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売上 ✕ 意識

に関する学び

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データ利用の意味は？ データを用いる際には、何を表しているのかが明確であり、求める情報を把握できることが重要であると再認識しました。データを全体的に理解し、必要な情報が簡単に見つけられるように工夫を凝らすことも大切です。 目的設定はどうする？ データを分析や検証に活用するには、明確な目的を持つことが欠かせません。また、データを分解する際にはMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識し、様々な観点から分解を試みることが重要であると学びました。 決算分析の秘訣は？ 私の会社での月次・年次決算や予実乖離分析にもこの手法を活用できると考えています。これまでの分析では、売上や利益などの主要な数字の推移に依存しており、MECEを用いた分解を行わなかったため、説明できない誤差が残ることがありました。しかし、このスキルを活用することで、予実乖離分析をより正確に行えると感じています。全体の財務諸表を、顧客別や顧客売上別、利益別、部品別といった様々な視点で分解し、正確な分析に結びつけたいと考えています。 コスト要求はどう対処？ また、不定期に発生する顧客からのコストダウン要求に対して、社内のコスト把握と顧客要望との比較分析を行うことも目指しています。そして、24年度の予実乖離分析を行ったうえで、25年度の予算作成に反映させ、より正確な計画を作成したいと考えています。

全体像はどう把握？ データを加工する際には、まずインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から全体像を把握することが重要です。その上で、数字で示すのか、ビジュアル化するのか、数式を用いるのかといった手法を選択します。予め何を知りたいのかという前提を忘れず、単に平均値を取るだけでなく、ばらつきに注目して外れ値に潜むチャンスを見出す視点が必要だと感じました。 競合比較はどう見る？ 自社品の売り上げや競合との比較についても、提示された数字をそのまま受け止めるだけではなく、どこにベンチマークを置くのかを意識することが求められます。売上が前年より伸びている場合でも、市場全体が拡大し、競合もその中で成長しているのであれば、そのギャップはどこにあるのかを考える癖を身に付けることが大切です。月ごとのシェアや日々の実績トレンドを、抽象的な視点と具体的なアプローチの両面から分析し、真相に迫ることが目標です。 トレンド集計の課題は？ また、毎日売上トレンドを集計し、メンバーと共有しているものの、単なるトレンド情報だけではベンチマークを示すことができません。さらに、競合品のデータもタイムリーに入手できていないため比較が難しい状況でした。ピボットテーブルで集計する前のデータ収集に手間を感じ、与えられたデータベースだけで処理しようとしていた自分の意識を改め、より柔軟な視点でデータ活用に取り組む必要性を強く実感しました。

講義で何を学んだ？ 今週はライブクラスに参加できなかったため、動画で講義を視聴しました。講義では、データ分析を進めるにあたって、解決すべき問題を明確にすることの重要性が説かれていました。また、売上低下の原因を複数の視点から分解し、掘り下げた情報の中から解決につながる要素を見出す手法について学びました。 比較で見る視点は？ 具体的には、客層やばらつき、年齢層、客単価といった各要素を前年のデータと比較することで、売上低下の原因を浮かび上がらせる方法が紹介されました。比較の過程では、どのグラフを用いて示すのが適切かは一つに限らず、さまざまな手法が存在する点も興味深かったです。 偏りを防ぐには？ また、自分の考えに偏りがかからないよう、誰にでも納得してもらえる解決策を導くためには、内容をしっかり分解しデータ分析することが不可欠であると再認識しました。これまでの経験や業種に頼らない、異なるアプローチや視点で物事を見る意識を持つことの大切さを改めて感じました。 論理的思考は？ データ分析の学習を通じて、より論理的な思考と仮説検証の実践が重要であることを学びました。情報整理やパターンの発見、適切な結論の導出には、さまざまなフレームワークや手法の活用が役立つと感じ、これを習慣化することが今後の課題と考えています。また、不得意なエクセルでのグラフ作成についても、試行錯誤を重ねながらスキル向上に努めていきたいと思います。

データ分析の流れはどうなる？ 講座全体を通して、データ分析の流れを構築する大切さを改めて認識しました。どのような状況から仮説を立て、どのデータセットを用いて表現するかといったストーリーを意識することができました。各種フレームワークや分析、表現の手法はあくまでメソッドであり、講座前に自学していたため、今回はそれらの手法をいかに組み合わせてゴールに近づくかが重要だと感じています。 会社での分析はどう進む？ 現在、新しい会社で財務会計を担当しており、上記の資料やデータを集めながら一工夫加えた分析と仮説を展開する予定です。具体的な運用はまだ未定ではありますが、原価や経費、売上のデータ分析にも今後取り組んでいきたいと考えています。 学びの道はどこへ？ 以前から学びたいと思っていた分野ですので、今後の学びの方向性として以下の点を進めていくつもりです。まず、統計学をきちんと学び上げ、社会人向けの良書や統計検定の復習を通じて知識の向上を目指します。また、今回の講座で学んだマーケティングや他の考え方とデータ分析を組み合わせるため、以前かじったマーケティングについても更に深掘りしたいと思います。 ITスキルはどう磨く？ さらに、Python、SQL、データベース構築、クラウド技術など、データ分析に必要なIT分野の知識も広げる計画です。資格検定の受験も視野に入れながら、体系的に学んでいきたいと思います。

普及要因はどう伝える？ 新しい商品や既存商品を市場に出す際、普及要因を意識する大切さを学びました。以前は、新規コンテンツ開発時に商品のコンセプト、使ってほしいという意図、製作の背景や体験の機会などを提供していましたが、結果としては無秩序に発信し、試行錯誤を繰り返す方法に陥っていました。 B2B2C戦略は何か？ 私の所属する企業はB2B2Cのビジネスモデルを採用しており、直接伝えられるBと、Bを通してサービスを利用するCに対して、それぞれどのようにPRすべきかを切り分けて考える必要性を実感しました。 訴求点はどこ？ また、自社のコンテンツPRや広報物を作成する際に、イノベーションの普及要因を参考にすることで、どの要因から訴求すれば顧客にとって理解しやすいのか、伝えるべきポイントを明確にできると考えています。特にこの春、新しいコンテンツをリリースしたばかりのため、販売をさらに加速させるためのPR方法や新たな機会の創出についても検討中です。 売上理由を探る？ さらに、新規および既存コンテンツが売れている理由、または顧客に響いていない理由を整理することで、アップセルやクロスセルに結びつく要素がないかを見極める狙いがあります。加えて、信頼関係のある企業が手がけるエドテックやICTコンテンツにおいても、成功の要因や逆に売上が落ち込んだ理由を分析し、今後の改善策を模索していきたいと考えています。

イシュー設定はどう？ 今回の講座のまとめとして、私が学んだことは以下の通りです。まず、イシュー設定の重要性です。どのような問いを立てるかが、その後の思考の方向性を決定し、解決すべきイシューを見極めることが大切だと感じました。 論理的思考の道は？ 次に、偏りのない論理的な思考を行うためには、「３つの視点」を意識し、ロジックツリーを活用することが有効であると学びました。また、良いイシューを設定するためには、物事を分解し、現状をより高い解像度で把握することが必要です。 クリティカル思考は？ さらに、クリティカルシンキングは、クライアントへの提案設計や受注した仕事のプランニング、社内での戦略立案、自分自身の売上目標管理、さらには仕事の交渉や折衝など、幅広い場面で役立つと実感しました。そのため、問いを立てた後の論理的な思考フレームもさらに磨いていきたいと考えています。 現状把握はどうする？ 今後は、今回の講座内容をしっかりと復習し、日々の業務に取り入れていこうと思います。特に、問題が発生した際には、まず分解して現状を正確に把握し、偏りを避けるために「３つの視点」やロジックツリーを活用していきます。 実務改善の目標は？ また、講座で学んだロジックツリーやピラミッドストラクチャーの枠組みを実務に取り入れることで、思考のスピードを向上させ、より効果的な課題解決を実現していきたいと感じました。

マーケティングの魅力と怖さ どんなに良いものを作ったとしても、顧客の心理をついた魅せ方にしなければ、いまいちな売れ行きになることがある。これがマーケティングの面白い部分でもあり、怖い部分であると感じた。カレーメシの例題を通じて、イノベーションの普及要件について分かりやすく理解することができた。今後、新商品のアイディアを考える際には、これらの要件に当てはめてみて判断していきたい。 顧客視点の重要性とは？ また、差別化の罠にはまり、競合ばかりを意識してしまうことがよくあるが、自身もそうなりがちだと思った。これを防ぐためには、今一度顧客視点で見る意識を持ち続けたいと思う。 アイディアをどう高める？ 新商品や新技術のアイディアを考える際に、顧客心理をついた視点を入れることで、より確度を高めることができる。また、商品開発におけるマーケティング部とのやりとりの際も、魅せ方を考慮した上での協議や提案が可能となり、ヒット商品を生み出す可能性が高まるだろう。 ヒットの条件を探るには？ 過去に自社製品で販売したものの中から、ヒットしたものやあまりヒットしなかったものをそれぞれ抽出し、普及要件に合致していたか確認してみる。また、どのような魅せ方であればヒットする可能性があったのかについても検討してみる。そのほか、ネットショッピングで売れていない商品を見つけ、なぜ売れていないのかについても深掘りしてみる。

ライブ授業から得た教訓は？ ライブ授業で取り上げられた「売上昨対2割減」に向き合う例題についての感想です。このようなオーソドックスな例題に対して、何を知りたいか、どのように仮説を立てるかを考える際、必要な情報を十分に洗い出すことができませんでした。また、適切なグラフを思い浮かべることもできず、ビジュアル化に苦慮しました。しかし、「やみくもに分析しない」「ストーリーを大事にする」という前提は常に意識しています。こうした困難に直面しないよう、フレームワークや論理的思考、分析のための関連情報について日々インプットを続け、実践に活かせるようにしておかなければなりません。 赤字解消に向けた第一歩は？ 現在、自部門が赤字という現実に直面しています。まずは実績を集計し、現場のメンバーにもヒアリングしながら情報を集め、自分なりの仮説を明確化することから始めます。そして、4つのステップで分析し、解決に向けて取り組んでいきます。フレームワークを活用し、経験や勘に頼らない形で、フラットに考えながら取り組むつもりです。 チームの協力で問題を解決？ 早急に解決が求められる問題のため、迅速に対策を講じます。データ集計の際は、自身の目で確認するだけでなく、メンバーの協力を得ながら多角的にデータを収集します。講座で学んだ内容をチーム内で共有し、部門の問題について関係者とともに仮説を立て、解決策を見つける努力を続けます。

売上原価の違いは何でしょうか？ 企業分析を行う際、販管費と比べて業界やビジネスモデルによって売上原価の構成が大きく異なる点に着目することが非常に大切です。売上原価は売上獲得に直接関係するコストであり、各企業が採用する価値創造プロセスの違いによって、その内容が大きく変わってきます。学習中には、とある大手企業の事例からこの点の重要性を改めて実感しました。 事業分析の視点はどこでしょうか？ まず、自社事業別のPLやBSの分析と、各競合企業の分析が必要であると感じました。当社はビジネスモデルの異なる複数事業の複合体であるため、各事業の価値創造プロセスの違いを意識した分析が求められます。この考え方で競合企業を調査していくことにも意義を見出しています。 利益上昇の理由は何でしょうか？ また、売上総利益が前年比で大幅に上昇しているため、その要因を特定する必要があります。ここで注目すべきは売上原価です。原価は売上に直結する支出であるため、まずは売上構成の詳細やその推移を把握し、その上で原価の中身を詳しく調査することが基本になると考えています。 情報整理はどう進めるのでしょう？ さらに、必要な社内データが複数のシステムで管理されている現状では、情報の整理が不可欠です。すぐに必要な情報にアクセスできるシステム環境が整えば、より迅速かつ正確な分析が可能となり、大いに業務改善につながると期待しています。

会計の説明は何？ アカウンティングとは、もともと「説明する」という意味を持ちます。会社の状態を理解するための財務諸表が、誰にとっても共通の言語としてわかりやすくなっていることを知り、学ぶ抵抗感が薄れました。また、他の受講生と目的や現状を共有することで、共通する考えや異なる価値観を知ることができ、安心感が得られました。アカウンティングを学ぶことにより、企業を定量的に評価し、事業活動が利益にどのように影響を与えるのかを話せる人物になりたいと強く感じています。 数字報告ってどう？ 具体的には、会社のミーティングで数字を報告する場面、取引先との打ち合わせ、求職者との面談、または部下に経営状況を説明する場面で役立てたいと考えています。現在行っている事業活動が、会社の売上や利益にどのように影響しているのかをアカウンティングの知識を基に説明できるようになりたいです。原価や販管費、利益について、自分の言葉でわかりやすく伝えられることが理想です。 決算の仮説はどう？ そして、四半期ごとに発表される上場企業の決算書を継続的に読み込み、慣れていきたいと思っています。さらに、新聞や雑誌で報道される企業の活動がその後の決算にどう影響するのか仮説を立て、決算発表時にその仮説が正しかったかどうかを検証していきたいです。社内外のミーティングや打ち合わせでは、アカウンティングを基にした発言を意識していくつもりです。

比較で何を探る？ 「分析とは比較なり」という言葉が示すように、分析を行う際には、条件を整えて比較し仮説を立てることが重要です。この手法は、日常的にデータを扱う作業の中で非常に役立っています。例えば、全国推奨品になった製品のシェアが推奨される前後でどの程度伸びているのか、値下げ要求に応じた場合に売上がコストダウンのインパクト以上に増加したかどうかなどの質問です。 目的と条件はどう？ 分析を始める前に、分析の目的とデータの条件がしっかりと整っているかを確認します。目的がはっきりしていなければ、分析結果は曖昧になり、有益ではなくなってしまいます。また、「生存者バイアス」という思考に陥らないように、成功体験だけでなく失敗からも学ぶ意識を持ち続けたいと思います。たとえば、競合との製品コンペに勝つためには過去の成功事例から学ぶだけでなく、敗北したケースの反省点を検討し、どこが競合よりも劣っていたのかを追求していくことが重要です。 データの見せ方は？ さらに、データの見せ方も大切です。数字やパーセンテージで示すべきか、どのようなグラフを使用するかを考え、視覚的に訴える効果的な方法を選択することが求められます。こうした分析の技法や思考法は、データを扱う日々の作業の中で重要な役割を果たします。ファクトに基づいた正確な分析結果を出し、それを適切に伝えられるように努めていきたいと思います。

仮説の基本は何？ 仮説とは、ある論点に対して一時的な答えを示すものであり、結論の仮説や問題解決の仮説など、さまざまな形で用いられます。この仮説を立てることで、検証マインドや関心・問題意識が向上し、行動のスピードや精度も高まるという効用があります。 データで示す理由は？ また、仮説はそれ自体の正しさをデータで示す必要があり、その方法が非常に重要となります。データにより正しいことが証明されるとともに、他の説が否定される仕組みが求められます。良い仮説を構築するには、フレームワークの活用も有効であり、フィールドワークやエスノグラフィーといった手法が、質の高い仮説作成に寄与するという意見もあります。 仮説思考はどう役立つ？ さらに、仮説思考は課題や目標の検討にも役立ちます。次年度の事業目標や事業拡大のために、自分なりの課題設定を行う際、また顧客ニーズの変化や新市場を捉える際に、仮説を立ててアイデアを具体化することが求められます。 来年度の目標設定はどう？ 来年度の目標設定においては、売上などの事業指標だけでなく、競合との比較や自社への影響を示す独自のインデックスを仮説として設定することが推奨されます。その仮説がどのような状態になれば「影響がある」と判断できるのか、ほかの指数と照らし合わせながら検証し、実際にデータを収集して売上や実感との整合性を確かめることが大切だと感じました。