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分析 ✕ 改善

に関する学び

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分析の重要性とステップは？ 分析は、比較から始まります。まずは目的に沿って、正確な比較対象を絞り込むことが第一ステップです。条件が異なる比較は、結果に意味を持たせられず、有用ではない結論に至ってしまいます。そのため、それぞれの分析の目的を見失わず、仮説に基づいて対象を絞り込み、比較していくことが重要です。 具体的な分析方法は？ 具体的な分析としては、対象顧客の業界、販売結果、各営業メンバーの実績評価、営業拠点の比較、マーケット状況の分析、海外も含めた需要分析とそれに応じたサプライチェーンの構築、さらに競合他社との強み・弱みの比較分析が挙げられます。 効果的な分析サイクルとは？ 分析を進めるためには、以下のサイクルを回すことが必要です。まず、比較に用いるデータを収集し、次に目的に合わせた比較指標を決定します。そして、その指標に基づいてデータを整理し、比較を行います。最後に、分析に基づいて結論を導きます。 このサイクルを繰り返しながら、改善策や対策を検討し、実行します。その後、再度分析して変化を確認し、次のアクションを決定していくことが重要です。この一連のプロセスを繰り返すことで、効果的な分析と持続的な改善が可能になります。

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。

なぜ仮説は大切？ 「良い仮説」という言葉が非常に印象に残りました。これまで、問題が発生した際には、過去の経験や思い込みに基づいた一方的な判断に頼っていた部分があったと感じています。今後は、問題に対して複数の仮説を立て、それぞれを検証していくことが大切であると考えています。 売上課題の原因は？ 私の担当している製品販売では、代理店を通じた受注や売上に関する問題が頻繁に生じます。こうした課題に対しては、さまざまな仮説を立て、検証を進めることで問題解決を図る必要があります。特に、施策と受注売上の関係性を十分に考慮して対応することが重要だと思います。 セミナーの現状は？ まずは、施策に関する問題点を整理することから始めます。長年、定期的にセミナーなどを実施してきましたが、必ずしも思うような成果に結びついていない現状があります。今後は、まず顧客のニーズを正確に把握し、現行のセミナー内容が実際に顧客の要望に合致しているのか、改めて検証する必要があると考えます。 3C分析で状況は？ そして、まずは3C分析を通じて状況を明確に把握した上で、複数の仮説を立て、順次検証を行っていくことで、今後の改善策を模索していきたいと思います。

手法選択は何が肝心？ 様々なアプローチからデータを検討することで、仮説の精度が向上することを実感しました。しかし、すべての手法を無差別に試すのは非効率であり、分析の目的に沿った適切なアプローチを選ぶことで効率よく進めることが大切です。 代表値の選び方はどう？ また、代表値には多くの選択肢が存在するため、データの性質や分析目的に応じた計算方法を選ぶ必要があります。一定の経験を重ねれば、どの代表値が最適かパターンを把握しやすくなると思います。 グラフ選びはどう判断？ 製品の計測データなどを分析する際は、適切な代表値を選ぶことに加えて、標準偏差も併せて算出することが求められます。レポートを作成する際には、分析目的とデータの特性を踏まえて適切なグラフを用い、他者の手法に対しても改善の余地がないか検討する姿勢が大切です。 再検討の意義は何？ これまで、代表値として単純な相加平均に頼ることが多かったため、今後はデータの性質を再検討し、その選択が本当に妥当なのかを吟味するようにしたいと考えています。また、グラフの選定についても感覚に頼るのではなく、目的を明確にした上で最適な可視化方法を選ぶよう努めます。

アカウンティングの理解を深めるには？ アカウンティングの重要性や、事業活動の意味、事業活動を定量化する指標について、今まで漠然と理解していたことがしっかりと言語化され、体系的に整理されました。これにより、頭の中にフレームが形成され、とてもすっきりとした気持ちです。このフレームに情報や知識を加え、自分の中で考えを整理していくのが非常に楽しみです。 自社のP/LとB/Sをどう活用する？ まず、自社のP/LとB/Sを読み解けるようになり、俯瞰的な視点で自部署や他部署の事業活動を再考したいと考えています。その後、競合他社のP/LやB/Sを分析し、自社と比較することで、改善や成長のポイントを見つけたいです。 理解を深めるためのアプローチは？ 本講座を通じて、すべての内容をしっかりと理解し、疑問点がない状態で修了したいと考えています。その上で、自社のデータを読み解く際に生じる不明点については、上司に相談したり、質問の機会を作りつつ理解を深めたいと思います。競合他社の分析に関しては、特定の企業をピックアップし、理解を深めたいです。また、アカウンティングに詳しい周りの方々に声をかけ、比較検討会の実施を提案したいと考えています。

データ分析で大切な視点とは？ データ分析における比較の重要性を学びました。特に、比較対象をゴールに対して適切に選定することの重要性を実感しました。また、目の前にあるデータだけで判断することの危うさも理解しました。これは生存者バイアスの影響です。存在しないデータを考慮することが大切であり、今目の前にあるデータだけで課題解決になるのか、一度立ち止まって考えることの重要性を感じました。 仕事の中でのデータ活用法 私の仕事は、様々な事業部門からのデータ分析依頼に対応することです。その際、依頼されたデータそのままに100%応えるのではなく、そのデータで本質的な課題が解決されるのか、他の視点から分析する余地がないか、など多方面の視点を持つことが求められます。また、新たなデータ取得も視野に入れ、依頼主とともに問題解決に向けて進めていきます。 視点を広げる提案の予定は？ 現在対応中の案件では、特定のデータソースを特定の視点から可視化していますが、これは単なる時短や作業効率改善だけではありません。事業部門の本質的な課題である収益性向上や利益改善に向けて、8月内に依頼元にヒアリングし、別の視点からのデータ活用を提案する予定です。

課題の本質を探る？ 問題解決には明確な手順が必要です。まず、直面した課題を正確に言語化し、現状とのギャップを明らかにすることが求められます。そのため、分析を始める前に、課題とギャップの埋め方についてしっかりとすり合わせ、合意を得ることが重要となります。 合意のポイントは？ 合意を形成するためには、問題を漏れなくダブりなく分解し、論理的かつ視覚的に納得感が得られる形で提示する必要があります。たとえば、「劇場の売上の減少」という課題認識のもと、大枠では単価と客数に分解できますが、そこからさらにMECEな形で掘り下げ、時系列比較の中で最も影響が大きい部分を特定することが効果的です。 収束はどう図る？ また、予実比較の検証のように議論が発散しやすい場合でも、一定の手順に従えば納得感のあるロジックで改善箇所に合意が得やすくなります。具体的には、直近1年分の売上データを活用し、MECEな形で分解作業を行うことで、現状の売上改善余地がある領域を根拠をもって説明できるようになります。 改善策はどう決定？ 最終的に、関係者の合意を得た上で、特定した改善領域に対するアクションプランを立案し、提案することが求められます。

戦略の本質は何？ 戦略という概念については、シーンによって様々な内容で語られていますが、その本質は変わらないことが重要です。この点をしっかりと意識し、自分なりに答えられるように努めていくことが大切です。 競争優位はどう実現？ ビジネスの戦略として、企業あるいは事業の目的を達成するために、持続的な競争優位を確立するための構造化されたアクション・プランを心がけています。この重要な考え方を忘れないように定期的に確認し、常に意識しておくことが必要です。 提案力はどう磨く？ 提案力を向上させるためには、戦略と戦術をしっかり区別し、相手が納得できるプランを提案できるように努力します。他社を参考にする際にも、戦略と戦術を可視化し分析することが重要です。企業の戦略の結果を歴史から学び、その知見を自身のビジネスに活かすことを心がけます。 成功と失敗から学ぶ？ また、成功した日本企業やアメリカの企業の戦略と戦術を見直します。成功例に目を向けるだけでなく、失敗した戦略例も確認し、他者の失敗から学ぶことも重要です。その失敗例を自分のこととして捉え、どう改善できたかについて仮説を立てる訓練を進めていきます。

データの集約ってどうやる？ データの比較法について、数字を集約して捉える方法、目で見て捉える方法、そして数式を用いて集約し関係性を把握する方法を学びました。普段何気なく実施していることの意味を理解することで、さらに大きな効果を得られる必要性を感じています。 代表値と散らばりの活用法は？ また、データ加工のポイントとして、代表値と散らばりの両方を活用する事例を学びました。双方の特性を活かした可視化を上手く利用できれば、より具体的な分析が可能になると実感しています。 工数計算の見直しは？ 業務改善の際に、工数の計算方法が一面的であったことにも気付きました。関わる人数や各作業の分析データが欠けていたため、今後はこれらの情報収集にも注力し、ビジュアル化した際の分析範囲を広げる可能性を感じています。 収集データの過不足は？ さらに、すでに収集しているデータの過不足の確認も行いました。各個人が提出する情報を一元的に抽出するツールの開発は進んでいますが、項目に不足がないか確認し、もし不足があれば機能追加を実施します。一律に集まったデータに対しては、簡単なグラフ作成を通じて作業記録などの分析を行っていく予定です。

強みの再認識が重要？ 自社のどの部分に顧客が魅力を感じているのか、自社の強みを分析することの重要性を改めて認識しました。特に新企画を立案する際に、この分析を活かしたいと思います。 ネーミングと顧客ニーズとは？ 顧客ニーズを素早く的確に捉えること、そのニーズが顧客自身も認識していない場合があること、そしてネーミングの重要性について学びました。この学びをもとに、自社でもネーミングを工夫することで、商品の魅力をよりダイレクトに伝えられると感じました。 BtoBtoCのニーズ見直しが必要？ また、BtoBtoCの既存販路に関しても、顧客とエンドユーザーのニーズを見直す必要性を感じています。新企画を考える際には、自社の強みを深く分析し、顧客とエンドユーザーのペインポイントを「なぜなぜ」で深掘りしていきたいと思います。 効果的なネーミング改善計画は？ 具体的には、既存商品のうち魅力が十分に伝わっていない商品について、今後学ぶマーケティング手法を用いてネーミングの改善提案を行う計画です。さらに、日常生活の中でコンビニなどに足を運び、ターゲットと真のニーズについて考える習慣をつけていきたいと思います。

仮説の役割は？ 仮説とは、ある論点に対する仮の答えであり、目的に応じて「結論の仮説」と「問題解決の仮説」に分類されます。これらは、過去、現在、未来という時間軸によってその内容が変化するため、状況に応じた検討が求められます。仮説を持つことで、個々の仕事における検証能力が高まり、説得力が増すとともにビジネスのスピードや行動の精度も向上します。 会員減少の理由は？ たとえば、コミュニティの会員数が減少傾向にある現象について検討する際、フレームワークに沿った分析を行うことで、何が問題なのか、どこに課題があるのか、なぜその問題が生じているのか、さらにはどのように対応すべきかといった具体的な課題が明確になり、改善策も見えてくる可能性があります。このような一連のプロセスは、非常に難しい課題ですが、正確な状況把握と議論の進展に寄与します。 活用法はどう変わる？ これまで、仮説を立て検証する際に、フレームワークを十分に活用せず、目の前の事象に対して漠然と対処していた部分がありました。今後は、4Pや3Cなどのフレームワークを効果的に用い、より具体的な仮説を立て検証することが求められると感じています。

ピラミッドストラクチャーの効果とは？ ピラミッドストラクチャーは、論理的に物事を考える際に非常に効果的で取り入れやすいツールだと感じました。結論を導き出すためには、その根拠が必要であり、他人に伝えるためには具体例を挙げて説明することが重要です。 ビジネスシーンでの応用法は？ このピラミッドストラクチャーは、結論づけや主張が求められるあらゆる場面で活用できます。例えば、会議での発言や業務フロー改善の企画時などです。特に異なる立場の人が連携する業務や課題を議論する際には、主語述語を明確にし、結論の根拠を明確にすることで、内容をきちんと伝える必要があります。 自己改善への適用事例は？ 自分で結論を出したり主張する場面では、ピラミッドストラクチャーを用いて根拠の具体例まで提示した上で発言するように心がけています。また、業務改善のミーティングでは、この手法を用いて課題解決策を説明することが効果的です。さらに、各製品のマーケティングミーティングの際には、営業やマーケティングが考えた施策をピラミッドストラクチャーで分析し、具体的な根拠を明確にすることで、施策の質向上と効果の最大化を図る努力をしています。