データ・アナリティクス入門

あとひと手間!四段階で切り拓く解決力

どう問題解決する? 問題解決の基本プロセスとして、「What → Where → Why → How」の4つのSTEPを学びました。プロセスを細かく分解し、複数の選択肢を洗い出し、根拠をもって絞り込むことの重要性を強く感じました。日常の業務において、これらのステップをいくつも行き来しながら問題の原因を探る手法は、非常に実践的だと実感しました。 視点を変える意義は? また、仮説を立てる際には、問題に関わりがありそうな要素だけでなく、それ以外の視点にも目を向ける考え方が有益だと学びました。対概念で物事を考えるアプローチは、固定概念に囚われず幅広い視野で問題解決に取り組む姿勢を養うための大切なポイントです。 ABテストの真意は? さらに、ABテストを活用して施策の効果を比較し、条件を揃えた上でデータを分析するプロセスは、仮説検証の精度を高める上で非常に有効だと感じました。仮説を実践しながら効果を測定し、次のアクションにつなげる一連の流れは、今後の分析業務にも大いに役立つと思います。 離脱理由は何か? 加えて、ファネル分析によってユーザーの利用段階を明確に分解し、どのプロセスで離脱が生じているかを把握する手法も印象的でした。漏斗のように段階ごとに数値を追うことで、課題がどこにあるのかを具体的に把握できる点は、現場での運用改善に直結する大切な視点です。 実践で成長する? 全体として、これらのアプローチを繰り返し実践することで、柔軟かつ論理的な問題解決能力を養えると感じました。定量分析やアンケートを活用し、他者の視点も取り入れた説得力のある提案や、チーム目標の設定など、今後の実務や運用計画にも直結する内容で、非常に有意義な学びとなりました。

マーケティング入門

差別化の鍵は「体験」にあり!

モノと体験の違いは? 今週は、「モノ」と「体験」の違いについて学びました。競合他社との差別化を図るためには、オンリーワンの存在になることが重要です。そのためには、商品やサービスを単に売るだけでなく、体験を通じて差別化することが必要だと理解しました。 商品の価値は何か? 商品の価値には、機能的な価値だけでなく、情緒的な価値も含まれます。リラックスできる、楽しい、テンションが上がるといった顧客の感情に影響を与えることが大切です。ポジティブな体験を通して顧客をファンにすることで、関係を強固なものにしていけるのが理想だと感じました。 体験はどう変わる? また、体験は繰り返すことでその価値が減少することも学びました。この点については確かにそうだと思いますが、常に新しい体験価値を提供し続けるのは大変だとも感じます。 顧客体験設計とは? 一方、Webの世界では、新しいサイトやアプリを構築する際に「顧客体験設計」を重視します。私の業界では、商品の開発よりも、それを売ったり利用するためのWebアプリを作ることが主な仕事です。購入までの導線やビジュアル、色調、マイクロコピーに気を配り、わかりやすさやスムーズさ、便利さを提供することを心がけています。しかし、ユーザーとの感情を結びつける体験ができていないことに気づきました。 新サービスの感情は? 金融という特性上、これまでは情緒的な価値に目を向けたことがなかったため、自社開発の新サービスに対して、どんな感情を持ってもらいたいのかを考え、開発チームと話し合いをしたいと思います。競合他社との差別化では、機能面だけで勝負するのが難しいと感じていたので、これからは体験という広い視点で考えていきたいです。

デザイン思考入門

デザイン思考で顧客価値を最大化する方法

デザイン思考をどう活かす? デザイン思考には、共感、課題設定、発想、試作、テストのステップがあり、これを非線形に繰り返すことが重要だと学びました。この思考をビジネスに活かすためには、顧客やユーザーの行動を観察し、彼らの体験価値を最大化することが大切です。最近学んだカスタマージャーニーでも、ペルソナを細かく設定することが、サービスやプロダクト、戦略を考える上で重要だとされており、これがデザイン思考と通じると感じました。 学びを深めるステップは? 学びにおいて大切なこととして、1.言語化、2.教訓化、3.自分化が挙げられ、これが特に印象に残りました。私は考えを言葉にするのが苦手なので、まず書いてみて、次に発言し、さらに伝わりやすくするステップを踏んでいければ良いと思っています。 システム開発の目的を再確認 現在、私は営業系のシステムを開発・管理・運用する部署に所属しており、社内の営業部門がメインの顧客です。これまで、ITやシステムに慣れていないユーザーをターゲットに、使いやすさを重視した設計を行ってきました。しかし、講義を通じて、システム開発の本来の目的は効率化や売上向上を図ることにあると考え直しました。ターゲット設定を見直し、本来の目的達成のための設計をもっと重視すべきかもしれないと感じました。 顧客理解に基づく設計とは? システム開発においては、インターフェイスの使いやすさに過度に拘らず、データの意味を可視化し、顧客理解や戦略策定を実現するための設計に焦点を当てる必要があります。既存のシステムについても、ユーザー目線でその利用価値を最大化できるかを考え、ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れる姿勢が大切です。

マーケティング入門

機能を超えた学びの感動体験

商品の体験価値は? 商品の価値は、単なる機能だけでなく、体験や情緒的な要素も含むことを学びました。たとえば、自動車の場合、燃費などの機能的価値と、運転したときの心地よさといった情緒的価値があり、どちらも重要な役割を果たすという点に気づかされました。 差別化はどう実現? また、ある事例を通じ、消費が単なる摂取行為に留まらず、商品が届いたときのドキドキ感や、環境に配慮した取り組みといった情緒的価値が加わることで、他社との差別化が実現され、プロダクト全体の価値が大きく高まることを学びました。 顧客の声はどう? さらに、別の事例では、ユーザーのニーズを詳細に分析し、期待に沿った商品やサービスを提供することで成功を収めた企業の取り組みが印象的でした。ここでは、顧客を意識した考え方が、単なる問題解決を超えて、実際の課題を乗り越えるための大切な要素であることを感じました。 意見交換は大事? 社内では、多様な意見を持つ人々とのコミュニケーションが欠かせません。そのため、フレームワークを活用して説明や意見交換を行うことで、考えを整理し、理解を得ることが容易になると実感しました。同時に、自分自身の思考の偏りに気づく手助けにもなりました。 付加価値は追求? 今や、単にものやサービスを提供するだけでは、利用者に楽しさや感動を与えることは難しい時代です。いかに体験価値や情緒的価値、すなわち+αの価値を高めるかを常に追求する姿勢が求められています。また、ある企業が実店舗での販売先を特定のチャネルに絞り込んだ事例については、メンバー間で意見を交わし、自分自身の考え方との差異を知る良い機会だと感じました。

デザイン思考入門

生成AIで顧客共感の新境地

どうしてペルソナが鍵? 生成AIのビジネス活用支援の立場から、生成AIの利用方法について考えました。自ら生成AIをどのように活用するかを検討し、実際の運用で示された課題を把握することは可能です。しかし、利用するお客様ごとに使用シーンや前提知識、目的が異なるため、彼らに共感し課題を正しく理解するには、ペルソナをしっかり定義し、その前提条件や目的、状況を想像して整理する必要があります。 顧客役割シミュレーションは? また、生成AIに顧客の役割を模倣してシミュレーションしてもらう手法も有効だと考えます。ペルソナで定義したユーザーとして課題を提示してもらうことで、要件定義のプロセスに新たな視点を加えることができるため、実践的な検討に大変役立ちました。 利用後の効果は何? 実際に利用してみると、生成AIからユーザー役として現実に即した質問が提起され、単なる想像にとどまらない網羅的な事前検討ができることが確認されました。従来、ユーザーを実際に巻き込む場合、コストがかかるという課題がありましたが、生成AIを用いることで低コストで実務に近いシミュレーションが可能となり、非常に参考になりました。 今後の展望はどう? 今後は、生成AIを活用してより具体的なユーザー視点からの課題提起やシミュレーションを実践し、顧客との共感を深める戦略に活かしていきたいと考えています。さらに、生成AIを使うことでペルソナの理解がどのように進むか、またそのシミュレーション結果をどのようにビジネス戦略に反映させるかについても、今後の課題として具体的に検討していく所存です。

データ・アナリティクス入門

ファネル分析で見える改善の鍵

ファネル分析はどう? 問題の原因を明確にするためには、取り組みを各プロセスに分解し、それぞれのプロセスを確認することが有効です。特にファネル分析は、ユーザーの利用段階を「注目」「興味」「欲求」「行動」などのプロセスに分け、どの段階でユーザーが離脱しているかを可視化する手法です。ファネル分析には、ファネルそのもの、横棒グラフ、プロセス×ウォーターフォールなどのチャートがあります。この分析を行う際のコツとしては、顧客の行動プロセスを適切に設定し、「実数」と「比率」のバランスを重視することが挙げられます。原因を一つに特定しすぎず、ある程度方向性が決まれば仮説に基づいてABテストなどで検証し、必要があれば仮説を修正していくことも重要です。 募集プロセスはどう? 生徒募集活動においては、「学校の存在を知る」「学校に興味を持つ」「学校説明会・個別相談会を申し込む」「実際に参加する」「出願する」「入学する」というプロセスを通じてファネル分析を行います。それぞれのプロセスでの人数の実数と比率をチャートとしてまとめ、問題があり優先して取り組むべきプロセスを特定します。 事例調査はどう? 具体的な取り組みとしては、まずファネル分析事例を検索して、できるだけ多くの事例、特に学校法人の事例を調査します。そして、入試広報部から昨年度の生徒募集活動の各プロセスのデータを入手し、ファネル分析を行います。その際は、実数と比率の両方でチャートを作成します。最終的に、分析結果を入試広報部と共有し、問題のあるプロセスについて共通認識を持ち、改善策の検討を進めます。

デザイン思考入門

試して見つけた、本当の気づき

プロトタイプの効果は? 新規事業開発の現場では、従来、テキストや紙芝居を用いてコンセプトや提供価値を磨く方法を意識していました。しかし、議論をより活性化させるために、あえてプロトタイプを作成する有用性を学びました。また、毎週のグループワークでのディスカッションを通じて得られる新たな気づきも非常に意義深いと感じています。 感情と真因の探究は? 今後は、自身が関わるサービス開発で次の2点を実践したいと考えています。まず、ユーザーとしての体験から得られる心理的変化に注目し、表面的なニーズだけでなく、感情面に踏み込むことで利用者の情動を捉えること。次に、顧客の悩みの奥に潜む思考や本能、その背景の制約条件を探ることで、根本的な課題や真因を見極めることです。デザイン思考においては、この2つのプロセスを徹底することが、結果的に発想や試作品作成の近道になると考えています。ただし、議論を進めるためのツールとしてプロトタイプは有効なケースもあるため、状況に応じて活用することが重要です。 アイデアはどう生む? また、アイデア発想のプロセスについても挑戦してみたいと思います。アイデアは、具体と抽象の深さ、多角的な視点、そして顧客視点の掛け合わせによって生まれるものです。基本的な流れとしては、現状の課題を洗い出し、KJ法で構造化し、課題を絞り込んだ上で、SCAMPER法などを用いてアイデアを発散。さらに抽象度を上げて再度発散させ、最終的に収束させるというプロセスを磨いていきたいと考えています。

デザイン思考入門

ユーザー視点で挑む行政改革

住民サービス改善とは? 私の職場である自治体において、住民への行政サービス提供の改善を実践しています。一例として、市役所の窓口での手続き改善点を見出すため、職員がロールプレイング形式で体験しながら意見を出し合ったり、電子化された行政手続きを自ら試用してみたりする取り組みがあります。 試用体験の効果は? 電子化された行政手続きは、リリース前に何度も動作チェックを兼ねた体験が行われるため、自然と試用される流れになっています。私自身は行政手続きの担当部門ではなく、システム開発側にいるため、制度の細かな点についてはあまり把握していません。そのため、住民に近い立場から、専門用語を極力排除し、質問項目も必要最低限に工夫して使うよう努めました。この経験から、行政特有の硬直した手続きや、利用者側のストレスを実感し、ユーザー視点に立ったサービス開発が可能であったと考えています。 ユーザー共感どう生む? 利用者はあくまでサービスのユーザーであるため、ユーザー視点で製品やサービスを開発するのは当たり前のことです。しかし実際には、業務の多忙さや手間を理由に、この基本的なステップが省かれている場合が多く見受けられます。組織全体の取り組みとしてユーザー共感のプロセスを重視することで、より良い環境づくりが実現できるのではないでしょうか。共感と共創が伴わない製品やサービスは淘汰されるという認識のもと、今後もユーザー体験の改善に努めていく必要があると感じています。

デザイン思考入門

質問の力で引き出す本音のカタチ

社内調査はどう進める? 私の場合、業務の特性から、利用者は社内の他部署にあたります。そのため、今回ご紹介いただいた調査手法が完全に適用できるわけではありませんが、インタビュー設計の考え方自体は今後活用できると感じています。例えば、毎年対面で行っている監査の最後に、各部署から意見や要望を聴取する時間を設けています。その際、安全保障輸出管理ルールや運用、研修に関する意見を伺うため、現状の課題を掘り起こす質問作りに、本手法の一部が役立つと考えています。 フィードバックの真意は? これまでにも各部署からフィードバックをいただく機会はありましたが、いただいた意見をそのまま受け取るだけで、その背景や理由に至るまで深掘りできていなかったと感じています。一問一答形式のインタビューでは、十分な会話のキャッチボールが生まれず、オープンエンドな質問形式や、質問に対して質問で返す手法を取り入れる必要性に気づきました。 共感の鍵は何? また、共感のフェーズでは、観察やインタビューを通して利用者が何を感じ、何を求めているのかを理解することが重要です。ユーザー視点で問題や課題の本質に迫るためには、調査側の十分な準備が欠かせません。利用者の潜在的なニーズをどこまで引き出せるかが、質問設計の鍵となり、単に表面的なフィードバックを求めるだけでは真の共感には至らないと思います。そのため、相手の立場に立ち、想像力と行動力を働かせることが大切だと実感しています。

クリティカルシンキング入門

データ分析で得る新たな視点と知見

分解の効果は何? データを分解することで、より多くの知見を得られることを実感しました。特に、ある特徴が一つの切り口で現れた際に、それだけで答えを決めつけると他の観点から見ると誤りであることがあることに新鮮さを覚えました。答えが見つかったように見えても、それはあくまで仮説であり、しっかりと検証することが重要だと感じました。 現状をどう把握する? ITシステム品質保証チームの今後の戦略を立てるにあたり、まず現状を把握したいと思います。そのために、システムの品質評価を分解し、現状に対する課題を見つけ、知見を得たいと考えています。具体的には、ユーザーが5段階で評価したデータの平均値であるNPS平均を分解していきます。 どの切り口が有効? まず、MECEを意識しながら様々な切り口を考えます。層別分解としては、ユーザーの属性別や単価別を検討します。変数分解としては、評価の平均は合計値を評価数で割ることで得られるため、5段階各評価ごとの合計をグラフ化します。また、評価数の分布や1ユーザーあたりの評価回数の層を作り、さらに分解して考察します。プロセス分解としては、ユーザーが新規登録してからサービスを利用し終えるまでの流れをプロセスに分けて、各段階での評価がどの程度であるかを分析していきます。 検証の重要性は? 以上のように、さまざまな観点から分解することで知見を得ることを目指します。

データ・アナリティクス入門

ロジックで変える!問題解決のヒント

要素を分解する理由は? 要素を細かく分解して考えることの重要性を実感しています。ロジックツリーやMECEを用いることで問題解決に導く考え方は知っていましたが、実際の業務で活用する機会はほとんどありませんでした。しかし、例えば売上不足の原因分析において、感覚的な判断のみで進めると、実は客単価に問題があるにもかかわらず、売上数の伸び悩みにだけ着目してしまい、重要な視点を見落とす可能性があることを改めて認識しました。 良い切り口はどこに? また、悪い面ばかりに目が行きがちですが、良い切り口も取り入れることで全体の傾向が見え、適切な対策を講じやすくなると感じます。たとえば、自社で提供しているクラウドサービスの解約要因やアップセルの要因を分析する際は、業界、契約ユーザー数、利用部門、契約年数、ログイン回数などを軸に、理想と実際のギャップをMECEの視点で整理することが有用だと思います。 問題の整理はどうする? 今後、業務上で何かを分析する必要が生じた際には、まず直面している状況を具体的に整理し、問題(What)を明確に定めることが大切だと感じています。その上で、問題がどこにあるのか(Where)、原因は何か(Why)、そして解決策はどうあるべきか(How)をロジックツリーを用いて整理することで、問題解決の思考を習慣化していきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ファネル分析で顧客行動を最適化する方法

ファネル分析の重要性とは? マーケティング分野での業務経験があるため、比較的知っていることが多かったですが、ファネル分析において顧客の行動プロセスを適切に設定する必要性を改めて認識しました。また、プロセス×ウォーターフォールチャートはあまり使っていなかったので、今後活用してみたいと思います。 ABテストの基本と注意点は? 以下、授業メモです。 ◆ABテスト - ABテストは1要素ずつ行います。複数の要素をテストしたい場合は、別の手法を検討する必要があります。 ◆ファネル分析 - ユーザーの利用段階ごとに、どの段階でユーザーが離脱しているのかを可視化します。 - プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用します。 - 顧客の行動プロセスを適切に設定することが重要です。 GA4での課題解決にどう取り組む? GA4でのファネル分析を新たに作成する際には、顧客の行動プロセスを意識します。また、プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用し、ABテストもページスピードが低下するリスクを考慮しつつ活用を検討します。 ちょうど製品サイトのリニューアルを進めており、GA4の設定も見直す予定です。顧客の行動プロセスを意識したファネル分析を行い、原因探索が適切に行えるようにします。また、見出した原因に基づく改善にはABテストを活用します。

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