データ・アナリティクス入門

訪日旅行を再考する戦略の鍵

学んだ知識は有効? 7月にマーケティング入門と戦略思考入門を受講した経験があり、今回のGAiLの課題ではこれまで学んだ内容とデータ・アナリティクス入門で学んだことが融合し、スムーズに取り組むことができました。 旅行商品の問題点は? 私の所属する訪日旅行のチームでは、アメリカの旅行会社と協力して訪日旅行商品を企画開発し、仕入れや手配、受客対応を行っています。しかし、現状の訪日旅行商品は基本的に東京・京都・大阪の周遊ツアーに偏っていて、旅行者にも受入先にもあまりメリットがないオーバーツーリズムの問題が深刻化しています。この現状をどうにか打破し、解決策を導くために「3W1H」を活用して考察していきたいと思います。 観察の視点は何? まず、日常で目にする商品やサービスを観察するときに、それがなぜヒットしているのか、その背景を考えることを心掛けています。具体的には、商品やサービスが誰に向けられているのか、どのようなニーズを満たしているのか、セールスポイントは何か、という要素を分析します。また、日本人が感じる日本の魅力と外国人が感じる魅力にはしばしば隔たりがあるため、日本政府観光局のデータと海外メディアのデータを比較分析し、観光素材の調査を進めています。

データ・アナリティクス入門

戦闘機も驚く分析の力

分析の本質を問う? 分析においては、情報を分類し比較することが基本であり、目的は人が考えるものであると実感しました。データに存在しない要素についても推測しながら考える必要があり、戦闘機の例を通じてその重要性を感じました。仕事に活かすためには常に目的を忘れず、何のために分析を行っているのかを明確にし、仮説を常に立てることが求められます。また、仮説を立てる際にはラテラルシンキングの発想も必要だと感じています。 人事データの壁は? 人事領域のデータを取り扱う際、定量化が難しい項目が多い点に気づきました。そのため、データの収集方法から見直し、定量データとして分析できるよう設計することが必要であると考えます。このアプローチにより、あいまいな感覚で当たりをつけるのではなく、常に仮説を持って検証を進めることができると感じました。 目的再確認の意義は? さらに、データ分析を行うにあたり、何のために分析をするのかという目的を明確にすることが肝要です。目的に沿った設問項目の設定と、得られた結果からどういった提言を行うかをしっかりと考える力が必要だと感じました。分析すること自体が目的化しないよう、定期的に目的を振り返る時間を持つことも大切だと改めて思いました。

クリティカルシンキング入門

問いと視点で挑む自己改革

受講で何を感じた? 今回の受講を通じて、自己のクリティカルシンキングの力が十分でないことを痛感しました。クリティカルシンキングとは、問いを立て、物事の本質を見極めながら最適な解決策を導く思考法であると理解しています。 視点の切替えはどうなってる? 問いを立てる際には、「視点・視座・視野」という三つの“視”が重要であり、状況に応じて柔軟に切り替える必要があります。これまで私は現場視点に偏りがちで、最適な解決策を導き出すことができていませんでした。また、構造分解や要素分解においても、特定の視点にとらわれることで本質的な問題解決が十分に行われなかったと感じています。 MECEは活かせた? さらに、MECE(もれなく、ダブりなく)の思考も不十分で、中途半端な答えに終始してしまう傾向がありました。今後はこの点を意識し、日々の訓練を積むことで思考力を向上させていきたいと考えています。 業務改善に問いは効く? 実務においては、広告戦略の立案や効果の分析、プレゼンテーションの際に「問い」を意識し、目的や課題を明確化します。加えて、MECEを活用して情報を整理し、複数の視点から本質に迫ることで、より効果的な施策や業務改善へと結びつけていく所存です。

データ・アナリティクス入門

共通条件が生む!A/Bテスト成功の秘訣

A/Bテストはどう比較? A/Bテストを正しく比較するためには、変更点以外の条件を一致させることが不可欠です。時期や対象者が異なる場合、他の要素が影響を及ぼすため、判断が難しくなります。そのため、WHAT→WHERE→WHY→HOWというプロセスに従って整理して進めることで、仮説が行き詰まったときにも次の仮説を立てやすくなると感じました。 条件統一のメリットは? 特にA/Bテストは、条件を統一して比較を行うことで説得力が増すため、より効果的な方策を選ぶ際には、コストをかけてでも活用すべきだと思います。たとえば、デザインや印刷など条件のそろった状態で2種類のパターンを作るのは困難な場合があり、また、前年と本年で内容変更があった施策においては、単純にA/Bテストでどちらが良いかを判断するのは難しいため、多角的な観点で分析することが重要です。 認識のズレは防げる? また、チームで業務を進める際は、各自の認識のずれから途中でぶれが生じないよう、最初に目的を明確にして合意形成を行うことが必要です。WHAT→WHERE→WHYの段階で幅広い視点を取り入れ、抜け漏れなく整理しておくことで、結果的にHOWの具体性も向上し、業務の精度が高まると考えます。

マーケティング入門

顧客の心を掴む学びの秘訣

売れる商品って何? 売れる商品とは、単に「良いから売れる」のではなく、顧客が実際に欲しいと思える理由が備わっているものであると学びました。具体的には、顧客の課題をしっかり解決しているか、自社の強みを生かしたポジショニングができているか、そしてその魅力を正しく伝えられているかが、成功する商品の要素であると感じました。 顧客目線の秘密は? また、常に顧客目線で考える姿勢が不可欠であることを再認識しました。顧客に価値を感じてもらい、行動を促すためには、多角的な分析や本質を引き出す問いかけが大切であると実感しています。そして、顧客は外部だけではなく社内にも存在しており、意思決定の場でもマーケティング思考が有効であると気づきました。ニーズの理解と価値の伝え方を磨くことが、あらゆる状況で成果につながるのだと感じました。 進むべき方向は? さらに、まずは社内のニーズを正確に把握し、自身が担当するプロジェクトをどの方向に進めるべきか、また新規プロジェクトの意思決定をどのように進めるかを考えていきたいと思います。その際、ポジショニングやターゲティングを明確にし、プロジェクト内外のさまざまな課題にも十分留意して進めていくことが重要だと実感しました。

データ・アナリティクス入門

小さな実験から大きな発見

原因分解はどうする? 問題の原因を明らかにするためには、まずプロセスに分解することが重要です。また、解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことが求められます。 テスト実施はどう? ABテストは、条件をできるだけ揃えて比較する有効な手法です。実施する際は、まず目的や仮説を明確にし、検証項目をしっかり設定することが大切です。さらに、テストは1要素ずつ行い、複数の要素を同時に検証する際は他の手法の検討が必要です。加えて、同一期間で実施することでテスト要素以外の環境要因の影響を最小限に抑えることが可能となります。 検証法はどう考える? 広告効果の検証においては、CVポイントやKPIに応じて適切な検証方法が変わります。実際にABテストを実施する場合もあるため、どのポイントを検証するかという仮説設定が非常に重要です。 効果はどこで現れる? 現在、広告効果の検証と分析に活用しているソリューションがあり、さらに新たなソリューションの開発も進めています。両方のソリューションを同時に走らせることで、どのKPIやCVポイントで新しいソリューションの効果が発揮されるかをABテストによって検証する絶好の機会だと考えています。

データ・アナリティクス入門

実践で感じたABテストの奥深さ

テスト手法のメリットは? ABテストは、参加者をA群とB群に分け、同時期に検証を行う比較手法であると学びました。この手法は工程が少なく、比較や分析が容易である点が大きなメリットです。しかし、正確な結果を得るためには、比較ポイントを明確に設定し、その他の要素を同じ条件に統一することが重要です。実施時期をずらしたり、多くの異なる要素を入れてしまうと、正確な比較ができなくなるため注意が必要です。 接触率検証の進め方は? 顧客への電話による接触率の検証にもABテストを適用しています。具体的には、予測ツールを用いて算出した接触率が最も高いとされる時間帯と、ランダムに行った場合の接触率を比較することで、予測ツールの効果を測定しています。また、手紙やSMSの文面案についてもABテストを実施し、より効果の高い方法を見極めています。 テストテーマはどう決める? ABテストの導入にあたっては、まずテストのテーマとターゲットを明確に決定することが重要です。テストテーマは業務目標に直結していることを意識し、ターゲットは一つの要素に絞るように確認します。さらに、比較する際には、データ数、期間、手法が全て同一であるよう計画を立て、正確な検証ができるよう努めます。

マーケティング入門

質と戦略で顧客を魅了する

マーケ戦略の意義は? マーケティングは、顧客が満足した状態で利益を得る手法であるという定義が、とても印象に残りました。特にエンターテイメント産業では、作品や商品の質の良し悪しを重視してきた自分にとって、「顧客の行動変容を起こせたか」という視点は、今後の行動指針として重要になりそうです。 複数アプローチは? 製品を顧客に購入してもらうことで利益を生み出す業態であるため、マーケティングでは複数のアプローチが必要であると感じました。たとえば、①顧客満足度が高い質の高い商品を作る視点と、②出来上がった製品をいかに多くの人に届けるかという視点とがあり、さらに他のフェーズも存在します。それぞれのポイントで成功確率を上げるために、マーケティングの知識をどんどん増やしていくことが、利益貢献の機会を拡大すると考えています。 顧客分析はどう? また、第一のフェーズでは顧客分析を通じて、クリエイティビティ以外の要素を補完し、武器とすることができるため、常に具体的な顧客像を意識しながら業務を進めたいと思います。第二のフェーズでは、マスメディアが以前ほど機能しない現状において、現実に効果がある手法を多数学び、ブームを作る手法を模索したいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析の魅力に触れる旅

なぜ目的を決めるのか? 「分析とは比較なり」という言葉が分析の基本を表しています。まず、比較を行うための目的をしっかりと決定し、その目的に合った適切な比較対象を選ぶことが重要です。そして、得られた比較結果をどのように視覚化・言語化して伝えるかも、分析の重要な要素です。これらが全体的に連携し、一つの体系としてまとまっていることで、分析は効果的に行われます。各ステップで適切な判断を行うことにより、データ分析は精度を上げることができます。 有効なデータの活用法とは? プロジェクトの進捗状況の把握や遅れの可視化と原因分析、製品の製造データの分析、それを基にした工程改善案の提案、さらに最終製品の性能・品質データの分析とそのトレンドの原因の把握など、それぞれの場面で明確な目的と最終的な活用イメージを持って分析を行うことが重要です。これによって、効果的なデータ分析の結果を示すことができるでしょう。 データ収集から始めるには? 特に最終製品の性能・品質データの分析には豊富なデータがあり、因子もある程度特定されています。自らがデータを入手しやすい立場にあるため、早速データを集めて分析を進めていこうと思います。まずはデータの収集から始めてみます。

データ・アナリティクス入門

小さな実践から論点整理の力

リストの課題は何? 実践演習では、データ分析において考えられる要素を箇条書きでできる限り書き出してみました。しかし、フレームワークの学習を通じて見直すと、提示した要素は直ちに問題解決につながるものではなかったと感じています。また、書き出した要素がバラバラで重複も見受けられ、ただリストアップすることで満足してしまい、しっかりとした振り返りができていなかったと反省しています。 論点整理はどう? この経験から、まず論点を整理することの重要性を改めて認識しました。データ分析だけに限らず、今取り組んでいる業務において新たなサービスを検討する際にも、MECEの視点でロジックツリーを作成してみました。ところが、同じような要素や粒度にまとめる難しさを痛感する結果となりました。 小さな実践は有効? 問題解決力を向上させるためには、まず小さなことから実践していくことが必要だと感じています。また、普段からロジックツリーなどの手法を使っていなくても、書き起こしたり他の方法でアイデアを整理している方もいらっしゃると思います。そういった方々が、どのような場面でこれらの手法を活用し、なぜその方法を取り入れるようになったのかをぜひお聞きしてみたいです。

データ・アナリティクス入門

目的明確!数字が語るストーリー

全体比較はどう進める? 分析を行う際には、まず全体を比較する視点が大切だと感じました。目的や仮説を明確に定め、何を明らかにするのかを最初に整理することで、後の検討項目がより明確になります。what、whereといった切り口を用いることで、問題点を漏れなくピックアップできる点が非常に有効だと思います。 各要素をどう分ける? また、分析を進めるときは、各要素を分けて整理することが重要です。ツリー図などの視覚的な手法を活用することで、分析の過程で迷ってしまった場合にも、元の目的や仮説に立ち戻りやすくなると感じました。数字に裏打ちされたストーリー性を意識することで、より説得力のある分析結果が得られたと思います。 原因検証のポイントは? さらに、原因分析を実施する際には、3c4pなどの手法を参考にしながら、網羅的な検討を行うことが有用です。売上の動向については、昨年対比で上がった要因や下がった要因を明確にし、各施策(マーケティング、営業)ごとに効果検証を実施することが求められると実感しました。アンケートによる顧客満足度のフィードバックや、各部署の営業実績と売上の関係性を検証することで、さらなる改善点に気づくことができました。

データ・アナリティクス入門

多面的視点で掴む成長のカギ

原因を探るヒントは? 原因を探る際には、与えられたデータのみならず、プロセス全体に目を向けることで、より深い示唆を得ることができます。このアプローチは、問題に関わる要素とそうでない要素を分ける「対概念」という考え方にも通じています。 A/Bテストの重要性は? たとえば、WEB画面のUIUX検討時には、これまで担当者が一案に絞ってリリースしていたため、思い描いた効果が得られなかったという事例があります。今後は、複数の施策を同一条件下で比較するA/Bテストを活用し、データに基づいて顧客に響く施策を選定する手法に切り替えていきます。 営業プロセス見直しは? また、営業活動による収益最適化のデータ分析では、営業プロセスが曖昧に分類されていたため、正確な要素抽出が困難でした。そこでフロントメンバーへの丁寧なヒアリングを実施し、プロセスを適切に分割することで、各要素を明確に特定し、分析精度を向上させています。 テスト実施の秘訣は? さらに、A/Bテストの実施にあたっては、期間設定や施策パターン数の考慮が重要なポイントとなっています。これらの条件をどのように整えるかが、テストの効果を左右する鍵となるでしょう。
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