して、協議しやすい内容にしたいと思います。常に自分の考えを批判的に見て、自分の思考の癖を知っていくことが重要です。

どうして言葉が大切？ 言葉にする行為は、思考力を鍛える大切なプロセスだと感じました。日本語は主語が省略されがちなため、常に何を主語にするのか意識する必要があると思います。自分の頭の中で、言語の選択、概念の整理、順序の検討、そして根拠づけが自然に行われることで、思考力が高まるのだと実感しました。 メール文章はどう見直す？ この考えを自分の仕事に当てはめると、まずメール文章の作成の場面が思い浮かびます。日々、多くの社員とメールでやりとりをする中で、すでに言葉に気を付ける努力はしていましたが、改めて主語と述語の関係に注意する必要性を感じました。 会話で伝える工夫は？ また、仕事上での会話においても同様です。親しい間柄になると「わかってくれるだろう」という安心感から、言葉に出して説明することを省略してしまう傾向があります。こうした甘えが思考の明確化を妨げると考え、相手に頼らず自らしっかりと思考して言語化することが大切だと気づきました。 意識すべき二点は？ 以上の経験から、① 主語と述語の関係を意識すること、② 思考した上で言語化すること、この二点を今後のメール作成や会話の際に意識し、業務全体に活かしていきたいと思います。

伝わりやすさを重視してみると？ 日本語では、言葉を発する際に主語や述語が抜けがちであることから、伝わりやすい言葉を組み立てることの重要性を意識しました。相手に明確に伝えるためには、「言語選択」「概念」「順序立て」そして「根拠づけ」が必要です。これには、ピラミッドストラクチャーを活用して、伝えたい要素を事前に整理することが効果的であると学びました。 会議やメールでの活用法は？ 日々の業務、特に会議での発言やメールなどで、相手に結論を伝えたり、結論を求める際にこれらの技法を活用できると思いました。業務報告をする際には、最初に相手が知りたいポイントを考えてから話を始めることで、より効果的になります。伝達を簡潔にし、話が長くなりすぎないようにすることで、自分も相手も論点を見失わずに済むでしょう。 議論で結果を出すためには？ 議論の場ではまず結論を提示し、その後に根拠を説明します。こうすることで、何を求めているのかを明確に示せます。自分が伝える立場に立ち、どのように聞いたり見たりすれば相手が納得するかを考えることが大切です。そのために、根拠を複数準備しておく必要があります。さらに、内容は思いつきで作らないことも心掛けるべきです。

売る必要がない世界とは？ 基礎動画学習で「売る必要がない」という言葉が強く印象に残りました。適切な商品を適切な対象に提供すれば、売るという活動は自然に不要になります。過去には常に販促が身近で重要な作業だと考えていましたが、それが不要となる世界を見てみたいという気持ちが湧きました。 企画や仕組みをどう売る？ 現在は、商品そのものを売るのではなく、企画や仕組みを売る状態にあります。売るという行為は買い手がいることを前提にしていますが、企画や仕組みの内容だけでなく、いかに私の言葉に深みを持たせるかを工夫していきたいと考えています。売れる仕組みがあるというだけで十分でなく、それをいかにして相手に必要だと感じてもらえるかを意識して、資料を作成していくつもりです。 ターゲットをどう定める？ 上司からの指導でまず重要なのは、ターゲットを定めることです。誰に対してのアクションなのかを明確にする必要があります。資料作成や提案に限らず、社内メッセージであっても、すべてが自分を売り込む機会だと考えています。相手に私を肯定的に受け取ってもらうためにはどうすればよいかを考えながら行動し、成果や結果に妥協しないことを心がけています。

問いの重要性は？ 「問い」から始めることの重要性を改めて感じました。まず、最初に問いを立て、その問いを共有することが大切だと理解しました。また、問いは立場や視点によって異なるため、誰にとっての問いなのか、何が求められているのかをしっかり見極めなければならないと実感しました。 記憶はどう保つ？ また、一度学んだことは反復練習をしなければ忘れてしまうという教訓を得ました。意識的に時間を設けて、学んだ内容を繰り返し実践することで、実際の業務に効果的に生かすことができると思います。 どう企画に繋げる？ 市場分析では、市場における問いを自分の立場を意識しながら考えることで、より具体的な課題の把握につながると感じました。一方、企画立案では、立てた問いをそのまま残しておくことで、企画のストーリーに筋が通り、納得性の高い企画が作成できると学びました。 練習はどう変わる？ さらに、「問い」から始める練習を通じて、自分の思考の癖を自覚し、客観的な視点を持つことの大切さも理解できました。データを共有する際には適切に視覚化し、伝えやすいレイアウトを心がけること、そして現状の課題を的確に見極めながら進める姿勢が必要であると感じました。

分析目的をどう定める？ まず、分析を行うためには、その目的を明確にすることが大切です。分析の核心は、物事を比較することにあります。適切な比較対象を選ぶ際には、「apple to apple」を意識し、時には目に見えないデータとも比較することが求められます。仮説を立てた上で、分析を進めることが重要です。また、分析結果を可視化する際には、その目的を常に念頭に置くことが求められます。 新しい業務の分析に必要な視点は？ 新しい業務に取り組む際には、市場規模や競合他社、収支計画など、多岐にわたるデータを使用し、取り組む価値があるかどうかを分析します。コンサルティングなどの導入時においては、従来の定性的な説明に加え、コスト、業務効率化、収益への影響についてデータに基づく分析を行い、より説得力のある説明が求められます。 仕事の本質をどう理解する？ 次に、「自分が何をしたいのか」を明確にし、自身の仕事の本質を正確に理解します。その上で、なぜ分析が必要であるのかを整理します。分析を始める前に仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを収集します。最終的には、分析結果を適切に可視化し、周囲を納得させられるようにすることが重要です。