マーケティング入門

売らないで響かせる新時代の戦略

売る必要がない世界とは? 基礎動画学習で「売る必要がない」という言葉が強く印象に残りました。適切な商品を適切な対象に提供すれば、売るという活動は自然に不要になります。過去には常に販促が身近で重要な作業だと考えていましたが、それが不要となる世界を見てみたいという気持ちが湧きました。 企画や仕組みをどう売る? 現在は、商品そのものを売るのではなく、企画や仕組みを売る状態にあります。売るという行為は買い手がいることを前提にしていますが、企画や仕組みの内容だけでなく、いかに私の言葉に深みを持たせるかを工夫していきたいと考えています。売れる仕組みがあるというだけで十分でなく、それをいかにして相手に必要だと感じてもらえるかを意識して、資料を作成していくつもりです。 ターゲットをどう定める? 上司からの指導でまず重要なのは、ターゲットを定めることです。誰に対してのアクションなのかを明確にする必要があります。資料作成や提案に限らず、社内メッセージであっても、すべてが自分を売り込む機会だと考えています。相手に私を肯定的に受け取ってもらうためにはどうすればよいかを考えながら行動し、成果や結果に妥協しないことを心がけています。

データ・アナリティクス入門

基礎定着から実務戦略への挑戦

ライブやグループの難点は? WEEK6のライブ授業では、WEEK1からの振り返りができたものの、まだ基本的な知識が十分に定着していないと感じました。グループワークで自分の意見を述べる際、思いついたことをうまく言葉にできず苦労した場面もありました。「分析は比較なり」や「視覚的にデータの効果的な見せ方」といった考え方の重要性を再認識し、基本的な知識の定着と実務での活用を継続して、熟練度を高めていきたいと思います。 分析と戦略はどう? 私は現在、グループ全体および各店舗のデータ分析や戦略策定を担当しており、来年度の計画立案の時期に入っています。今回の学びを最大限に活用し、戦略立案や目標設定に反映させるとともに、各店舗でのデータ収集、分析、そしてそのデータに基づく戦略立案に生かしていく所存です。 次の学びはどう進む? 今後は、データアナリティクス入門で学んだ知識をしっかり定着させるため、「定量分析の教科書」を活用して理解を深め、実務での活用を通じて実践力を向上させていきます。また、4月から受講するクリティカルシンキング入門を通して、客観的かつ多角的、論理的な思考力を養い、データ分析や戦略立案に役立てたいと考えています。

戦略思考入門

選択と差別化の成功と失敗を学ぶ

どうして失敗を重視? 規模の経済や多角化について、成功例だけではなく失敗例も学びました。「なんとなくよさそう」という選択肢に飛びつかず、「うまくいかないケースはないか?」を意識して確認する必要があると感じました。 補足はどう工夫? 総合演習では、情報が足りない時にどのように補うかを考えながら取り組みました。日常生活でも、安易に選択してしまうことがあるのかもしれないと感じました。選択するかしないかを広い視野でとらえ、その背景を分析し、メリットとデメリットを正確に把握する必要があります。 どう差別化実現? 現在取り組んでいるペーパーレス推進の中では、「捨てる」ことと「他社との差別化」を両立する施策を意識しています。業界内の動向だけでなく、他業界での先行事例も注視しています。「なんとなくよさそう」で判断せず、定量的データを用いて根拠のある提案を行うよう努めています。 何を見極める? 定量的データを活用し、同業界だけでなく他業界の事例も広く集め、自社に活用できる部分がないかを検討しています。その際、自社の差別化につながるかどうかという視点を重視しています。また、ペーパーレス実現後の影響も考慮した施策を構築しています。

クリティカルシンキング入門

データ分析で見つけた新たな視点

データ加工とMECEは? データの加工や分け方、そしてフレームワークについて学びました。提示された情報をただ受け入れるのではなく、その背後に隠された情報を見抜く重要性を認識しました。特にMECEの活用方法について考える機会がありましたが、必ずしもMECEにこだわる必要があるのかという疑問も感じました。MECEが手段であり目的でないことを意識することが大切です。 戦略調査の目的は? マーケティング戦略の策定では、現在のサイトへの流入経路や登録経路を様々な角度から調査しました。特に、業歴が長い会社の場合、リピーター率が高いのではないかという仮説を立てて調査し、既存顧客からのフィードバックにどのような特徴があるのかも分析しました。また、成果を上げた新人の要素を細分化して理解を深めました。 連携の秘訣を探る? 最初に関係各所と連携して分析プロジェクトを立ち上げました。プロジェクトに興味や共感を持った人々から順に説明の時間を頂いてミーティングを行い、データ分析によってどのような示唆が得られるかについて話し合いました。その過程でスモールウィンを設定し、うまくいった内容を共有してより多くの人々を巻き込んで進展を図りました。

データ・アナリティクス入門

フレームワークを使いこなしデータ分析力を高める方法

フレームワークの活用法をどう高める? コンサルティング業務全般で役立つ3Cや4Pのフレームワークは、日々の業務で活用しています。しかし、反論を排除するデータまで踏み込めていない場面があるのが現状です。現状の問題や課題を批判的に捉える視点を持ち続け、本質的な課題や仮説・回答を考え抜くことを諦めない姿勢が重要です。 データソリューションの資料作りにおけるポイントは? 現在作成中のデータソリューションサービスの営業資料には、データ分析の手法やその需要性を盛り込みます。フレームワークは組み合わせて使うことで本質に近づくことができるため、シャープな推論ができる頭の使い方が求められます。そのため、フレームワークを複数組み合わせて使う力を向上させることが重要です。 フレームワークの判断力をどう養う? 具体的には、以下を実行します。まずは分析でよく使うフレームワークを単体で使いこなせるようにします。その上で、単体で使いこなせるフレームワークの数を増やします。そして、組み合わせることによって効果を増幅させるパターンを覚えます。常にどのフレームワークを組み合わせるのが最適かを考え、最適なパターンを選べるよう、判断力を養っていきます。

クリティカルシンキング入門

社員研修の見直しで業務効率アップへの道

イシュー設定の重要性を認識 イシューから考えることの重要性を認識しました。施策を考え始める前に、まずイシューを明確かつ具体的に立てることが大切です。これまでに学んだデータの分析・加工方法を活用し、様々な角度からイシューを検討して特定することが必要です。 なぜ研修が必要なのか? 現在の業務において、人事施策、例えば研修内容を検討する際、研修を実施することが目的となりがちでした(= 手段の目的化)。そうではなく、「なぜ研修が必要なのか」を考え、社内のイシューを様々な角度から抽出したうえで、その解決方法として研修が適切ならば研修を行うべきです。しかし、研修以外が適切と判断される場合は、研修を行わない選択も必要だと感じました。 社内イシューをどう特定するか? 社内・現場のイシューを的確に把握するために、従業員へのアンケートや管理職への個別ヒアリングを通じて、イシューの特定を丁寧に行っていきたいと考えています。イシューの特定には、その根拠を具体的かつ明確に説明し、そのうえで研修が適切な解決策なのかを検討します。研修またはその他施策により、特定したイシューの解決を行っていきます。まずは今週から取り組むこととしました。

データ・アナリティクス入門

データ分析の視点で課題解決を探る

データ分析で大切な視点とは? データ分析における比較の重要性を学びました。特に、比較対象をゴールに対して適切に選定することの重要性を実感しました。また、目の前にあるデータだけで判断することの危うさも理解しました。これは生存者バイアスの影響です。存在しないデータを考慮することが大切であり、今目の前にあるデータだけで課題解決になるのか、一度立ち止まって考えることの重要性を感じました。 仕事の中でのデータ活用法 私の仕事は、様々な事業部門からのデータ分析依頼に対応することです。その際、依頼されたデータそのままに100%応えるのではなく、そのデータで本質的な課題が解決されるのか、他の視点から分析する余地がないか、など多方面の視点を持つことが求められます。また、新たなデータ取得も視野に入れ、依頼主とともに問題解決に向けて進めていきます。 視点を広げる提案の予定は? 現在対応中の案件では、特定のデータソースを特定の視点から可視化していますが、これは単なる時短や作業効率改善だけではありません。事業部門の本質的な課題である収益性向上や利益改善に向けて、8月内に依頼元にヒアリングし、別の視点からのデータ活用を提案する予定です。

戦略思考入門

健康経営で選択と集中が成功の鍵

選択と捨てる勇気が大切? 選択すること、捨てる勇気が大事であり、どこに集中し、何を得たいのかを考えることが必要だという教えを学びました。そのため、判断基準は一つではなく、関連する複数の視点を持つことで漏れを防ぐことが重要です。それでもブレークスルーできない場面があるかもしれませんが、その際は慎重に決断することが求められます。 健康経営で必要なものは? 現在、健康経営において何が必要かを模索しています。メンタル不調者の背後には必ず原因があり、それに対応するための十分な対応力と周りのフォローが不可欠です。個別対応は必須ですが、全員をチェックする時間はありません。したがって、アプローチするターゲットやタイミングを効果的に考えることが重要です。 選択による利益を意識するには? 選択を通じて得られる利益の大きさを意識することが求められます。また、今やっていることが全てではないことも認識し、なぜ行っているのか、そしてその結果を考える必要があります。人を変えるのは難しいですが、一人でも救うことができれば、その意識を持ち続けていきたいと考えています。それによって、残りの多数の人々に対しても効果的な対策を模索していきたいです。

クリティカルシンキング入門

論理的思考で考えをクリアに整理

意識の偏りはどうして? 思考は意識しないと、自然と偏りが出てしまうことを改めて認識しました。論理的に考えるためには、あらかじめその方法を意識して思考の癖を避けることが重要だと学びました。これにより、論理的かつ客観的に言語化するスキルを身につけることができます。 伝え方はなぜ大切? 自分の意見や考えを人に伝える際には、まず自分の思考を振り返り、論理的で飛躍のない説明を心がけたいと思います。現在、私は本の制作に関わっており、その内容を多くの人にわかりやすく伝えるために、論理的な説明ができるよう努力しています。 他者との対話はどう? さらに、他者とのコミュニケーションを通じて、自分の考えを言語化することが大切だと理解しました。これにより、思考の癖や偏りに気づくことができました。今後も積極的にアイディアをアウトプットし、自分の思考を振り返りながら「思考の筋トレ」を積んでいきたいと思っています。 発信の極意は何? アウトプットの機会を増やすために、人との意見交換やnote、SNSへの投稿、ジャーナリングを活用します。また、自分の思考を可視化し、思考する前や話し始める前にその方法を意識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

論理とフレームワークで拓く未来

フレームワーク活用は? 課題に対して仮説を立てる際、4Pや3Cなどのフレームワークを活用することで、これまでの漠然としたアプローチから、より効率的かつ効果的な方法へと進化できることを実感しました。従来の方法と比べ、論理的に整理された仮説構築が可能になり、今後の取り組みに大きな期待を持っています。 客観データで見直す? また、仮説思考においては、反論を排除せずに客観的なデータ収集を行い、都合の良い解釈にとらわれないことが重要だと学びました。仮説が間違っている可能性を認め、検証に基づいた見直しを行う姿勢が、正確な結論に繋がると感じています。 問題解決の切り口は? 今後は、問題解決に向けて複数の仮説を立てる際、フレームワークを活用しながら様々な切り口で検討していきたいと思います。これまで何となく仮説を立てていた点を改め、より具体的かつ体系的なアプローチを心掛けるつもりです。 進行中の分析は? 現在進行中のデータ分析に関しても、今回の学びを活かし、もう一度仮説を立て直して検証を行います。日々の業務において常に仮説と検証のプロセスを意識し、フレームワークの活用に習熟することで、より確かな成果を目指していきます。

データ・アナリティクス入門

データに潜む真実を見抜く技術

視覚的要素の活用法は? 目は最高の分析ツールです。顧客へのプレゼンでは、すぐに理解できるグラフや表を用いることが重要です。特に、目の前にあるデータや事象にだけ引っ張られず、見えないものも比較対象として考慮することが肝心です。分析の着眼点としては、逆説的な発想を持ち、新たな仮説を立てられるようにすることで、重要な点を見落とさない思考を身につけることが求められます。 データ活用で成果を上げるには? 現在の業務においては、データを活用して顧客の課題解決を図っています。営業活動においても、新規顧客の案件獲得やリード獲得にデータを活用できると考えます。しかしながら、広告媒体や営業ツールの選定では、比較対象のデータがフェアに整わないことがあり、会社との相性も考慮する必要があるため、仮説の設定やデータの加工が難しいと感じています。 目的設定の重要性とは? そこで、目的をしっかりと設定することが重要です。顧客の要望をそのまま受け取るのではなく、意思決定や課題解決にどうつながるかを見極める必要があります。また、仮説の設定については、見えているデータ以外にも比較や仮説の対象となるものがないかを意識して考えることが求められます。

データ・アナリティクス入門

平均を超えた数字の物語

分析の精度をどう? 普段の分析では平均値に頼ることが多いですが、データのばらつきを十分に表現できない点が印象に残りました。標準偏差はこのばらつきを把握するための指標であり、分析の精度を高めるためにぜひ取り入れるべきだと感じています。業務ではすでにビジュアル化の手法を用いていますが、今後は標準偏差も活用していきたいと考えています。 採用分析の狙いは? 採用状況の分析については、平均値だけではなく標準偏差を用いることで、応募者数や面接評価の個々のばらつきをしっかりと捉え、より詳細な傾向を分析する計画です。これにより、採用プロセスの安定性や特定の職種や部門における採用難易度の変動を明確に把握することが可能になります。その結果、より効果的な採用戦略の策定やリソース配分の最適化へとつなげることを目指しています。 計算環境はどう? 現在は、最新の採用データを整理し、Excelなどのツールを用いて標準偏差を計算できるような環境を整えています。主要な指標である応募者数や面接評価の標準偏差を算出し、比較分析を実施する予定です。こうした分析結果を視覚化して定期報告に組み込むことで、より深い洞察を得られる体制を構築していきます。

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