データ・アナリティクス入門

思考のクセを正し、問題解決力を高める方法

問題解決のステップをどう活用する? 問題解決の4つのステップ、すなわち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)を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには? A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ&エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する? 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解(要素集約)すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要? ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数(広告外のプロモーションや価格など)が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには? 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

データ・アナリティクス入門

データ分析の成功術を学ぶ旅

目的はどう設定する? データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ? 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る? 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ? 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す? さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む? 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

クリティカルシンキング入門

問いで拓く未来への一歩

問いの立て方は? 適切な課題をとらえるためには、どのような「問い」を立てるかが非常に重要であり、その問いの立て方ひとつで思考の方向性が大きく変わることを学びました。経営、現場、マーケティングといった多角的な視点を意識し、視点・視座・視野を広く持つことが、本質的かつ柔軟な問題解決につながると実感しています。 問いに戻る理由は? 一方で、考えているうちに話が脱線したり、そもそもの問い自体を忘れてしまうことがあるため、常に「問い」に立ち返る姿勢が必要だと感じました。現在、すぐに答えを出すべき問い(=イシュー)を特定することが、問題解決の出発点であり最も重要なステップであると改めて気づかされました。 会議の脱線はどう? また、会議中に本題とは関係のない話題に脱線し、結論が出ない状況があったことを反省しています。今後は、会議に参加する前に必ずイシューを明確にし、結論を出すための軸を持って臨むことを意識していきたいと思います。 新人採用は何を目指す? さらに、下期から新しいスタッフを迎える予定もあり、採用活動にも力を入れています。人事担当者と連携し、会社の目的や目標を再確認したうえで、どのような人材が必要かを整理していくことが大切だと考えています。たとえば、特定の知識や経験、あるいはマネジメント力など、求める人材像を明確にしていく必要があります。 採用戦略の進め方は? 今後は、大手求人サイトへの再掲載、新卒採用に向けた展示会への出展、自社採用サイトでの情報発信など、採用活動を戦略的に進めるための取り組みも実施していく予定です。ターゲット層に合わせたペルソナや理想の人材像をスタッフ間で共有しながら、戦略的な採用活動を推進していこうと思います。 横の連携はどう広げる? さらに、部署ごとに接点が少ないスタッフ同士の横のつながりを生み出すため、コミュニティや勉強会、イベントの企画などを通じて、交流の場を設ける取り組みも進めたいと考えています。会社が大切にしている価値観や方向性を共有しながら、スタッフ一人ひとりの将来や可能性に目を向けた支援をしていくことが目標です。 キャリア形成はどう? そのためにも、スキルアップやキャリア形成、個々の才能や強みを見出す仕組みづくりにおいて、常に本質的な問い(イシュー)を意識し、より良い環境づくりを実現していく所存です。

データ・アナリティクス入門

分析に魔法なし!日常に隠れたヒントを探せ

分析とは何を理解するべき? 分析とは何かについて理解しているつもりではあったが、それを言語化することが出来ていないことに気づかされた。また、ライブ授業や動画学習で言及される内容は日常的に行っていることでも、その目的や意図を明確にすることの重要性を改めて認識した。 ライブ授業での学びとは? 【ライブ授業】 分析の基本的な考え方として、「具体的に」かつ「はっきり」とさせることで意思決定に役立てることが非常に印象的だった。これは当たり前のことながら、この理解により方向性や手法を誤らないための指針として機能することがわかった。さらに、棒グラフについては、縦よりも横の方が差を認識しやすいというテクニックが参考になった。分析が第三者に理解され、納得してもらうことが目的であるため、このようなテクニックは非常に有意義であると感じた。 動画学習で気づいたことは? 【動画学習】 「Apple to Apple」のように、分析には条件が等しいものを比較することが重要である一方、世間には意図的に「Apple to Orange」を行っている情報も存在する。この講義では、提示された資料の分析目的や意図を意識することの重要性について学んだ。また、生存者バイアスの考え方も参考になった。目に見えるデータに偏りがちだが、隠れたデータが示す意味について仮説を立てて考えることが重要であると学び、業務に生かしたいと思った。 後輩指導にどう活かす? 後輩の指導や同僚の資料作成の際には、この講義で学んだ考えを意識して取り組みたい。その分析の目的は何なのか、比較対象は正しいのか、隠れたデータが何を意味しているのか。与えられた情報だけでなく、背景を含めて俯瞰する視点を持ちたい。また、自分の行う分析や提案に際しても同様に、目的を持ち、仮説を立て、対象を選定し、隠れた情報に注意を向けることを意識する。 高精度な需要予測を目指すには? 私の担当する製品はSKUが非常に多く、その需要は季節や景気、エンドユーザーの意向によって大きく左右される。また、競合他社の動向にも影響を受け、需要予測が難しい。これまでは自部署の過去データのみを参考に需要予測と予算を立案していたが、これは客観性に欠けていた。今後は業界実績やその時のトピックスも取り入れることで、生存者バイアスを避け、より精度の高い分析を行いたいと考えている。

デザイン思考入門

デザイン思考で生まれる祭りの奇跡

なぜ夏祭りに魅かれる? 私が参加している地域活動の中で、毎年9月に自治会主催で開催される公園での夏祭りに、デザイン思考の手法を応用できる可能性を感じました。地域住民が自ら作り上げ、参加する祭りは、住民間の一体感を醸成し、地域コミュニティの維持に大変意義があると考えています。 情報の集め方は? まずは、地域の動態データや歴史、地形・自然環境といった定量情報の収集に加え、住民の意識や興味を探るため、街並みの観察や各種団体、学校、飲食店での会話など、幅広い交流を実施しました。そして、夏祭りに特化し、過去の祭りの感想やアイデア、場合によってはネット上のコメントなどを収集し、さらには他地域の事例も参考にすることで、多角的な視点から祭りのあり方を見直しました。 住民の反応は? 収集した情報をもとに、地域住民をいくつかのパターンに分類し、ペルソナを設定して共感マップを作成しました。参加意欲の高い層、興味はあるが一歩踏み出せない層、自分には関係ないと感じる層など、複数の視点からユーザー体験を明確にし、夏祭りへの参加インサイトを浮き彫りに、カスタマージャーニーを設計しました。 意見のまとめ方は? その後、地域住民を対象としたワークショップを複数回開催し、参加者全員でビジョンやミッションを共有しながら、様々な課題の抽出とアイデア出しを行いました。実行グループには自治会の担当者も加わり、ブレインストーミングやシミュレーションを経て、評価を得ながら具体的な実施計画を策定しました。全員で高め合うために、意見の偏りが生じないよう付箋などを用いてアイデアを平等に扱う工夫も取り入れました。 計画実行の秘訣は? 実行計画は、予算やスケジュール、人的資源、リスクなどの各要素を評価し、必要なパフォーマンスの確保方法も検討しながら、効率的に進めるためのプロジェクトマネジメント手法を取り入れました。基本的にはウォーターフォール方式を採用しつつ、進捗に合わせて新たなアイデアも取り入れ、柔軟に対応しました。 デザイン思考の本質は? この一連のプロセスを通して、デザイン思考は単なる定型のプロセス消化ではなく、課題を深く掘り下げ、考え、アイデアを創出する反復作業であることを実感しました。各分野の知見や専門家の協働、また異なる視点を持つ作業者同士の意見調整が、最終的な成果に大きく影響すると感じています。

マーケティング入門

販売戦略で未来を切り拓く氣づき

製品の売上はどう変わる? 改めて、「誰にどのように売るか」によって、同じ製品でも売上が大きく変わることを学びました。特に印象に残ったのが以下の点であり、今後の業務に活かしていきたいと考えています。 顧客の印象をどう作る? まず、顧客に適切なイメージを持ってもらうことの重要性です。私はSaaSプロダクトの販売に関わっていますが、開発者の想いやこだわりに影響を受けすぎていたように思います。開発者の想いを訴求ポイントとして効果的に活用することは大切ですが、それが顧客にどのように受け取られるかについても見直したいと考えています。また、「顧客にどのようなイメージを持ってもらいたいのか」については、開発からマーケティング、セールス、カスタマーサクセスに至るまでの過程で多少のズレが生じているように感じます。チャネル全体で共通のイメージを描けるよう、ミーティングなどを通じてコミュニケーションを図っていきたいです。 新しさはどう伝える? 次に、イノベーションの普及に向けた要件についてです。現在市場にあったプロダクトの後続として新しい試みを取り入れた製品を提供していますが、新しさをアーリーマジョリティに訴求する段階で、その新しさが受け入れられにくいという状況に直面しています。まずはイノベーションの普及要件を洗い出し、どの要件を満たしているのか、どの要件は伝え方を工夫する必要があるのかを明確にしたいと思います。 戦略はどう練る? 次に、自社プロダクトの見直しと来期以降の戦略立案について。11月が期末ですので、来期の戦略を立てる状況にあります。まずは自社プロダクトの見直しから始め、戦略とともに「顧客に持ってもらいたいイメージ」の統一を目指したいと考えています。 ターゲットは誰? また、ターゲットの検討について。これまでカウンターパートを経理部に絞っていましたが、直近の機能開発で新たな訴求先の可能性が見えました。今までの固定観念から離れ、誰にどう魅せるべきかを再考したいと思います。 部署間の連携は? 特に、他の部署のミッションや問題点、日々考えていることについての理解を深めるため、他部門との商談に参加することを検討しています。そして、経理部以外の部署との課題感や予算に対する裁量権を比較し、新たなターゲットへの訴求が必要かどうか判断していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

ナノ単科が開く挑戦の扉

どのグラフを選ぶ? データを視覚化して情報を分かりやすく伝える際は、テーマに合ったグラフを選ぶことが大切です。時系列の変化を示す場合は左から古い順に配置された縦棒グラフ、要素ごとの伸びや量を表す際には横棒グラフ、割合を示す場合は円グラフや帯グラフ、変遷を伝えるときは折れ線グラフを使うと効果的です。間違ったグラフを選んでしまうと、本来伝えたいメッセージが正しく伝わらなくなるため注意が必要です。 フォントで印象作る? また、文字のフォント、大きさ、色などは、受け手に与える印象を大きく左右します。強調したいメッセージに対しては、これらの要素をうまく活用することで、より伝わりやすくなります。反対に、注意事項を伝えたいにもかかわらず、小さいフォントや細字、目立たない色使いをすると、伝えたい内容がうまく伝わらない可能性があります。 視覚配置はどう? スライドを作成する際は、リードメッセージと、それに続くグラフや表、アイコンなどのビジュアル要素が一体となっているか確認することが重要です。リード文とグラフの配置にずれがなく、アイコンや色彩が伝えたいポイントを適切に表現しているか、しっかりチェックしましょう。 情報整理はできる? クライアントに提示するドキュメンテーションの場合、リード文やボディに情報が散乱しすぎたり、何を伝えたいのかが不明瞭になったりしないよう注意が必要です。社内資料やクライアントから受領した資料を使う際には、メッセージとグラフ、表にズレや矛盾点がないか、十分に確認することが求められます。よく確認し、擦り合わせを怠らないことで、論点がブレたり、ゴールが不明確になったりする事態を防げます。 図表の確認は? さらに、グラフや表にする際は、タイトルや単位など必要な情報が欠けていないか、常に注意深くチェックしてください。伝えたいことや論点を整理し、日本語の文章に落とし込むことで、より分かりやすく伝えることが可能になります。色やフォント、図表の配置が相手の理解を助ける順序になっているか、また、自分が話しやすい構成になっているかを意識しましょう。 資料の見直しは? 最後に、日々目にする膨大な資料やデータを読む際、矛盾点や分かりにくい点が見つかった場合は、作成者に確認することを心がけ、情報のずれが生じないよう対策を講じることが大切です。

データ・アナリティクス入門

データ分析で解決策を見つける旅

問題解決とデータ分析の関連性とは? 今週の学習を通じて、問題解決のプロセスとデータ分析の関連性について学ぶことができました。特に印象に残ったポイントは、問題解決のステップを「What(現状把握)」、「Where(問題特定)」、「Why(原因究明)」、「How(対策検討)」という形で整理するアプローチです。このステップを行き来しながら問題を深掘りしていく方法は、データ分析で何から取り組んで良いかわからない時に役立つ道筋を示してくれるため、非常に効果的だと感じました。 STARフレームワークの有効性は? 現状把握においては、問題を「あるべき姿」と「現状」のギャップと捉えることが重要です。このギャップを、STAR(Situation:状況、Target:あるべき姿、Action:行動、Result:結果)フレームワークを活用することで、より具体的に問題解決のプロセスをイメージしやすくなります。また、問題を因数分解することで、要素を細分化し問題のある箇所を特定でき、優先的に対応すべきところが明確になります。逆に、不要な範囲を明確にすることで、効率的に問題解決に繋がることも新たな発見でした。 ロジックツリーとMECEの効果は? 問題の因数分解にはロジックツリーが効果的で、層別分解や変数分解(掛け算)の2種類を問題に応じて使い分けることで、より効果的に分析が行えます。MECEの概念も重要で、「抜け漏れ、ダブりなく」問題を捉えることが重要です。 データ分析の具体的な活用例は? 今後、学んだ内容は患者の受診動向調査に活用できると考えています。どのような患者が、どの診療科をどのくらいの頻度で受診しているのかを分析することで、患者のニーズや医療機関の利用状況を把握できます。ただし、実際に活用するためには、現在のデータが分析に必要な要素を網羅しているかを確認する必要があります。 分析の目的は何か? データ分析の目的は、大きく分けて二つです。まず一つ目は患者サービスの向上で、ニーズに合った医療サービスを提供するために分析結果を役立てます。二つ目は病院経営の改善や効率化で、患者の利用状況を分析することで、リソースの最適化が図れます。さらに、定量分析だけでなく定性分析を利用することで、サービス提供時の運用上の問題を解決する可能性もあります。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見つける新たな視点

データ分析における比較の重要性とは? データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か?アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります: **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差:標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要? 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う? まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自分で築くキャリアの道

リーダーのキャリアは? リーダーが自分のキャリアをしっかり見つめているかどうかは、メンバーへ大きな影響を与えるという点が心に残りました。私自身も、以前は会社に尽くすことを重視する上司のもとで働いていましたが、キャリアや将来を主体に考える上司のもとで働くようになってから、仕事への向き合い方が大きく変化しました。キャリアは会社から与えられるものではなく、自ら築いていくものであると実感し、より自発的に業務に取り組むようになりました。 環境変化にどう向き合う? 環境が目まぐるしく変わる現代において、自己の価値観と組織が求める方向性とのバランスを取りながらキャリアを構築していくというキャリア・サバイバルの考え方が非常に重要だと感じました。これまでも自己成長や変化への対応意識はありましたが、環境分析などを通じてより具体的なキャリア目標が描けるようになり、今後何をすべきかが明確になりました。 キャリアの軸は? また、キャリア・アンカー理論を学ぶ中で、自分が仕事をする上で大切にしている価値観を改めて認識できました。個人のアンカーは基本的には変わらないと言われていますが、家庭の事情などの状況によって新たな要素が加わることもあると考えます。メンバーそれぞれのアンカーを把握できれば、仕事への意欲や帰属意識の向上につながると感じました。 実践でどう進める? この理論を実践するためには、まず定期的に自身のサバイバル分析を行い、仕事の棚卸しや環境分析を通じて今後の方向性を確認していくことが重要です。自分の興味と異なる仕事を任されたときには、キャリア・サバイバルの考えを思い出し、任された業務と自らの理想とするキャリアとの関連を考えるようにしています。また、同じようなキャリアの悩みを抱えるメンバーがいる場合には、理論の考え方を共有することで、組織全体が今後どのように変わるべきか、必要な能力・人材・トレーニングについてマネジメントと共に考える一助になればと思います。 部下との信頼は? 部下ができた際には、まず相手が価値観を躊躇なく話せる関係を築き、各々のキャリア・アンカーを把握することが大切です。そして、その情報をもとに任せる仕事の内容や方法を調整し、部下のやる気や帰属意識を高める工夫をしていきたいと考えています。

アカウンティング入門

B/Sで読み解く企業の秘密

B/Sの違いをどう見る? B/Sについては、これまで業務の中で目にする機会が少なかったため、活用するチャンスがなかったが、今回のゲイルや総合演習を通して、PLとの関連性と役割の違いを認識し、企業を多角的に見るツールであることを実感することができた。特に、インフラ産業とクラウドビジネスのB/Sを比較する中で、インフラ産業は車両や駅舎、電線設備などの有形固定資産を多く保有(70%以上の割合)し、成熟した産業であるため負債が大きくなりがちである一方、クラウドビジネスは店舗や設備を必要としないため有形固定資産が少なく、新興の産業故に負債を抑え、純資産が大きい傾向があるという違いが明確に理解できた。 負債運用の意味は? また、アキコの事例を用いたゲイルでは、「負債」の考え方について学ぶことができた。負債を極力抑える運用の重要性と、成長のチャンスを逃さないために時には必要な負債が発生するという現実も示され、安定した企業は負債が大きくなりやすい一方、個人で事業を展開する場合は負債を小さくしておくのが望ましいという点を考えさせられた。B/Sは、お金の「調達」と「使途」のバランスを把握できる資料として、企業の成り立ちそのものを理解する上で非常に有用であると感じた。 自社B/Sの現状は? まずは、自身の会社のB/Sを確認し、分析を行うことが必要だ。現状を正しく把握し、運営上の数値管理のために何を追うべきか、またどの点に注力するかといった運営上の課題を明確にすることに役立てたい。同時に、他社のB/Sを読むことで成り立ちの違いを理解し、自社の今後の戦略について考える材料にしたい。 業界分析はどう進む? さらに、薬局業界で公表されているB/Sを確認し、流動資産、固定資産(有形固定資産、無形固定資産)、流動負債、固定負債の各項目とその組成について把握する。そして、自社のB/Sを見直し、企業の成り立ちや現状を正確に把握することが求められる。現在、5月に実施予定の管理者向け研修資料作成にあたり、財務三表について分かりやすく噛み砕き、自社の状況と外部環境を具体的に受講者に説明できるよう、PLやB/Sを再度読み直し、情報の整理を進めていく。こうした人に教えるプロセスを通じて、知識の定着を図っていきたい。

戦略思考入門

勇気ある選択でビジネスを進化させる

捨てる選択はなぜ? 時間も人員も予算も限られていることを認識し、「捨てる」選択を勇気を持って決断することの重要性を学びました。また、捨てる選択をするためには、目指すゴール、顧客理解、現状をしっかりと整理・分析し、チーム全体で共通の理解を持つことが必要であることを再確認しました。実践演習では、顧客情報の一部だけを見ていた時と、追加情報(利益額や時間対利益)を可視化した後の判断が大きく異なることを体験しました。こうしたことは、日々のビジネスシーンでも多く発生すると思います。捨てる選択や現状とゴールの差を埋める道筋を描く際には、現状や顧客理解のために必要な要素をフレームワークを用いて整理し、重点的に考えるようにしたいです。 何を学んだの? 学んだことは以下の3つの場面で活用していきたいと思います。 マーケティングはどう変える? ①マーケティング施策、戦略検討 デジタルマーケティングやイベントマーケティングにおいて、行うべき施策や掛けるべき予算、工数、人員の見直しと整理が必要な場面です。年間を通して行うべき施策や予算、工数、人員などの決定に今回学んだことを活かしたいです。具体的には、ROIが高く、持続性があるものに優先的に予算・人員を割き、優先度とそのバランス、根拠が明確な戦略を作っていくことを心がけます。 ターゲットはどう絞る? ②インサイドセールスにおけるターゲティング インサイドセールスでアプローチすべきターゲットを絞り込む場面です。ターゲット母数が膨大ではないことから、現状は総当たり状態になっています。効果的に時間を使い、アプローチ先を効率的に選別するために、各セグメントごとに商談数や受注金額、アプローチリード数を整理し、どちらのアプローチ方法を優先すべきか判断したいです。 戦略共有はなぜ? ③チームやメンバーへの戦略共有 今まではターゲットや施策については共有していましたが、その判断に至るまでに捨てたアイデアやその根拠については共有していませんでした。これが戦略の不透明さや納得感の欠如につながると考えます。今後は、メンバーへ戦略や方針を伝える際に、どのような捨てる選択をしたのかも共有し、そこで生まれるディスカッションを大事にしたいです。

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