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に関する学び

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戦略の選択はどうする？ 戦略について最も印象的だったのは、「戦略とは何をやるか、何をやらないかを選択すること」という点です。私は、多くのことをやりたいと思う一方で、それらが本当に必要かどうかが曖昧になっていることに気づきました。だからこそ、戦略を考えることが大切であると再認識しました。 言語化の意義は何？ また、言語化、教訓化、自分化のステップについても今後意識して取り組んでいきたいと感じました。 理想の人材はどんな？ 育成したい人材モデルを検討するうえで、自社が求める人物像と顧客の求める人物像を洗い出し、その根幹を理解することが重要だと思いました。そこに基づき、必要な能力とスキルを特定し、その優先順位を設定するステップを設定できると考えます。 共通点はどう見つける？ まずは、自社および顧客の求める人物像を聞き取り、その言葉を文字で表現し、俯瞰して共通項を見出したいと思います。過去のアンケートや聞き取りも踏まえ、理想の人物像を形作ってみたいと思います。

問題箇所はどこ？ 問題個所の特定は、次のアクションプランを考える上で非常に重要です。数値に基づいて問題箇所を洗い出し、優先順位を明確にすることで、納得のいくアクションプランを策定できます。また、数字に紐づく具体的な行動も同時に把握することで、プロセス全体の見直しの基準が整います。 課題解決はどう進む？ 課題解決は、問題をプロセスに落とし込みながら進めることが求められます。What、Where、Why、Howといった基本の枠組みに沿って対応することで、業務改善の手法の一つとして、DX化推進の取り組みも効果的に実施できるのではないでしょうか。 目的設定はどう？ 目的の設定においては、まず問題や課題を洗い出し、その中から複数ある項目に対して優先度を付け、分析と順位付けを徹底します。その上で、アクションプランを策定することが求められます。さらに、UI/UXに関わる場合はA/Bテストを取り入れ、スタンダードなフレームワークに沿った進め方を実施することが重要です。

手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。

規模の経済性をどう理解する？ 規模の経済性について学ぶ際、その本質を見抜くことが非常に難しいと感じました。頭で何となく理解できても、実際に各設問に対して理由を述べるアウトプットは非常に時間がかかります。特に、設問3において素早く本質を見抜き、的確に表現するスキルがまだ十分に身についていないことを痛感しました。 数字の背後にある本質を捉えるには？ また、Factbookからデータを参照し、課題に対する戦略を構築することも重要ですが、数字だけにとらわれず、その背後にある本質を見抜くためにはなお時間が必要だと感じています。 ヒアリングの重要性とは？ 推移データやFactbookを使い数値目標を設定する前に、現場の声をヒアリングやインタビューで拾うことが重要です。それによって、数字やフレームワークだけに頼ることなく、実行可能な戦略を立てていきたいと思います。今月中に異なる分野の3人にインタビューを行い、より魅力的なコンテンツ戦略を構築することを目指しています。

仮説検証はどう進む？ 問題解決に取り組むためには、複数の仮説を立て、それぞれを短いスパンで検証することが大切です。仮説設定の際には、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より多角的かつ論理的にアプローチできると感じました。 固執をどう克服する？ 私自身の業務では、課題に直面すると日々の経験に左右され、一つの可能性に固執してしまう傾向がありました。仮説はあくまで出発点であるため、複数の視点から検討する姿勢が重要だと学びました。今後は、対策を立案する前に一度立ち止まり、慎重に仮説を設定することで、論理の偏りや抜けを防ぎ、より精度の高い対策に結びつけたいと思います。 書き出す仮説の意義は？ また、分析の材料となるデータ収集に先立ち、まずは課題に対する仮説を書き出すことが基本であると感じました。3Pや4Cのフレームワークを利用し、俯瞰的に課題を捉えることで、決めつけに陥らずに検証・結果のプロセスを慎重に実行する姿勢が大切だと再認識しました。

ターゲットと競合の意義は？ 差別化戦略を考える上で、改めて「ターゲット顧客」と「顧客視点の競合」の重要性を認識しました。競合にばかり目を向けると、自社の本質を見失うことがあります。そこで、VRIO分析などのフレームワークを活用し、戦略立案や競合の把握に役立てることが重要です。 戦略実行の鍵は何？ 経営層が策定した戦略を実行する場面が多くありますが、今学んだフレームワークを活用することで、戦略への理解を深めることができます。また、自分が収集したデータを効果的に活用し、それを他のメンバーに共有することで、組織全体を正しい方向に導く努力をしています。 業務で差をつける方法は？ 具体的には、自分が担当する業務内で顧客と競合を見直し、現在の設定と比較して違いを見つけ出します。市場の変化を感じるだけでなく、フレームワークを用いて言語化し、その分析結果を組織へフィードバックしていきます。この考え方や動きを他のメンバーにも広げていくことを心掛けています。

なぜ課題を明確に？ イシューを明確にすることで、考えるべきことや取り組むべき事柄がはっきりと理解できることを再確認しました。最終的な目的が何であるかを認識し、現時点でその目的に対して何を決めなければならないのかを冷静に考えることが課題の明確化において重要です。 どうして会議で有効？ 会議や意思決定、仕事の優先順位付け、業務内容の策定など、様々な場面でこのアプローチは有効です。特に会議では、イシューが忘れ去られがちなので、意識することで改善が期待できます。また、企画資料においても、本来の目的からズレないように意識して改善する必要があります。 どうして軌道修正が必要？ 特に会議では、参加人数が増えることで話が広がり、議題が落ちてしまうことがしばしばあります。このため、初めに課題設定をしっかり行い、その後も必要に応じて軌道修正を行うことが重要です。企画資料においては、課題が複数挙がる場面では、論理構造を整理して話を展開するよう心掛けます。

なぜ人間中心なの？ プロダクトアウトではなく人間中心の考え方に、とても印象を受けました。特に、先生が事例として挙げてくださった冷蔵庫の機能の説明を通じて、同様の傾向が他の製品にも見受けられることに気づきました。誰をターゲットに設定し、どのニーズに応えるかという視点の大切さを再認識する内容でした。 どうお客様に寄り添う？ 現在、社内では組織改編を進めています。マニュアルやルールに頼りすぎるとスタッフの思考が停止してしまうことを懸念し、まずはお客様にどのようなサービスを提供すべきかを目的から再定義することにしました。これに基づき、スタッフが能力を最大限に発揮できる業務フローの整備を目指しています。まずはお客様の声を集め、現行の業務フローにおける課題を洗い出した上で、現行のサービスやその提供方法がターゲット層に適しているかどうかを確認し、スタッフからも意見を聴取する予定です。顧客と社員の両方の意見を取り入れ、本質的な問題解決に努めたいと考えています。

問題点発見の方法は？ R&D開発部門のPoCやクロスセル・アップセル立案において、問題点を発見するためにロジックツリーを用いてプロセスを分け、その後にファネル分析を使って視覚的に問題点を可視化することができると感じました。このようにプロセスを独自に設定することで、より具体的な分析が可能になります。 顧客行動はどう見る？ また、マーケティングや製品提案の際にAMTULの観点を取り入れることも有益だと思いました。具体的には、以下のような質問を通じて、顧客が購買に至るプロセスでの課題を見つけ出すことができます。 - 記憶に残るポイントは何か？ - いくらなら試用したいと思うか？ - 本格的な使用に至るための要件は？ - 継続して使用する可能性があるか？ これらの質問を通じて、顧客の意識から忠誠度に至るまでのステップに関する洞察を得ることができ、その結果、より効果的なマーケティング戦略を立てることが可能になるでしょう。

データ分析の本質とは？ Week 1の講義・学習で新たに学んだ点は以下の3点です。①データ分析の本質は「比較」、②データ分析は必ずしも「定量的である」必要はない、③データ分析の前の条件設定が重要。前提条件が揃っていないと正しい分析はできません。 分析結果をどう共有する？ 社内データの活用時に、前提条件・分析目的・分析結果から行うアクションを利害関係者に共有することで、共通の目的達成のために議論ができると感じました。データ分析は一方的に行い、結果を発信するものではないということを広く共有し、浸透させたいと考えています。 データ活用を身近にするには？ データに関する業務が属人化しており、”データ活用＝特定の人の特別な仕事”になっている部分があります。現在扱っているデータは広く社内で活用可能な内容も含むため、よりデータ活用を身近に感じてもらえるような機会（社内セミナー、報告会）を増やす必要があると思います。

何故問いが大切なの？ 起こった問題に直面した際、まずはどのような「問い」を立てるかが非常に重要です。この問いの立て方によって、今後の課題解決の方向性が大きく変わっていくと感じました。 どう柔軟に考える？ また、自分の過去の経験だけに頼って「考えたい」「考えやすい」方法で解決策を導き出すのではなく、より本質を見極めるための柔軟な視点が求められると思います。特に、お客さまからの悩みや課題に対しても、安易なアプローチに流れることなく、核心を捉える問いを設定することが大切です。 相談はどう進める？ さらに、問いを導き出した際には、その目的を明確にするために上司に相談し、意見を仰ぐことが効果的です。解決策を提示する場合は、相手の立場に立ち、数値や見やすい資料を使って分かりやすく説明することを意識しています。そして、相談の際には、設定した問いから離れた議論を避け、常に本質に焦点を合わせるよう努めています。

分析ってどう理解？ 分析とは、ものごとを分け、比べることだと改めて理解しました。具体的かつ明確に整理することで、より良い意思決定に役立てる手法であるという基本的な定義を再確認できたと感じています。分析を進める上では、目的設定と仮説設定がいかに重要かという点が特に印象に残りました。 目的設定は何が必要？ まずは、分析の目的を明確にして、どの意思決定に結びつけたいのかを整理することが大切だと考えています。その上で、目的に合わせた仮説を立て、膨大なデータの中から役立つ情報を見極める方法を実践していきたいと思います。 振り返りの進め方は？ また、自身の業務を振り返り、データを活用して改善したい点を整理し、どのようなデータを収集しているのかを把握することから取り組みたいと考えています。一つのテーマに絞り、目的設定、仮説設定、そして分析の順で自分なりに実践を進めることで、より良い結果を得たいと思います。