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分析 ✕ 要素

に関する学び

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どんな仮説を考える？ 仮説を事前に多角的に考えることが重要です。仮説を構築するための材料として「比較の軸」が存在し、Week2の設問4では「どのような切り口が考えられるか」という問いかけがありました。そこで、いくつかの切り口を無理のない範囲で検討した結果、Week3の設問1における仮説パターンの設定が容易になりました。切り口がなければ、「30歳前後のビジネスパーソン」以外の像を描くのはすぐに行き詰まってしまいます。しかし、切り口を明確にすることで、切り口の個数や各切り口が持つ要素数が設定でき、その掛け算によって仮説パターンを構築する枠組みが整います。仮説は「そのパターンであれば、どのような状況や条件が考えられるか」という、一定のとっかかりをもって検討することが可能となります。 成長指標をどう見る？ また、事業の成長を示す指数の設定についても考える必要があります。成長の指標としては、直接的には「売上」や「利益」が挙げられますが、これだけでは解像度が低く、分析やそれに基づくアクションの軸としては不十分です。エリアや商品分類ごとといった軸を設定し、より具体的な分析ができるように解像度を上げる必要があります。 どんな軸で考える？ さらに、軸を設定する段階ではまず「切り口」となるアイデア出しが求められます。たとえば、分かりやすい切り口として「エリア」や「商品」が考えられますが、その他に「時間」や顧客側の分類（顧客、部門、属する業界など）も有効です。このようなアイデア出しの際には、ロジックツリーやブレーンストーミングといった手法が有効に活用できると考えます.

ロジックツリーって何？ ロジックツリーの使用方法について新しい発見がありました。ロジックツリーには、変数分解に加えて「層別分解」という使い方があるのです。層別分解は、全体を複数の部分に分けて同じ次元で揃える方法で、それぞれの階層の下には同じ要素が並ぶイメージです。一方で変数分解は、要素の掛け算を分解し、原因を特定するのに役立ちます。これらの手法を試行することにより、より包括的で明確な分析が可能になります。 営業支援機能はどう？ R&D部門における営業支援機能のひとつとして、顧客向けPoCの作成や自社商材のクロスセル・アップセルの立案があります。しかし、これらの活動においてチームのKPI進捗率に大きな差が見られます。そこで、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することが重要です。一連の要素には、要素A→B→C→PoC作成→D→E→クロスセルなどがあります。 KPI設定は見直す？ 目的は、KPI管理している指標の前段にある要素のKPI設定に漏れがないかを確認することです。このために、まず関係者とブレストを行い、現在の管理状況に関わらず関連しそうな要素のアイデア出しを行います。その後、出てきたアイデアを元に、現在のKPI設定が定量的かどうか、またMECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）であるかを検討します。このプロセスの中でロジックツリーを使用し、特に不慣れな現在は層別分解と変数分解の両方を試し、それぞれの使用感をメモしておくことが有効です。

数字分析の本質は？ 数字を分析するとき、一つの要素だけでなく、複数の要素を組み合わせて分解することで、新たな視点が得られることがわかりました。分解することで初めて見えるものがあり、実際にデータを操作してみることの重要性を感じました。エクセルで表をダウンロードし、関数や条件付き書式を使って分析することで、数字に隠れた情報も明らかになりました。また、どの要素をどのように分解すればどんな結果が出るのかを予測しながら作業することが、分析の精度向上に繋がると実感しました。 工数分析の効果は？ 具体的には、コールセンターの効率化にこの分析手法を活用したいと思います。応答時間、後処理時間、入電内容、お客様の待ち時間などの観点から、それぞれの業務にかかる工数を数値化できます。これにより、どの業務に多くの工数を費やしているのかを可視化し、効率化の余地がある業務を特定することが可能です。 多角度分析のヒントは？ さらに、コールセンターでは顧客から情報を得るだけでなく、それを様々な角度で分析して新たな顧客獲得のヒントを見つけることができると感じました。こうした情報は営業やマーケティング部門でも必要とされるでしょう。どんな情報が役立つかを部署間で話し合い、共有することが重要です。 新たな要素を探す？ 今後、毎月集計しているお問い合わせ内容や顧客情報を新しい要素で分析してみたいと考えています。これまではカスタマーセンターの視点で集計を行っていましたが、マーケティング部門の視点でどのように数字を分解できるかを検討し、目的に応じた分析を進めていきたいと思います。

分析の基礎を見直すには？ 分析とは、データの要素を整理し、比較対象や基準を設けて比較することです。目的や比較対象が曖昧だと、分析とは言えません。データを漫然と分析し始める前に、その要素を整理し、明確な目的を持って比較することが重要です。 可視化手法の多様化を 分析の結果を効果的に見せるためには、定量データの種類に応じた加工方法やグラフの見せ方を工夫する必要があります。これまで自己流でデータを可視化してきたこともありますが、さらに多様な手法を学び、見せ方を向上させていきたいと考えています。 採用分析をどう進める？ 採用に関わる分析とその対策については以下のように進めます。まず、分析の目的を明確にし、具体的な比較対象を設定することが重要です。例えば、「前週比での応募者数の変化」や「媒体別、フェーズ別の歩留まり」といった視点で分析を行います。これにより、漠然とした分析を避け、得られる洞察が増します。 データを効果的に可視化 また、データの可視化については、週次データの推移を折れ線グラフで表現したり、部署別の採用状況を棒グラフや円グラフで示すなど、データの特性に合った適切なグラフを使います。こうした方法で、データの傾向や課題がより明確になり、効果的な対策の立案に繋がります。 分析のブラッシュアップ方法 今後、目的を複数設定し、分析のための要素分解や比較対象の再設定（過去3年間や各媒体ごとなど）、統計データの整理、分析手法の見直し、結果の行動変容といった点についても改善を重ね、週次で行う分析をブラッシュアップしていきたいと思います。

P/Lの基本を理解するには？ 損益計算書（P/L）の見方や5つの利益の関係について、講義を通して自社のP/Lを確認することで、大まかな理解が進み、頭の整理ができました。特に、大まかに要点を捉える方法が大変参考になりました。また、実践演習を通じて、5つの利益に繋がる具体的な構成要素についての理解を深めることができました。 営業利益を上げる方法とは？ 特に、営業利益の数字を上げるために、安易にスタッフの削減などで販管費を下げるのではなく、week1で学んだ「顧客と提供価値」のコンセプトを意識し、顧客への提供価値の質を維持しつつ、全体を俯瞰しながら販管費を下げる方法を考えることが重要だと理解しました。 営業利益と当期純利益の要素は？ 自社の損益計算書を確認し、営業利益や当期純利益に影響を与えている要素が何かを把握することが必要です。販管費や特別損失などの内容を財務諸表作成部署へ問い合わせ、その内容の妥当性を短期間で判断できるようになりたいと思います。 決算結果の推移をどう見る？ また、半期決算の財務諸表を見ながら、5つの利益の対前期、対前年の結果がどう推移しているのか、その要因を具体的に特定し、即座に議論と改善策の検討ができるようにすることを目指しています。 財務諸表をどう活用する？ 今後、他社の財務諸表を参照しつつ、5つの利益と各項目の意味を具体的にイメージしながら取り組んでいきたいです。「決算書「分析」超入門2024 100分でわかる！」を活用して、より実践的に理解し、活用できるように努力します。

売上報告の数字は何を示す？ ミノルとアキコのカフェはそれぞれ異なるターゲット層を想定しており、その特性を活かした戦略が売上に影響しています。売上報告書（PL）に表れる数字は、ただの数字以上の意味を持ちます。分析する際には、数字からどのような現象が起きているかを読み解く力が必要です。 どこにリソースを注力する？ クライアントとのコンサルティング業務やデータ分析の提案では、ターゲット顧客のニーズを深く理解し、どこにリソースを集中させるべきかを考える力が重要になります。さらに、新しいサービスやプロジェクトを提案する際には、品質とコストのバランスを取ることの大切さを学びました。適切な投資を行うことで顧客満足度を高め、長期的な利益を追求する戦略を立てられるようになります。これらは、経営の意思決定やアドバイスを効果的に行う際にも役立ちます。 どこに価値を見出す？ プロジェクトを始める際には、ターゲット顧客のニーズや好みを詳しく調査し、どこに価値を置くのかを明確にします。プロジェクトの初期段階で効果的な投資先を決定し、価値を最大化する要素に注力する計画を立てます。コスト面では、期待するリターンが高ければ単なるコスト削減ではなく、質を維持する選択も検討します。さらに、コスト分析とROI評価の機会を増やします。チームメンバー間でプロジェクトのコンセプトや提供価値を共有し、プロジェクト目標を一貫して実行できるようにします。クライアントや関係者に提案する際には、顧客体験を軸にした説得力のあるプレゼンテーションを作成し、付加価値を明確に示すことを心掛けます。

課題の裏側は何？ 課題に取り組む際は、各要素を因数分解し、ステップごとに整理することで納得感が高まると実感しています。今回の課題も、最初はアンケートによる満足度の低下に着目しましたが、さらに深堀りすることで、事業の柱である上級クラスの今後の採用方針まで課題が波及していることが見えてきました。目の前の問題を一気に解決しようとするのではなく、その課題から導かれる仮説をひとつずつ丁寧に検証し、対処していく姿勢を大切にしています。 分析の進め方はどう？ また、業績に直結する数字の悪化など、すぐに解決できる施策を探すことに注力しがちですが、分析のステップをじっくり進めると、チームビルディングや個々の業務の進め方など、すぐには表面化しない根深い問題にも気づくことが多いと感じています。こうした課題に対して、全員が納得しながら解決に向けて取り組むためには、段階を追って問題解決を進めることが重要であり、わかりやすいアプローチが求められると感じました。 仮説の説明はどうなってる？ 自分の考えた課題と、分析によって得られた仮説や解決策を順を追って説明することで、関係者にも理解しやすくなると考えています。また、一度に説明しても伝わりにくいため、各会議の場でテーマごとに議題として取り上げ、直接関係するメンバーに課題を提示するようにしています。例えば、ある会議では売上改善のための施策や単価、人数といった具体的な対策、さらにターゲットとすべき客層や現行の営業アプローチの方法など、段階的に議論を進めることで、最も効果的なアプローチを模索しています。

ポーター戦略の基本は？ ポーターの3つの基本戦略には、「コストリーダーシップ戦略」、「差別化戦略」、そして「集中戦略」があります。コストリーダーシップ戦略は、コスト重視で低価格を提供し顧客を獲得する手法です。差別化戦略は、競合が真似できない価値を提供することにより顧客を引き付ける戦略を指します。集中戦略は、ニッチな市場で唯一無二の価値を提供して顧客を獲得する手法です。 差別化の進め方は？ 今回、GAiLで差別化について学びました。差別化を考えるには、自社や顧客、市場の分析を行い、継続的な差別化が可能であり、かつ需要が存在することを考慮する必要があります。適切にマッチすれば、収益の向上は見込めますが、情報化社会の現代においては、局所的な差別化でなければ競合にすぐ模倣されてしまう恐れがあります。 ターゲットはどうする？ 部署としては、今後の展開において差別化を通じて新たな価値を顧客に提供し、収益を上げる必要がありますが、現時点でターゲットが明確でないため、ターゲット選定が急務です。また、競合分析も未確定であり、多くの要素が不明確な状況です。ただし、戦略のフレームワークの形成方法を学び、応用できるよう準備を整えることが重要です。 仮説検証は効果ある？ 仮説思考を用いてターゲットを選定し、その場合の戦略を考えることが必要だと思いました。不確定な状況だからこそ、仮説を立て、その検証を行うことが重要です。フレームワークを復習し、部署が動く際にスムーズにスキームを形成できるよう、準備をしっかり進めていきます。

比較方法って何だろ？ 「比較」の方法には、代表値を使って比べる方法や、グラフなどで視覚的に情報を整理して見比べる方法があります。 目的は明確か？ 定量分析の中で最も重要なのは、まず目的や問いを明確にすることです。目的達成に関連する要素を考えて仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを集めます。そのデータを基に、インパクトやギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から分析を行います。 手法はどう？ 分析のアプローチにはさまざまな手法があります。例えば、ギャップを示すには横棒グラフを、トレンドを示すには折れ線グラフを、分布を示すにはヒストグラムや円グラフを、パターンを示すには散布図を用います。また、数字としては単純平均や加重平均、幾何平均、中央値を用います。データの散らばりを見る際には、分散や標準偏差を参照します。回帰分析やモデル化を用いることで、データの関係性を数式化することも可能です。 因果はどう考える？ 重要なのは、相関と因果を混同しないことで、データに基づく正確な分析を行うことです。学校の成績向上や遅刻削減、大学進学実績向上といった課題も、思い込みではなくデータを活用することで、より効果的かつ効率的に解決策を見つけられます。教育関連の文献やデータから情報を読み解く能力を養い、勤務先の学校の課題に対してロジックツリーを用い、仮説を立て、データを集めてグラフ化し、仮説を検証していくことが求められます。特に、度数分布と散布図は非常に有用ですので、積極的に活用していきたいと思います。

分析の基本とは？ 分析とは、比較を通じて事象を理解することです。分析には、数値を基にした定量分析と、事象の背景や流れを検討する定性分析があります。これらの分析は、対象となる要素を分解し、様々な視点から詳細に検討する作業です。重要なのは、データを扱う際に注意が必要であり、異なるものを比較しないようにすることです。すなわち、「Apple to Orange」ではなく、「Apple to Apple」を意識し、見えているものだけでなく、見えていないものも視野に入れながら比較することが求められます。 リゾートホテルの価格戦略 例えば、リゾートホテルにおける宿泊価格の変動を分析する場合、グループ内の直営16施設の過去10年間の売上データを活用することが考えられます。また、旅行サイトの口コミも分析の参考にできます。これらのデータは、特に需要が高まる週末や祝日の売上を最大化するための社内向け資料として活用されます。近年の旅行者数の増加に伴い、これらの変化をデータとして捉えることで、より効果的な意思決定が可能となります。 ダイナミックプライシングの活用 具体的な販売戦略としては、客室は56日前から販売設定されており、分析した資料を元に販売時の価格を提案します。予約の受注数と周辺ホテルの料金を毎週比較し、価格設定の見直しを行います。また、過去10年間の売上データを基に、ダイナミックプライシングを活用して売上が最大化できたかどうかを分析します。このようにして、データ分析を通じて戦略的な価格設定を行うことで、売上の最大化を目指します。

何が差別化の鍵？ ありきたりのアイデアに簡単に飛びつくのではなく、徹底的に考え抜くことで差別化が実現できると考えます。その際、他業界の事例や多くの知見を活用することが重要です。 本当に新たな視点は？ ライバル企業に過度に意識を向けるのではなく、全く新しいアプローチを模索することが求められます。市場や顧客のニーズと自社の強みを見極め、従来とは異なる視点から製品やサービスを企画する姿勢が大切です。 持続可能な施策は？ 差別化を考える際には、実施する施策が持続可能であるかどうかも十分に検討する必要があります。加えて、業務プロセスや組織としての能力を高めることで、模倣が困難な体制を築くことが差別化を確固たるものにします。 比較以外の学びは？ これまでのアプローチは、同業他社との比較を通じて差異を見出すことに重点を置いていました。しかし、今後はあえてライバル比較の枠組みから離れ、他業界の成功事例を学び、その中で差別化の要素を見出すことにシフトしていきます。 成功事例を追えてる？ 具体的には、BtoBのサービス業界で業界シェアを拡大している優良事例を取り上げ、どのように差別化を実現してきたかを研究します。その中から自社に応用可能な要素を抽出します。 市場の未来はどう？ さらに、マクロ環境の分析や顧客分析を通じて、今後市場でニーズが拡大すると仮説される分野を見極め、自社の強みを活かした新たなサービスや施策を検討します。そして、その計画の中にどのように差別化を組み込むかを丁寧に考察していきます。

網羅を見直すべき？ トレードオフの考え方を学び、すべてを無条件に網羅しようとするアプローチの見直しが必要だと実感しました。時間、費用、品質といった要素を考慮し、あえて不要なものを捨てる決断が、自分自身や組織にとって新たな武器になると考えています。そのため、どの取り組みを採用し、どれを見送るかを、定量的な分析によって判断する能力がこれまで以上に求められていると感じました。 激変時代の整理は？ 現代は外部環境が複雑化し、変化が激しい時代です。そんな状況下では、トレードオフの視点で業務を整理することは容易ではありません。しかし、変化の激しい中でこそ、不要な部分を意識的に捨てることが、企業や組織、さらには個人の疲弊を防ぐ上で重要だと言えます。特に、開発業務においては、新規や継続、または中止の判断を明確にすることで、効率的な取り組みが可能になると考えています。 開発判断の基準は？ 具体的には、開発の推進可否を決定する際に、固定費を含む開発費に対して、どの程度の収益に結びつくのか、その効果がどれくらいの期間持続するのか、また競争力をどれだけ維持できるのかといった観点から、各項目の価値を明確に見極めたいと思います。さらに、技術ノウハウの蓄積や新技術の探求といった、費用対効果だけでは整理しにくい要素についても、その実現が社会にどのような貢献をもたらすのか、顧客に何を提供できるのか、そして競争上の優位性がどのように確保できるのかを具体的に言語化することで、より明確な優先順位を持って開発を推進していきたいと考えています。