データ・アナリティクス入門

問題解決の新たな視点を得る学びの旅

解決へのプロセスをどう進めるか? 今回の講義を通じて、問題解決における「What、Where、Why、How」の各要素に分けて進めることの重要性を再認識しました。特に、平均値を見る際に「ばらつき」という視点が抜け落ちやすいことに気づけたことは大きな収穫です。ばらつきを確認することで、新たな気づきや次の問いに繋がることがあるため、これを自身の思考の癖として意識的に取り入れていきたいと思います。 データ分析はどう活用すべき? また、データ分析の活用については、会社業績の分析に役立てていきたいと考えています。各要素をもとにして思考を整理し、比較をギャップとして描き出す際には視覚的にグラフも活用します。さらに、考えの幅を広げるためのフレームワーク(3C・4P)を、幅を広げるだけでなく、様々な場面で応用できるように意識して使うことで、新たな気づきや問いにも繋げていきたいと思います。 比較分析はどのように進化する? 自身の役割としては、バックオフィス化を進めることに加え、会社業績の分析資料の作りこみも進めています。Q2の考えを柱として、基本的な比較においても、前期・前月比以外に施設間比較や競合の数値を集めての比較、さらに売上の分解(ロジックツリー)なども行い、自社のマーケティング施策の検討に繋げていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で変わる意思決定の未来

データ分析の意義とは? データ分析をビジネスに活用することの本質を理解し、考え方や手法を再設計して、自分のものにしたいと感じました。データ分析で課題を解決するとは、「勘と経験に頼る意思決定の方法を、データ分析を用いた合理的な意思決定へと改めること」を指しています。そのために必要なことを次のように整理しました。 シナリオ設計のコツは? まず、ビジネスに貢献するシナリオを描くことが重要です。そして、データを基にした意思決定プロセスを設計し、解消したい問題と解決する課題を言語化します。さらには、意思決定のプロセスを形式知として明文化することが必要です。 問題点は何か? 具体的な問題としては目標未達があり、その課題として購入増加、キャンセル回避、Webサイト離脱の回避、および集客増加といった点が挙げられます。これらの課題を「意思決定プロセス」に深く掘り下げていくことが今後の大きな課題と考えています。 今後の展望は? 今後の6週間では、問題と課題のさらなる言語化を進めていきたいと思っています。また、意思決定プロセスの6種類のうち、特にマーケティング型の「仮説試行型」と、経営者の思考バイアスを低減させるための経営者判断型について、さらに学びたいと考えています。そして、意思決定プロセスの形式知化を設計していく計画です。

マーケティング入門

ターゲットの好みで狙い撃ち

顧客志向の本質は? マーケティングとは、顧客志向に基づき、商品を購入してもらえる仕組みを作ることだと学びました。狩りに例えるなら、猟銃で無理やり獲物を捕らえるのではなく、ターゲットの好みや習性を把握し、最適な餌を最適なタイミングで仕掛けることで獲物を捕まえる、というイメージが自分の中に形成されました。 エンドユーザーの声は? また、エンドユーザーへ自社商品を販売する法人に対して施策を提案する場合、まずエンドユーザーの情報やニーズを販売法人に十分ヒアリングします。その後、ヒアリング結果と自社が捉えたニーズを照合し、結論づけたエンドユーザーのニーズを言語化します。最終的には、提案する施策がエンドユーザーのニーズに適しているかどうかをチェックするプロセスが重要となります。 法人施策の見直しは? さらに、法人側の都合で施策を実施する場合も、再度顧客志向に基づいているかどうかを見直す必要があると感じました。顧客志向に沿わない施策であっても、実施せざるを得ない場合はその認識を持ちながら進めることが大切です。 ヒット商品の議論は? 教材では、あるヒット商品の事例が取り上げられ、なぜ売れたのかを皆で議論する機会がありました。各自の考え方が異なるため、さまざまな意見が出され、非常に興味深く、作業自体が面白いと感じました。

戦略思考入門

選択と集中で突破する戦略思考

なぜ集中が鍵なの? 改めて何かを成し遂げたい時には、『選択と集中』が重要であると感じました。ライブ授業の大学受験に関する例では、あれもこれも手を出す人が登場し、目標を定めることの重要性が明示されました。資本が有限であるため、どのように資本を投下するかの戦略を立てて行動する方が、成功の可能性が高まると理解しました。 どう人材を再配置? 戦略思考の考え方は、あらゆる場面で役立つように思います。つい先日、DX推進の部署に異動し、業務の一環として社内人材の使い方や配置の見直しを行うというミッションを与えられました。バックオフィスの人材が多いため、その業務を棚卸しし、統廃合が必要です。人材リソースも有限であることから、バックオフィスの余分な業務をカットし、売上につながる営業やインサイドセールスに人材を回すことが賢明な戦略だと思います。この戦略思考での学びを、今後の実務で活用していきたいと考えています。 どう営業戦略練る? 前述の通り、まさに戦略思考を多用するであろうDX推進の部署に先日異動になりました。社内リソースをどのように効率的かつ効果的に使うかを考えながら、これからの業務に取り組みます。具体的には、現在の営業の方法を見直し、デジタルマーケティングやインサイドセールスなどの手法を社内に取り入れていく予定です。

データ・アナリティクス入門

仮説で突き抜ける分析の世界

分析の基本を確認? この講座では、分析とは単にデータをそのまま受け入れるのではなく、要素を分類し比較する作業であることを学びました。現状を鵜呑みにするのではなく、多角的に考え、目的や仮説を明確に持って取り組む重要性が印象に残りました。 分類と比較の仕方は? 具体的には、まず分析の基本として、データを分類することが必要だと再認識しました。そして、その分類された情報を比較することで、より深い理解が得られると感じました。さらに、明確な目的や仮説を持つことで、分析の取り組み方が一層意識的になり、有益な示唆が得られる可能性が高まると実感しました。 実務での分析戦略は? また、現職の業務においては、クライアント向けのマーケティング戦略を立案する際、膨大なデータの中から適切な視点を見出し、効果的な分析を行うことが求められます。目的や仮説を明確に持ちながら、意識的な比較検証を進めていくことで、売上に貢献できるような分析手法を確立していきたいと考えています。 着眼点を模索中? さらに、与えられたデータのどの部分に着目すべきか、どの分析手法を適用すべきかについては、まだ模索している部分もあります。今後は、理論を学びながら実務に直結する知識やスキルを身につけ、より具体的な分析ができるよう努力していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

データ分析で結果を出すための工夫

データ分析の目的を明確に データ分析を行う際には、以下の点を重視する必要があります。 まず、分析の目的を明確にすることが重要です。分析の本質は比較にあり、適切な比較対象を選ぶことが求められます。そのためには、どのような項目をどのように分析するかという仮説を立て、それに基づいてデータを集め、分析することが必要です。そして、目に見えないデータや事象も考慮しながら、見せ方(例えばグラフなど)にも注意を払います。 マーケティング成果発表の準備は? 分析をする際の初めのステップは、「誰に」「何を」伝えるためにこの分析を行うのかを明確に意識することです。特に、次の期のマーケティング部門の成果発表で伝えるメッセージを考えるには、この意識が不可欠です。 来期施策に活かす分析のポイント 次に、来期の施策の布石となるメッセージを考えます。そのためには、まずどういうメッセージが良いかを考え、会社の方向性を確認します。その方向性とメッセージがつながっているかを検証した上で、どんな項目をどのように分析するのが適切かという仮説を立てます。実際にデータを集めて集計し、仮説の正しさを検証します。 このプロセスを通じて、有効と感じた施策や取り組みを数値的な裏付けをもとに発表し、来期の施策に活かしていくことが重要です。

データ・アナリティクス入門

合宿で描く未来のマーケ戦略

方向性はどう決める? 来年度に向けた部としての1年間の方向性とTODOを検討する合宿で、今回学んだ内容を活かすことができると感じました。合宿では、現状できていることとできていないこと、そして今後必要なソリューションについて話し合いました。具体的には、今後重要になると予想される広告指標について、各ソリューションごとの導入実績を比較し、2024年の傾向を把握することが求められると認識しました。また、現状のホットなマーケティングトピックから、今後伸びるであろうKPIを仮定し、その上でどのようなソリューションを開発すべきかを検討しました。 情報はどう集める? さらに、分析においては、情報やデータの収集方法が非常に重要であると感じました。普段あまり活用していなかった社内のポータルや事例集なども積極的に利用し、必要な情報が何か、足りない情報はないかを意識しながら、学んだプロセスに沿って分析に取り組んでいくつもりです。 分析の進め方は? また、データ分析の基本として、目的を明確にし、仮説思考でアプローチすること、比較を重視すること、そしてwhat→where→why→howというプロセスで考えることの重要性を再確認しました。これらの考え方を実践することで、より具体的な分析結果が得られると実感しています。

データ・アナリティクス入門

同条件で実感!比較のヒント

どうして比較するの? 分析の基本は「比較」にあります。しかし、比較を行う際には、正しい対象同士を照らし合わせなければ、正確な結果は得られません。たとえば、単に全体の平均値を比べるのではなく、同じ条件下(Apple to Apple)での比較を意識することが重要です。具体的には、ある施策の効果を評価する場合、対象は施策を受けたグループと、受けていないグループに限定し、その効果が明確に反映されるように設定する必要があります。また、比較を行う際は、外れ値の有無やデータの対象数、そして分析の目的に沿った比較がなされているかどうかにも注意を払うことが求められます。 比較の実践はどう? 現在、売上やマーケティングの集計そのものはしていませんが、常に「比較」を意識しながら、比較対象が正しいかどうかを確認する視点を持つよう心がけています。目的に合った分析であるかを常に考え、比較した結果をどのように的確に示し、他の人にわかりやすく伝えるかという点が大切だと思っています。 結果提示の工夫は? 今週の学習内容については、特に疑問に感じた点はありませんでした。ただし、グラフや推移グラフ以外の方法で、他の人に理解しやすい分析結果の提示方法について、どのような工夫がされているのか知りたいと感じています。

マーケティング入門

本当の魅力は見た目の向こうに

見た目の印象はどう? 新商品は見た目の可視性が高いため、自然に注目を集め、購入しやすいという印象がありました。しかし、実際には様々な要因から購入をためらわれる可能性もあり、単に見た目の良さだけでは十分ではないと感じました。 仕様とのギャップは? また、商品のネーミングから抱かれるイメージと、実際の仕様との間にギャップが生まれることもあるため、注意が必要です。あらゆる顧客のニーズに応えようとすると、かえって商品の個性や強みが薄れ、市場での競争力が低下してしまう可能性もあると考えています。 顧客視点を再確認? そこで、比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性というイノベーションの普及要件に立ち返り、再度顧客視点での見直しが求められると感じました。マーケティングにおいても、デザイン思考のように顧客本位の姿勢や共感が重要であるという実感を得ています。 日常的に使われるサービス名や用語についても、それが広く一般に伝わるか、またその言葉がどのようなイメージを呼び起こすのかを、常に顧客の視点で考える必要があると感じました。業務に長く取り組んでいるとどうしても見失いがちな顧客視点を保つために、業務に直接関係のないメンバーの意見を取り入れる工程を、今後のプロセスに組み込みたいと思います。

マーケティング入門

顧客視点で引き出す満足感の秘訣

顧客ニーズをどう理解する? マーケティングとは、顧客のニーズを理解し、それに基づいた満足を創造する仕組みを構築することです。顧客思考が重要なのは、顧客が本当に欲しいと感じる魅力的な商品やサービスでなければ、売上を確保できず、結果として報酬を得ることができないからです。 幅広い「顧客」とは? ここで「顧客」とは、広義には顧客、同僚、上司など、関わる全ての人を指します。相手の立場に立って物事を考え、行動を起こすことで、彼らを満足させられるようにすることが求められます。 マーケティング思考の活用法 具体的には、顧客や上司へのプレゼンテーションや提案において、相手が満足できるものを作り出すためにマーケティング思考を活用します。また、社内のミーティングや議論においても、マーケティングの論理構造を活用し、相手のニーズを正しく把握することが重要です。 効果的なプレゼンを目指すには? 相手の立場に立ってニーズを理解することから始め、魅力的なプレゼンができるよう日々スキルを向上させる必要があります。そして、相手に納得感を持たせるために、論理構造をしっかりと学ぶことも大切です。最後に、自分自身の強みを伸ばし、他者とは異なる魅力的な人材となることで、自身を強力な武器として持つことができます。

データ・アナリティクス入門

目的意識が導く新たな一歩

理解不足は何故? 「どこに問題があるのかを4つの視点で考える方法」について、これまでの学習テーマに比べしっくりこなかった部分もあり、自分の理解力不足を痛感しました。また、マーケティングの学習中に出てくる専門用語が多く登場したため、改めて具体的な事例に照らし合わせながら学ぶ必要性を感じました。 A/Bテストは何が肝心? CRMのメール発信を担当している経験から、これまでA/Bテストに取り組んできたものの、手法そのものを知っている・実施したというだけではなく、テストを行う前の目的を明確にし、AとBそれぞれの「誰が、何を、なぜ」という点をしっかり考慮しないと効果が半減してしまうと実感しました。 全体目的は明確? プロモーションなどの一部の発信手法に留まらず、事業全体の目的を明文化し、グループ内で共有することの重要性を改めて感じました。分析、課題、仮説といった学習内容からは一歩離れるものの、問題の原因や仮説を検討する前に、まず全体の目的や前提となる問題があることに気づかされました。 目的は全員一致? また、各自が担当プロジェクトの目的を意識する体制において、それぞれの目的が本当に矛盾なく共有されているのか、今更ながら疑問を感じるとともに、再確認する必要性を強く認識しました。

データ・アナリティクス入門

データから学んだストーリー分析の重要性

問題解決の4ステップは? 問題解決には、what(何)、where(どこ)、why(なぜ)、how(どのように)の4ステップがあります。経験や勘に頼らず、まずは事象をMECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)に分解することが根本的な解決につながります。 分析のストーリーは重要? データを目の前にして即座にグラフ化したり、平均値や割合を出すのではなく、「なぜそうなったのか?」というストーリーを持って分析することが重要です。 データ取得の企画段階とは? 今後進行する実証実験の検証項目を明確にするため、企画段階からデータ取得方法を組み込む必要があります。また、マーケティングインテリジェンスのグループに異動するにあたり、ネット上のデータを鵜呑みにせず、なぜそうなっているのかの背景をシステマチックに考えることが大事だと感じました。 実証実験のゴールは? 現段階で検証項目の洗い出しは終わっているため、最終的な実証実験のゴールと、理想的なデータを意識しながら、今月中に取得方法を検討します。また、市場調査ではデータだけでなく、なぜそのようなデータが集まったのかについて、社会動向をチームメンバーとディスカッションする機会を設けます。
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