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業務 ✕ 手法

に関する学び

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どの手法が有効？ 私の業務では、主に三つの手法を活用しています。まずA/Bテストでは、メール告知に取り入れる際に、カラーや情報の提示順序などの要素を変更しながら検証を行います。数値化可能なクリック率やコンバージョンの結果をもとに、効果を測定しています。 参加型はどう活かす？ 次に、参加型デザインです。アンケートの回答からユーザー視点での改善点を抽出し、定期的に開催するセッションでは、複数のロイヤルユーザーの意見を自由に出してもらいながら改善策を模索しています。 インタビューで何を引き出す？ さらに、インタビューも実施しています。購入の動機や使い方を詳しく聞き取り、限られた時間の中でユーザーの意見を引き出すためには、ファシリテーション技術が重要であると感じています。なお、インタビューでは、自分の仮説検証において予想と異なる結果になることも多々あり、大きな声を持つ一部の意見に左右されず、冷静な判断が求められると実感しています。また、求めるデータの種類に合わせて、最適な情報収集手法を選択することも大切です。 デザイン思考はどう磨く？ デザイン思考については、明確なゴールが設定されているわけではなく、その時々で最高のものを作るために100％の力を注いでいる状況です。しかし、知れば知るほど「より良いものを」という気持ちが高まり、常にアップデートを重ねていくOSのようなものだと感じています。かつて先輩から「我々が作るものは常にβ版である」との言葉をいただいたことが、決して満足せず成長し続ける意欲に繋がっていると改めて考えるきっかけとなりました。

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。

報告は伝わってる？ 仕事の報告、説明、共有など、いずれの場面でも相手に伝わらなければ意味がないと考えていました。しかし、実際に自分が伝えられている内容を振り返ると、考慮できていなかった部分が多いと気づきました。日常の業務においては、メンバー間で主語を省略したり曖昧な表現が通じることが多いものの、その習慣が部外や社外の方に伝える際にも影響してしまうのではないかと懸念しています。そのため、相手の理解度や知識に配慮し、正しい日本語で分かりやすい文章を心がける必要があると感じました。 論理はどう伝える？ また、論理的な文章作成の技法にも気づくことができました。伝えたい内容に加え、その背景となる情報や理由を添えることで、説得力のある文章が作れると理解しました。私たちが現在の業務で取り組む場面では、経営陣や上司に企画内容を説明し承認を得るシーンや、プロジェクト報告などで、短く明快に伝えて理解・判断していただく必要があります。自分たちには十分に理解できても、詳細を知らない役員や部外の方には伝わりにくいことがあり、何度も確認されるのは正しく伝えられていない証拠です。そこで、ピラミッドストラクチャーなどの手法も用いながら、相手に伝わる文章作成を目指したいと思います。 学びは続いてる？ 今後は、報告や説明の場で学んだことを実践し、また他者が行う説明や報告の中で、どの部分が分かりやすく、どこが理解しづらかったかを自分なりに分析する習慣をつけたいと考えています。さらに、ブログなどを通じて定期的に文章を書くことで、表現力の向上にも努めていきたいと思います。

営業観察のポイントは？ 私は営業経験がなかったため、営業の日常や業務、そして顧客の様子を観察することで、潜在的に満たされていないニーズや抱える問題に気付けると感じました。また、顧客向けのサービス改善については、普段から顧客と接点を持っている営業メンバーを初期段階から巻き込んでデザインすることで、自分だけでは実現が難しい新しい発想を生み出せると考えています。 体験と意見はどう違う？ 自身の体験に基づく感覚や気づきは大切である一方で、異なる視点を持つメンバーや顧客の多様な意見を収集することも重要です。特に担当する事業の規模が大きい場合は、万人受けを狙う必要があるため、幅広い意見を取り入れることが求められます。ただし、個性的な商品を開発する際は、強く実感した体験を基に判断することも必要だと考え、両者のバランスを意識して使い分けたいと思います。 調査手法の有効性は？ また、調査手法は複数存在しますが、一人で考えると非効率だったり視点が不足してしまうため、参加型デザインと調査を組み合わせることで、より有効なニーズ把握と具体的な打ち手の作成につながると感じました。客観的な観察とともに、実際に体験する参与観察の手法も非常に有効だと思います。 背負い具の課題は？ たとえば、バックパックに関しては、いくつかの課題を思いついたものの、どの課題が最もクリティカルな問題なのかは実際に体験してみないと判断が難しいと実感しました。体験を通じて、さまざまな課題が浮かび上がる中で、登山体験において特に重要な問題がどれであるかを見極める必要があると感じています。

仮説の意義って何？ この教材では、仮説の基本的な意義とその分類について学びました。結論の仮説と、問題解決の仮説に分かれており、特に後者は「What?→Where?→Why?→How?」というプロセスで問題にアプローチする点が印象的でした。 検証マインドは必要？ また、検証マインドの重要性や、説得力の向上、関心・問題意識の向上、スピードアップ、そして行動の精度向上といった効果も理解でき、実務における検証のプロセスがいかに大切かを再認識することができました。 SNSで成果は出る？ 実際のSNSキャンペーンでの活用例として、たとえば「ソーシャルメディアAが最も広告費対効果に優れているのでは？」という仮説を立てる方法が紹介されていました。過去の広告データを徹底的に分析し、どのプラットフォームが最もコスト効率が良いかを比較。その後、小規模なA/Bテストを実施して実際のパフォーマンスを検証し、最も成果が出たプラットフォームに予算を集中させるという具体的な手順です。 フレームワークは有効？ さらに、仮説のフレームワークを実業務に当てはめるための補助ツールとして、4P（Product, Price, Place, Promotion）や3C（Company, Customer, Competitor）、そして問題の本質に迫るための5Why（なぜ？を5回繰り返す）といった手法が紹介され、実践的な視点が取り入れられていました。これらのフレームワークは、課題の分析や市場での自社のポジションの確認、そして問題の根本原因の探求に大いに役立つと感じました。

共感の大切さは？ 企業支援を主な業務とする中で、最も効果的なのは、デザイン・設計の段階で「共感→課題定義→発想→試作→テスト」という流れを取り入れることだと感じています。特に「共感」のステップに重点を置くことで、ユーザーの深層ニーズをより正確に引き出すことが可能になります。このため、課題定義に入る前に必ず共感の把握を行うプロセスを取り入れるべきです。 具体策はどう？ また、共感の手法や具体例については以下の点を改めて検討しています。具体的には、共感のプロセスでどのような方法を用いて深層ニーズを引き出しているのか、そしてそのニーズを把握した後、どのような形で課題定義に活かすのかという問いに対して、実践に即したアプローチを模索する必要があります。 実践の工夫は？ 実践面では、十分にそのままの形で実施できていないと感じることもありますが、振り返りの中で、ユーザーの情緒的な側面に配慮しながら課題定義を行うことで、内部での納得度が高まり、最終的な成果にも良い影響を与えると実感しています。これまでも一部では提案を行ってきましたが、さらなる観察やヒアリングを通じて、より具体的な対策を講じるべきだと考えています。 未来へどう進む？ 今後は、企業支援の流れにおける「共感」から始まる一連のプロセスを、より具体的かつ実践的に展開していきたいと考えています。さらに、マーケティングのみならず、経営や企業変革全体を視野に入れた支援を実施するため、従来の課題解決から課題定義へのシフトを図り、自身の支援サービスのあり方についても再検討する予定です。

問題解決は何から始まる？ 問題解決ステップでは、３つのW（what、where、why）と１つのH（how）を意識して原因を探ります。また、問題を４つのステップに分解し、さらに解決策を細分化して検討する点が特徴です。こうして分解した項目をロジックツリーで整理することで、全体像を視覚的に明示できるメリットがあります。 何故この手法は有効？ この手法の強みは、問題解決のプロセスを段階的に整理することで、原因を建設的に示せる点にあります。思いつきや声の大きい意見に頼るのではなく、なぜその問題が発生したのかを共有しやすくなるため、全員が納得しながら前に進むことができます。さらに、解決策についても、アイデアを出して細分化するだけでなく、ロジックツリーで集約することで業務フローを見える化し、メンバー間のタスク実行に大いに役立ちます。 時間軸はどう活かす？ なお、講義動画では「when」という要素が取り上げられていませんが、実際の業務フローでは時間軸や優先順位を意識することも重要です。時間軸を考慮することで、いつ行動すべきかが明確になり、作業効率の向上につながります。 現状認識はどう向上？ また、どんなに優れた枠組みや手法を知っていても、現状の観察と認知をいかに客観的かつ細部まで把握できるかが、結果の精度に大きく影響します。作業時の時間的制約の中でも、日ごろから現状を正確に認識する習慣を意識することが求められます。さらに、ロジックツリーは、鋭い切り口を見つける訓練としても有効であり、日常的な思考整理に役立てていきたいと感じます。

アイデアの出し方は？ ブレインストーミングを用いて短時間で多くのアイデアを出し、KJ法で整理して優先順位を明確にすることで、ユーザー体験の視点から課題にアプローチできると感じました。さらに、シナリオ法を使いユーザーの行動や感情を深く分析することで、課題解決の糸口が具体的に見えてきました。ペーパープロトタイピングを活用し早期にフィードバックを得ることや、バリューポジションを明確にして独自の価値を伝える手法、そして競合調査を通じてターゲットのニーズに合った方針を策定することが、ユーザーに寄り添ったWebサイトやサービスの提供につながると考えています。 チーム作業の効果は？ 実践からは、ブレインストーミングをチームで行うことで個人では引き出せない多様なアイデアが見えてくることを実感しました。また、シナリオ法によりユーザー視点での課題が明確になり、解決策が具体的になった点も大きな気づきでした。これらの手法を組み合わせることで、より効果的なサービス作りが可能になると感じ、今後の実践に活かしていきたいと思います。 学びをどう活かす？ 今日の学びでは、アイデア出しや製品コンセプト策定に関する重要なアプローチを学び、実践にどう反映させるかを考える良い機会となりました。ブレインストーミングやKJ法で個人では気づきにくい視点をチームで整理し、シナリオ法を通じてユーザーの想いや行動を深く理解することが、ユーザー中心のサービス作りに直結すると再認識しました。これらの知見を自分の業務に取り入れ、具体的な改善策を模索していく意欲が湧いています。

なぜ業務量に差が生じた？ 現在の業務は減少せず、同じ部署内で担当する業務量に大きな差があるという課題を感じています。この状況について、なぜそのような事態になっているのかを定性分析を用いて仮説を立て、解決に向かわせる方法を考えました。インタビューなどを通じ、単なる業務量だけでなく、その背後にある問題点を明らかにする必要があると考えています。 アンケートから何が分かる？ 今回の演習で気づいたのは、アンケートの結果から、経験や年代にかかわらず共通の課題が存在することが分かった点です。この結果は、データをコーディングすることで抽出されたものです。しかし、実際に対処するデータは今回のものよりも複雑で量も多くなるため、分析の難易度は大幅に上がると感じました。また、課題設定において、単に現状の課題を把握するだけでなく、その課題があることによってユーザーがどのような回避行動をとるのかという視点を加えるという新たな発想も得られました。回避行動も一つの課題として捉え、解決策を検討することが求められると学びました。 定性分析で何が見えた？ さらに、分析手法として定量分析と定性分析が存在し、特に仮説の構築が重要であることを再認識しました。定性分析は仮説構築に大いに役立つという新たな気づきも得られました。分析結果から浮かび上がった問題について、もし解決が進まなかった場合の条件を設定し、さらに課題を掘り下げる手法も有効であると感じました。なお、解決策を前提にして課題を定義しないという点についても、常に意識して取り組む必要があると理解しました。

初期の分析結果は？ 物販店の２割削減商品の仮説では、以下のような視点で分析を行いました。まず、データの重心は平均によって決定し、前年同月との販売比較を行いました。また、客単価や平均購入数、近隣店舗との売り上げ比較、顧客のインバウンド需要が変動した理由として、為替レートや可処分所得の変化にも注目しました。これに加え、アンケート施策も取り入れることで、順序立てて考えられるようになりました。 未知領域はどう？ 次に、分析がまだ行われていない未知の領域を探るため、仮説を立てる必要があります。KPI以外のデータも分析の対象とすることで、現状を打破することを目指しています。そのために、データ分析手法に行動経済学や神経経済学の視点を取り入れ、心理的なデータ選択を通じて新しいデータ取得方法を確立したいと思います。最終的には、消費者の満足度や不満足度の要因を数値化し、顧客視点を重視した満足度向上に努めたいと思います。また、大量のデータを扱うため、ビッグデータ解析にも挑戦する予定です。 実務活用の振り返りは？ 行動計画としては、本研修で学んだデータ分析や問題解決、仮説思考を実務でも活用していきます。これらのスキルは、データ以外の業務にも応用できると確信しています。研修で実施したことと実務での分析結果を2ヵ月間比較し、自分なりにレビューを重ねて、どれだけ浸透したかを振り返ります。また、ストレッチ領域として、ビッグデータに触れ前処理に苦労すると思いますが、実際に手を動かして経験を積んでいくことから始めていきます。

プロセスはどう検証する？ 問題の原因を明確にするためには、まずプロセスを分解して検証することが重要です。解決策として、複数の選択肢を洗い出し、しっかりとした根拠に基づいて絞り込む方法が有効だと感じます。 効果はどう比較？ A/Bテストでは、施策の効果を比較しながら仮説検証を繰り返します。あらかじめ検証項目を明確に設定し、1要素ずつ検証することが大切です。 データで判断する？ データに基づいた意思決定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を目指します。日常の仕事の中で仮説を立て、適切なアプローチ方法を模索してきました。過去の経験では、業務過多のため情報共有が主にメールに頼っていた状況もあり、その際はA/Bツールを利用して、理解度や反応の良さといった観点から効果のある方法を試してみました。例えば、メールでの通知と社内共有ドライブへの保管を比較する取り組みが挙げられます。 学びをどう定着？ Week5までに多くの分析手法を学びましたが、学んだ内容を自分のものにするためには、メモを振り返りながらフレームワークの活用やデータ加工、さらに比較する際にどのグラフを使用するのが最適かを検討することが必要だと感じています。まずは実践を通じて知識を定着させ、現代ではAIの助けを借りながら調査の時間や手間を省いていきたいと考えています。 新分野はどう理解？ また、動画学習を通じてWebマーケティングの指標など新しいエリアにも触れる機会があり、専門外の分野に対する理解がさらに深まったと実感しています。

week5の難しさは？ week4までは「自分の伝えたいことを考え抜く」ことの大切さを学びましたが、week5では大量のデータの中から本当に伝えるべき内容を見極める難しさを実感しました。 どう説得力を作る？ また、説得力を高めるためには、次の①～③のサイクルを回すことが重要だと感じました。まず①、伝えたい思いを表現する前に、その背景をさまざまに想像します。次に②、その思いがデータによって裏付けられているかを確認し、さらに③、根拠が不足している場合には追加のデータを集めます。こうした手法により、単に閃きに頼るのではなく、しっかりと時間をかけることで、より良い成果が得られると自信が持てました。 サイクルの意義は？ ①～③のサイクルをしっかりと回せば、客観的な調査結果や説得力のある行動が浮かび上がり、未知の領域にも効果的にアプローチできると感じています。 大テーマの捉え方は？ また、想像するのが難しい大きなテーマに対しても、この手法は効果を発揮します。たとえば、新たなビジネス展開において、どの分野や顧客をターゲットにするか、どのようなアプローチが有効かを見極める場合などです。 計画への活かし方は？ ただし、十分な時間をかける必要がある分、定常業務にそのまま適用するのは難しいと考えています。年度方針や中期計画など、じっくり取り組む必要がある場面で活用するのが最適だと思います。現在、今期の計画に取り組むタイミングであり、この学びをしっかりと活かしたいと感じています。