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分析 ✕ データ

に関する学び

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ファネル分析はどう？ 問題の原因を明確にするためには、取り組みを各プロセスに分解し、それぞれのプロセスを確認することが有効です。特にファネル分析は、ユーザーの利用段階を「注目」「興味」「欲求」「行動」などのプロセスに分け、どの段階でユーザーが離脱しているかを可視化する手法です。ファネル分析には、ファネルそのもの、横棒グラフ、プロセス×ウォーターフォールなどのチャートがあります。この分析を行う際のコツとしては、顧客の行動プロセスを適切に設定し、「実数」と「比率」のバランスを重視することが挙げられます。原因を一つに特定しすぎず、ある程度方向性が決まれば仮説に基づいてABテストなどで検証し、必要があれば仮説を修正していくことも重要です。 募集プロセスはどう？ 生徒募集活動においては、「学校の存在を知る」「学校に興味を持つ」「学校説明会・個別相談会を申し込む」「実際に参加する」「出願する」「入学する」というプロセスを通じてファネル分析を行います。それぞれのプロセスでの人数の実数と比率をチャートとしてまとめ、問題があり優先して取り組むべきプロセスを特定します。 事例調査はどう？ 具体的な取り組みとしては、まずファネル分析事例を検索して、できるだけ多くの事例、特に学校法人の事例を調査します。そして、入試広報部から昨年度の生徒募集活動の各プロセスのデータを入手し、ファネル分析を行います。その際は、実数と比率の両方でチャートを作成します。最終的に、分析結果を入試広報部と共有し、問題のあるプロセスについて共通認識を持ち、改善策の検討を進めます。

原因の見極めは？ 問題を解決する方法の一つとして、プロセスを分解して原因を明らかにするアプローチがあります。また、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて選定することが大切です。この際には、判断基準の重要度に基づき重み付けを行い、解決策を評価して選択します。 データで何が分かる？ データを分析しながら問題解決の精度を高めるためには、ステップを踏んで行う方法や仮説を試してデータを収集し、改善につなげる方法があります。これらのアプローチを組み合わせることで、データ分析をより高度に行うことが可能です。 業務の見直しは？ 現在、マーケティング関連の業務をしていなくても、特定の目標を達成するために、行動や業務フローを時系列や工程ごとに分解し、問題点やボトルネックを洗い出すことができます。これらの問題が実際にボトルネックとなっているかは、日々の業務を通じて確認、検証、改善を重ねることが必要です。このプロセスを通じて、実際に成果に結びつく行動を特定することが重要です。データ分析が可能となるよう、数値化された目標や行動（KPI）が設定されていることが重要な前提です。 残業改善のヒントは？ 例えば、チームが抱える課題として残業時間の多さがあるとします。この場合、目標を「各スタッフの残業時間を月10時間以内に抑える」と設定し、各スタッフの業務工程を洗い出し、それぞれの業務にどれくらいの時間がかかっているかを分析します。そこから、効率化またはアウトソーシング可能な箇所を特定し、実際に実践することが望ましいです。

データ分解の意味は？ データを多角的に捉えるための分解フレームワークを学びました。このフレームワークでは、①分け方を工夫する、②切り口を変えて考える、③複数の切り口を用いる、④導いた仮説が正しいか自問する、といった思考スキルを活用します。こうした手法により、データを正しく理解し、課題解決へとつなげることが可能になります。また、切り口を検討する際は、目的に沿ってMECEの原則を意識することが重要です。 顧客インサイトはどう？ 現在、タスクチームで顧客インサイトに基づくConfidence活動を担当しています。顧客インサイトは、顧客ニーズの特定や戦略策定において重要な情報資源ですが、膨大なデータと多岐にわたる内容により、情報の整理や可視化に課題を感じています。さらに、目の前の数字や表にとらわれがちで、「そのデータから何を導き出すか」という視点が薄れることで、本質的な課題に辿り着けない可能性もあります。 分解スキルの使い方は？ そこで、今回Week2で学んだ「分解」のスキルを活用し、データ分析に対する心理的ハードルを下げたいと考えています。まずは来月の顧客インサイト分析資料作成に向け、手を動かしてデータを分解することから始めます。その上で、目的に沿った複数の切り口を検討しながら、自分自身で問いを立て、データを深掘りしていきます。表やグラフなども試行し、情報をいかに伝えやすくするか工夫していきます。最終的には、使用した分析手法と見えてきた課題、そこから導かれる解決策を、チームメンバーに分かりやすく説明できるよう整理するつもりです。

原因はどこにある？ データ分析の各ステップを学んでいく中で、問題の原因を具体的に特定する段階に達しました。その過程では、確かに難しさも感じました。普段、何気なく行っている問題の究明はあいまいな部分があり、必ずしも分析に基づいて進められているわけではありません。たとえば、ある文書に対する口コミに関心を持っても、その口コミの年代や時期、男女比、キャンペーン実施の有無など、詳細な点には踏み込まない場合が多いと感じます。 どう試せばいい？ また、動画でも示されていたように、このステップや手法に慣れるためには、身近な事例で実際に試してみることが不可欠です。うまくいかないときには、どの点をどのように改善すればよいかを考え、再度取り組むというプロセスを繰り返す必要があると実感しました。 適用例はどう考える？ この手法は幅広い場面で活用できると思いますが、具体的な適用例をすぐにイメージするのは難しい面もあります。日常的には数字を扱っていますが、それらの数字から直接施策や解決策を導き出す機会が少ないため、意識があまり向かないのかもしれません。また、非常に困難な状況や緊急性の高い場面が少ないことも影響していると考えます。 改善の実現方法は？ 現職は大きな問題がないため安定しているものの、逆に「こうなればもっと良くなるかもしれない」という改善点に積極的に取り組めていない部分も多くあります。問題と捉えるというよりは、今後の課題として「どのようにすればさらに良い状態になるか」を洗い出し、身近に改善すべき対象を見つけていきたいと考えています。

仮説立ての理由は？ 問題解決にあたっては、まず４つのステップに沿って検証を進めることが大切です。特に、データを見た段階で早急な結論に飛びつくのではなく、まず仮説を立て、その仮説を検証するプロセスを欠かさないようにしましょう。データはその見せ方によって印象が変わる可能性があるため、作成者の意図に左右されずに正しく理解することが求められます。また、フレームワークを効果的に活用することで、検証漏れや盲点の発見にもつながります。 分類・比較の意味は？ 分析の基本原則としては、「分類して比較する」という手法が重要です。各データの確からしさや抜け漏れ、見逃しがないかを確認するために、データを適切に分類し、条件をそろえて比較する工夫が必要です。データをそのまま受け入れるのではなく、仮説を立てながら検証する姿勢を保ち、多様な分析フレームワークを活用することで、思い込みを排除して正確な評価が可能となります。 比較意識のポイントは？ さらに、分析の際には分けて比較することを常に意識してください。比較対象を同じ条件の下で整理することで、普段気づかない新たな視点を得ることができ、より納得のいく分析結果に繋がります。 重要ポイントとは？ 最後に、これからデータと向き合う上で絶対に忘れてはならないポイントを挙げると、まず「分けて比較する」という基本原則、次に仮説思考、そして What、Where、Why、How の４ステップに沿って考察することです。これらを意識することで、より論理的かつ的確な分析が実現できるでしょう。

なぜ業務量に差が生じた？ 現在の業務は減少せず、同じ部署内で担当する業務量に大きな差があるという課題を感じています。この状況について、なぜそのような事態になっているのかを定性分析を用いて仮説を立て、解決に向かわせる方法を考えました。インタビューなどを通じ、単なる業務量だけでなく、その背後にある問題点を明らかにする必要があると考えています。 アンケートから何が分かる？ 今回の演習で気づいたのは、アンケートの結果から、経験や年代にかかわらず共通の課題が存在することが分かった点です。この結果は、データをコーディングすることで抽出されたものです。しかし、実際に対処するデータは今回のものよりも複雑で量も多くなるため、分析の難易度は大幅に上がると感じました。また、課題設定において、単に現状の課題を把握するだけでなく、その課題があることによってユーザーがどのような回避行動をとるのかという視点を加えるという新たな発想も得られました。回避行動も一つの課題として捉え、解決策を検討することが求められると学びました。 定性分析で何が見えた？ さらに、分析手法として定量分析と定性分析が存在し、特に仮説の構築が重要であることを再認識しました。定性分析は仮説構築に大いに役立つという新たな気づきも得られました。分析結果から浮かび上がった問題について、もし解決が進まなかった場合の条件を設定し、さらに課題を掘り下げる手法も有効であると感じました。なお、解決策を前提にして課題を定義しないという点についても、常に意識して取り組む必要があると理解しました。

市場分析はどうする？ 市場分析においては、従来の市場重視だけでなく、３Cおよび４P分析の重要性を実感しました。特に、競合の存在に対する意識が不足していた点を改める必要があると感じています。また、プロモーション戦略については、各校舎ごとに異なる方式を採用すべきだと納得しました。 データ収集はどう？ データ収集に関しては、まず公開されているデータを積極的に探すことが基本であると再認識しました。官公庁のサイト、新聞、経済誌など、どのようなデータが存在するかを日常的に意識することが大切です。 現状認識はどう？ まずは現状を確認し、当たり前のことでもしっかりと言語化することで、チーム全体で共通認識を持つことが重要です。その上で、原因となる事象を特定し、具体的な解決策の検討に取り組む流れが効果的であると感じました。 仮説検証は？ さらに、仮説を立てた上でユーザーアンケートをデザインする際は、因数分解やクロス集計が可能な形を意識することが求められます。フレームワークを活用し、実際に分析とその言語化を進めることで、より具体的な解決策に近づけると考えます。 チーム共有は？ また、アンケートデザインにおいては、チーム内で考え方や方針を共有し、どのような分析が可能か、そして実際にどのようなレポートを作成するかを仮で作成して検証するプロセスが重要です。望ましい状態と現状を整理し、効果的なフレームワークを見つけて習得すること、さらにはその内容を資料にまとめ、教えられるようにすることも大切だと実感しました。

なぜ目的を明確に？ データ分析を始める前に、何のために分析を行うのかを自分自身で明確にすることが大切だと実感しました。たとえば、ただ「売上を上げる」といった大まかな目標ではなく、単価の向上や客数の増加、さらにはリピート客数の増加といった細かな目的に分解することで、具体的なデータの必要性が見えてきます。 どう仮説を組み立てる？ 目的が定まったら、その目的に沿った仮説を立てることが重要です。普段の経験から導かれる傾向や、検証に必要なデータの方向性を見極めることで、より実効性のある仮説に繋がると感じました。 範囲の整理はできた？ 分析の範囲は、状況の把握、課題の特定、そして最終的な解決策の提示と幅広いものがあります。たとえば、舞台関連の業務で観客のデータやアンケート結果を扱う際も、リピーターの観劇回数を増やすための施策や、特定の公演回における入場率の偏りを解消するための工夫を検討するなど、具体的な目的に基づいて分析に取り組む必要があります。 経験から何を学ぶ？ 実際に、目的が曖昧なまま全てのデータ取得を依頼してしまい、大きな負荷をかけてしまった経験もあります。もっと目的を絞って依頼していれば、時間も労力も節約できたと反省しています。 今後の改善策は？ これからは、データ収集の前に必ず「何のために」分析するのかを立ち返り、その目的が状況把握なのか、課題識別なのか、または解決策の提示なのかを明確にし、最小単位に分解した目的を一つずつ積み上げながら大きなゴールを目指していきたいと思います。

会計データの意味は何？ 会計データが単なる数字や割合ではなく、企業が顧客に提供する価値と密接に結びついた「意味ある情報」として捉えられる点が印象に残りました。企業の提供価値やビジネスモデルに即してP/L・B/Sを分析することで、従来は抽象的だった数字に具体的な背景が読み取れるようになったと感じています。また、異なる業界の事例を比較検討することで、業界特性やビジネスモデルがより明確に理解できるという新たな視点も得られました。 比較で何を発見する？ 受講直後は、競合企業との比較に重点を置いていましたが、異業種との対比により新たな発見があることに気付かされました。もともと自社は通信制の教育事業を中心に展開しているため、同業他社との比較が主でしたが、コンテンツ配信の観点から他業界の会計データを参照することで、売上原価の削減など別の改善策を検討する余地が見えてきました。今後は「提供価値を意識した会計データの読み解き」と「比較・対比を通じた気付き」を大切にしていきたいと考えています。 異業種の決算書は何を示す？ また、新規事業立案にあたっては、競合のみならず異業種の決算書も調査し、従来の儲け方以外の可能性や資金の使い方、調達方法について幅広い視点で検討していきます。具体的には、5月末までに決算書が提出される企業の事例を調べ、6月中に自社との比較分析を行う予定です。決算書全体を細部まで追いかけるのではなく、主要な利益項目など大きな数字に注目し、グラフなどを活用して全体の傾向を把握した上で詳細な分析に進むことを意識していきます。

分析の基本とは？ 分析とは、比較を通じて事象を理解することです。分析には、数値を基にした定量分析と、事象の背景や流れを検討する定性分析があります。これらの分析は、対象となる要素を分解し、様々な視点から詳細に検討する作業です。重要なのは、データを扱う際に注意が必要であり、異なるものを比較しないようにすることです。すなわち、「Apple to Orange」ではなく、「Apple to Apple」を意識し、見えているものだけでなく、見えていないものも視野に入れながら比較することが求められます。 リゾートホテルの価格戦略 例えば、リゾートホテルにおける宿泊価格の変動を分析する場合、グループ内の直営16施設の過去10年間の売上データを活用することが考えられます。また、旅行サイトの口コミも分析の参考にできます。これらのデータは、特に需要が高まる週末や祝日の売上を最大化するための社内向け資料として活用されます。近年の旅行者数の増加に伴い、これらの変化をデータとして捉えることで、より効果的な意思決定が可能となります。 ダイナミックプライシングの活用 具体的な販売戦略としては、客室は56日前から販売設定されており、分析した資料を元に販売時の価格を提案します。予約の受注数と周辺ホテルの料金を毎週比較し、価格設定の見直しを行います。また、過去10年間の売上データを基に、ダイナミックプライシングを活用して売上が最大化できたかどうかを分析します。このようにして、データ分析を通じて戦略的な価格設定を行うことで、売上の最大化を目指します。

比較方法って何だろ？ 「比較」の方法には、代表値を使って比べる方法や、グラフなどで視覚的に情報を整理して見比べる方法があります。 目的は明確か？ 定量分析の中で最も重要なのは、まず目的や問いを明確にすることです。目的達成に関連する要素を考えて仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを集めます。そのデータを基に、インパクトやギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から分析を行います。 手法はどう？ 分析のアプローチにはさまざまな手法があります。例えば、ギャップを示すには横棒グラフを、トレンドを示すには折れ線グラフを、分布を示すにはヒストグラムや円グラフを、パターンを示すには散布図を用います。また、数字としては単純平均や加重平均、幾何平均、中央値を用います。データの散らばりを見る際には、分散や標準偏差を参照します。回帰分析やモデル化を用いることで、データの関係性を数式化することも可能です。 因果はどう考える？ 重要なのは、相関と因果を混同しないことで、データに基づく正確な分析を行うことです。学校の成績向上や遅刻削減、大学進学実績向上といった課題も、思い込みではなくデータを活用することで、より効果的かつ効率的に解決策を見つけられます。教育関連の文献やデータから情報を読み解く能力を養い、勤務先の学校の課題に対してロジックツリーを用い、仮説を立て、データを集めてグラフ化し、仮説を検証していくことが求められます。特に、度数分布と散布図は非常に有用ですので、積極的に活用していきたいと思います。

仮説活用はどう感じる？ 自身の仕事において仮説を活用して、答えの決まっていない分析や問題箇所の特定を行うステップを有意義に利用しています。日々の業務が体系立てて整理できたことで大変役立ちましたが、フレームワークの活用についてはGail等を通じて不十分であると感じています。 仮説の役割は何？ 仮説について、まず仮説とはある論点に対する仮の答えを指します。問題解決の仮説と結論の仮説の二つがあります。問題解決の仮説は、問題解決のステップにおける「where」の深掘りと「why」の原因分析に関する仮説を立て、それに対する検証のためのデータを集める段階が該当します。 仮説はどう絞り込む？ 仮説を考える際のポイントとして、仮説を決め付けずに複数立てること、そしてそれらの仮説が互いに網羅性を持つようにすることが重要です。また、仮説を構築する際には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することが有用です。データの収集においては、誰にどのように聞くか（アンケートや口頭）が重要なポイントとなります。 業績管理の真因は？ 自分が担当している業績管理の業務では、計画と実績の差異を分析し、真因を把握し、改善策を立案することが求められます。このため、問題箇所の特定、原因の分析、仮説に対するデータ収集のプロセスは非常に役立ちます。 検証成功の理由は？ 今週において、仮説を活用したデータ検証が成功し、部門長の了解を得られた経験があります。今後も問題解決の手順と仮説、データ収集のプロセスを効率よく業務に適用していきたいと思います。