データ・アナリティクス入門

仮説思考で成果を引き出す方法を学んで

仮説思考をどう浸透させる? 今回の学びで、仮説とは何か、その明確な答えと種類について理解を深めることができました。これにより、今後同僚に仮説思考を浸透させる際に非常に役立つ知見を得られました。 データ収集の重要性とは? 特に印象に残ったのは、仮説を検証する際には都合の良いデータだけでなく、そうでないデータも集めることの重要性です。これは当たり前のことですが、自分の仮説を成立させるために都合の良いデータを集めがちであることに気づかされました。また、仮説を用いて社内外のステークホルダーを説得するには、多くの状況証拠を集めて分析することの重要性を再認識しました。 行動を深める仮説活用法 私は仮説をもって行動することの重要性を感じています。失敗しても「なぜ失敗したのか」を検証しやすくなるためです。今週の学習では、仮説を正しく用いることで説得力が増し、行動のスピードと精度も上がるという点に感銘を受けました。この学びを次週以降の学習でさらに深めたいと思っています。 成功体験に頼らないためには? 仮説の重要性やその価値を同僚に伝え、仮説思考を普及させることで、事業部の政策決定や担当者の行動が効率化されることを期待しています。過去の成功体験に依存する傾向がある事業部では、なぜ成功したのか、そして今も通用するのかを検証せずに同じ施策を繰り返しがちです。これは「問題解決の仮説」ができていない証と考えます。仮説思考の重要性を学んだので、これまでの取り組みを再考したいと思っています。 キャンペーン効果の再評価を 具体的には、事業部が定期的に行うキャンペーンやインセンティブについて、その効果を費用面だけでなく当時の外部環境も踏まえて検証しようと思います。これまでは、仲の良い同僚や上司と問題提起を行い理解を得られていましたが、それを全体に普及させることはできていませんでした。次週以降の具体的な方法を適用するための準備として、多様なデータを集めることから始めようと思います。その際、都合の悪いデータも取得することを忘れずに行いたいです。この週の気づきを早速実務に反映していきたいと思います。

戦略思考入門

選択と集中で未来を切り拓く方法

定量だけで良いの? 企業で働く私たちにとって、企業方針に沿った売上と利益の追求がビジネスの本質だと考えています。しかし、定量的な側面だけで意思決定を行うのは不十分で、多面的な視点から評価し、定量情報と定性情報を組み合わせることで、最適な意思決定を行う必要があります。その判断が正しかったかは実行後の結果からわかるため、短期間での振り返りと必要に応じた修正が重要です。 何を優先すべき? 「取捨選択」や「選択と集中」を常に意識していますが、改めて重要なのは、何を優先すべきかに注力することです。時にはビジネスの慣習に囚われず、思い切って無駄を省くことの重要性を再確認しました。期の節目には活動を振り返り、評価が厳しいものについては、その継続や中止をプロとコンスで整理してみることも良い方法だと思います。 具体的な施策は? 最近の具体的な捨てる施策としては、2024年10月から一時的に自社製品単体でのウェビナー開催を中止しました。顧客獲得が鈍化し、稼働対効果や費用対効果が合わず、メンバーのモチベーションも低下したためです。代わりに、複数の製品を組み合わせたセミナーイベントを企画し、顧客にとって魅力的で価値あるコンテンツを提供していきます。 新たな接点を見つける? また、リアルセミナーでは、顧客と営業担当との新たな接点を作る目的を設定し、単なる顧客獲得にとどまらないゴールを目指しています。PDCAサイクルを回しながら、必要ないものを捨て、継続すべきものや改善が必要なものを見極めて取り組みます。 今後の計画は? 年末を迎えるにあたり、チームメンバーには現在の業務を見直させ、過去の延長にある業務を棚卸しするよう指示し、2025年度からは取捨選択した新たな活動に取り組む予定です。2025年1月から実施する新たな代替策の成果を、稼働対効果や費用対効果、顧客獲得や売上の視点から評価し、それを2025年4月からの新しい活動方針に活かしていきます。そのため、管理者と中期的視点で戦略を練り、ゴールを設定し、2025年3月までにチーム全体に浸透させる計画を進めています。

クリティカルシンキング入門

思考の偏りを越える新たな視点の旅

クリティカル・シンキングとは? クリティカル・シンキングを効果的に身につけるには、まず自分や他人の思考に潜む「偏り」や「制約」を意識することが重要です。クリティカルに考えるというのは、自分の思考の偏りや制約を認識し、それを乗り越えるための「もう一人の自分」を育てることとも言えます。その際、「視点を変える」「視座を上げる」「視野を広げる」という三つの視が思考の制約を取り除き、思考を広げる助けになります。 思考を広げるには? また、思考の偏りを防ぐためには、ロジックツリーのようなツールを活用し物事を「分解」することが求められます。客観的で論理的な思考力は、「頭の使い方を理解する」「他者とディスカッションを重ねる」「反復トレーニングを行う」といったプロセスを通じて強化されていきます。クリティカル・シンキングとは「適切な方法で、適切なレベルまで考えること」であり、常に目的を意識して自他の思考の癖を前提に、本当にその答えで良いかを問い続ける姿勢が求められます。 教師としての挑戦は? 私の取り組みとしては、会議でのファシリテーションを通じて納得感のある意思決定を導いたり、部下のコーチングを通じて考えを広げ深めてもらうことも考えています。また、生徒をより良く理解し、成長に導く教師としての生徒指導や、目的に対してより効果的なカリキュラムを策定することも重要です。保護者対応においても、保護者の思いを正しく理解し、共に納得のいく解決策を考えるよう心掛けています。また、授業計画や学校行事計画と実施においては、生徒育成目標に照らして改善を検討しています。 スキルを磨くためのステップは? さらに、ロジックツリーを用いて論点を可視化し、検討しやすい形にしてディスカッションすることも取り入れています。いきなりクリティカルには考えられないので、できる限り他者とのディスカッションを行い、反復トレーニングを積み重ね、少しずつ成長していくことを目指しています。その過程で、積極的に失敗し、知識ではなく「スキル」として無意識にクリティカル・シンキングをできるレベルに達したいと思っています。

データ・アナリティクス入門

現場の知恵で磨く課題設定術

課題設定はどう考える? 今週は、データ分析の一連の流れ(問題提起、仮説設定、検証方法の決定)の総復習を行いました。特に、どんな課題を設定すべきかという初期段階での苦労から、課題設定の難しさを実感しました。適切な課題設定がなされなければ、仮説や検証の方向性も定まらず、最終的な分析の質に大きく影響することを再認識しました。また、課題設定の精度を向上させるためには、現場の声をヒアリングする、過去のデータからヒントを得る、フレームワークを活用するなどの工夫が必要だと感じました。 実務復習は何が目的? 今回の復習を通して、実務でデータ分析の流れを実践し、ブラッシュアップしていく重要性も改めて感じました。特に、業務改善や営業データの分析においては、適切な課題の切り口が成果に直結します。例えば、営業成績が伸び悩む店舗に対して「なぜ成果が出ていないのか?」と問いかける際には、「訪問件数が少ないのか」、「折衝時間が短いのか」、「既存顧客へのアプローチが不足しているのか」といった具体的な観点から検討する必要があります。適切な課題が設定されなければ、的外れな仮説から誤った改善策を提案するリスクもあるため、今後は現場の意見をしっかりとヒアリングし、過去のデータを積極的に活用する習慣をつけたいと考えています。 仮説検証はどうなす? さらに、仮説を立てた後は、実践を通じてどのようなデータが有効なのかを検証することで、より精度の高い分析フローを確立することが求められます。これによって、業務改善や営業データの可視化に対して、より効果的なアプローチが可能になると実感しました。 現場実態はどう見る? 現場の実態を正確に把握するためには、まず営業担当者の意見を聞き、「営業活動でどのような課題を感じているか」を確認することが重要です。データだけでは見えにくい実際の状況を把握するため、過去の営業データ(営業成績の推移、訪問件数、成約率など)を分析し、他店舗との比較からどの指標に差があるのかを特定します。また、フレームワークを活用して「なぜ?」を繰り返し問いかけ、根本的な課題を探ることも効果的です。

クリティカルシンキング入門

MECEで問題をスッキリ解決する方法

物事を分解する学びの重要性とは? 物事を分解する方法について学んだことが非常に有益でした。まず、全体像を明確に定義し、目的に沿って切り口を設定し、MECE(漏れなく・ダブりなく)の原則を用いて事象を分解します。これには、「層別分解」、「変数分解」、「プロセス分解」の3つのパターンがあります。 分解手法の具体例をどう活用する? 層別分解では、「年齢別」、「性別」、「季節別」といったように、特定のカテゴリーごとに事象を分けます。変数分解では、「売上=客単価×客数」のように、事象を構成する要素に分解します。プロセス分解では、ある事象のプロセスを詳細に書き出し、そのどこに問題があるのかを分析します。 MECEが導く次の一手は? 分解する際には、異なる視点が混在しないよう注意し、まずは試みてみることが重要です。たとえ分解した結果、特筆すべき点が見つからなかったとしても、それは「ここには差がなかった」という価値があり、他の観点での分解につなげることができます。失敗と捉えず、次の行動に繋げることが大事です。 これを売上分析に応用すると、例えば「年齢別」、「性別」、「季節別」に層別分解したり、「売上=客単価×客数」という変数分解を用いたり、プロセスの中の問題点を探るプロセス分解が有効です。 DX人材育成にMECEはどう役立つ? また、DX人材育成に関する施策を進める際の根拠としても使えます。例えば、社員のデータ活用率を上げることを目的に、現状を把握し、MECEを活用して問題点を明確にすることで対策を立てることができます。 意思決定の効果をどう高める? 意思決定時には、情報をMECEで分類し、優先順位を決める手法が活用できます。これにより、どの情報を基に判断すべきかが明確になります。また、プロジェクト進行中に意見が割れた際には、目的を再定義し、網羅的に議論ができているか確認することで、考慮漏れがないかをチェックすることができます。 このように、MECEの原則を用いることで、さまざまな問題や課題を効果的に分解し、具体的な対策や判断を導き出すことができます。

データ・アナリティクス入門

ロジックで広がる学びの扉

MECEの意味は? MECE(ミーシー)とは、Mutually Exclusive and Collectively Exhaustiveの頭文字をとった言葉で、情報を漏れなく、ダブりなく整理する考え方です。この考え方は、多角的な問題分析や意思決定の際に、体系的に物事を捉えるための基盤となります。 ロジックの本質は? ロジックツリーは、複雑な問題や課題を階層ごとに分解し、問題の本質を明確にするためのフレームワークです。原因分析や解決策の立案、さらには意思決定プロセスにおいて、整理された視点を提供し、効率的なアプローチをサポートしてくれます。また、英語では「A Logic Tree」と表現され、複雑な事象を小さく分解することで全体像を把握しやすくしてくれる役割を果たしています。 SNS目的は何? 具体的にSNSプロモーションの計画においてこの手法がどのように活用されるかというと、まず中心となる目的、例えばエンゲージメントの向上やサイトへの誘導、フォロワーの増加などを明確に設定します。次に、その目的を達成するための主要戦略を大きく整理します。ここでは、コンテンツの質と種類、ターゲットとなるユーザー層、投稿のタイミングや方法などの要素が検討されます。 戦略の具体策は? さらに、各戦略を具体的なアクションプランに落とし込みます。たとえば、コンテンツ戦略では掲載する投稿の形式(画像、動画、テキスト)やテーマ、投稿頻度などが挙げられ、ターゲット戦略では、狙う世代やコミュニティとの交流方法を明確にします。そして、配信戦略についても、投稿の最適な時間帯や利用するプラットフォーム、必要に応じた広告の活用法などを細分化して整理します。 効果はどう評価? 最終的に、実行に移した各施策の成果を週ごとや月ごとに評価し、反応の良いコンテンツを強化しながら戦略の見直しやアップデートを行うことで、効果的なプロモーション計画が完成します。こうしたプロセスを通じて、ロジックツリーはSNSプロモーションの行動計画をより具体的かつ体系的に策定するための強力なツールとなります。

データ・アナリティクス入門

データ分析で広告効果を最大化する方法

サーチとコンバージョン分析のポイントは? 私は、定量データの処理方法や割合と実数値の使い分けについて学びました。広告のサーチ数やコンバージョン率を分析する際、実数値で成果を示すと共に、全体の成果に対する割合を表示することで、広告の効果がより明確になります。例えば、特定の広告が他の広告よりも高いコンバージョン率を示す場合、その差を強調するために割合を用いることが有効です。 リーチとフリクエンシーの効果的な可視化 データの加工方法や適切なグラフの選び方について学びました。リーチ(到達)とフリクエンシー(接触頻度)のデータをヒストグラムや折れ線グラフで視覚化することで、どの広告が最も効果的なリーチを達成しているか、または頻繁に接触されたが効果が薄い場合の改善点を容易に発見できます。 データクリーンルームを活用するには? 比較の重要性や仮説に基づく分析について学びました。データクリーンルームを活用する際、テレビとデジタル広告の重複接触を比較することで、効果的な広告の配置や接触頻度を見極める仮説を立て、そのデータを基に改善策を提示します。こうした定量的なデータとその適切な比較により、精度の高い分析が可能になります。 これらの学びを基に、分析プロセスの一貫性を保ちながらデータをより効率的に扱い、効果的な広告戦略を提案できるようになりました。 グラフを使ったデータの伝え方 グラフや可視化ツールを駆使することも重要です。データをグラフやチャートで可視化し、関係者にとって理解しやすい形で伝えます。特に、データの割合や実数値を比較する際には、視覚的に分かりやすいグラフを使用することで、複雑なデータを簡単に理解しやすくし、意思決定をサポートします。 どのように分析スキルを向上させるか? さらに、データ分析スキルの継続的な向上を目指します。新しいデータ分析手法やツールを学び、分析スキルを継続的に向上させます。広告業界で使用される分析ツールやシステムに精通することで、より効率的で精度の高い分析が可能となり、業務の成果を高めることができます。

戦略思考入門

選択肢を絞る重要性を再認識

選択と集中、どう活かす? 「選択と集中」という言葉を聞くと、私たちはしばしば「最適な方法を選ぶ」ことだけに注目しがちです。しかし、選択肢が多ければ多いほど、最適な方法の選出にも多くの時間がかかってしまいます。そこでまずは不要なものを省き、選択肢を絞り、その道筋をよりクリアにすることが重要だと再認識しました。 無意識の選択能力を仕事にどう活かす? とはいえ、これは日常生活でも常に実践していることではないでしょうか。例えば、飲食店でメニューを眺めるとき、最初に決定するのは食べたくないものを避けることです。このような無意識の選択能力を仕事に活かせば、選択肢を減らしフォーカスすることは比較的容易なはずです。 組織での無駄をどう排除する? しかし、現実には、慣習や惰性で続けている業務が多く存在します。一人で行っている業務ならば整理もしやすいですが、組織全体となると意見が衝突し、事なかれ主義に陥ることも少なくありません。定期的に見直しを行う仕組みが必要だと感じました。動画で紹介されたように、新参者の意見を反映させるのも一つの手段です。 私自身、現在の部署に移ってから1年が経ちますが、慣習や忖度で行われている業務に対して、批評的な意見を述べる立場にあります。限られたリソースを最大限有効活用するため、無駄を排し、経営効率の改善を図ることが求められています。 目的達成のための共有は必要? しかし、忘れてはならないのは、無駄を省くことが目的ではないということです。これは、事業や組織として目標を達成するための手段に過ぎないのです。目的の明確化が重要です。既存のやり方や業務、取引など、良いものも当然ありますが、多くは思考停止状態で繰り返されています。それが「仕事」として共通認識になり、無駄に時間を埋めてしまうのです。 目的の共有を頻繁に行い、組織全体の方向性を合わせることが重要です。そうすることで、「捨てる」も「選択」も個々の意見や主張に偏らず、共通の判断が下せるようになります。目的達成のために、不要なものを捨てるという共通認識を持つことが必要です。

データ・アナリティクス入門

問題解決のプロセスを極めた学び

どうやって問題を整理? 問題解決の第一歩は「何が問題ないのか」を具体的に整理することです。この際、関係者間で「あるべき姿」と「現状」に対する共通認識を持つことが重要です。基本的な流れは、①「何が問題か?」②「どこに問題があるか」③「なぜ、問題が起きているか」④「どうするか」ですが、必ずしもこの順序に縛られる必要はなく、各ステップを行き来することが求められます。 ロジックツリーは有効? ロジックツリーの活用により、全体像を意識しやすくなります。MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)の考え方に基づいて、意味のある方法で問題を分けることが肝要です。 売上回復の道は? 売上が低迷している商品のリニューアルを考える際には、売上を回復させる目標を新規購入者の獲得なのか、離脱者の呼び戻しなのかによってターゲットやパッケージの方向性が変わってきます。関係者間で売上回復の基準を共通認識として持っていることが必要です。提案を説得力あるものにするためには、MECEを活用して効果的な方向性や代替案を提示します。 市場分析は足りる? プロダクトアウトの新商品の方向性を検討する場合には、市場分析が不足している段階で商品化が決定されたケースもあります。例えば、コンセプト調査を行ったものの生活者の反応が芳しくない場合、ロジックツリーを通じて問題の仮説を立て、検証し、解決策を模索します。 選択肢は適切? アンケート調査では、選択肢設定にMECEを用いることで効果的な結果を得ることが可能です。 プロセスの流れは? 商品化作業に取り組む際のプロセスは以下の通りです。まず、問題の共通認識を揃えるためにデータ収集を行い、関係者間で問題認識を共有します。次に、チームでロジックツリーを用いて網羅的に「Where」「Why」「How」の案を出し、それに基づいて方向性の第一候補と代替案に絞り込みます。その後、経営陣にこれを共有します。

クリティカルシンキング入門

主観的な思考を打破するクリシンの実践法

主観的思考に気づくためには? 仕事もプライベートも、1日の90%以上を主観的な思考に費やしていることに改めて気づかされた。クリティカルシンキングが身についている人は会話や資料作成の前に「自分の考えの偏り」を意識しているという話は印象的だった。私も会話を始めると客観性を忘れてしまう癖があるので、これを改善するには事前に自分への問いかけを繰り返し実践する必要があると感じた。 どんな問いかけを実践する? 具体的には、会話や資料作成の際に「目的は何か」「目的を設定した根拠は何か」「その根拠は他の視点から見ても成立するのか」といった問いかけを実践してみようと思う。また、「思い付きや経験に基づいた思考」をコントロールするために、「一呼吸置く」「いまから話そうとする内容の目的・根拠・課題・論点を整理する」ことを強く意識したい。 クリティカルシンキングはどう活かす? 現在、DX推進室としてPMOとしてプロジェクトに関わることが多いが、プロジェクトのジャンルが多岐にわたるため、自身の知見が足りないことも多い。プロジェクトメンバーは各々の専門性を持って発言するため、議論が発散してしまうことが多い。まとめ役としては、まさにクリティカルシンキングが求められている。 タスク整理には何が重要? まずは「目的を正しく理解する」ことが重要だ。そして「目的を達成するために必要なタスクを整理する」「タスクの抜け漏れをなくす」「新たな判断基準を作る」などの場面でクリティカルシンキングを活用したい。 どのように多角的に考える? 具体的な方法としては、目的を正しく理解するためにその背景や設定された根拠、課題を考えることが必須だ。目的を達成するために必要なタスクを整理する際には、根拠や課題と目的とのギャップを「3つの視」で考えることが役立つ。タスクが決定したら客観的に見て抜け漏れを防ぐため、そして新しい判断基準を設ける際にも、「3つの視」で多角的に考えることが重要だと感じている。

データ・アナリティクス入門

ファネル分析で未病市場に挑む理由

数値分析の極意は? 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何? 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる? プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

クリティカルシンキング入門

プロジェクト管理に活かせるイシュー整理術発見!

イシュー整理の重要性 イシューについて整理しました。 まず、いきなり考え始めるのではなく、目的を明確にすることが重要です。問いや課題に対しては、その本質や解決の道筋を考え、可能な解決策をいくつかカテゴライズします。そして、本質に対しての裏付けや根拠を数値を用いて行うことが必要です。 プロジェクト管理への応用は? 私はSIerでプロジェクトマネージャーをしています。そこで、この方法をプロジェクト管理やチームの問題解決の場面で活用したいと考えています。新製品開発やソフトウェアプロジェクト、業務改善プロジェクトなどで、リスクや課題を効果的に管理し、進捗を安定させるために用いるつもりです。 イシューの特定と優先順位付けとは? イシューの特定と優先順位付けについては、プロジェクト開始時に潜在的な問題やリスクを洗い出し、イシューとして登録します。各イシューについては、影響度と緊急度に基づき優先順位を設定し、重要な問題から対処していきます。 進捗管理のシステムは? 次に、イシュー管理のプロセス設計です。イシューの進捗を継続的に監視するために、専用のツールやシステムを使用します。また、各イシューには責任者を明確にし、対応策を実行する担当者を決定します。 効果的なコミュニケーション方法は? コミュニケーションと報告の部分では、プロジェクトの進行に合わせて定期的にイシューのステータスをレビューし、必要な対策を講じます。そして、進捗状況や解決策について関係者に適切に報告し、情報共有を行います。 問題解決後の改善策は? 最後に、問題解決のプロセス改善です。イシューの解決後には、対応策の効果やプロセスを評価し、フィードバックを収集して改善点を明らかにします。さらに、解決したイシューの事例を文書化し、将来的なプロジェクトで活用できるようにします。 これらの方法を通じて、プロジェクト管理がより効果的に行えるようになると期待しています。

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