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考える ✕ 視点

に関する学び

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データ加工の効果的な手法とは？ データ加工の手法として、合計や割合を算出するための新しい列を加えることで、傾向や特徴を明確に把握できるという利点があります。また、これをグラフ化することも効果的です。 切り口次第で変わるデータ分析 データの切り口次第で傾向や特徴は変化します。そのため、どの切り口でデータを分けるかをしっかり考えることが重要です。さらに、グラフを活用することで、分析結果を視覚的に伝達しやすくなります。 広い視点で進めるデータ分析 データ分析を行う際には、When、Who、Howといった複数の切り口からデータを分解し、分析を進める必要があります。一つの切り口に頼らず、複数の視点から考えることで、より深い分析結果を得られると考えられます。 顧客増加へのデータ分析アプローチ 顧客を増やすためのデータ分析では、これらの手法が役立ちます。データ加工や分け方に基づいた分析結果をグラフで示すことで、発表時に結果を納得してもらいやすくなるでしょう。 新たな知見をどう活かすか？ 今回学んだ知見をデータ分析に活かし、様々な切り口からの付加価値のある分析を目指したいと思います。

イシュー設定の正しさは？ イシューの立て方は、その後に考えるべき内容や出てくる回答に大きな影響を及ぼします。限られた情報を根拠だけに頼り施策を考えることは危険であり、正確なイシュー設定が求められます。正しいイシュー設定を行うには、現状を正確に把握しつつ、視野や視点を柔軟に変えながら検討する必要があります。 協働時の意見ズレはどうなる？ また、顧客や上位者と協働する中で、意見のズレが生じることは避けられません。たとえ個別具体の解決策を提示したとしても、そもそもの課題認識やイシュー設定に誤りがあれば議論が進展しません。そのため、まずは現状の確認と正確なイシュー設定をしっかりと行い、関係者間で内容に合意した上で、具体的な課題や施策を検討するファシリテーションを心がけることが重要です。 セルフチェックは意味ある？ 資料作成の際には、「そもそものイシューは何なのか？検討する必要があるのか？」というセルフチェック項目を追加します。また、日々活用している生成AIにもこの点を伝え、イシューが不明確な場合にはこちらからの指摘を求めなくてもフィードバックを受けられるような仕組みを講じたいと考えています。

偏りと検討の重要性は？ 今回の学習を通じて、戦略を考える際に自分の得意な考え方や方法に偏りがちな点に気づきました。そのため、フレームワークを用いて物事を多面的に検討する重要性を学びました。一面的な対策だけでは全体の整合性がとれず効果が限定的になってしまうため、さまざまな角度から得た情報を統合し、より効果的な戦略を策定する必要があると感じました。 社会的意義を考える？ また、高い視点から自社の事業が持つ社会的意義を意識し、短期的な目標と長期的に実現したい姿とのバランスを保つことも大切だと学びました。これにより、戦略の全体像を捉えながら現実的な目標設定ができるようになりました。 市場と戦略の真意は？ さらに、競合店舗のマーケティングリサーチを通して、顧客や市場全体のニーズ、そしてそれらを取り巻く社会情勢に対応した産業全体の戦略について考察する視点が身につきました。実際の売場を見る際には、その背景にある意図や戦略を分析し、PEST分析などの手法を活用して、どのような市場ニーズに応えているのかを考えるとともに、自社や自店舗が取るべき具体的な行動について再考することができるようになりました。

どうして客観視できる？ どんな時でも思考にはバイアスがかかるというのは、大きな気づきでした。常に本質を捉える意識を持ち、自分の思考がどれだけ客観的であるかを、視点・視野・視座の観点から俯瞰して確認することが重要だと感じました。そして、自分の頭の中だけに留めず、他者とのコミュニケーションを通じて客観性を保ちながら、本質を追求することを心掛けたいと思いました。 なぜ成果が高まる？ この考え方は、様々な場面で役立ちます。例えば、ある施策を企画した際、最初に目的や期待される効果を設定しますが、その後も実行段階で本質的な目的に沿っているか、新しい方法がより効果的ではないか、また他者の意見はどうかといった問いかけを続けることで、成果物の質が向上し、自分の考え方の訓練にもなると感じました。 どうやって再考する？ 自分の取り組む仕事や関わる仕事についても、クリティカルシンキングを用いて、本質的にやるべきことが効果的に行われているか常に考えたいと思います。もし改善や廃止の必要性があると感じた場合、他の人の意見を聞いてみる。それを、たとえ時間がなくても一度立ち止まって考える習慣を持ちたいです。

どうやって切り分ける？ 物事を分割して考える際、結果が見えないこともありますが、それ自体が「何もわからない」という結果を示しているため、意義はあります。その上で、次の切り口を探ることが重要です。初めの段階では大きく切り分けていく方が良いですが、最初から最適な切り口を見つけることは難しいでしょう。そのため、見つけた切り口からさらに広い視点の切り口を探る往復作業が効果的です。 情報はどう加工する？ 情報はまず収集し、それを目的に応じて変形させることが重要です。そして、それに基づき次に進むべき方向を考えます。例えば、自社と他社の比較や、今年度の新人の離職や休職の状況を把握し、施策についての成果を確認します。研修後の全体的な理解度や企画時の要因分析、アンケートの結果整理なども同様に重要なプロセスです。 研修後はどう比較する？ 特に今年度の新人の離職・休職については、理由別にデータを収集し、昨年度と比べて施策の効果を評価します。また、研修後の理解度把握では、各個人の研修中のデータを整理し、現場配属後の成果と結びつけ、成果が出ている人とそうでない人との違いを比較することが求められます。

マーケ視点は偏ってる？ 6週間の学びを振り返る中で、自分のマーケティング視点が偏っていたことに気づきました。従来、単に「いいものを作ればよい」という考えにとらわれていた自分が、無意識のうちにそのような固定観念に陥っていたことを実感できました。また、グループワークで出会った仲間たちとの時間に改めて感謝の念を抱き、マーケティング思考の幅を広げる重要性を感じています。 情緒価値を考える？ Q1に関連して、今後は機能的価値だけでなく、自社商品やサービスが提供する情緒的な価値についても、さまざまな視点から考えてみたいと思います。どのような直接的および間接的な価値を提供できるのか、また利用者がどのような感情を抱くのかを洗い出し、良い面や課題点を明確にして施策に反映させることが目標です。 課題解決の道は？ さらに、課題解決に向けた施策を継続的に立案し、取り組んでいく状況にあります。まずは、Q2に記載した内容を実践しながら改善に努めたいと考えています。また、6月から新しいプロジェクトに参画する予定であるため、WEEK2～5までに学んだことを積極的に実践し、今後の成長につなげていきたいと思います。

イシューの意義は？ 今、イシュー、すなわち今考えるべきあるいは答えを出すべき「問い」を特定することが重要です。イシューは、わかりやすい問いの形で提示され、具体的に問いかける必要があります。さらに、組織全体でイシューを共有することで、多様な視点から問題解決に取り組むことが可能となり、議論が本筋から逸れるのを防ぐ効果も期待できます。 医療現場の課題は？ 医療の現場においては、組織の存在目的や経営改善、業務効率化、働き方改革、情報共有のあり方など、解決すべき問いが多数存在しています。まずは、解決すべきイシューの優先順位を決定し、それぞれのイシューに対して現状の情報を分解したうえで具体的な問いを提示することが求められます。これにより、根拠のある解決策の提案へとつながります。 会議進行はどう？ また、会議の開催時には、あらかじめイシューを明確にし、必要な情報を共有してから議論を始めることが重要です。会議の進行においても、常にイシューを意識しながら進め、適切に問題解決へ導くことが求められます。具体的な問いを提示することで、実効性のあるより良い問題解決策へ結びつけることが期待されます。

セグメンテーションの أهميةとは？ セグメンテーションとターゲティングについて学び、ニーズや特性に基づいて市場を区分し、適切なターゲットを選ぶことの重要性を理解しました。限られた経営資源を如何に効果的に活用して、結果を導き出すかが鍵となります。様々なことに手を広げすぎると、資源が枯渇してしまい結果が出ないというリスクがあります。 自社のコアコンピタンスを見極める 自社のコアコンピタンスが何であるかを考えることも大切です。もし今後、自社のノウハウを外部に販売することになった際、どのようにターゲティングを行うべきか。また、市場に競合がどのくらいいるのかを把握するためには、自分のスキルを高めることも重要ですが、市場全体を俯瞰する視点も必要だと感じます。 マーケティング手法はどう選ぶ？ 現在は社内の自動化と個人のスキル向上に重点を置いていますが、それらを自社の価値あるコンテンツとして市場に提供するにはどのようなマーケティング手法が適しているのかを考える必要があります。また、学んだ思考のフレームワークを活かして、まず仮説を立て、その仮説に基づく販売戦略を考えることが求められています。

なぜルールが必要？ データを取り扱う際は、一定のルールに則り全体の目線をそろえることで、伝えたい内容が明確になります。そのため、データからメッセージや仮説を引き出す際には、適切な代表値を選択することが重要です。たとえば、平均値については、単純平均や幾何平均など計算法の違いを意識し、正確な表現を心がける必要があります。 どんな手法が有効？ また、データのばらつきを示すには、関数的な手法を用いてビジュアル化する方法が効果的です。舞台の単月入場率を年間の数字に換算する場合、各月の値を単純に平均するのではなく、正確な情報を伝えるために公演数で重みづけした加重平均を用いると良いでしょう。さらに、チケット単価のばらつきにより生じる外れ値の可能性を考慮し、中央値も併せて検討することが求められます。 分析に新たな示唆は？ 日々の分析においては、平均値だけに頼らず中央値の視点も取り入れることで、その乖離から新たな示唆が得られるかを考えることが大切です。数字の集計表としてまとめるだけでなく、ビジュアル化によって情報の具体性と理解しやすさを高め、平均という言葉の使い方にも注意を払う必要があります。

なぜ偏った視点に気づく？ 物事を考える際、人間はつねに偏った見方をしてしまうという現実を意識しています。その偏りこそが「ほかには何があるのだろうか」と自分に問いかけるきっかけとなり、課題に取り組む前にまず問いを立て、その答えを導き出すプロセスが大切だと学びました。また、相手に伝えるときは正しい日本語を使い、伝える手順を踏んで具体的な理由を添えることが必要だということも理解しています。 どう伝えると分かりやすい？ 顧客との会議や提案の場面では、まず問いを明確にし、事前に参加者と共有することが重要と感じています。その結果、伝わりやすい資料作りや話し方を工夫することで、常に重要なポイントに焦点をあてたブレのない進め方が可能になると考えています。 何を合わせるべきか？ さらに、自分の常識は会議参加者の常識と必ずしも一致しないことを認識し、まずは前提条件を合わせる姿勢が求められます。その上で、議題となる問いを全員で共有し、話が脱線しそうな場合には常に問いに立ち返って軌道修正を図ります。そして、情報を収集しデータを分解することで、相手に伝わりやすい形の資料を作成する努力を続けています。

授業の何が良かった？ ライブ授業でこれまで学んだことのおさらいができた点は、とても良かったと感じています。講義の中で、データ分析は比較が基本であること、また分析の前には明確な目的と仮説が重要であると改めて認識しました。 問題解決の視点は？ さらに、問題解決には「what」「where」「why」「how」の視点が有効であると学び、特に「what」と「where」の感度を高めるために、分解の切り口を増やす活動に取り組む意欲が湧きました。 動画と集客はどう？ また、動画クリエイティブの課題については、演者、媒体、長さなどの各要素に分解して問題点を特定し、数値の改善を目指す方法論が印象に残りました。同様に、集客キャンペーンの改善に関しても、何が悪かったのかを明確にすることで、次回実施への具体的な提案に繋げることの重要性を感じました。 分解は何を示す？ とにかく、問題を分解して考える姿勢が大切だと実感しています。データを集めた後は、グラフなどを用いて視覚化することで理解を深め、施策実施後には常に仮説との比較を行って、正しかった点や改善すべき点を明確にしていきたいと思います。

顧客の真意は何？ 「顧客からの意見をそのまま商品化しても、それが必ずしも成功するわけではない」との考え方に深く共感しました。商品化の難しさや顧客目線での本当のインサイトをしっかりキャッチすることの重要性を感じました。顧客の声をいかに解釈し、表面的な意見ではなく、深いニーズを探ることが大切です。 なぜ競合と比べる？ また、顧客目線で考えているつもりが、いつの間にか競合商品と比較してしまうこともあると気づきました。この点についても、うなずきながら学習を進められました。 差別化の鍵は何？ 商品差別化が難しい状況で、デプスインタビューなどから得たニーズやインサイトを的確に読み取ることの重要性を感じています。その際、顧客のシーンやネーミングも検討の対象として考える必要があります。 具体策は何？ 具体的なアクションプランとしては、デプスインタビューでの知見の洗い出しや顧客の行動を考慮した想像力の働かせ方、さらにイノベーション普及の要件をどう当てはめていくかを探求しています。他社のD2Cブランドを研究し、キャッチコピーの検討に役立つパーセプションフローを考えることも進めています。