データ・アナリティクス入門

仮説検証で広がる実務の可能性

仮説思考の基盤は? 仮説思考の重要性を実感しました。まずは、問題解決のために仮説を立て、その仮説が正しいかどうかを検証するためのデータを収集するという基本プロセスが、結論を導くための確かな基盤になると感じました。 複数仮説の選び方は? また、複数の仮説を最初に立て、その中から有力なものを選別していく方法は、柔軟かつ多面的なアプローチを可能にします。さらに、仮説を立てる際には、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することによって、問題をあらゆる角度から捉え、具体的なデータ収集の方法(既存のデータの活用や新たなデータの収集)の選択にもつながることを学びました。 実務活用のポイントは? この学びを活かすことで、実務においても課題の原因究明や効果的な打ち手の検討に役立てることができると感じました。

データ・アナリティクス入門

固定観念を打破する新視点

固定観念はどう対処すべき? 今週の講義では、マーケティング分野に関して既に知っている内容も多く取り上げられましたが、知識があるがゆえに陥りがちな固定観念に注意する必要があると感じました。これまでの経験から「おそらくこれが原因」と考えてしまう傾向がありましたが、フレームワークを活用し、自分が持っていない視点から再確認することの重要性を再認識しました。 多角的判断はどう進める? また、マーケティング施策の検討時には、自社や自分自身の状況だけに注目しがちですが、競合や市場といった複数の観点から総合的な判断を行うことが大切だと実感しました。さらに、複数の選択肢の中から意思決定をする場合、判断基準を点数化し合計点で評価する方法が合理的であるとの知見も得たため、今後の実践で積極的に活用していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

多面的理由で心を動かす説得

説得理由の整理はどうする? 相手を言葉で説得する際、説得理由によって「勝ち筋」が変わると実感しています。論理的な説明だけでは、相手の懸念や関心に対する理由付けが十分でなければ納得を得ることは難しいため、多面的な理由の検討が必要です。 説明活動の課題は何? これまでの説明活動では、上長や他部署に対して、結論部分は大筋で合意を得られたものの、理由の部分で相手の懸念を解消できず、説明をやり直すケースが多くありました。原因は、相手の立場や考えを十分に考慮せず、単一の視点で理由付けをしていた点にあると考えています。 実践改善の方法は? 今後は、ピラミッドストラクチャーなども活用し、幅広い理由を整理することで、相手に伝えるべきポイントを的確に選別し、より効果的な説明を実現していきたいと考えています。

戦略思考入門

理論と実践で磨く戦略力

戦略思考はどこに効く? 戦略的な思考方法を体系的に学ぶことができ、実践を重ねることでフレームワークの理解が深まりました。講座で得た知識は、単にビジネスシーンだけでなく、自己分析にも有効であり、今後のビジネスプランを構築する際に大いに役立てていきたいと感じています。 部署立て直し戦略は? まずは、自分の部署の立て直しにこのフレームワークを活用する計画です。自社の理解を深め、企業のゴールを踏まえた上で、部署の目標設定と現状把握を行います。自分自身で課題を見つけ、解決策を考えた上で、その考えをスタッフとも共有し、各自に現状把握から課題発見と解決策の検討を促していきます。 工数削減効率向上は? また、契約上の人月がマイナスである現状を踏まえ、工数を削減することで業務の効率化に取り組む予定です。

データ・アナリティクス入門

AIコーチングで広がるグループ学び

グループの雰囲気はどう感じた? 初回は緊張しましたが、グループワークでは話しやすい雰囲気で進行できたため、大変助かりました。また、AIコーチングによる問いかけが非常に面白く、考えるきっかけとなりました。 研修効果は本当に測れた? 研修効果の測定に向けては、既存の受講アンケートで収集した定性・定量データを十分に活用できていないと感じています。今後は、受講者の満足度アンケートや受講前後の評価、テストスコアの推移を分析し、研修プログラムが成果につながっているのかを検証していきたいと考えています。 業界のデータはどう活かす? さらに、各業界におけるデータの利活用方法や、これからの取り組み動向についても知りたいと思っています。その情報を基に、自社や業務への取り入れ方を検討する参考にしたいです。

戦略思考入門

実践に生きる学びのヒント

実践活用の方法は? 今週は講義全体の振り返りを行いました。学んだ知識を自分に落とし込むためには、実際に活用するしかないと感じています。明確なゴールに向かう道のりを描くため、フレームワークを用いた多角的な分析が有効だと実感しました。一部の情報だけに頼った分析では、効果的な戦略を描くことは難しいため、バランスの取れた視点が大切だと考えています。今後は業務の中でこれらの学びを実践し、定着を図っていきたいと思います。 戦略はどう考える? また、自分が担当する課の方向性や今後の戦略を検討する際に、講義の内容が大いに役立つと感じています。他者との差別化を維持しながら持続可能な戦略を立てるために、今後も変化する環境に柔軟に対応しつつ、長期的な視点を持って取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

グループで広がる新たな学び

6週間の学びを振り返る? いちから学習を振り返ると、6週間という短期間にも関わらず多くの学びがあったと実感しました。特にグループワークでは、自分にはない視点や思考方法に触れることができ、学習全体において非常に有益な経験となりました。 事前認識のポイントは? また、事前の認識確認を通じて、分析したデータの活用方法に齟齬が生じないよう留意するという点も、重要な学びでした。 案件獲得時の考察は? さらに、案件獲得に際して、顧客が何を求め、他社製品との比較でどの点が優れているのか、またアピールすべき特徴を検討する際に、今回学んだ比較・分析の手法を活かしていきたいと考えています。同時に、偏った思考に陥らず、他者の意見に耳を傾け、一度立ち止まって考えることの大切さも痛感しました。

マーケティング入門

商品魅力を引き出すヒント

商品の特徴はどう伝わる? 商品が顧客に選ばれない理由の一つとして、中身が伝わらず、使い方がわからないことが挙げられる。商品の特徴をしっかりとイメージできなければ、他の競合商品との差別化やお得感が感じられず、手に取ってもらえないということを学んだ。 今の商品は基準満たす? そのため、商品の中身や使い方、便利さを商品名やパッケージで効果的に伝えなければ、商品の魅力は十分に伝わらない。今手がけている商品がこの基準を満たしているか、改めて考察する必要がある。 使い方の検討はどう? まず、ターゲットを明確に決め、その後どのように使うのかをしっかりと検討することが大切だ。そして、それらの用途や魅力を商品名やパッケージに適切に反映させる方法を模索していきたいと考える。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

理論で引き出す部下の可能性

理論は実務にどう響く? リーダー行動のタイプについて学習したおかげで、自分が業務を行う際に部下にどのように働きかけるかを、環境要因や適合要因から考察できるようになりました。さらに、これまで知らなかったパス理論やゴール理論について触れることで、具体的な行動の指針を得ることができ、大変有意義でした。 個性把握はどのように? まず、部下一人ひとりの特性を理解することが重要だと実感しました。また、職場の状況を踏まえて、効果的なアプローチ方法を検討する必要があります。現在は、部下との1on1の実施など、組織目標の定着と意識の共有化を進める方法を模索中です。特に、業務の動きが鈍い部下に対しては、どのような具体的アプローチが有効か、今後さらに検証していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

平均の罠と中央値のひみつ

代表値はどう決める? 過去に単純平均や中央値を扱った経験はありますが、その意味合いまで十分に考慮していなかったと感じています。データの集団同士を比較する際、代表値として何が適切かを選ぶ必要があることを改めて認識しました。特に、年収などのデータでは極端な値が存在する場合、平均値がその値に引っ張られるリスクがあるため、グラフなどで可視化することが重要だと考えます。 KPI評価はどうする? また、営業活動のKPIを組織や個人単位で評価する場合、単純平均ではなく中央値で比較する方法を検討しています。これは、ごく一部の外れ値や大型案件の影響を排除するためです。さらに、年度末までの目標達成に必要な成長率については、幾何平均を用いて算出できそうだという印象を持ちました。

データ・アナリティクス入門

角度変えて見つける学びの真髄

多角的に見る大切さは? 物事は一方向からだけではなく、さまざまな角度から捉えることで本質に迫ることができます。一つのデータだけでなく、多くの情報を比較検討しながら分析を進める必要があり、見極める力を養うことが大切です。 データ活用のポイントは? 定量データを扱うことが多い中で、そのデータをどう活かすかを常に検討することが求められます。正確なデータの取り扱いをはじめ、集めた情報を蓄積し、前後の変化を比較することが、分析力向上の基礎となります。 数字のパワーを知る? また、分析により提案が有力な判断材料となるよう、数字の扱い方や活用方法にも工夫が必要です。数字が持つパワーは、その扱い方次第で大きく変わるため、具体的な活用策を考えることが重要です。

データ・アナリティクス入門

グラフで魅せる平均の真実

どの平均を採る? 平均という言葉一つをとっても、その状況にふさわしい計算方法を採用しなければ、意味をなさないと感じています。どの平均値を用いるべきか、またどの数値を算出すべきかを十分に理解し、それぞれに合った平均値を出すことが大切だと思います。さらに、グラフを活用することで、視覚的にわかりやすい情報提供ができると考えています。 ビッグデータの平均は? 実際のところ、現在の業務においては平均値を用いる場面はあまりありません。しかし、扱うデータ量が多いビッグデータの現場では、いずれ必要になると予想されます。その際には、どの平均を選択すべきかを慎重に検討し、わかりやすいグラフによってデータを効果的に提示していきたいと思います。
AIコーチング導線バナー

「検討 × 方法」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right