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必要 ✕ 以外

に関する学び

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どこで差別化が足りる？ 私は、日常業務において差別化を意識して取り組んできましたが、その中で場当たり的な意見に左右されがちであったことを今回の学習を通じて実感しました。VRIOフレームワークを活用し、情報を抜けもれなく整理することで、場当たり的でない継続的な施策を考えることができると理解しました。 事例と現実のギャップは？ 明確な事例であれば、VRIOでの情報整理はスムーズに進むでしょう。しかし、ビジネスの種類や状況によっては必ずしもそう簡単にはいかないと感じます。例えば、「顧客にとっての価値」という観点では、BtoBよりBtoCの方が分かりやすくまとめられるかもしれません。また、「Yes」「No」の判断には、VRIO以外のフレームワークを組み合わせる必要があるかもしれません。実際のビジネスは複雑であるため、分析する際にはいくつかのフレームワークを組み合せることが求められる、とハードルの高さを感じています。 広報での活用法は？ それでも、VRIOの活用は私の従事する広報業務において非常に有効だと考えています。できるだけ早く実行に移したいと考えつつも、現実的には一筋縄ではいかないと感じています。まずは、日々の企画業務に少しずつ取り入れ、周囲のメンバーからのフィードバックを受けつつ、多様な視点を吸収し、判断軸を精緻化していきたいと思っています。

プロセス分解の重要性とは？ 問題の原因を探る方法として、プロセス分解が非常に有効である。例えば、広告であれば表示からクリック、クリックから申し込み（コンバージョン）といった形で細かく分解することができる。また、解決法（HOW）を検討する際にはA/Bテストが有効である。この方法では、比較対象以外の条件を揃え、目的を明確にすることが重要である。 数字だけではわからないことは？ 現在の企画管理業務では、出てきた数字だけで分析や判断をしてしまうことが多い。しかし、出てきた数字の要因がどこにあるのかを探るためには、細かいプロセス分解ができなくても、大枠でのプロセスに分けて見ることができるのではないかと考えた。今回の講義を通して、A/Bテストの有効性を学べたが、A/Bテストの範疇を超えた検証（生産プロセスの改善や販売における改善検証）のやり方についても学びたいと思った。 データ分析の効率化をどう進める？ 講義では、身近なデータを使ってプロセス分解を行う方法について触れられた。日々の業務におけるデータ分析のスピードアップや、分析に十分な時間を確保できているかを検証する必要を感じた。具体的には、データ収集、データ加工、分析、共有にそれぞれどれくらいの工数がかかっているのかを明確にし、さらに効率化して、より早く深い分析と共有を実践できる方法を探りたい。

なぜ多角的に見る？ データ分析は、ただデータを見るだけでなく、さまざまな角度から比較し、分析することが重要だと感じました。数字にまとめたり、数式を用いて関係性を明らかにしたりすることで、隠れた事実に気付くことができます。また、代表値や分布、平均値と標準偏差など、基礎的な手法を通じてデータ全体の傾向を掴むことが効果的です。 どの代表値が適切？ 社内で扱うデータはボリュームが大きいことが多いため、比較の際には代表値に注目する場面が多かったです。これまでは直感的に平均値や中央値を代表値としていたものの、データ全体の特徴を踏まえてどの代表値を採用すべきか再検討する必要があると学びました。さらに、業務ではデータをマトリックスにまとめたり、グラフや分布図にして視覚的に把握できる形に変換することで、数字が伝える実態をより明確に捉えることができると実感しました。 何を比較検証すべき？ 大量のデータを取り扱う際は、さまざまな代表値の算出方法を試すこと、また平均値においても単純平均以外のパターンが存在することを忘れずに検証することが大切だと感じました。データを可視化する際には、「何を見たいのか」「どこを比較するのか」といった目的を明確にした上で、見たい事象が浮かび上がるよう工夫することが、今後の分析業務において重要なポイントだと再認識しました。

比較の重要性って何？ 分析の本質は比較にあり、効果を測定するためには、「Aがある場合」と「Aがない場合」を比較することが重要です。ただ「Aがある場合」だけを見ても、その効果を正確に測定することはできません。そのため、分析の目的に沿った適切な比較対象を選定し、分析したい要素以外の条件を整えることが必要です。この考え方を「Apple to Apple」と呼びます。 施策効果の見極め方は？ 販促施策の効果を分析する際には、イベントやDM、SNSなどさまざまな方法がありますが、以前はアクションがあった顧客の反響のみを分析していました。今後は施策を行っていない期間の販売実績とも比較し、何をもって目標達成とするかを明確にして企画を立案します。データ分析を行う際には、まず分析の目的やゴールを明らかにし、どの情報を比較すればよいかを検討してから分析を進めなければなりません。 条件整理のポイントは？ 「Apple to Apple」の原則に従い、分析対象以外の条件が揃っているかを確認することが重要です。施策を進める際には、データを蓄積するためにさまざまな条件を整えられるように企画します。また、エリア別の顧客属性分析を行う際に、どの比較対象が適切であるかについては、部署に持ち帰って相談し、より明確にすることが推奨されます。

セグメントは正しい？ セグメントについては、事前に持っていた認識が正しかったと感じています。市場評価基準（６R）の考え方を理解し、一人の中にも状況や場面によって多様な個性があることから、ターゲティングを行う際には背景やシーンを明確にする重要性を実感しました。 訴求はシンプル？ ポジショニングに関しては、訴求ポイントを２つに絞えるという考え方が有効だと学びました。実際、ポジショニング後も顧客からどのように見えているかを客観的に把握し、状況の変化を常に観察する必要があると感じました。 強みは複合的？ また、自社の強みを複合的に掛け合わせる可能性についても考えました。これまで紹介事業で培ったサポート力を、転職活動中の方だけでなく、前工程・後工程や転職市場以外の分野でも活かすことができないか、検討する価値があると捉えています。 誰に届ける？ さらに、新ブランドを立ち上げる際の訴求ポイントの整理にも注目しました。社員それぞれが感じる自社サービスの強みを洗い出し、現状のターゲットのペルソナをより具体的に言語化することで、「誰に向けたサービスなのか」を再設定し、その上で強みのどの部分が当てはまるかを検討していきます。こうした取り組みは、SNSのショート動画などのコンテンツ作成にも応用できると考えています。

売上予測の計画をどう立てる？ 売上予測においては、過去の事例や他社、海外の事例と比較しながら計画を立てることが重要です。実績が更新されるたびにその計画との比較を通じて事業の進捗を評価し、改善策を議論しています。このことから、「分析は比較なり」という定義はやはり真理だと感じています。また、扱うデータの理解を深め、その知見をステークホルダーと共有するためには、アウトプットの整理と見せ方を適切に選ぶ必要があります。 分析計画表はどのように工夫する？ 分析を進める際には、毎回分析計画表を記載し、目的に合わせた分析手法を選択して言語化した上で作業を進めています。しかし、どのデータをどのように加工して用いるかにはあまり触れていないことが多いと感じました。そのため、テンプレートを見直し、自分以外の人がその分析の思考プロセスを理解しやすくするよう工夫が必要です。 新たなデータ分析のアプローチは？ 具体的には、現在のテンプレートでは実際に分析に用いたものしか記載されておらず、選択可能なデータの種類とその選択理由、分析手法の採用理由を明確化するような構成に変更する予定です。新たなデータを分析する場合、そのデータの特性や限界を適切に確認し、分析結果とともに共有することが重要だと考えています。

B/Sとは何か？ B/Sが実際のビジネスに結びついていることの関連性を学ぶことができました。 例えば、ミノルのカフェについては高級志向のサービスを提供するために設備投資が必要であり、開業時に借入を行ったため、アキコのカフェに比べてB/Sの固定負債比率が大きくなります。一方、某航空会社においては、自社の航空機を用いてビジネスを行うため、固定資産の比率が某ファッションECに比べて大きくなります。 事業主の価値観を考察するには？ このように、B/Sを見て現状を観察するだけでなく、それぞれの事業主のビジネスモデルや価値観を考察することができ、非常に興味深かったです。 また、自社のB/SやP/Lを改めて見直し、自社のリスク・安全性を確かめてみたいと思います。さらに、ビジネスプランの方向性と照らし合わせ、今後の改善点を再確認したいと考えています。 次期計画の資金調達をどう進める？ 自社は9月決算であるため、次期の計画を考えながら資金調達のための金融機関への相談を進めたいと思います。場合によっては借入以外の調達手段も検討します。また、新規のビジネスプランも必要なので、自社の価値観や方向性の相違がないかを確認しつつ、計画を具体化し担当者と共に解決していきたいと思います。

ありたい姿を考えるとは？ ありたい姿を考えることが特に印象的でした。自分の外にある知識や事例を考えるよりも、自己の考えやビジョンを整理し、それを伝えることが非常に難しいと感じました。各科目の内容を理解することも重要ですが、それを身に付けた上でどうしたいのかを具体的に描くことで、学びがさらに加速するでしょう。そのためには、自分自身の思いを言語化していくことが必要だと感じました。 ビジョンを伝える方法は？ 自分がどうしたいのか、どうありたいのか、この仕事を通じてどんなことが実現できるのかを店舗メンバーや顧客に伝えたいと思います。管理職や経営者の立場を考えると、どんな人に人がついてくるかを考えました。ビジョンや価値観を持ち、自分の意思が明確な人、少なくとも自分の意思を持っていると周囲に感じさせる人に、人はついていくのだと思います。そのために、アカウンティング以外にも経営に必要なスキルを学びながら、自身の考えを深める必要があると感じました。 思考を深める時間をどう確保？ まずは、自分が手を動かす作業の時間を少し減らし、思考する時間を増やす必要があります。手を動かす時間が多くなると、思考を深める時間がどうしても減り、上述の目標が実現しにくくなるからです。

商品に対する受け入れ先をどう定義する？ どんなに優れた技術を持っていても、その商品の受け入れ先が定義されていなければ、それは「絵に描いた餅」に過ぎません。「誰に売るか」を明確にするためには、顧客を多様な視点でセグメンテーションし、ターゲティングを行うことで差別化したポジションを確立することが重要です。これにより、売上の最大化につながることがよく理解できました。 ターゲット層をどう絞るべきか？ 私たちの自社商品はヘルスケア関連であるため、健康に関心が高い一定の年齢層をセグメント化することが求められます。そのターゲティングを行うには、さらなる切り口が必要です。たとえば、健康に興味を持ち、お金を投じる傾向のある高所得層や、特定のライフスタイルを持つ層に焦点を当てるという仮説が考えられます。 データ分析で見えるギャップは？ 過去の自社ソリューションの購買データを分析し、イメージしたターゲットとのずれがないかを確認します。もし乖離が見られる場合、その原因を追求しなければなりません。また、「健康への関心✖️高所得」以外の新たな訴求ポイントを会議で洗い出し、自社のポジショニングマップを作成します。これをもとに、来年度の営業戦略の立案に活用します。

原因分解はどうする？ 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解することが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう？ ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える？ 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる？ 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。

研修の成果はどこで感じる？ 新人研修企画に向け、複数の社員に対してオープンエンドな質問を行い、今年1年の振り返りや研修会に対する印象など、豊富な定性的情報を引き出すことができました。中には「正直覚えていない」「配属されてからでないと分からない」といった回答もあり、知識のインプットは十分ながら実体験が伴わないため、研修がその場限りになっているという共通の課題が浮かび上がりました。 調査の難しさは何だろう？ 一方、調査自体はまだ始まったばかりですが、対象者自身が気づかないような暗黙知にまで踏み込むのは非常に難しいと感じました。自身の仮説を提示し、それに対する意見は得られるものの、一歩踏み込んで本音の課題を引き出すためには、相手の領域やコミュニティに深く入り込む必要があると実感しました。 定性分析の説得力はどうする？ また、定性分析はどうしても恣意的なまとめ方になりがちで、説得力に欠けるという懸念がありました。これに対して、定量分析で明らかになった結果は一般的すぎる面があるため、数値以外の情報を加えた上で、定性的な情報の根拠として定量データを補完的に用いることで、より説得力の高い分析が実現できるのではないかと考えるようになりました。

データ分析に必要なスタート地点は？ データ分析とは何かと問われたとき、私は即答できない自分に気づきました。しかし、week1で「分析とは比較である」という言葉に出会い、新たにスタート地点を明確にすることができました。これからは、自分が行おうとしている分析が「比較」になっているかどうか、自問自答できるようになりました。さらに、分析を行う目的をしっかりと確認し、自分が伝えたいことに合致した比較ができているかを常に問い続けることを忘れないようにしたいです。 結果的な「比較」に満足していませんか？ よくある例として、言われたままにデータを出すことが多かったのですが、特に期末には前期比や前年比を提示するだけで終わっていました。しかし、何を「比較」すればより実態や現状を明確に伝えることができるのかを考えるアイデアが必要だと感じています。 新しい発見へとつながる比較は？ たくさんのデータがある中で、売り上げの数字以外にも何か意味のある比較対象を見つけたいと思います。売り上げや数量、売り上げの多い顧客などは一般的な比較対象ですが、それ以外にどのような視点で比較すれば新しい発見につながるのか、色々な分析データを見ながら探していくつもりです。