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分析 ✕ 提案

に関する学び

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分析視点は何が肝心？ 今回の学習では、分析において比較する５つの視点（インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターン）を意識することの重要性を再認識しました。また、平均値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった代表値の違いについて学び、特に加重平均と幾何平均が今後の業務で役立ちそうだと感じました。 平均選択のポイントは？ これまで実務では単純平均を使用してきましたが、利益が低下している部分に焦点を当てるためには、加重平均を取り入れることで事業の取捨選択がより明確になると気づきました。加重平均を用いれば、経営陣に現状の課題を整理し、改善提案を行う際に説得力が増すと考えています。 幾何平均はどう見る？ 一方、幾何平均は計算が複雑なため、現状では取り扱いが難しい印象を持ちました。しかし、来年以降の利益率成長率を算出する際に有用な指標となる可能性があり、将来的には利益予測の精度向上に寄与できるのではないかと期待しています。

顧客分析の重要性を再認識 マクロの視点で顧客を分析することの重要性を改めて学びました。優先順位を定量化することで、新たな注力分野が見えてくることを実感しました。日々の業務や顧客対応に追われがちですが、冷静に分析することで無駄な動きを減らせるかもしれないと考えました。 質重視の顧客ターゲティング 眼科クリニックの開業マーケットでは、総合メーカーのパッケージ提案によるディスカウント競争が激しいです。ただし、提供される顕微鏡の質は必ずしも高くないため、質を重視しない顧客はターゲットから外し、こだわりのある顧客に絞ってアプローチすることが効果的だと考えます。 大学病院戦略の必要性は？ そのための提案根拠を定量化するために、外部および内部のデータを収集します。特にハイエンド市場を目指すには、業界で影響力のある大学病院戦略が重要です。大学病院の手術数や関連病院の数などの評価を定量的に行い、優先順位をつけてアクションプランを策定します。

損益計算の変化は？ 事業のコンセプトが違うと、損益計算書の構造が変化することを学びました。特に印象に残ったのは、最後の動画で自動車業界とクラウドサービス業界の事例を見たときです。これらの業界では、売上原価率が低くても販管費率が高くなることがあり、事業構造や企業の成長段階によって一概には判断できないことが明らかでした。 費用の偏り、知りたい？ 私は特に、売上原価や販売費および一般管理費のどちらに費用が偏っているのかを知りたいと考えています。そのために、各業界の状況を考慮しつつ、関連する事業構造や費用構造を仮定し、現在支援している顧客企業の分析に活かしたいと思っています。 営業戦略はどうする？ 具体的には、売上原価率や営業利益率、販管費率などについて、なぜ業界よりも高いのか低いのかを想像し、顧客企業に質問してみます。そして、会社の先輩方に相談しながら、業界や職種ごとの特徴を理解し、営業や提案の際に活かせるようにしたいです。

ビジュアル化はどう極める？ データ分析において、ビジュアル化は非常に大きな価値を持つと実感しました。正しいビジュアル化を実現するためには、データの加工や適切なグラフの選定が鍵となります。特に、円グラフとヒストグラフのどちらを用いるかで迷うことが多いため、今後は意識を高めて判断していきたいと考えています。 提案資料の魅力は？ 現時点では業務上頻繁に活用する機会はないかもしれませんが、将来的に提案資料を作成する際、ビジュアル化にこだわった資料作成を心がけることで、提案内容の有用性を直感的に伝えることができると感じています。 グラフ加工はどう学ぶ？ また、今回の履修ではヒストグラフや円グラフなど、さまざまなグラフの種類を学び、大量のデータをどのように加工していくかについても学習しました。さらに、ビジュアル化した情報の伝え方についても工夫する必要性を再認識し、どの方向性で判断いただきたいかを明確にすることが重要であると理解しました。

一方的打ち手はどう？ ABテストの学習を通じ、これまで仮説に基づいて一方的に打ち手を実施してきた方法では不十分であると痛感しました。打ち手をただ試すだけでなく、条件を統一して比較することの重要性を実感し、現行の業務プロセスに問題があると感じるようになりました。 複数打ち手の検証は？ また、課題に対しては通常一つの打ち手で対応しており、忙しさの中で次々と新たな打ち手を試す状態になっていました。今後は複数の打ち手を検討し、ABテストの考え方を取り入れたうえで、同一条件下でどちらが効果的かを慎重に比較・検証していきたいと考えています。 多角的視点の探求は？ さらに、毎週の採用状況確認のミーティングでは、複数の打ち手を提案することで、先週までの分析手法も組み合わせながら多角的な視点から糸口を探っていく予定です。これを足掛かりに、次のステップに進むための具体的なアクションを模索し、ABテストの実施と継続的な検証を行っていくつもりです。

問題点発見の方法は？ R&D開発部門のPoCやクロスセル・アップセル立案において、問題点を発見するためにロジックツリーを用いてプロセスを分け、その後にファネル分析を使って視覚的に問題点を可視化することができると感じました。このようにプロセスを独自に設定することで、より具体的な分析が可能になります。 顧客行動はどう見る？ また、マーケティングや製品提案の際にAMTULの観点を取り入れることも有益だと思いました。具体的には、以下のような質問を通じて、顧客が購買に至るプロセスでの課題を見つけ出すことができます。 - 記憶に残るポイントは何か？ - いくらなら試用したいと思うか？ - 本格的な使用に至るための要件は？ - 継続して使用する可能性があるか？ これらの質問を通じて、顧客の意識から忠誠度に至るまでのステップに関する洞察を得ることができ、その結果、より効果的なマーケティング戦略を立てることが可能になるでしょう。

比較で分析を深めるには？ 「分析は比較」という考え方が非常に印象に残りました。単に分析対象を見るだけでなく、他と比較することでその状態を分かりやすく確認できます。また、比較の際に「目的」や「分析に必要な要素」を考慮することで、ぶれない分析が可能になると学びました。 学生の退学率にどう対策する？ 私は大学で勤務しており、学生データの分析を頻繁に行っています。特に「入学した学生の退学率をどのように防ぐか」という大きな課題が常にあります。この問題を解決するためには、問題を適切に切り分けて、それに対する適切な施策や提案を行う必要があると感じました。 退学率低下の具体策は？ 具体的には、「学生の退学率を低下させる」といった目標が定まっているので、まずはその問題を要素ごとに分けて考えます。例えば、退学率の過去の推移を確認し、変動が大学内部の問題によるものなのか、それとも外部要因によるものなのかを区別することから始めます。

学びはどんな感じ？ これまでの学習を通じて、データ分析の基礎から実践的な活用方法まで、一連の流れを体系的に学ぶことができました。単なるデータ処理にとどまらず、どのように課題を設定し、仮説を立て、検証するかという思考プロセスの重要性を改めて実感しました。 重要な点は何？ 学習内容を振り返る中で、自分にとって重要なポイントを再確認することができました。今後は、業務の提案文書作成時に、分析を活用して根拠を明確に示す取り組みを進めたいと考えています。また、日頃から目にするデータがどのように役立つかを意識する習慣を身に付けたいと思います。 次への一歩は？ さらに、知識の定着を図るため、学習を終わらせずに統計検定の取得を目指すとともに、業務での分析においては各種フレームワークを適用し、実践で活かしていきます。具体的には、営業店の業務負荷の要因分析を実施し、仮説を立ててデータに基づく検証を行い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。

なぜ分析が進化する？ ライブ配信を通じて、分析プロセスへの理解が深まりました。これにより、単に分析するのではなく、常に目的を念頭に置きながら、What-Where-Why-Howの視点でストーリーを組み立てる意識が高まりました。 データはどう伝える？ また、グラフ作成時には実数と割合の両面からデータをビジュアライズすることで、情報のインパクトを分かりやすく伝える工夫が重要だと感じています。企画提案においても、企画の根拠や効果を示す際、数値だけでなく視覚的な表現を取り入れることで、読み手にしっかりと訴求できると考えています。 必要情報はどう整理？ さらに、必要な情報は徹底的に収集し、自分だけで対応が難しい場合は、関係者にデータ提供を依頼するなどの手順を踏みます。データ受領後は、代表値やばらつき、外れ値などを実数と割合でビジュアライズし、効果を視覚的に分かりやすく確認することが求められています。

P/Lの構造を理解するには？ P/Lの構造を理解できたと思います。会社が利益を出すためには、ターゲットとする顧客や提供価値をブレずに一貫性を持って進めることが重要だということがよくわかりました。P/Lの数字の意味を考えながら、今後も学習を続けていきたいです。 利益の源泉をどう捉える？ 自社のP/Lを詳細に読み込み、利益の源泉や問題点を現時点よりさらに深く理解したいと思います。そして、その問題点に対して、売上増や変動費の削減といった具体的な解決策を考え、自分がまず何をすべきかをアイデアとして出したいです。 自部門の数字をどう理解する？ まず、自部門の数字の意味を深く理解する必要があります。そのため、腑に落ちるまでP/Lをしっかりと読み込み、分からないことがあれば書籍や人に聞くなどして解決します。本講義が終了するまでに、自部門の問題点に対する解決案を最低3つは会社に提案して実行したいと思っています。

比較の意義は？ 分析の核心は、比較にあります。比較を行う際には、対象の選定や条件を統一することが、意義深い分析につながります。また、分析の出発点として、目的や仮説の定義が欠かせません。これらは、できるだけ明文化しておくことが理想的です。 データの見せ方は？ さらに、分析結果を伝えるには、グラフやパーセンテージなどで適切にビジュアライズすることが重要です。例えば、自社サービスと競合他社サービスの比較では、自社に有利な形でデータを提示するのが一般的です。また、サービス導入前後の状態を比較し、業務時間の短縮やコスト削減といった導入効果を、定量的に示すことが求められます。 リスクをどう定量？ ある程度の定量化を行った提案は既に実施していますが、定量化が難しいと感じられるセキュリティリスクやコンプライアンスリスクの削減についても、納得感のある定量的データとして提示する工夫をさらに進めたいと考えています。