マーケティング入門

顧客の本音を掴む力で未来を拓け!

顧客の本音をどう読み解く? 顧客の真のニーズを掴むこと、すなわち「顧客の本音を読み解く力」が重要であると理解しました。一般的なアンケートでは得られないため、行動観察やデプスインタビューなどの手法を活用し、本質を探ることが必要です。また、「あったらいいな」よりも「なくてはならない」と感じるペインポイントを押さえることも、成功を左右する重要な要素であり、今後はそれを意識し続けていきたいと思います。 STP分析の活用法は? 私の部署においても、顧客のニーズやペインポイントを正確に把握し、適切な対応をすることで、部署としての存在価値をより強固にできると考えています。これは、STP分析の観点からポジショニングを考える良い機会となるでしょう。 マーケティング知識をどう増やす? 動画内でも紹介されていた通り、自分のマーケティングの知識を増やすために、目にする商品を常にSTP分析の視点で考える習慣を身につけたいと思っています。具体的には、その商品の市場やターゲット層、独自性、差別化ポイントなどを考察することから始めていきます。

データ・アナリティクス入門

数字と発想が織り成す学び

目的は何のため? 分析は、目的を明確にして「何のために行うのか」を意識しながらデータを取り出す必要があります。単にデータを抽出するだけでなく、複数の対象を同じ尺度で比較し、具体的な数値を導き出すことが重要です。 愛の価値は見つかる? また、「愛の値段」の算出方法は特に面白く、分析においてどの切り口や観点で取り組むかを工夫することの大切さを実感しました。普段あまり使用しない横棒グラフも、要素間の比較を行う際に試してみたいと感じています。 定量データは説得力? 加えて、数値化された定量データは説得力があり、誰にでも伝わるため、曖昧な点もきちんと数値化する習慣を身につけることが求められます。こうした分析手法は、得意先との商談、社内会議資料、さらには年度方針や計画の戦略立案など、さまざまな場面で活用できると感じています。 新たな視点を得る? 講義中の問いに対する回答を通じ、自分では気づかなかった多くの視点を知ることができました。その発想や観点を今後も取り入れながら、さらに深い分析に取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

4Wで解く数字の真実

どんなゴールを目指す? 定量的なゴール設定が重要であり、何を分析するかについても決め打ちするのではなく、Who、What、Where、Whyといった4Wを活用して検討することが有効です。 視野のズレを感じた? これまで、自身が「これだ」と感じたデータ分析に取り組んだ際、上長との視点の違いが生じたことや、部下への指示の際にも同様の問題が見受けられた経験があります。 数値分析の進め方は? 現在進行中の案件はありませんが、今後商材別の売上比較を行う際には、アクセス数、転換率、客単価などの各要素を因数分解する手法が効果的だと考えます。また、アクセス数についても広告、自然流入、SNSなど、媒体ごとに分類することでより具体的な分析が可能になるでしょう。 顧客分析はどう活かす? さらに、新たなプロジェクトが始動する際には、顧客理解を深める目的で、売上、アクセス数、転換率、客単価といった要素の詳細な分析に取り組み、アクセス数をもたらす各媒体の数値も明確にすることで、現状を正確に把握できるようにしていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データ分析で見えた成功と失敗の違い

真因分析の切り口とは? 真因を分析するためには、複数の切り口で分析する必要があります。切り口は、仮説を検証するために適した分け方であるかを事前に確認し、単純に分けるのではなく、目的を明確に設定しなければなりません。仮に仮説が立証できなくても、それは失敗ではなく、仮説が間違っていたことを発見できたと前向きに考えるべきです。 業務の違いはどこに? 私は日常業務で、結果が出ている取引先と結果が出ていない取引先の違いを分析しています。これまでとは異なる切り口を増やして分析を行いたいと考えています。例えば、店主の年齢、社員数、業務品質の良し悪し、取引高の規模といった要素で分析すると、効率的な行動や指導方法に繋がるかもしれません。 効率的な行動を導く分析手法は? 直近のデータを元に、自走化のレベル分け、販売率、顧客数の規模別に分析し、更に年齢、会社人数、業務品質別に分けて分析を行いました。結果が出ていない層に対しては、一定期間共通の働きかけを実施し、その変化を分析することで、次回の検証に繋げていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で学び得た具体的な手法とは?

分析の心得から具体例へ これまでは主に分析の心得に関するマインドセットを学んできましたが、今週からは具体的な分析手法についての講義が始まりました。平均値が極端な数字(はずれ値)によって大きくぶれる可能性を知っていたものの、中央値を具体的に説明できる計算式が非常に参考になりました。 データビジュアライゼーションの活用法 現在、データビジュアライゼーションに取り組んでいるため、代表値と分布をうまく使って視覚的に「伝わる」図を作りたいと思っています。そのため、標準偏差と分布の使い分けも重要です。どの要素の数値を組み合わせるかという「切り口」が非常に重要だと感じています。 定性的と定量的の融合をどう図る? さらに、アウトプットの質と量が重要であるため、あらゆるデータに対して「分析できないか」という視点を常に意識しています。仕事上、定性的な感覚を重視していますが、そこにデータなどの定量的な裏付けを加えることが大切だと感じています。数値情報の取得が可能かどうかがネックになることが多いというのが、私の経験上の課題です。

アカウンティング入門

PLを攻略して見えてきた経営の未来

事業内容とPLの関係は? 事業内容によって損益計算書(PL)の内容は大きく変わることを理解しました。PLを自分で読み解けるようになると、さまざまな組織の理解が飛躍的に向上するのだろうと考えると、非常にワクワクします。売上原価や販管費といった要素が絡み合って売上総利益が決まりますが、その背後には経営者の考えや想いが反映されていることを学びました。 利益体質はどう診る? 普段からPLをじっくりと見ていますが、利益が出にくい状況の中で要因分析を行う際、ここで得た知識を実務に役立てたいと考えています。会社の利益体質を改善するため、組織拡大に伴って膨らみがちな販管費をいかに抑え、効率よく投資に回すかを真剣に考えていきたいです。 実行案はどう提示? 具体的には、毎月の取締役会までにより精度の高い予実の分析結果を提示すること、また臆することなく改革案を経営層に提案することが求められます。そして、PLを読み解く力を向上させるため、会計の知識を増やし、他社のPLも参照して知見を深めていくことが重要だと考えています。

データ・アナリティクス入門

課題を解く力が未来を創る

問題意識は十分か? データを分析する前に、まず問題や課題を明確に意識することが大切です。単に「how」から作業を進めるのではなく、「What」「Where」「why」「how」といったステップを順に踏むことで、全体像をしっかり把握できます。また、実務においてはMECEの考え方を意識しながら進めることが求められます。 課題は整理できる? これまで、漠然とした課題に対してなんとなく手をつけがちでしたが、今後はロジックツリーを活用し、全体感と各課題のポイントを明確にしていきたいと考えています。MECEを意識して問題を分解し、整理することで、具体的なアプローチが見えてくるはずです。 現状との差を把握する? また、課題を正しく把握するためには、あるべき姿と現状の違いを整理することが重要です。単に分析を始めるのではなく、ロジックツリーやMECEを用いることで、課題点を細かく分解しながら確認していくことが必要です。出したいアウトプットを意識するだけでなく、丁寧に要素を分解し、進めていく姿勢を大切にしたいと感じました。

データ・アナリティクス入門

仮説×分析で広がる学び

最初の目的は何? 分析に対して明確な目的意識を持ち、初めから仮説を立てるというプロセスは非常に実践的で役立ちました。最初に結論の方針を定め、その上でデータ収集を進める手法は、後の分析をスムーズに導いてくれると実感しています。 データ分解の意味は? また、データを分解し、得られた情報をさらに細かく吟味してストーリー性を持たせる工夫も印象的です。仮説の過程や構成要素を記録しておくことで、最終的な結論と照らし合わせながら再確認するプロセスも納得できるものがありました。 なぜ比較が必要? 加えて、複数の対象者から得られる情報において数を揃えて比較をするという点は、分析結果を信頼性の高いものにするための大切なポイントだと感じました。これにより、結論を支える根拠が一層明確になり、聞き手が納得しやすい資料作りが可能になっています。 学びの意義は何? 全体として、仮説に基づいたデータ収集と詳細な検証、そして論理的なストーリーの構成という一連の手法は、現実の業務においても非常に活用できる貴重な学びとなりました。

データ・アナリティクス入門

比較の視点が開く学びの扉

データ比較の意味は? データ分析は本質的に比較であり、たとえばパソコン購入時に「購入目的」や「必要性」を問い直す姿勢には、根本から見直す意義を感じました。比較の材料が多岐にわたるため、広い視点で重要な要素を捉えることが、適切な比較―すなわち分析―につながると実感しています。 地域診断の見方は? また、今後「地域診断」を学生に教える際には、国、都道府県、市町村の各レベルでのデータ比較や近隣地域との比較が必要であることを強調したいと考えています。さらに、データの推移を見る際には、時代背景や社会情勢の変化、住民の価値観、教育水準、生活水準、文化、財政状況など多様な観点からの比較が不可欠です。 指導計画はどうなる? 来週から始まる学生の実習地での地域診断指導に向け、資料の見直し、指導スタッフとの方針の共有、記録用紙の修正を行う予定です。複数の実習施設に分かれて進められる実習では、各グループが進捗状況を発表することで、自分の実習地と他との比較が自然に行われ、異なる分析方法を学ぶ良い機会となると期待しています。

アカウンティング入門

経営指標を活用した成功戦略構築法

売上と利益、見極め方は? 売上高、売上原価、営業利益の構造について、単に売上高が高いというだけでは経営状況を正確に判断するのは難しいと考えています。同様に、売上原価をただ低くするだけでは必ずしも売り上げが伸びるわけではありません。企業の経営戦略と資源配分を意識した仕組みをいかに考えるかが重要だと思います。 競合と比較、どう分析する? 競合企業の構造を理解するためには、複数の企業を横並びで比較し、背景にある状況を仮説を立てながら組み立てることに取り組んでいきたいと考えています。また、異業種を参照し、自企業との比較を行うことで、何が高コストの原因となっているかを特定することが可能です。これにより、より精度の高い分析が可能になると思います。 自動車業界の魅力は? 例えば、自動車メーカーの比較を行う予定です。各企業がどの領域に注力しているのかを分析することで、売上高、原価、営業利益の構造を理解したいと考えています。特に、本業以外の取り組みによる差別化要素があるかどうかも確認したいと思っています。

データ・アナリティクス入門

振り返りが照らす学びの道

目的と手段の違いは? 分析に取り組む際、まず「要素の分類化」や「比較」という視点を確認しました。分析はあくまで手段であり、目的ではないという点が印象に残ります。これにより、仮説を元に進める中で、途中から「差分探し」が目的化してしまわないよう注意する必要性を感じました。 レポート設定の意義は? また、定期的な分析レポートを実施する際には、改めてその目的を明確に設定することが大切だと再認識しました。業務の中で、分析自体が目的とならず、真に必要な意味を見出すために、常に差分に敏感になり、その差分がどのような意味を持つのかを意識する習慣を身につけることが求められます。 PDCAはどう実践する? さらに、すべての分析には仮説を立て、得られた結果に基づいて施策のPDCAサイクルを実行することが基本です。報告時には、ただ結果を示すだけでなく、分析の目的や背景を相手に伝える工夫が必要です。分析を終えた後は、やりっぱなしにせず、必ず振り返りの時間を設け、次のアクションにつなげることが今後の改善に寄与するでしょう。

データ・アナリティクス入門

3C×4Pで描く未来予想図

3C分析の魅力は? 仮説を考えるためのフレームワークについて学ぶ中で、まず3Cの分析が印象に残りました。事業を取り巻く環境を整理するために、顧客(市場)、競合、自社という観点から現状を捉えることが重要であると感じました。これにより、市場の拡大可能性や自社サービスの強み、顧客のニーズの充足度が明確になります。 4P戦略の効果は? 次に、4Pのフレームワークも非常に有益でした。製品やサービスの質、適正な価格設定、提供場所、販売促進の各要素が、顧客に対する訴求力を高める鍵となることを再確認しました。これらの要素をバランスよく整えることで、より効果的な経営戦略が実現できると実感しました。 仮説の意味は? さらに、仮説を持つことで、単なる問題解決に留まらず、未来への問題意識や事業への関心を持ち続けることができるという点も大きな収穫です。結論においても、現状の運用体制の変化に対してどのようなアプローチが必要か、将来的な成長の可能性について仮説を立て、それを日々の業務で検証していく姿勢が重要だと考えています。

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