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確認 ✕ 把握

に関する学び

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ターゲット理解は？ 今週、私が最も印象深く学んだのは、ターゲット層への深い理解とそれに基づいた戦略の重要性です。具体的には、ターゲット層であるZ世代に対する理解を深め、その特徴を活かした商品開発と戦略を立てることの意義を学びました。 Z世代の好みは？ まず、Z世代の特徴を活かした商品開発として、個性的でトレンド感のある商品が高い支持を得ることが示されています。具体的には、豊富なカラーバリエーションやSNS映えするパッケージデザインが挙げられます。これらはZ世代の心を捉える上で非常に効果的であることがわかりました。また、Z世代の購買行動を分析し、コンビニという新たな販売チャネルを開拓することで、手軽に購入できる環境を提供し成功している点も重要です。 SNSの効果は？ 次に、戦略としては、SNSを活用したマーケティングが効果的であることが挙げられます。SNSを効果的に活用し、認知度を向上させる取り組みとして、インフルエンサーマーケティングやハッシュタグキャンペーンが有効です。また、店舗での販促活動も重要であり、商品の魅力を伝えるためのディスプレイ工夫が購買意欲を高めることに成功しています。 差別化の秘訣は？ 加えて、競合との差別化を図るための独自の価値提案が大切で、これは消費者の心を掴み続けるための鍵となります。常にトレンドを意識した商品開発を行うことで、時代に合った商品を提供し続けることが求められます。 学びをどう活かす？ これらの学びを活かし、ターゲット層を深く理解し、具体的なペルソナを作成し、ニーズや行動パターンを把握することの重要性を再確認しました。競合との差別化や多様なチャネルの活用、SNSマーケティングの活用などの点を踏まえ、今後の業務に役立てていきたいと思います。

重要な三つのポイントとは？ 私が特に重要と感じた点について整理すると、次の三つが挙げられます。 まず、「分析は比較なり」という点です。物事を細分化して整理し、各要素の性質や構造をはっきりさせることが求められます。また、具体的な比較対象や基準を設けることで、状態を把握しやすくなり、意思決定もしやすくなります。 データ分析の目的確認はなぜ大事？ 次に、「データ分析を始める前に目的の確認をすること」の重要性です。仮説を立てて取り組むことが強調され、目的と照らし合わせながら比較することで、目に見えない情報を想像しながらの分析が可能になります。 最後に、「Apple to Appleになっているか」の確認が重要です。不適切な比較対象を避け、意思決定に役立つ分析を行うよう心がけなければなりません。 グラフの可視化はどう変わる？ また、グラフの可視化においても学びがありました。データの種類に応じた加工法やグラフの見せ方を学び、「どんなデータを」「どう加工するとわかりやすいか」をより意識する必要があります。これを企画ごとのデータ分析に役立て、反響率や成約率、属性やエリアなど、比較すべき視点が今まで以上にあることに気づかされました。 実践にどう活かすか？ さらに、作成するグラフの可視化方法についても実践していきたいと感じました。分析の本質をチーム内で共有し、分析に取り組む前の目的の明確化を意識することが必要です。そのうえで、これまで出してきた分析指標が正しい比較だったのか、新しい視点はないかを見直し、より良い意思決定に役立つものにしていきたいと思います。 企画運営の課題を定量分析によって発見し、根拠のある提案ができるようにするために、まずは学びを実践していくことが大切だと感じました。

基本原則は理解できた？ 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた？ さらに、問題解決のプロセス（What・Where・Why・How）や分析のステップ（仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証）を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる？ 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった？ 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった？ また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。

問題解決へのアプローチは？ イシューをしっかりと定め、常に確認しながら進めることが重要です。何が一番の問題かを考えることから始め、その問題に対して多角的な視野で切り口を見つけます。その後、数字を出し、それを分解してグラフ化してみると、新しい発見が得られます。この発見をもとに仮説を立て、実行し、フィードバックを受けて改善点を見つけ、問題解決に向かって進む、このプロセスを繰り返すことが大切だと感じました。 例題のおかげで、これまで学んだことのプロセスがより理解しやすくなり、一貫性が生まれました。この知識を活かして、自分で課題を見つけ、解決していきたいと思います。 集客戦略をどう見直す？ まず、集客についての考察です。ターゲット設定やお店の方針、SNSでのブランディング、各種SNSの運用などを見直しながら、ターゲット層に響きそうな問題ワードをできるだけ多く出します。そして、それに対する解決案を提示し、SNS運用やメニューの再構築を行います。既存のメニューの予約率を月ごとに把握し、低いメニューに対して改善を図り、予約の多いメニューに抱き合わせメニューを作る施策を取ります。 求人の改善策は有効か？ 次に、求人については、SNS広告を発信し、どれくらい見られたのか、効果があったのかを検証します。また、広告や打ち出しに対してのフィードバックをしっかりと収集し、改善に活かします。 業務効率化を進めるには？ 業務の効率化については、適切な施術を行う際の作業効率化を図るため、マニュアル化を進めます。商品販売時には、購買意欲を上げるトークやそれを効果的に見せる導線を作り、顧客の興味を引く工夫を取り入れます。 今後もこれらの学びを活かし、自分自身のスキルアップに努めていきたいと思います。

マーケティングの基本とは？ Day.1のマーケティング講座では、「マーケティングとは自分の良さを伝え、相手に魅力を感じてもらうことである」という根本的な考え方を学びました。これに基づき、顧客起点で考え、顧客を魅力的に感じてもらう方法や簡易フレームについて、週を追って学ぶことができました。 何を体験から学んだ？ ★体験やディスカッションから学んだ共通内容 顧客起点で常に考え、顧客をしっかりと捉え続けることが重要です。これは顧客を理解し、魅力を伝え、購入してもらうことに繋がります。そのための仕組みと入り口として、STP（6R）、4P、イノベーションの普及理論などを活用して実践していくことが必要だとわかりました。 SNS発信の具体的計画は？ 私はSNSの発信を担当し、他チームのECサイトサポートも行っています。自社のアカウントにおいて、顧客視点で正しい顧客を捉えた戦略を立てたいと考えています。具体的には以下の点を進めたいです。 1. 顧客のサイコグラフィックやデモグラフィックを把握する（STP）。 2. 正しい顧客を捉え、自社のポジションを確認する（STP）。 3. 魅力や継続利用を促す製品や策を用意する（4P、イノベーションの普及理論）。 4. それらが計測できているかを確認する。 5. 4P継続のギャップに対して顧客がどう感じているかを測る手段を用意する。 行動計画をどう進める？ 行動計画としては、まず期限を設定して実行します。11月までに戦略フレームを完成させて実践することが目標です。そして、一人でできないため、メンバーに対して簡易的なフレームを活用し、ベクトルを合わせた活動を推進します。チーム内でもフレームを使って正しい顧客へのアプローチを習慣化したいと考えています。

P/LとB/Sの違いは？ P/Lは売上と利益を把握するためのものである一方、B/Sは会社の状態を把握するものだと理解しました。P/Lの当期純利益はB/Sの純資産となり、それが資産の安定性に寄与します。そのため、当期純利益が赤字の場合、資産の減少や負債の増加が見込まれることになります。また、負債や純資産はお金の集め方であり、資産はお金の使い方であることも学びました。 お金の使い方はどう？ 具体的な例では、コンセプトの実現というお金の使い方を考える際、返済可能範囲を含めたお金の集め方の現実性を想像することができます。これにより、B/Sの構造を理解できるようになりました。 利益と体質の関係は？ 次に、自社や他社のB/Sを確認し、その企業の体質について想像してみる課題がありました。P/Lで黒字、または赤字だった場合にB/Sにどのような影響が出るのか、また、大きな固定資産を抱えた場合の資金調達方法を事業体質をもとに考察することが求められます。さらに、ベンチャー企業が特定の機関から資金調達を行った際に、これがB/Sにどのように反映されるのかという点についても考えるようになりました。 返済と投資はどうなる？ また、自社のB/Sが事業コンセプト通りになっているかを確認したり、1年以内に返済が必要なものと現金化が可能なものを見比べ、企業の健全性を確認することが重要です。さらに、大規模な投資や損失がB/Sにどのように影響し、P/Lにどのように記載されるかを確認することが推奨されています。 資金の動向をどう見る？ 最後に、固定資産と流動資産を比較し、資金の動きが激しいのか少ないのかを確認することも学びます。これにより、企業の財務状態をより深く理解することが可能になります。

ターゲットは誰？ 差別化を考える際に重要なのは、ターゲットを明確にすることです。これは、誰に向けたものなのかをはっきりさせることで、非常に有益な学びとなりました。差別化をするためには、広い視点で情報を整理することが前提条件となります。たとえば、フレームワークを使って対象をもれなく整理することが効果的です。 顧客視点はどう？ また、顧客視点で誰が競合となりうるのかを把握し、価値あるアプローチを模索することも重要です。焼肉店の競合が回転寿司であるように、同業界に限らず、異なるものが顧客に価値を提供し、競合の一部となり得る場合もあります。そのため、施策を立案する際には実現可能性と持続可能性、すなわち簡単に真似されない工夫が必要です。 両軸の価値は？ 私たちのサービスはToBとToCの両軸にまたがるため、それぞれの軸でターゲットが誰であるか、どのような価値を提供できるかを考えることが求められます。そして、その上で具体的な施策を検討する必要があります。自部署にこれを当てはめる際には、企業を顧客としてターゲットが価値を感じるかを深掘りし、差別化を進める方法を模索します。 競合の広さは？ 競合に関しては通常、同業他社に注目しがちですが、それだけでなく、広い視野で把握することも欠かせません。差別化を行う前に、VRIO分析を通じて自部署にどのような強みがあるかを確認し、それがどのように差別化につながるかを整理します。 自部署の強みは？ 自部署のVRIO分析に基づき、提供できる価値を明確化し、差別化戦略を検討します。また、これを自部署内でアウトプットする機会を設け、積極的に意見を集めることで、さらなる深掘りを進めていきたいと考えています。

仮説はどこから来る？ 分析の基本は、まずさまざまなデータを比較することにあります。細かなデータやグラフを確認する前に、自分なりの仮説を立てることが大切だと感じました。 ３つの軸は何が違う？ ここでは「プロセス」「視点」「アプローチ」という3つの軸が重要です。プロセスでは、目的を明確にし、仮説を立て、データを収集して、その仮説を分析により検証します。視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンなどに着目します。そしてアプローチとして、グラフや数字、数式を活用する方法が挙げられます。 可視化で何が分かる？ 比較のための可視化には、数字に集約する方法、目で見て把握できるようグラフ化する方法、さらには数式にまとめる方法があり、状況に応じて適切な手法を選ぶことが効果的です。 代表値はどう見る？ また、データを見やすくするためには「代表値」と「分布」を確認することがポイントです。代表値には単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、ばらつきを把握するには標準偏差が有用です。特に、95%のデータが含まれるという2SDルールは、分析の信頼性を判断する際に役立ちます。 ノーム値は意味ある？ クライアントのノーム値を算出して、予算シュミレーションに活用する手法も魅力的です。さらに、業界ごとにどの枠が効果的か比較検証することで、より適切なアプローチを模索することが可能だと思います。 実数値で検証できる？ 実際のデータを利用してノーム値を算出する試みは、非常に価値があると感じます。社内にある関連データの算出方法や分析手法を参考にしながら、実数値での検証を進めることで、より実践的な知見が得られるでしょう。

平均値だけで判断？ 平均値は、データのばらつきを反映しないため、平均値近辺に多くの数値が存在するとは限らず、両極端な数値が混在している場合もあります。そのため、平均値だけに頼ると正確な分析が難しくなることがあります。 標準偏差はどう見る？ 標準偏差を加えることで、数値の分布やばらつきを把握することができ、平均値と合わせてデータの傾向を見極めるのに有用です。実際、ある施策の効果検証で前後の数値を単に比較した際には、有意な変化や傾向が見受けられず困惑した経験があります。しかし、標準偏差を算出して分布図に落とし込めば、より明確な傾向が掴めたかもしれないと感じました。 代表値の使い分けは？ また、代表値の使い分けにも工夫が必要です。単純平均の他に、値ごとに重みを付けた加重平均、成長率や比率を評価する際に有効な幾何平均、そして外れ値の影響を受けにくい中央値を適宜使い分けることで、より正確な傾向分析が可能となります。 具体例はどう見る？ たとえば、男性の育児休業取得日数については、年間の平均値だけでなく、外れ値として極端な値が含まれる場合には中央値を用いて経年の傾向を把握します。さらに、法改正の影響で急増している取得率の増加率を幾何平均で算出し、次年度以降の予測やＫＰＩの設定に活かすといった工夫が重要です。 現業務を再確認？ 現在の担当業務においては、従業員の健康診断データ、施策実施前後の変化、女性管理職比率の推移、男性育休取得率の推移など、今回学んだインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点およびグラフ、数字、数式といったアプローチを用いることで、見落としがちな傾向や変化を改めて確認することが求められます。

本質はどう捉える？ 物事を深く考える習慣が大切だと感じました。表面的な情報に惑わされず、「本質は何なのか？」と常に問いかける姿勢や、偏らない多角的な視点を持つことが重要です。柔軟なアプローチで物事に接することで、これまで気づかなかった発見に出会える可能性があります。また、感情に流されすぎると判断が困難になるため、冷静さを保つことも大切です。こうした過程を経ることで、質問する力や自信が育まれ、相乗効果が生まれると実感しています。正解にたどり着くプロセスを大切にすることこそが、クリティカルシンキングであると改めて感じました。 ITで何を感じる？ 私はIT業界に従事しており、これらの考え方は特に問題解決やトラブル対応の場面で役立っています。エラーが発生した際は、まず「その本質は何か？」を追求し、要件定義や仕様書作成の際には、顧客の要望を正確に把握することに努めています。プロジェクトの意思決定では、複数の選択肢から最適な判断を導き出す際や、コードレビューでロジックの意図を確認する際にも、クリティカルシンキングが大いに活かされると感じています。さらに、リスク評価やセキュリティ対策など、さまざまな場面でこのアプローチが有用であると実感しています。 目標設定はどうする？ まず明確な目標を設定し、どの業務や課題に適用するかを決めます。次に情報収集を行い、得られた情報が正しいかどうかを吟味します。その上で、疑問を持ち、批判的に検証する習慣を身につけることが大切です。会話の際には複数の視点を意識し、問題を小さな単位に分解して考えるよう努めています。感情と事実を分け、冷静に判断することで、継続的なスキル向上と努力を重ね、確実に成果を積み重ねていきたいと考えています。

問題解決プロセスの重要性は？ 問題解決のプロセスについて学んだ内容を振り返ります。 まず、問題解決のプロセスには、以下の4つのステップがあります：What（何が問題か）、Where（どこに問題があるか）、Why（なぜ問題が起きているのか）、How（どうするのか）。この順序を守りつつ、ステップを踏んでアプローチすることが大切です。ただし、このステップは必ずしも順番通りに進むわけではなく、行ったり来たりすることがあります。 問題を定める方法とは？ 最初にすべきことは、問題を定めることです。あるべき姿と現状とのギャップを把握し、数字を使って売上と予測を比較することで具体的にギャップを捉えます。そのギャップの間で現場で何が起きたのかを確認することも重要です。 フレームワークの活用法を知る 次に、問題がどこにあるのかを整理する際には、ロジックツリーやMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）などのフレームワークを使うと、漏れなく検討するのに有効です。 問題解決の優先順位をどうつける？ 現在、サービスに対するアンケート分析を行っていますが、対象が広範囲であるために論点がバラバラになり、打ち手も行き当たりばったりになっていました。今回学んだ方法を使い、まず問題を複数洗い出し、その中で本当に解くべき問題に優先順位をつけ、チーム内で合意を得ることが必要です。そして、解くべき問題について、学んだ各ステップを踏んで考えます。 MECEとロジックツリーの実践 考える際には、MECEとロジックツリーを使ってみましょう。まず手を動かして使ってみることで、理解を進めることができるでしょう。

多角的な分析って？ 数字やデータの分析においては、多様な視点での切り口が重要です。どのように分けるべきか迷うこともあるかもしれませんが、迷うよりもまずは様々な方法で分けて可視化してみることが大切です。特徴が見えない場合もありますが、それはその分け方が適していないと学ぶ機会です。特に、MECE（漏れなくダブりなく）を意識して切り分けることで、より正確な分析が可能になります。まず全体像を把握し、MECEを意識した分解を行うことが効果的です。 次回の展開はどう？ 現在はコンテンツ開発の時期ではないため、データ分析の機会は少ないですが、次回のコンテンツ開発時には過去のアンケート結果を様々な角度からMECEを意識して可視化することで、新しいコンテンツ開発に役立てたいと思います。また、別の企画での社内研修を考えており、参加者のアンケート結果を活用して次年度の研修内容をどのように改善するかを考える際にこの方法を活用したいと考えています。さらに、アンケート作成時に何を質問すべきか考える際にも役立つと感じています。 可視化の工夫は？ 具体的には、以下の方法を試みようと思います。まず、様々なデータを見つけられる限りの切り口で分けて可視化すること。そして、データをエクセルに取り込み、パーセンテージ表示やグラフ化を行い可視化して確認する習慣を身につけることです。さらに、常にMECEを意識し、モレやダブリがないか確認しながら進めることが必要です。 振り返りの学びは？ 過去に分析したアンケートデータをもう一度見直し、得た知識をもとに新たな視点で見てみることも重要です。こうした取り組みを通じて、データの見え方の違いを体感し、今後の分析に活かしていくつもりです。