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分析 ✕ 視点

に関する学び

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どんな問いから始める？ 問いは何かということからスタートする重要性を学びました。どのような問いに答えるために分析を行うのか、その目的を確認することから始める必要があると感じました。この際、問いの妥当性を確認するために、MECEになっているか、視座・視点・視野に偏りがないかなどのポイントを自分でチェックすることが重要だと考えました。 なぜギャップが生じる？ 現状の業務における課題としては、私の担当する台湾・香港エリアでの販売台数の低下に起因する過剰在庫問題があります。目指すべき目的は、不動在庫の消化および在庫レベルの適正化ですが、販売が思うように進まず、指標に対してギャップが生じています。このギャップを埋めるために、なぜ現状のギャップが発生しているのかを分析する必要があります。具体的には、カテゴリや客先別に切り分けて、予測と実績のギャップを把握し、それを要因別に分けて考えるという手順を踏みます。 何のためにデータを集める？ データ収集については、その前に何のためにデータが必要であるかをしっかり考えてから行動に移します。そして、分析を行った結果をチームや販売拠点の営業メンバーに共有し、具体的な対策を検討することが重要です。

直感と数値はどう異なる？ 「感じる」という目に見えない結果を捉えることの大切さを実感しました。数値や定量調査だけでは見えにくい、顧客の心の動きや背景を把握することが、現代のマーケティングでは欠かせないと感じています。 声と傾向はどう違う？ また、トレンドや顧客の声とインサイトは決して同じものではないという認識を新たにしました。「買う」「買わない」の決断の背後には、目に見えない心の変化があることを考えると、ただ単にデータを追うだけではなく、顧客の生活背景や日常の様子をしっかりと理解する必要があります。 行動範囲をどう広げる？ そのためには、自分の行動範囲にとどまらず、社会情勢や最新のトレンドにも敏感になることが重要です。例えば、日常的に最新の売れ筋商品が並ぶ場所に身を置くことで、消費者の行動や心の変化をより具体的に捉えることができると感じます。 心の動きをどう捉える？ こうした視点は、自社商品の販売動向の要因分析や、商品リニューアル、プロモーション策定といった実務においても非常に役立ちます。顧客の行動を引き起こす「心の動き」を想像し、その動向を論理的かつ適切に言語化することが、さらなる成功への鍵となると実感しました。

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。

決算書から何を分析？ 今回の学習を通して、決算書から企業の資金調達方法、コスト構造、利益の拡大メカニズム、そして固定費の大きさなど、経営戦略や特徴が多角的に読み取れることを改めて実感しました。単なる数字の羅列ではなく、その背後にあるビジネスモデルや企業の価値観を想像しながら分析する力が非常に重要であると感じました。決算書は、企業経営の実態を「見える化」する基礎資料であり、企業理解の土台だと再認識しました。 企業情報をどう活かす？ 今後は、新聞や業界紙などの情報源に積極的に接し、さまざまな企業の経営情報に触れる機会を増やしていきたいと考えています。さらに、興味を持った企業の決算書を自ら確認し、分析することで、競合他社の財務状況や市場全体の動向を客観的に把握し、企業の立ち位置や戦略策定に役立てることを目指します。 財務分析のコツは？ また、企業の決算書を取り寄せ、財務数値や構造を比較・分析するプロセスから学びを深め、得られた結果をもとに上司や経営層に提案できるような準備を整えたいと思います。継続して分析に取り組むため、毎月新たに一社以上の企業資料を読み込み、実務に結びつける努力を重ねながら、経営視点を確実に養っていく所存です。

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。

データ分析に必要なスタート地点は？ データ分析とは何かと問われたとき、私は即答できない自分に気づきました。しかし、week1で「分析とは比較である」という言葉に出会い、新たにスタート地点を明確にすることができました。これからは、自分が行おうとしている分析が「比較」になっているかどうか、自問自答できるようになりました。さらに、分析を行う目的をしっかりと確認し、自分が伝えたいことに合致した比較ができているかを常に問い続けることを忘れないようにしたいです。 結果的な「比較」に満足していませんか？ よくある例として、言われたままにデータを出すことが多かったのですが、特に期末には前期比や前年比を提示するだけで終わっていました。しかし、何を「比較」すればより実態や現状を明確に伝えることができるのかを考えるアイデアが必要だと感じています。 新しい発見へとつながる比較は？ たくさんのデータがある中で、売り上げの数字以外にも何か意味のある比較対象を見つけたいと思います。売り上げや数量、売り上げの多い顧客などは一般的な比較対象ですが、それ以外にどのような視点で比較すれば新しい発見につながるのか、色々な分析データを見ながら探していくつもりです。

全体比較はどう進める？ 分析を行う際には、まず全体を比較する視点が大切だと感じました。目的や仮説を明確に定め、何を明らかにするのかを最初に整理することで、後の検討項目がより明確になります。what、whereといった切り口を用いることで、問題点を漏れなくピックアップできる点が非常に有効だと思います。 各要素をどう分ける？ また、分析を進めるときは、各要素を分けて整理することが重要です。ツリー図などの視覚的な手法を活用することで、分析の過程で迷ってしまった場合にも、元の目的や仮説に立ち戻りやすくなると感じました。数字に裏打ちされたストーリー性を意識することで、より説得力のある分析結果が得られたと思います。 原因検証のポイントは？ さらに、原因分析を実施する際には、3c4pなどの手法を参考にしながら、網羅的な検討を行うことが有用です。売上の動向については、昨年対比で上がった要因や下がった要因を明確にし、各施策（マーケティング、営業）ごとに効果検証を実施することが求められると実感しました。アンケートによる顧客満足度のフィードバックや、各部署の営業実績と売上の関係性を検証することで、さらなる改善点に気づくことができました。

リストの課題は何？ 実践演習では、データ分析において考えられる要素を箇条書きでできる限り書き出してみました。しかし、フレームワークの学習を通じて見直すと、提示した要素は直ちに問題解決につながるものではなかったと感じています。また、書き出した要素がバラバラで重複も見受けられ、ただリストアップすることで満足してしまい、しっかりとした振り返りができていなかったと反省しています。 論点整理はどう？ この経験から、まず論点を整理することの重要性を改めて認識しました。データ分析だけに限らず、今取り組んでいる業務において新たなサービスを検討する際にも、MECEの視点でロジックツリーを作成してみました。ところが、同じような要素や粒度にまとめる難しさを痛感する結果となりました。 小さな実践は有効？ 問題解決力を向上させるためには、まず小さなことから実践していくことが必要だと感じています。また、普段からロジックツリーなどの手法を使っていなくても、書き起こしたり他の方法でアイデアを整理している方もいらっしゃると思います。そういった方々が、どのような場面でこれらの手法を活用し、なぜその方法を取り入れるようになったのかをぜひお聞きしてみたいです。

製品の価値は何だろう？ 製品価値を最大化するためには、単に製品に付加価値を加えるのではなく、その価値がどのような顧客に響くのかをしっかり把握することが重要であると学びました。市場の挑戦や自社が目指すポジショニングについて、製品開発時点のコンセプトや従来の顧客層という固定観念にとらわれず、製品の特長を純粋に洗い出して再検討することで、新たな機会を創出できる可能性があります。 リポジションの壁は何？ 一方で、私の所属する業界では、製品が特定の顧客層に使用されることが前提となっているため、簡単にリポジショニングを行うことは困難です。しかし、顧客層をさらに細分化し、活動領域を限定して製品展開を行うケースが多いことから、各製品の価値を改めて見直し、従来は優先順位が低かった顧客層にもマッチする提案ができないか再考することで、新たな機会につながるのではないかと考えています。 固定概念はどう捉える？ また、既存製品については、製品プロジェクトのマネージャーがこれまでの経験から固定概念を持っている可能性があると感じています。私自身は、第三者的な視点で冷静に製品の価値を分析し、新たな顧客創出のヒントとなるポイントを見出したいと考えています。

仮説と検証はどう？ 問題解決の４つのステップの一環である原因の分析について、まず、原因を突き止めるためには仮説を立て、その仮説を実際に検証する必要があります。この検証のために必要なデータを収集し、フレームワークなどを用いて多角的な切り口からデータを引き出すことが大切です。また、解決策の一つとして、WEB上での施策検証に適したA/Bテストが有効です。 データ設計の秘訣は？ さらに、現在の課題に必要なデータをどのように設計するかという視点を持つことも重要です。たとえば、共に仕事をするメンバーや経営層に対して、データに基づく裏付けがきちんと説明できるようにすることや、判断を求められた際に感覚的な決断ではなく、しっかりと分析した上で判断できるかどうかを見極める力が求められます。 経験共有の意義は？ 皆さんには、業務上で判断に困ったとき、どのようなデータ分析を行って助かったか、あるいは失敗した経験について共有していただきたいと思います。また、最後の最後には勢いも必要ですが、どの程度の分析を行えば十分なのか、自分自身が満足するまで分析すべきか、あるいはどのような基準を持つべきかについて、みなさんと議論してみたいと考えています。

現状と理想の差は？ 問題を明確にするため、ロジックツリーの活用法を学びました。あるべき姿やありたい姿と現状とのギャップに着目し、そのギャップがなぜ生まれているのかを問うことで、原因の特定につなげられると感じました。原因分析の手段としてＭＩＣＥを意識し、問題を分解する取り組みが、より具体的な問題の明確化につながると思います。 ＭＩＣＥの見方は？ 一方、ＭＩＣＥの視点で考えることはすぐには難しいと感じたため、日頃からの訓練が重要だと再認識しました。例えば、夕飯のメニュー選びにおいて、中華、和食、洋食といった大分類の中で、麺類や主食といった細かなカテゴリーに分けて考えるといった方法を試してみようと思います。 予算獲得の鍵は？ また、予算獲得に向けては、各業務におけるあるべき姿を明文化し、メンバーと共有することが不可欠です。現状とのギャップやその原因についてＭＩＣＥを用いて検討することで、新たな発見や打ち手が見えてくると感じます。さらに、あるべき姿を明確にするために、会議を通して現状のユーザーの声や法的根拠を把握し、理想と現実の差をしっかりと捉えることで、あいまいな課題の解消につながり、全体のストレス軽減にも寄与すると思います。

チャット改善はどう進む？ 社内チャットツールの使い勝手向上を目指し、ユーザーインターフェースの変更や新たな機能の追加を試み、実際のユーザーからのフィードバックを収集・分析する取り組みを行っています。この試作プロセスにより、より使いやすいツールへの改善が期待できます。 オンライン改善の秘訣は？ また、顧客向けのオンラインポータルについても、製品情報やサポート情報が見やすく、アクセスしやすいようにデザインや機能の改善を試行中です。実際の顧客の意見を反映しながら、ユーザビリティの向上を図っています。 試作で何が変わる？ デザイン思考の「試作」ステップを業務に取り入れることで、従業員や顧客のニーズに応じた具体的なソリューションの提供が可能となりました。さらに、ユーザーを巻き込むワークショップにより、彼らの視点やニーズを直接把握することができ、実用的な提案を行う基盤が整いました。 テストはどう効果？ 加えて、デザイン思考の「テスト」ステップをCXソリューションの提案プロセスに組み込むことで、顧客の実際の使用状況や要求を的確に反映した提案が可能となり、提案内容の精度および顧客満足度の向上につながる見込みです。