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活用 ✕ 意味

に関する学び

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効果的な分析手法を学ぶには？ 分析を行う際に、ただ漠然と進めるのではなく、ステップを考え、ロジックツリーを用いることやMECEを意識した切り分け方を学んだおかげで、より効果的な分析ができるようになった。これからは慣れに頼らず、きちんと目標を持って分析を行っていきたい。 売上向上への試行錯誤とは？ 売上が伸び悩む中で様々な試行錯誤を続けているが、前回学んだ「目的」「仮説」「数字の性質」に加えて、今回の「ステップ思考」「ロジックツリーでの展開」「MECEを意識した切り分け」を活用し、過去の数値分析を再度行いたいと思う。 新規施策提案のためには？ 新規施策を提案する際には、目標となる部分と仮説、そしてそれがステップ思考になっているか確認し、ロジックツリーを実際に作成して客観性があるかどうかを見極める。また、MECEを意識することで、意味のある分析・評価に繋がっているかどうかを自問自答していきたい。そして、その提案をメンバーや上層部に向けて発信していく予定だ。

データはどう活かす？ データ自体を見るだけではなく、その見せ方を工夫することで、グラフ化したり比率を示したりするなど、異なる視点から事実が浮かび上がることが分かりました。さらに、データを様々な切り口から分析することで、明確な傾向が見えてくると同時に、その切り口に意味があるかどうかが重要であると感じました。 解約傾向は何だ？ また、解約企業の傾向（解約時期や解約理由など）を詳細に分析することで、必要な施策を適切なタイミングで実行できるのではないかという考えに至りました。そこで、復習も兼ねて、以下の点について取り組んでみることにしました。 施策実行の鍵は？ まず、解約企業のリストを作成し、解約理由を細かく分解してデータ化します。さらに、解約企業の利用状況を抽出し、解約前の利用状況も分解してデータ化することで、今後の活動施策への活用を目指します。これにより、既存顧客へのアプローチの際、重点的に注力すべきポイントを明確にすることができると考えています。

■ お客様向けライフプラン資料作成の工夫 資料作成の何がポイント？ お客様がご自身のライフプランを一目で理解いただけるよう、資料作成にあたって表やグラフの活用を意識しています。エクセルを使い、見やすさを重視したレイアウトで情報を整理する方法についてご紹介します。 年齢軸の意味は？ まず、横軸にお客様の年齢を記入し、90歳までの年齢を分かりやすく並べます。縦軸には、子どもの学資、保険、NISAなど各種資金計画の項目を配置し、必要な情報が一目で確認できるように工夫しています。 未来設計のヒントは？ また、実際にお客様のライフプランについてお伺いする際は、たとえば「何歳でどのくらいの金額を貯める」といった具体的な目標や、子どもの大学進学に必要な資金が必要となる時期など、各ご家庭のニーズに合わせた情報をまとめる予定です。こうしたグラフを活用することで、お客様と一緒に将来の計画を立てる際、視覚的に理解しやすい資料としてご利用いただけると考えています。

比較の意義は何？ 「分析とは比較である」という考え方を実践することができました。その他のデータと比較しながらその意味合いを考察することが、分析の基本であると再認識しました。具体的には、数字による集約、視覚的に捉える方法、そして数式で関連性を見るといった３点について学びました。数字の集約では、平均値のみならず、データの散らばりを示す標準偏差の役割も重要だと理解しました。また、データの中心を考える際には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった複数の指標があることを確認できました。 実務への応用は？ ヒストグラムの作業では、実際に手を動かすことでその理解が深まり、自身の業務において作業プロセスのミスの発生度合いなどを視覚化する際に活用できると感じました。また、気象庁の温度データを用いた演習を通じて、公開情報からデータをダウンロードして利用する方法を再認識しました。今後は、こうしたデータ活用の手法を実務に積極的に取り入れていきたいと思います。

分析の本質は何か？ 分析とは、他者との比較に基づいたものであることが重要です。ただデータを平均や中央値で計算するだけではなく、意味のある計算を行わなければなりません。相手に課題や成果をわかりやすく伝えるためには、相手が求めている情報をしっかりと表現することが求められます。 分析の必要性をどう示す？ 分析を始める際には、その必要性を相手や受講者に示すことが重要です。まず現在の状況を把握し、そのうえで必要となる目標や合格ラインとのギャップを明らかにします。これは、会社の目標や業界平均などを基準にすることができます。 成長を示すための視点は？ 他者と比較した際のウィークポイントや、成長を示すような経時的な変化を提示することも大切です。自分自身の経験だけでなく、他者の成功例を活用することで、さらに多くの知識を身につけることができます。これにより、他者にとってわかりやすく、行動変容につながるデータの提示や説明が可能になると考えます。

分析の進め方はどう？ 目の前の数字だけで判断しがちですが、一歩踏み込んで分析することで、より詳細で解像度の高い状況にたどり着ける可能性があることが分かりました。情報の収集とその情報の分析に工夫を加えることの重要性を学びました。 データ活用に自信は？ 問い合わせ者データや来場者データ、購入者データなど、さまざまなデータを保有していますが、これらを有効に活用できていないかもしれないという良い意味での疑念を持ちました。それぞれのデータを分析して歩留まりの数や率を向上させるため、具体的な施策を行っていますが、より効果的な施策を実現するために、各段階での分析作業を実施する必要があると感じました。 改善点は見えてる？ アンケートデータの分析（分解）を通じて、改善点を効果的に導き出すことができそうです。実施予定の施策の効率や効果性を向上させることができれば、得られる成果を今より大きなものに変えられるかもしれないと実感しました。

多面的な思考の大切さとは？ A/B評価の考え方を取り入れて、多面的な思考を心がけたいと思います。品質、コスト、納期、環境、安全の各切り口からプロセスごとに要因分析を行うだけでなく、仮設に関する健全性や生産性、環境適応性といった視点でも考える習慣を持ちたいと考えています。 データの使い分けが成功の鍵？ 採用市場に関わるデータについても、定性・定量、生・加工、一次・二次といった種類を使い分けることが重要です。切り口を変えて物事を見つめることで、得られた傾向の意味や仮設の証明に役立て、それを戦略立案（例えば、人材獲得へのプロセス）に反映させたいと思います。 データで採用プロセスを進化させるには？ 採用活動やプレ期活動を念頭に置き、現在の採用プロセスの課題抽出と環境変化への早期対応にデータ分析力を活用したいです。この分析を通じて、関係部門の協力を得られる方針や実行計画をブラッシュアップし、組織の財産として残したいと考えています。

分析の目的は何か？ 人によって着眼点が大きく異なるため、自分が分析したい目的や伝えたい相手の視点に沿った比較対象を見つけることが非常に重要であると学びました。受講前は、分析手法やデータ収集、整理が重要と考えていましたが、実際には目的設定や比較軸の決定がより重要であると感じました。 営業での活かし方は？ この知識は、他者との提案時の競合価格比較や、営業時の他社比較資料の作成に役立つと考えています。特に営業現場では、価格以外の定量的な部分でどれだけ差異をつけられるかが非常に大切です。このような場面で活用していきたいと思います。 比較軸をどう増やす？ まずは比較軸のレパートリーを増やすことを目指します。今回の講座で学んだ、特定条件の有無による比較に加え、他の方の意見や視点を積極的に取り入れ、より多くの軸を自分の中に取り込んでいきたいです。そうして得た軸を活用し、より目的に合ったものを選定できるよう努めていきます。

単純平均で十分？ まず、単純な平均値の算出だけでは誤解を招く結果になる可能性があると感じました。標準偏差を用いた分析、加重平均の導入、さらには外れ値を除外して計算するなど、数値として意味のある手法を用いる必要があるという考えに至りました。 NPS集計はどう変わる？ また、問い合わせ対応後に実施しているNPSの集計についても、状況に応じた評価が重要だと考えます。障害発生時のNPSスコアと、通常の問い合わせ時のスコアが大きく異なるため、障害などの背景情報を考慮に入れて集計した方が適切であると思いました。 状況別スコアの信頼性？ さらに、NPSの回答スコアは状況によって変動するため、その状況に関する詳細な情報を併せて提示し、分析の軸として活用することが望ましいと感じています。どのような状況でどの集計方法が最適かを試行錯誤しながら、知識とスキルを磨いていきたいという思いが伝わりました。

B/Sとは何を示す？ B/Sについて初めて学んだことで、B/Sが会社のお金の使途や調達方法を示し、つまり会社の健康状態を把握するための指標であると理解できました。以前学んだP/Lが会社の成績表だとすれば、B/Sはその健康状態を映し出すものと整理できます。 左右の記載に何の意味？ また、B/Sでは左側に資産、右側に負債と純資産が記載され、両者の合計が等しくなる仕組みになっています。流動負債は1年以内で返済が必要なものを、固定負債は1年を超える返済義務があるものを指す点も学びました。 自社B/Sはどう活かす？ 私自身、B/Sの活用方法についてはまだ十分に理解できていませんが、まずは自社のB/Sを確認し、自分の関わる業務がどの部分にどの程度影響を与えているのかを読み解いてみようと思います。その上で、他社のB/Sとも比較しながら、自身の業務の妥当性を検証していくつもりです。

データ表現はどう？ 数値だけではバイアスや誤読が起きやすいと改めて感じました。適切な表現方法でデータをビジュアル化することで、データの中身や意味への理解が深まると実感しています。また、幾何平均や加重平均の計算方法を再確認するとともに、有意差95％に関する知識も大きな学びとなりました。 グラフってなぜ大切？ 根拠を示したり相手と共通認識をもつためには、グラフやその他のビジュアル表現が重要です。プレゼンテーションで用いるだけでなく、自分自身がデータ内容をより深く理解するためにも、積極的にビジュアル化を活用していきたいと思います。 営業でどう伝える？ 今後、営業成績や契約管理など、数値管理が重要な業務において、ビジュアル化は全員の共通認識を促す有効な手段となるでしょう。また、営業現場においても、説得力を高めるために、数字とグラフの可視化をうまく活かしたいと考えています。

「分析の目的」をどう明確化する？ 分析のポイントを誤ると意味がなくなるため、「何のために」「どの部分を」分析するのかを明確にする必要があります。数字を見る際には、その意味がはっきり理解できなければなりません。特に知識がない人にもわかりやすい数字の提示の仕方が重要です。 ビッグデータ活用の効果とは？ ビジネスにおいて、数字はある程度の説得材料となり、クライアントにとっても理解しやすいものです。ビッグデータを活用して根拠資料としてクライアントにわかりやすく伝えることができれば、分析の意義は高まり、ビジネスチャンスも広がります。 分析力を高めるステップ まずは分析の基礎を固めることから始め、目的や意図を明確にすることで分析力を身につけます。それにより、根拠のある資料を作成しクライアントに明確性をもって伝達できるようになり、結果としてビジネスチャンスも広がるでしょう。