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施策

に関する学び

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どうして客観視できる？ どんな時でも思考にはバイアスがかかるというのは、大きな気づきでした。常に本質を捉える意識を持ち、自分の思考がどれだけ客観的であるかを、視点・視野・視座の観点から俯瞰して確認することが重要だと感じました。そして、自分の頭の中だけに留めず、他者とのコミュニケーションを通じて客観性を保ちながら、本質を追求することを心掛けたいと思いました。 なぜ成果が高まる？ この考え方は、様々な場面で役立ちます。例えば、ある施策を企画した際、最初に目的や期待される効果を設定しますが、その後も実行段階で本質的な目的に沿っているか、新しい方法がより効果的ではないか、また他者の意見はどうかといった問いかけを続けることで、成果物の質が向上し、自分の考え方の訓練にもなると感じました。 どうやって再考する？ 自分の取り組む仕事や関わる仕事についても、クリティカルシンキングを用いて、本質的にやるべきことが効果的に行われているか常に考えたいと思います。もし改善や廃止の必要性があると感じた場合、他の人の意見を聞いてみる。それを、たとえ時間がなくても一度立ち止まって考える習慣を持ちたいです。

どうやって切り分ける？ 物事を分割して考える際、結果が見えないこともありますが、それ自体が「何もわからない」という結果を示しているため、意義はあります。その上で、次の切り口を探ることが重要です。初めの段階では大きく切り分けていく方が良いですが、最初から最適な切り口を見つけることは難しいでしょう。そのため、見つけた切り口からさらに広い視点の切り口を探る往復作業が効果的です。 情報はどう加工する？ 情報はまず収集し、それを目的に応じて変形させることが重要です。そして、それに基づき次に進むべき方向を考えます。例えば、自社と他社の比較や、今年度の新人の離職や休職の状況を把握し、施策についての成果を確認します。研修後の全体的な理解度や企画時の要因分析、アンケートの結果整理なども同様に重要なプロセスです。 研修後はどう比較する？ 特に今年度の新人の離職・休職については、理由別にデータを収集し、昨年度と比べて施策の効果を評価します。また、研修後の理解度把握では、各個人の研修中のデータを整理し、現場配属後の成果と結びつけ、成果が出ている人とそうでない人との違いを比較することが求められます。

仮説構築はどう始める？ 仮説を立てる際には、3Cや4Pといった切り口を活用し、情報を整理することで仮説ストーリーを構築しやすくなります。仮説は結論仮説と問題解決のための仮説に分かれ、検証にはデータ収集が不可欠です。その際、誰にどのように聞くかを工夫することで、仮説に沿ったデータが得られると感じました。 計画検討は何を確認？ お客様の活用コミュニケーションの計画を検討する場合、これまでの施策結果の課題、どの部分で課題が生じているのか、その原因、そして施策変更による改善策について、段階的に細分化して考える必要があると認識しました。仮説の流れは「What → Where → Why → How」という順序で検討することで、論理的に整理されやすいと感じています。 検証実施はどう進む？ 一方で、自分の組み立てた仮説が正しいかどうかについて、常に不安を感じることがあります。授業では、仮説に疑問があってもまずは早く検証を回すことが大切であると指導いただきました。しかし、実際にその検証を迅速に進めるためには、どのようなアプローチが最適なのか、今後も試行錯誤しながら検討していきたいと思います。

授業の何が良かった？ ライブ授業でこれまで学んだことのおさらいができた点は、とても良かったと感じています。講義の中で、データ分析は比較が基本であること、また分析の前には明確な目的と仮説が重要であると改めて認識しました。 問題解決の視点は？ さらに、問題解決には「what」「where」「why」「how」の視点が有効であると学び、特に「what」と「where」の感度を高めるために、分解の切り口を増やす活動に取り組む意欲が湧きました。 動画と集客はどう？ また、動画クリエイティブの課題については、演者、媒体、長さなどの各要素に分解して問題点を特定し、数値の改善を目指す方法論が印象に残りました。同様に、集客キャンペーンの改善に関しても、何が悪かったのかを明確にすることで、次回実施への具体的な提案に繋げることの重要性を感じました。 分解は何を示す？ とにかく、問題を分解して考える姿勢が大切だと実感しています。データを集めた後は、グラフなどを用いて視覚化することで理解を深め、施策実施後には常に仮説との比較を行って、正しかった点や改善すべき点を明確にしていきたいと思います。

目的と比較の重要性を認識 実務では無意識で実践していましたが、分析においては目的と比較が重要であることを再認識しました。「何を伝えたいのか」によってグラフの作成方法を考える、という視点は今後意識していきたいです。また、分析において要素に分解することは大切ですが、目的が明確でないと細かく分解すること自体が目的化してしまう可能性があるため、注意したいところです。 分析結果を施策にどう活かす？ 弊社サービスの利用率や更新率を高める施策を考える上で、ユーザーデータの分析における学びを活用したいと思います。具体的には、「利用率を高める」ことと「更新率を高める」ことという目的に分けて、ユーザーの利用データや解約時アンケートなどの各種データから必要な項目を抽出し、分析します。 チームとの効果的な議論をどう行う？ 毎週のチームメンバーとのミーティングでは、学んだことをメンバーにアウトプットし、チーム全体の視座を揃えるように努めます。特に、「利用率を高める」「更新率を高める」ためのデータ分析をメンバーと協力して行い、効果的な施策を導き出せるよう、有意義なディスカッションを重ねていきたいです。

焦りはなぜ出る？ 自分の考えには思い込みや偏りがあることを認識しました。特に、すぐに発言しなければならないという焦りから、思考せずに発言してしまうことがあります。そのため、まずは論理的に考えるためのルールをしっかりと持ち、客観的に思考し、それを言語化することが重要だと感じました。 学びはどこで活かす？ 現在、マーケティング室の責任者として働いていますが、以下のシーンでこの学びを活かせると考えています。他部署へマーケティング事業の提案をする際、上司へアイデアの提案をする際、また、部下との目標に対しての施策が可能かどうかコミュニケーションを取る際、さらには他部署との業務調整をする際です。 判断の秘訣は何？ このような場面においては、まず事象を的確に定義することが大切です。つまり、事実は何かを見極めることです。そして、数値的に情報を客観的に把握し、本質的な部分に集中します。さらに、広い視野で多面的に把握することも重要です。これによって、本当にそうなのかと主観や感情にとらわれない姿勢を維持しながら、より良い判断ができると考えています。この思考を業務に取り入れていきたいと思います。

どうして条件を揃える？ 今回の実践では、普段の業務で使っているデータ分析のフレームワークと非常に近い感覚を得られました。時期要因や市場状況、法令改定など、すべての条件を完全に統一することは難しいですが、できるだけ条件を揃えた上でA/Bテストを行う大切さを再確認しました。 仮説はどう検証する？ また、仮説を立てる際には、一人の頭脳や限られた環境だけでは限界があると感じました。時間を確保し、場合によっては他者の意見や視点を取り入れながら、しっかりと仮説を検討し、データの切り口を考える必要性を実感しました。 採用分析のコツは？ 顧客の採用データ分析については、応募から入社までの全てのプロセス（場合によっては書類選考の評価も含む）を明確に線引きし、どの段階で大きな離脱が起きているのかを特定できるよう、可視化の土台を整える重要性を学びました。 改善の基準は何？ さらに、改善施策を検討する際には、どの指標を、どのように改善するための施策なのか、また、いつのスコアを基準にするのかを明確にすることが必要です。振り返りの際には、必ず条件を揃えて比較することが求められると感じました。

市場分割と狙いは？ セグメンテーションは、市場を性別や年齢、地理、志向性、行動といった切り口で同質のグループに分ける考え方です。一方、ターゲティングは、これらのグループから最も狙うべき層を選定するプロセスを指します。ターゲティングでは、市場規模、成長性、競合状況、優先順位、到達可能性、反応の測定可能性の6つの評価基準を用いて、適切なターゲットが決定されます。 強みとニーズは？ また、自社商品の強みと顧客のニーズをゼロベースで検討することで、従来とは異なる層をターゲットにする可能性があります。ポジショニングは、選定されたターゲット層に対して、自社製品を魅力的な形で認知してもらうことを目指す施策であり、顧客ニーズの中から2つの訴求ポイントに絞ってマッピングを行います。 ポジショニングはどうする？ これまで、ターゲティングしなければ商品コンセプトがぼやけるという指摘には対応済みですが、ポジショニングに関しては自社の強みと顧客のニーズを十分に把握できていない状況です。まずはヒアリングを通じて顧客ニーズを明確にし、強みとして打ち出せる部分を特定することが重要と考えています。

原因を見極めるには？ ビジネスにおいて、問題の「正しい」原因を特定することはほぼ不可能と言えます。様々な要因が複雑に絡み合っているため、正解を見つけるのは難しいものの、「こんな方向性で問題に取り組めばよいかもしれない」という目途は立つこともあります。問題の原因を明らかにする方法としては、プロセスに分解するアプローチが有効です。 クリック率不足の理由は？ 特にWEB手続きを推進する業務では、プロセスで分けてクリック率やコンバージョン率を見ていく考え方がすぐに役立ちそうです。クリック率が低い箇所には、どのように誘導を行うかを検討する必要があります。また、手続き完了率が低い箇所については、説明の文言がわかりにくいのか、コールセンターに電話したいと思われる要因があるのかなど、問題の原因を深掘りする必要があります。 ABテストで改善は？ これらのプロセスで分解して得られた情報を基に、クリック率やコンバージョン率が低い部分にはABテストを行い、より良い施策を立てます。さらに、その結果を活用して、データに基づく意思決定を行ったり、他者を説得する材料とすることが重要です。

本質はどう見える？ 課題解決において、目の前の問題に直接取り組むのではなく、本質をとらえてイシューを明確にすることの重要性を感じました。これを実現するためには、物事を多角的に分析する必要があります。また、WEEK1からの学びをすべて振り返ることが今回の学びにつながると感じたため、再度復習をしようと考えました。 処方データの示唆？ 医師への処方拡大を検討する際には、処方データや医師の治療方針などから課題を特定します。薬剤の処方データを扱う際には、複数の観点からデータを分解し、適切なグラフで傾向を示します。その後、イシューを特定し、実施すべき施策を決定します。 対象エリアは？ 講演会を企画する場合には、対象エリアのデータを再確認して、取り組むべき内容について検討します。企画書を作成する際には、この情報をもとに具体的な内容を決定します。 計画の根拠は？ 上長への活動計画の報告においては、担当施設の現状をデータにより明確化し、ボトルネックを明らかにした上で、なぜその計画に至ったのかを説明します。こうしたアプローチを取ることで、本質的な課題解決を進めることができます。

潜在ニーズを発見できる？ 成功するマーケティングにおいて、顧客が抱える潜在的な困りごと―すなわちペインポイントを見出すことは非常に重要です。顧客自身が気付いていない欲求を言語化するためには、購買履歴やサイトの回遊履歴などの定量的な指標と、アンケートやグループインタビューなどによる定性的な指標の両面から分析する必要があります。 自社強みはどこ？ ペインポイントが明確になった後は、他社に先んじて自社の強みを活かし、その解消策を講じることが求められます。このため、競合他社と比較して自社の優位性や強みが何であるかを客観的に整理し、その認識をチーム全体で共有することが不可欠です。 定性評価はどうなる？ また、自社の顧客についてペインポイントを検討する際には、購買履歴やサイトの回遊データといった数値分析に加えて、顧客アンケートなどを通じた定性的な評価も取り入れる必要があると感じます。 チーム共有は確実？ さらに、競合他社に対して自社の強みや優位性を明確にし、客観的な視点で整理した内容をチーム内で共通認識として持つことが、今後の施策を円滑に進める上で重要となると考えます。

問いの立て方は？ 今回の学習テーマは、私がこの講座で最も学びたかった内容そのものです。ビジネスにおいて課題を解決するためには、まず何をすべきかを明確にし、的確な施策を打つことが大切です。そのためにはまず「問い（イシュー）」を立て、その問いから目をそらさずに取り組むことが重要だと学びました。また、同僚や周囲の人とその問いを共有し、一緒に課題解決に向けて考える姿勢も必要です。 分析結果は何を示す？ 私の業務では、アンケートデータやヒヤリハットデータの分析、そして事故防止策の策定を行うことが求められています。データ分析を終えた後に、「では何が課題か」「何をすべきか」を考えるフェーズに必ず差し掛かります。これまでの経験では、分析結果をもとに比較的実践しやすい案を出していましたが、本質的な解決には繋がらないプランに終始してしまっていました。 実現できる解決策は？ 今回の学びを通して、まず本質的な課題解決のための問いを立てることの重要性を再認識しました。そして、その問いに対して実現可能な施策を考えるプロセスにシフトすることで、より根本的な問題解決が図れると確信しています。