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分析 ✕ 提案

に関する学び

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文章はどう正しく伝える？ 文章を書く際に、ただ伝わるだけでなく「正しく」伝わることの重要性を改めて感じました。文法的に正しい文章が相互認識のずれをなくし、的確な理解に繋がると実感したので、まずは自分自身が正しい文章を作れるようにすることが重要です。 伝えたいことは何？ また、「何を伝えたいのか」を明確にすることが不可欠だと感じました。「イシュー」を明確にすることで、伝えたい内容が確実に相手に伝わるためです。このように文章を評価する考え方は新鮮で、言いたいことを分解・加工する方法は、これまでの学びを実践する上で基盤となると感じました。 イベント開催のコツは？ イベント開催では、多くの人や部署を巻き込む必要があります。関係者が多いほど、目的や内容が誰にとっても一貫して明確である必要があります。このスキルがなければ生産性や効率が低下し、良い結果を生み出せません。また、営業企画や課題解決のために、実施理由やその打ち手の根拠を明確にすることが今後ますます大事になってくるでしょう。「なぜそれがいいのか」を伝えることも、重要な取り組みとなっていくと考えています。 イシュー整理の方法は？ これからは「イシュー」をまず特定し、ピラミッドストラクチャーを用いて言いたいことを可視化し整理していきます。営業企画提案では「目的」「課題」「要因分析」「打ち手の根拠」などの項目を明確にしながら構成していきたいと思います。また、イベント開催や企画時には、関係者にも同じように伝わるよう、依頼メール作成時などには自分での見直しだけでなく、チームメンバーにも確認してもらうなどして、正しい文章作成を進めていきたいと考えています。 日々の学びはどう？ さらに、本を読む習慣をつけるため、週に1回程度、400文字の文章を作成することを実践しています。これにより、読み終えた本から得た学びや要約を自分なりに整理してみたいと思っています。

客観データで説得？ 今週の学習では、課題解決において感情論ではなく、客観的なデータに基づく論理的な分析と、それを「人に伝わるように」表現することの重要性を実感しました。タクシー業界のデータ分析を通じ、漠然とした問題を具体的な数値で把握し、多角的に解決策を検討するプロセスを学び、複雑な状況下でも本質を見抜き、説得力ある提案につなげる力が不可欠であると再認識しました。 外食業界で活かす？ さらに、今回の学びは外食業態での仕事に直結すると感じています。従来は感覚に頼っていた新メニュー開発や既存メニューの見直しを、POSデータや顧客アンケートを活用して売上低迷の原因と潜在ニーズを客観的に特定するアプローチに変えます。たとえば、特定の時間帯に売れ行きが低迷しているメニューがあれば、その原因を徹底的に追求し、価格や食材、提供方法の見直しなど、多角的な対策を講じることで収益性向上を目指します。 集客戦略はどう？ また、店舗の集客戦略にも学んだ手法を応用できます。近隣の人口構成や競合店の情報を分析することで、ターゲット顧客を明確にし、若年層にはSNSプロモーション、高齢者層にはデリバリーサービスといった、ニーズに即した戦略的な広告・宣伝活動を展開することが可能となります。 実践計画の工夫は？ これらの学びを実践するため、以下の具体的な行動を計画しています。まず、毎日終業後にPOSデータをメニュー別、時間帯別、客層別に分析し、特に大きな差異が見られる点についてその原因を徹底的に追究する習慣をつけます。次に、週に一度、近隣の競合店のメニュー構成や価格、プロモーション情報をオンライン等で確認して、自店との比較分析を行います。さらに、月に一度、主要メンバーと共に売上データや競合情報を共有し、論理的な意見交換を通じてデータに基づく課題解決策を議論する「課題解決ランチミーティング」を実施します。

代表値の意義は何？ 平均値や中央値は、データを簡潔に理解するための「代表値」として便利です。これらはデータ全体をおおまかに把握するために使用されます。しかし、平均値はデータのばらつきや偏りを考慮しないため、標準偏差などの指標を使ってそのデータの分散を理解することも重要です。ヒストグラムはデータのばらつきをしっかり理解するのに役立ちますし、円グラフは構成要素が占める割合を視覚的に捉えるのに有効です。特に、データに際立ったばらつきがある場合は、その点に焦点を当てて分析することで問題を深堀りしやすくなります。 計算方法の違いは？ 代表値の計算方法には、単純平均や加重平均、幾何平均、中央値など様々な種類があります。単純平均は全データの合計を個数で割ったもの、加重平均は各数値に重みを付けて算出するもの、幾何平均は冪根を使って計算します。特に平均値が極端な外れ値の影響を受けやすい場合には、中央値を使用するのが適しています。 標準偏差の役割は何？ また、データの散らばりを理解するために標準偏差も重要な指標です。標準偏差は、データの各値との差の二乗の平均として計算され、データのばらつきを数値で示します。さらに、標準偏差の68％ルールや95％ルールは、データの大部分がどの範囲に収まるかを示し、これも理解を助けます。 業務整理にどう活かす？ このような統計手法は、顧客の業務を整理する際に役立ちます。例えば、どの業務パターンを外れ値として除外すべきか、それがなぜ合理的なのかを論理的に説明できれば、業務要件をシンプルにするのに貢献します。加重平均を使用して、一部のケースでのみ発生する業務パターンを無視しても影響が小さいことを示したり、幾何平均で業務量の年次増加率を算出し、将来のシステム投資を提案することもできます。このようなシナリオが他にもないか、引き続き検討していきたいと思います。

顧客の本質を探る？ 今回の講座を通じて、顧客の表面的な情報だけでなく、その深層にあるニーズや価値に着目する重要性を再認識しました。たとえば、STP分析や4Pなどのフレームワークを活用し、費用対効果を高めることができる一方で、最終的には顧客志向の追求が不可欠であると感じました。顧客の視点で考えなかった場合、どんなにプロモーションに力を入れても、売れ行きが伸び悩んだり、模倣されやすかったりするため、ヒット商品には結びつかないという印象を受けました。 業務移管の本質は？ 現在の業務は社内の業務移管がメインとなっているため、移管元の担当者や現場スタッフを一種の顧客と捉え、そのニーズを正確に把握することが重要だと考えています。たとえば、移管前のヒアリング時には相手が抱える課題や求める解決策に注目し、新しいソリューションを提案する際には、イノベーションが広まる要因を意識することが、円滑な業務移管につながると感じました。 どの方針を実行？ 具体的には、以下の方針で業務に取り組む予定です。 既存業務の見直しは？ ■既存業務において 移管前後で、顧客にとっての痛みや利益につながるポイントがどこにあるかを確認し、痛みがある場合は改善策を検討する。 新規業務の挑戦は？ ■新規業務において ソリューション提案時に、イノベーションの普及要因に基づいて、顧客目線でどのように受け取られるかを十分に考慮する. コミュニケーション改善は？ ■日々の連絡業務・コミュニケーションにおいて 社内でも情報が過多になり、伝えたい内容が十分に伝わらないことがあるため、マーケティングの視点から以下の点を意識して工夫する。 ・訴求ポイントは2つまでに絞り、過度な情報量によって伝わりにくくならないようにする。 ・表現を丁寧に選び、相手の共感を得やすく、内容が伝わりやすいよう努める.

社員視点は限界？ 印刷会社のケーススタディでは、3人の社員が会社の課題と対策について討論していました。しかし、社員の視点で物事を捉えることにより、小さな範囲での考えに留まりがちになることに気づきました。社長にプレゼンを行う際には、業界全体を俯瞰し、自社の現状を的確に説明することが求められると学びました。また、主観的な判断も重要ですが、PEST分析、SWOT分析、3Cなどのフレームワークを用いて、客観的に物事を考えるアプローチの重要性を実感しました。こういった方法は、資本主義社会で生き残るために不可欠な考え方であると感じました。 戦略と成長は？ 社内でのプレゼンでは、業界内での自社の立ち位置を明確にし、その中でどのような戦略を取るべきか、さらに部署内でどのような改善活動を進めていくべきかを具体的に示すことを実践していきたいと思います。現在、多くの人がAIやDXの導入に注目し、ツールの活用に重きを置きがちですが、ツールだけではなく、それを使用する人間の成長が不可欠です。そのため、「ナノ単科」で学んだフレームワークや理論を活用し、「人へのリスキリング（社会人の学び直し）」を推進することで、社員一人ひとりの労働生産性を向上させていくことの重要性を再確認しました。 議論で視点変わる？ 3人の議論では視点が偏っていると感じました。今後、社内の議論の場で、Zoomのブレイクアウトルームを活用し、社員をランダムに割り振って一つのテーマについて考える習慣を取り入れることを提案したいと思います。その後、議論した内容を発表する仕組みを導入し、社員の集合知を集めることで、全社的に俯瞰した意見を引き出せる体制を構築していきます。また、教材をただ見るだけでは理解度が約5%に留まるのに対し、発表を通じて理解度を75%まで高められるという効果を、社内で実践的に活用していきたいと考えています。

レベルアップの理由は？ オンライン学習の中で、講師の誘導を受けながら対象ターゲットや商品の機能的・情緒的価値について考察する機会があり、確実にレベルアップできたと実感しています。しかし、実際の業務に応用する場合、担当学部の広報戦略を再整理するためには、リサーチに必要な分析力、高校生という顧客層から本音を引き出すインタビュー力、企画書をまとめ上司を説得するプレゼンテーション能力、さらには周囲を巻き込んで企画を遂行する力など、各場面で求められる知識やスキルが不足していると感じています。より解像度高く顧客を理解し、良い提案を行うために、マーケティング的思考力を磨くとともに、周辺領域の学びを深めたいと考えています。 広報戦略で悩むのは？ 広報戦略の見直しにあたっては、まず高校生が大学に求めるもの、各学部の学びに対する印象、学部選択や大学選択の決め手、重視するポイントなどのインサイトを把握し、市場全体を見渡した上でSTP分析を丁寧に進める必要があります。私は、４PのうちPromotionを担当しているため、イベントでは参加者が思わず情報を共有したくなる仕掛けを考え、自らの学びを活かしてメディアに広がりやすいコンテンツを発掘し、自然な波及効果によって志願者の増加につなげていきたいと考えています。 他者の視点は必要？ また、企画書を作成する際に自分一人で思考を深めることは可能ですが、より質の高い提案を実現するためには他者の視点が不可欠です。まずは部内のキーマンと積極的にコミュニケーションを図り、各学部ごとに必要な分析を進められる体制を整えたいと思います。学んだ内容は単なる知識にとどまらず、実践を重ねることで使えるスキルへと昇華させることが肝心です。今後は、日常生活の中で気になる商品やサービスを題材に、学んだフレームワークを応用しながら自分自身の勉強を積み重ねていきたいと考えています。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

すべての学びは繋がる？ 6週間の講義を振り返り、最も印象的だった学びは「すべての学びは結び付いている」ということでした。もともと興味を持っていた分析手法やその評価方法には多くの新しい発見があり、非常に刺激的でした。しかし、分析に基づいて仮説を立て、それを生かすためにはマーケティングの知識が必要だということに気付きました。過去に学んだことと今学んでいることがつながり、新しい視点が得られたこの体験は非常に刺激的でした。 マーケティングとデータ分析の相乗効果 知ったつもりでいたマーケティングに関するフレームワークをデータ分析で活用することにより、学びが独立したものではなく、結び付けることで価値が生まれるのだということを実感しました。この経験が一番の収穫だったと思います。 異動後の目標と実践 講座の受講期間中に営業部門から希望する企画部門への異動が実現しました。異動までにデータ分析やマーケティングに関する学び直しを行いたいと思っています。講座で学んだデータ分析の基礎的な手法は、現在の部署でも十分活用できます。まずは今の部署で可能な分析を行い、学びを実践に移したいと考えています。まずは営業部門の販売実績から現状を把握し、マーケティングのフレームワークを活用して今後取るべき打ち手について考え、同僚と意見を共有したいと思います。 新しい提案とその影響 異動するまでに今回学んだデータ分析手法を用いて、営業部門の現状分析やそれに基づいた仮説の立案を実施したいと考えています。現部署では経験や勘を重視する風潮があり、それ以外の判断基準がない状況です。たとえ私の提案が採用されなくても、新しい考え方の実例を示すことで変化のきっかけとなれば良いと思っています。そしてこの経験、特に反省点を次の部署で生かし、新しい環境でも様々なことに挑戦してみたいと思います。

潜在ニーズをどう見極める？ 顧客の潜在ニーズを見極め、それを形にすることの重要性を改めて理解しました。特に、顧客が自分でも気づいていない「潜在ニーズ」を引き出す手法として、行動観察やデプスインタビューが効果的であることを学びました。また、曖昧なニーズに基づく商品開発にはリスクが伴うため、価格競争を避けるためにSTP分析を活用することで、ターゲットの絞り込みやポジショニングの明確化が重要であることが強調されました。さらに、ペインポイントを特定し、それを解消して「ゲインポイント」に変える視点が、新しい価値創造に直結すると感じました。全体を通じて、マーケティング視点の重要性と顧客の立場に立ったプロセス構築の鍵を再認識しました。 顧客接点にどう活かす？ 顧客との接点を持つ企画や商品開発、サービス改善の場面で、これらの知識は有用だと感じました。具体的には、顧客が不満や不便を抱える「ペインポイント」を見つけ、それを解消するサービスを提案・実装していくことです。また、STP分析を活用し、自部署が競争優位を築けるポジションを明確にしつつ、顧客の「AIDMAモデル」に沿ったプロモーションを行うことで、効果的なマーケティング戦略を立案することが可能だと感じました。私の業務では営業店が主要な顧客であるため、そこに焦点を当てつつ、次なる顧客層の獲得に向けて行動することが急務です。 既存と新規、どちらに注力すべき？ 既存業務の拡充と新規業務に向けた促進行動の両方に目を向け、行動していかなければなりません。既存顧客層については、顧客インサイトの把握が容易な環境にあり、日常の不満点やペインポイントの洗い出しを進めていきます。一方、新規領域においては未知の分野が多く、確定的な判断はできませんが、顧客満足に基づいて利益を得るという学びを活かし、行動計画を図っていくつもりです。

ABテストの学びを深めるには？ 問題の原因を探るためのポイントと、適切な解決策を決定するための手法である「ABテスト」について学びました。 まず、問題の原因を探るためのポイントとして、以下の二つが挙げられます。 1. プロセスに分解すること。 2. 解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって絞り込むこと。 ABテストの手法はどう実行する？ 次に、ABテストの手法についてです。ABテストでは、できる限り条件を揃えることが重要です（例えば時間帯や曜日）。具体的なステップは次の通りです。 1. 目的を設定する。 2. 改善ポイントの仮説設計を行う（ABテストの立案）。 3. 実行する。 4. 結果の検証と打ち手の決定を行う。 SNSフォロワー増加策の提案 直近の課題として、所属組織の公式SNSアカウントのフォロワー数増加策にABテストを活用したいと考えました。 具体的な解決案は以下の通りです。 - 目的の設定：フォロワー4000（現在2000） - 検証項目：フォロワーの属性、いいね回数、再投稿回数、テキストの文体、メディアの有無 - 仮説：文体が固くとっつきにくいのではないか - 解決策：ABテストを行い、1週間程度、「ですます調」と「だである調」で投稿の文体をテストする この課題解決案を所属部署に提案します。 問題解決の手順は？ 最後に、問題解決の4ステップを説明します。 1. What：問題の明確化→同業他社に比べてフォロワー数が増えない 2. Where：問題箇所の特定→投稿への反応が少ない（いいね、再投稿） 3. Why：原因の分析→投稿頻度が少ない？文体が固い？ 4. How：解決策の立案→ABテストで文体を変えて投稿してみる 以上、学んだ内容と計画した解決策について共有させていただきます。

代表値と散らばりとは？ 大量のデータを分析する際には、中心的な特徴を示す代表値と、データのばらつきを示す散らばりの両面からアプローチすることが重要です。代表値には、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値があり、それぞれの特性を理解した上で適切に活用する必要があります。一方、データの散らばりを把握するためには標準偏差が用いられます。標準偏差とは、平均値から各データがどの程度乖離しているかを示すために、各乖離の二乗和をデータ数で割った値の平方根を意味します。 看護国家試験対策はどうする？ 看護師国家試験対策では、4年生進級までの過去の成績を分析し、不得意な科目や分野を特定した上で重点的に補強する方法が提案されます。また、入学試験志願者の選抜においては、成績、出席日数、欠席理由、さらには高校卒業までの活動や志願理由を詳しく分析し、入学前教育に効果的に活かすことが期待されます。 早期支援の進め方は？ さらに、早期からの継続的支援として、1年生前期の履修成績を把握した上で夏休み中に補習を実施し、後期終了後にも同様の取り組みを行うことが検討されています。これを各学年で実施することで、4年生にまとめて行う短期間の国家試験対策よりも、より効果的な成果が見込まれます。この取り組みは、大学の教務委員会や国家試験対策委員会に提案し、全教職員の協力のもと、実施体制と行動計画を整えることが前提となります。 書類評価の観点は？ 加えて、現在提出される入学試験受験者の書類について、評価の見方や押さえるポイントを明確にすることが提案されています。これにより、入学制度に対するリアリティショックを軽減し、学力不足の傾向に対しても適切な対応策を講じることが可能になると期待されています。現時点では、入試広報部と連携してこの問題に取り組む方針が進められている状況です。

仮説はどう活かす？ スピードや精度を向上させるためには、分析の初期段階で仮説を立てることが重要だと学びました。結論に向けた仮説と問題解決のための仮説という二種類の仮説があり、それぞれ目的や時間軸に合わせて使い分けることが求められます。 フレームワークってどう活かす？ また、3Cや4Pなどのフレームワークを活用することで、思考が整理され、仮説形成が容易になると感じました。仮説に沿って必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得するプロセスは、効果的な分析の基本と言えます。数字で見えにくい効果も、可能な限り数値として示すことで説得力が増し、合理的な判断材料となります。 数字で信頼はどう？ 具体的には、コンバージョンレートなどの数値計算により、直感だけに頼らず理論的な判断が可能となります。フレームワークを用いることで、業務のスピード感と精度が向上した経験もあり、反対意見を含めた多面的な情報収集が仮説検証の信頼性を高めると実感しました。 新機能はどう検証する？ さらに、新機能をリリースする際には、3Cの観点から分析して優先度を明確化したり、施策ごとの「影響度×実行難易度」を評価することで、迅速な判断を下しています。ユーザーインタビューにおいては、どの層のユーザーがどのフェーズで不満を感じているかを仮説から検証し、具体的なデータに基づいて問題点を抽出する工夫も行っています。 仮説と判断はどう連携する？ 週に一度、仮説をもとに業務課題を整理し、必要なデータを洗い出すワークシートを作成するなど、日常的な業務の中でも「仮説→データ→判断」の流れを徹底しています。毎月、ユーザーアンケートやインタビュー結果の分析から改善案を提案し、社内でのレビューにてその流れを共有することで、施策の精度や実行力の向上に努めています。