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。

データ・アナリティクス入門

グラフでひも解く学びの軌跡

グラフ活用法ってどうする? 今週は、グラフの活用方法について学びました。データのばらつきを視覚的に把握するために、ヒストグラムが有用であると理解しました。たとえば、生徒の年齢のばらつきを見る際には、割合ではなく実数の分布に注目すべきだという点が印象的でした。 どの数値がポイント? また、分析でよく使われる代表的な数値についても復習しました。単純平均・加重平均・幾何平均・中央値など、それぞれの計算方法と用途を確認し、特に平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要だと実感しました。 現場の指摘はどう読む? 現場でDX担当としてデータ分析に取り組む中、先日、部署ごとの退職率を比較して報告した際、経営層から数値の重み付けを考慮するよう指摘を受けました。当初はその意図が分からず戸惑いましたが、加重平均の考え方に近いのではないかと理解し始めています。ランキングだけで示すのではなく、ヒストグラムなどのグラフを用いて視覚的に説明できるよう工夫したいと思います。 数学の基礎は何が大切? 一方で、数学の基礎の重要性を再認識しました。平方根や標準偏差、正規分布と2SDなどの数式が全く理解できず、焦りを感じています。まずは基本を押さえ、Excelの関数でどのように表現できるのか試してみるとともに、ピボットテーブルの復習にも取り組む予定です。 具体例の探し方は? 今回の分析では、どの指標を使うべきか具体例がすぐに思い浮かばなかったため、今後はより多くの具体例を調べるとともに、実際に手を動かして理解を深めるつもりです。遠回りになるかもしれませんが、様々な切り口で数値を検討していきたいと思います。 専門用語、理解できる? また、専門用語の理解もまだ十分ではないと感じており、関連するデータの傾向把握についても、ひとつひとつ学んでいく必要があると実感しました。これからも引き続き、知識を着実に身につけていきたいです。

データ・アナリティクス入門

掘り下げる力が課題解決を変える

問題解決の流れは? 問題解決のプロセスを整理するために、まずは「問題解決の4ステップ」について学びました。基本の流れは、what(問題の明確化)、where(問題箇所の特定)、why(原因の分析)、how(解決策の立案)という順番です。中でもwhereの部分では、どこに原因があるのかを深く掘り下げ、分析対象の範囲を絞ることで、原因を検証しやすくする点が強調されています。 仮説の立て方は? さらに、原因に対する仮説を立てる際には、複数の仮説を出すことや、異なる切り口(ヒト・モノ・カネなど)から考えることが重要です。これにより、一面的な見方に偏らず、網羅的な分析が可能になります。そして、仮説の検証に向けて、どのようなデータを収集するかを意図的に選定し、意味のある対象から適切な方法で情報を得ることが求められます。 データ収集はどう? また、都合の良いデータだけでなく、比較のための情報収集も欠かさず行うことが必要です。反論を排除するために、仮説に反する情報も踏まえた検討が重要で、これにより説得力のある分析が可能になります。ここでは、フレームワークとして3C(市場、競合、自社)や4P(製品、価格、流通、プロモーション)を活用する方法が示されています。 全体評価は? 総評として、問題解決の4ステップがしっかりと整理され、特にwhereの部分を掘り下げる姿勢が評価されています。今後は学んだ理論を実際のビジネスシーンに応用し、複数の仮説の中から優先順位を明確にする方法を検討することが期待されています。 進捗報告はどう? また、メンバーの進捗報告に際しては、各自がこのプロセスに沿っているか確認することが重要です。仮説が複数たてられているか、異なる視点での切り口が取り入れられているか、さらにはデータ収集が適切に行われているかを、リーダーを中心としたレビューの場でしっかりと意見交換を行い、全体の分析精度を高めるよう努めてください。

戦略思考入門

捨てる思考でサービス改善!顧客満足度を再定義

捨てる意味は何? 一番印象に残ったのは、捨てることで顧客のメリットが向上する可能性があるという点でした。なぜなら、これまでは捨てるという行為を、新しい価値を創造するために人や時間を作ることや、コストダウンを目的としたものと捉えていたため、顧客のメリットが上がるという発想はあまりありませんでした。この点から、自分たちの核となるサービスを充実させるために、あくまでお客様のためではなく自分たちのために行っていることがないのかという視点で戦略を再考し、これに活用したいと考えています。また、選択・捨てるときには、定量的な判断基準が必要であり、それによってより客観的な判断ができると感じました。そして、結果を振り返り、さらに必要なアクションをとるためにも、この基準が重要であることを強く認識しました。 対応中止の判断は? 私たちは営業社員向けのコールセンターを運営し、「問合せ対応」と「手続きの受付対応」をサービスの柱としています。これまでは営業社員の満足度を意識して両方を提供していましたが、本当に顧客が望んでいるものを定義し、ROIを考慮した上で「手続きの受付対応」の中止を検討しています。判断基準として、手続き一件当たりの生産性や、顧客の想定通りに手続きが正しく行われるリスク、電話受付以外の代替手段の有無を検討項目としています。 問合せ対応の優先は? さらに、問合せについても待たせることが多いため、つながりやすさを重視して優先順位を設定します。判断基準としては、コンタクトリーズンごとの問合せ量の割合と、営業活動における優先順位の有無を考慮していきます。まずは、優先順位を考える上で基準となる項目を洗い出します。具体的には、サービスの対象者が期待していること、手続き一件当たりのコスト、一回の電話で解決する割合、問合せの応答時間、後処理の時間などです。これらの基準項目を「効果」と「頻度」のマトリクスとして分析し、捨てるべきことを明確にしていきます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

理論で実現!やる気UPの秘訣

理論はどう活かす? 今回学んださまざまな理論を通じて、モチベーションの向上方法について再確認することができました。業務の中で実践している手法は経験に基づくものですが、マズローの欲求の五段階説やハズバーグの動機付け・衛生理論といった理論的枠組みに沿って現状の要因がどの位置にあるのかを明確に把握することで、より高い効果が期待できると感じました。 まかせ方はどう? また、実行段階での「まかせ方」については、干渉を最小限に抑える努力や、プロセスどおりに実施できているか、当初の想定通りの結果が出ているかを定期的にフォローする点が十分でなかったと認識しました。各地で業務を進める中、つい口を出してしまったり、細かなフォローが不足していたと実感しました。 フィードバックはどう? さらに、効果的なフィードバックについても、情報伝達はできていたものの、相手が行動を立て直すための支援となるフィードバックが不十分であったと理解しました。 会話はどう見える? 日常のコミュニケーションでは、相手の様子や言動にしっかりと注意を払い、変化に気付けるよう意識を高めたいと考えています。また、定期的な面談や業務の振り返りの機会を活用し、本人に気付きと学びを促すフィードバックを行うことで、より効果的なサポートを実現したいと思います。 動機づけはどう? これらの取り組みを通じて、職員一人ひとりがモチベーションや仕事への動機づけを深く理解し、意欲的に働ける環境を整えることで、強い組織づくりに必要なエンパワーメント力を養っていきたいです。 未来はどうなる? 今後は、面談や振り返りの際に理論をもとに傾向を分析し、各人が意欲的に取り組める業務の選定や依頼の方法を検討することも視野に入れています。状況や体調などの変化を踏まえ、まずは相手の理解を深める「聞き手」としての役割を大切にしながら、気付きと学びを促す機会や能動的な実験ができる環境づくりに努めます。

クリティカルシンキング入門

データの切り口を見直して発見した新たな視点

切り口を考える意義とは? 分解する前に切り口を考えることの重要性を再認識しました。切り口を考える際には、仮説を持って臨むことが大切だということを学びました。 データ分析に仮説は必要? 今回の講義の演習には、「切り口を考える」場面が多く含まれていました。これはデータ分析を行う際、多様な視点が必要であることを示しています。そして、「切り口を考える」ためには、現時点での仮説を持つことが重要だと感じました。過去にデータを分析しようとした経験があり、当初はデータの傾向を捉えようとしていましたが、進捗が思わしくありませんでした。しかし、過去の経験から推測を立て、それに基づいてデータを精査すると傾向が見えてきました。この経験は、今回学んだ内容そのものであると改めて感じました。 正誤判断で新たな発見を? 仮説を持ち、切り口を考えてデータを見ることで、自分の仮説の正誤を判断するだけでなく、仮説が誤っていた場合でも、その仮説と実際の結果を比較検討できます。これにより、新たな解釈や仮説が生まれ、データに対する理解が深まるのです。 業務への具体的な応用は? このアプローチは、ソフトウェアの期限切れ対応のコスト分析や障害発生時のデータ分析など、直接的な業務にも応用できます。また、プロジェクト立ち上げ時には、コスト評価や対応内容の妥当性を説明する資料の作成が必要ですが、その際には票だけでなくグラフも加えて分かりやすくしたいと考えています。 仮説を立てることの効果とは? これまで、コスト分析というと、ただ数字をマトリックスやグラフにまとめるだけでしたが、それは単なる事実の整理に過ぎませんでした。今後はデータを整理・解析する前に目的を明確にし、その目的と過去の経験から仮説を立て、その仮説に応じた切り口でデータを整理していきたいと考えています。これにより、わかりやすい資料作成だけでなく、コストダウンの端緒を見つけることができるかもしれません。

クリティカルシンキング入門

データで見つける思考の新発見

データ分解で何が見える? 与えられたデータをどのように分解するかによって、見えてくるものが大きく変わることを体感しました。また、グラフに可視化することで、数字だけでは見えない傾向が明確に浮き彫りになることも理解できました。 思考癖に気づく理由は? データを要素別に分解した際、関連しそうなものを安易に結びつけて一つの傾向として捉えてしまう自分の思考の癖に気づきました。本当にその傾向が正しいのかを確認せず、安直に結論を出して解決策を立てるのではなく、その仮説をもとにさらに分解し、複数の切り口から丁寧に検討することが必要だと感じました。具体的には、「who」「when」「where」「how」といった視点から考えることを学びました。 ターゲット分析はどう進む? また、あるホテルでの活動において、ゲストが楽しみながら地球環境や社会に貢献できるようなサービスを考案する際には、ターゲットを定めるだけでなく、既存の客を分析するために今回学んだ切り口が役立つと感じました。例えば、「who」年代別、属性、「where」出身国、「what」目的、「when」時間帯、「why」選択理由、「how」交通手段や情報源などです。 サービス評価のタイミングは? さらに、カスタマーサービスを分析する際にはプロセスの分解を行い、滞在のどのタイミングで満足度が高いのか、また低いのかを理解し、サービス改善に努めたいと思いました。 根拠をもとに提案は? このような視点から考慮することで、事象の解像度が上がり、思いつきでなく根拠をもとにアイディアを提案できると感じます。日々の業務でアイディアを提案する際には、データをどのように分解して仮説を立てたかを説明することが重要だと思いました。また、「事象分解」「変数分解」「プロセス分解」のいずれかの方法が適しているのか、また切り口を5W1Hから考慮するなど、丁寧に思考する癖をつけることが大切だと考えます。

デザイン思考入門

顧客に寄り添う心に響く学び

顧客中心の真意は? デザイン思考の根本は「どこまでも顧客に関わろうとする人間中心」であることを理解しました。その特性から、仮説検証や分析に偏ったアプローチと比べると、ビジネスシーンでは特定の顧客に限定されたサービスや商品に偏りがちになるのではないかという懸念もあります。しかし、市場環境を考えると、初めから万人ウケするものを作るのはほぼ不可能であり、結果として「当たり障りのない、誰にもハマらないもの」に陥ってしまう恐れがあります。データや数値だけでは本当に解決すべき課題にたどり着くことはできず、市場拡大の基本としてアーリーアダプターを捉えることが重要だと考えています。 本質課題は何か? このような背景から、ヒット商品やヒットサービスを生み出すためには、まず具体的なペルソナを設定し、相手を深く知り、共感することから顧客の本質課題を発掘する必要があると考えました。さらに、課題解決に向けた柔軟な発想へとつなげられるのではないかという見方を得ました。 どこで成長する? この講座を通しては、①顧客の本質課題を引き出す手法、②相手への共感とその伝え方、③プロダクトの具体化に向けたビジュアル化の手法という3点を重点的に学んでいきたいと思っています。担当している商品の拡販戦略を検討する際には、顧客課題をより深く理解し、それをメッセージ作りに反映させること、そして顧客に寄り添い共感を伝えるコミュニケーションを心掛けたいと考えています。「当たり障りない」から脱却し、具体的なペルソナを通じて本質課題を引き出すことを目指します。 直近の実践は如何に? また、学んだスキルやフレームワークは、現状担当している社内研修の企画にも積極的に取り入れ、実践していく予定です。直近では顧客ヒアリングの機会があるため、講座で学んだことをすぐに生かし、次年度の実行計画策定の際にもデザイン思考のアプローチを意識して活用していきたいと思います。

戦略思考入門

実践で学ぶ経済性の真髄

今週の学びは何? 今週は、コスト低減と作業効率化という観点から学びを深めました。コスト低減は「規模の経済性」「範囲の経済性」「ネットワークの経済性」に分類でき、作業効率化は習熟効果によって実現されると理解しています。 規模経済はどこ? まず、規模の経済性については、基本的な概念は理解していたものの、適用できないケースが存在することに気づきました。実践学習では、季節変動がある商品の場合、生産ラインを増強しても需要が低い時期には過剰供給となり、経済性が発揮されない点が参考になりました。 シナジー効果はどう? 次に、範囲の経済性では、複数事業を展開する大手企業など、シナジー効果が期待されるものの、必ずしも効果が得られない事例があることを学びました。シナジーが十分に発揮されなかった結果、経営上の課題となる場合もあるため、注意が必要と感じました。 習熟は組織にどう? また、習熟効果に関しては、個人の成長だけでなく、組織全体のパフォーマンス向上にも寄与するものであると理解しました。組織内では、ノウハウの蓄積や共有が習熟効果を高めるための重要な要素であると考えています。 公共建設の課題は? さらに、公共建設業界においては、上下水道の管理を行う自治体の統合が進められており、規模の経済性を活かして人件費や設備コストの削減が期待されます。一方、広域化の過程で規模の不経済が発生する可能性もあるため、その点を十分に検討することが求められると感じました。 海外展開を考える? 将来的にコンサルティング業務に携わる際は、クライアント企業の海外での新規事業展開において、規模の経済性が十分に発揮されるかどうか、またバリューチェーン全体を詳細に分析することが重要だと考えています。各プレイヤーの収益構造や立ち位置を踏まえ、規模の経済性が適切に機能するよう、ボトルネックとなる部分に対する改善策を提案できるようにしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説と問いで広がる学び

結論と問題は何が違う? ケーススタディを通して、私は結論の仮説と問題の仮説の違いについて学びました。これまで結論と問題の仮説を意識することはほとんどありませんでしたが、結論の仮説は答えを先に仮定してから分析を進める手法であり、問題の仮説は問題の本質や真因に迫りながら「なぜ?」と問い続ける流れであると理解するようになりました。 考えの整理はどうする? また、仮説を立てる際には、自分の考えを整理し、納得感や他者への説明力を高めるために、網羅性が非常に重要だと実感しました。誰が読んでも理解しやすいようにフレームワークを活用することで、従来の方法に比べ、思考が整理され、見やすく理解しやすいアウトプットが得られると感じています。 時間軸の重要性って? さらに、課題を考える際には、過去・現在・未来という時間軸で捉えることが重要であると学びました。問題がいつ発生しているのかを明確にすることで、現在の状態を正確に把握し、なぜその状況になったのか過去を振り返り、将来の理想像に向けて現状で何をすべきかを考えることで、より納得のいく議論ができると感じています。 企画で何を考える? 通常の業務において新商品や新機能を企画する際は、価値(魅力)とコストのバランスを考慮します。コストを削減する方法を検討する過程では、複数の仮説を立てるとともに、迅速に検証を行いアウトプットに結びつけることが求められます。うまくいかなかった仮説に対しては、なぜ失敗したのかをしっかり確認し、次につなげることが大切です。 国際展開の特徴は? また、現在の業務では、同じような製品を複数の国で展開しています。各国の特徴や強み・弱みをフレームワークを用いて整理し、そこから抽出した課題に対して改善策をいくつかの仮説として立て、検証を実施しています。このプロセスをグループ内で共有することで、より広い視野での理解が進み、全体のパフォーマンス向上につなげています。

マーケティング入門

競合分析で見える自社の強みと課題解決のヒント

自社の強みをどう活用する? 何を売るかについて手当たり次第にお客様の困りごとを探すのではなく、自社の強みを活かせるものを探すことが重要だと改めて気づきました。そのためには、まず自社の強みをしっかり認識することが必要です。自社の強みは競合との比較の中で初めて明確になるため、自社の強みだけでなく競合の強みや弱みもきちんと分析する必要があると感じました。 効果的なヒアリング方法とは? また、困りごとの聞き方についても注意が必要だと再認識しました。「何か困っていることはありませんか?」という聞き方では、ほとんど情報が出てこないことを実際に経験しました。そのため、自ら仮説を立てた上でヒアリングを行うことが重要だと思いました。 産業用コネクタ開発の戦略 自社においては、新製品、具体的には産業用のコネクタの開発を検討しています。そのため、自社と競合の強みを改めて分析したいと思います。また、ヒアリングにおいては、既に一定程度認識しているお困りごとを解決できる製品コンセプトを検討し、ヒアリングシートや説明会を営業部と共有して、業界内の主要なプレーヤーへのヒアリングを実施したいと考えています。さらに、マーケターとして積極的にお客様訪問を重ね、業界のニーズや痛点の確認を進めていきたいと思います。 製品開発のための具体的ステップ 具体的なアクションプランとしては以下の通りです: 1. 現在の製品コンセプトとニーズや痛点を結びつける。 2. 技術部とコンセプトの実現に向けた事前打ち合わせを行う。 3. 実現可能性が確認できた場合、営業部と共にキープレーヤーへのヒアリングを実施する。ヒアリング時には業界の顧客ニーズを解決できる仮説を立てて行う。 4. ニーズの確認が取れたら、製品化に向けた社内検討を本格化させる。 このような取り組みを通じて、より効果的に市場のニーズに応じた製品開発を進めていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

問題解決を4ステップで進めるコツ

記述式問題解決の重要性とは? 現状と理想の姿の乖離や課題に対して、どうすれば現状が良くなるかという対策(How)をすぐに考えてしまいがちであることに気づきました。これまで、起きている問題や事象の要因について十分に考えずに進めてしまっていたことが課題でした。 問題解決のステップを踏む 今回の学びでは、問題解決のステップを明確に4段階、つまりWhat(何が問題か)、Where(どこで問題が起きているか)、Why(なぜそれが問題なのか)、How(どう解決するか)の順で思考を進めることが重要であることを学びました。さらに、必要に応じてこれらのステップを行き来することで、効率的に問題を検討できることを学びました。 なぜロジックツリーが有効なのか? ロジックツリーを用いたフレームワークは、アイデア出しの際に抜け漏れがなくなることが特徴です。また、問題を層別分解と変数分解(掛け算)という2種類の方法で分解し、それぞれの方法を内容に応じて使い分けることができます。さらに、MECEを意識し、モレなくダブりなく分析を行うことが重要です。 次のステップで重視するポイントは? 施策の検証においても、問題解決のステップを早い段階で活用したり、目の前の数字や解決策に飛びつかず、視野を広く持って理想的な状態を捉えた分析を行うことができるようになりました。ロジックツリーを用いた課題発見やMECEを意識したアイデア出しについても、実践で活用していきます。 学びをどう共有するか? WEEK2の学びをチームメンバーに共有し、実際の場面でアウトプットを行います。また、次の検証においては問題解決のステップを活用して分析を進めます。ロジックツリーのフレームワークを積極的にグループに取り入れ、MECEを常に意識しながら取り組みます。そして、WEEK2の学びを振り返り、積極的にアウトプットすることで確実に身に着けていきます。

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