データ・アナリティクス入門

実例でひも解く市場戦略のヒント

市場分析はどうする? 市場分析においては、従来の市場重視だけでなく、3Cおよび4P分析の重要性を実感しました。特に、競合の存在に対する意識が不足していた点を改める必要があると感じています。また、プロモーション戦略については、各校舎ごとに異なる方式を採用すべきだと納得しました。 データ収集はどう? データ収集に関しては、まず公開されているデータを積極的に探すことが基本であると再認識しました。官公庁のサイト、新聞、経済誌など、どのようなデータが存在するかを日常的に意識することが大切です。 現状認識はどう? まずは現状を確認し、当たり前のことでもしっかりと言語化することで、チーム全体で共通認識を持つことが重要です。その上で、原因となる事象を特定し、具体的な解決策の検討に取り組む流れが効果的であると感じました。 仮説検証は? さらに、仮説を立てた上でユーザーアンケートをデザインする際は、因数分解やクロス集計が可能な形を意識することが求められます。フレームワークを活用し、実際に分析とその言語化を進めることで、より具体的な解決策に近づけると考えます。 チーム共有は? また、アンケートデザインにおいては、チーム内で考え方や方針を共有し、どのような分析が可能か、そして実際にどのようなレポートを作成するかを仮で作成して検証するプロセスが重要です。望ましい状態と現状を整理し、効果的なフレームワークを見つけて習得すること、さらにはその内容を資料にまとめ、教えられるようにすることも大切だと実感しました。

データ・アナリティクス入門

分析を活用した価格設定の秘密

分析の基本とは? 分析とは、比較を通じて事象を理解することです。分析には、数値を基にした定量分析と、事象の背景や流れを検討する定性分析があります。これらの分析は、対象となる要素を分解し、様々な視点から詳細に検討する作業です。重要なのは、データを扱う際に注意が必要であり、異なるものを比較しないようにすることです。すなわち、「Apple to Orange」ではなく、「Apple to Apple」を意識し、見えているものだけでなく、見えていないものも視野に入れながら比較することが求められます。 リゾートホテルの価格戦略 例えば、リゾートホテルにおける宿泊価格の変動を分析する場合、グループ内の直営16施設の過去10年間の売上データを活用することが考えられます。また、旅行サイトの口コミも分析の参考にできます。これらのデータは、特に需要が高まる週末や祝日の売上を最大化するための社内向け資料として活用されます。近年の旅行者数の増加に伴い、これらの変化をデータとして捉えることで、より効果的な意思決定が可能となります。 ダイナミックプライシングの活用 具体的な販売戦略としては、客室は56日前から販売設定されており、分析した資料を元に販売時の価格を提案します。予約の受注数と周辺ホテルの料金を毎週比較し、価格設定の見直しを行います。また、過去10年間の売上データを基に、ダイナミックプライシングを活用して売上が最大化できたかどうかを分析します。このようにして、データ分析を通じて戦略的な価格設定を行うことで、売上の最大化を目指します。

データ・アナリティクス入門

データ分析で学ぶ効果的な解決策の作り方

比較方法って何だろ? 「比較」の方法には、代表値を使って比べる方法や、グラフなどで視覚的に情報を整理して見比べる方法があります。 目的は明確か? 定量分析の中で最も重要なのは、まず目的や問いを明確にすることです。目的達成に関連する要素を考えて仮説を立て、その仮説を検証するために必要なデータを集めます。そのデータを基に、インパクトやギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点から分析を行います。 手法はどう? 分析のアプローチにはさまざまな手法があります。例えば、ギャップを示すには横棒グラフを、トレンドを示すには折れ線グラフを、分布を示すにはヒストグラムや円グラフを、パターンを示すには散布図を用います。また、数字としては単純平均や加重平均、幾何平均、中央値を用います。データの散らばりを見る際には、分散や標準偏差を参照します。回帰分析やモデル化を用いることで、データの関係性を数式化することも可能です。 因果はどう考える? 重要なのは、相関と因果を混同しないことで、データに基づく正確な分析を行うことです。学校の成績向上や遅刻削減、大学進学実績向上といった課題も、思い込みではなくデータを活用することで、より効果的かつ効率的に解決策を見つけられます。教育関連の文献やデータから情報を読み解く能力を養い、勤務先の学校の課題に対してロジックツリーを用い、仮説を立て、データを集めてグラフ化し、仮説を検証していくことが求められます。特に、度数分布と散布図は非常に有用ですので、積極的に活用していきたいと思います。

戦略思考入門

戦略的思考で未来を描く

戦略って何だろう? 戦略とは、ゴールに到達するための計画であり、最短かつ最速で実現可能な道筋だと理解しました。そのためには、複数のルートを考慮し、無駄を排除した選択が求められます。しかし、戦略を実現するには戦略的な思考をもって計画を立てなければ、実現の可能性が低くなってしまいます。 どんな手段が有効? 重要なのは、目の前のゴールだけではなく、将来的なゴールを描き、ゴールに到達するための多くの選択肢を用意することです。それには、選択肢に独自性や競争優位性をもたせることで、リソースの無駄遣いを防ぎます。実生活に置き換えることで、戦略的思考に多少なりとも触れることができたと感じています。目的地に向かうためには様々な手段があり、資金にも限りがあります。その中で、早く到着するにはどうするか、安く到着するにはどうするか、どのように決断するかと日々の選択に置き換えました。 ゴールは明確か? 新規事業の計画では、現状は実施時期を含め曖昧な状態なので、まずはゴール設定を明確にする必要があります。ゴールに対する計画も現状では曖昧ですので、複数の選択肢を自ら準備し、リソースを考慮した実現可能性の高い計画を提案したいと考えます。 これからどう動く? 1. 今回の講義も含めた学びに集中し、思考のあり方を再設定する。 2. 日々の課題解決において、その先の問題がないかを意識し解決策を考える。 3. 他に選択肢がないかを常に意識する。 4. リソースへの意識を持ち計画を立てる(特に自部署では要員数が重要)。

クリティカルシンキング入門

課題を見極め、戦略を描く

なぜ分析が必要? 今週の学習では、ケースを通じて課題を特定し、解決策を導くための分析の流れや、グラフによる可視化の方法について考えることができました。特に、「課題解決に向けて、どの分析対象を選び、どのように可視化するか」を具体的に把握し、言語化・整理する難しさを強く実感しました。一見シンプルに見える分析やグラフ作成にも、明確な目的と意図が求められるため、「なぜそのデータを選んだのか」「なぜその形式で示したのか」を一つひとつ理由づけることが、説得力のある資料作成や意思決定支援へ繋がると考えています。 実践はどのように? これまで業務課題を解決する際に、「イシューの特定と分解」や「課題ごとの解決策の立案」、そして実現可能かつ効果的な施策の選定と実行というプロセスに十分に向き合えていなかったと感じています。現在、戦略立案の担当として自社の施策の検討・実行が求められる中、まずは適切なイシューを見極め、正確に分解した上で、実行可能性と効果を見据えた施策に落とし込む一連の流れを、今後より意識的に実践していきたいと思います。 思考力をどう鍛える? 今回学んだクリティカルシンキングの基礎を業務の中で意識的に取り入れることが、学びを深めスキルの定着に不可欠であると実感しました。入門編として体系的に学ぶ機会を得たことで、今後は書籍なども活用しながら継続的な学習に取り組み、クリティカルシンキングの実践力をさらに高めていきたいと考えています。業務においてもこの思考法を取り入れ、より良い意思決定や戦略立案に貢献できるよう努めていきます。

戦略思考入門

産業保健の未来を拓く4つの視点

差別化の視点とは? 差別化について学んだことを振り返ると、それは次の4つの視点から考えることが重要だと感じました。①価値があるか、②他でやっていないことか、③マネできないか、④組織全体でできるか、という点です。この視点に基づき、実際の価値を提供するためには、ターゲットや自社の強みを明確にすることが重要です。また、自社や他社業界への広い視野を持つこと、自社組織の実現可能性や持続可能性を考えることが事前プロセスとして必要だと感じました。 自社の産業保健の価値は? 私の組織に当てはめて考えてみると、産業保健分野で専門職を置くことは価値があるのか、という疑問が浮かびました。まず、①ターゲットとしての「従業員」にとって、自社の産業保健スタッフがいることは非常に価値があると考えます。なぜなら、同じ従業員として会社の現状を把握し、同じ職場で直接ケアができることが強みだからです。②委託も可能ですが、細かいケアが難しい点があります。③自社の社風や経営状況の把握には時間がかかります。④また、施策を会社組織の中で継続して行えることも重要な点です。 他業界の情報収集の重要性 さらに、他業界の産業保健情報をもっと知る必要があるとも感じました。同じ業界の産業保健スタッフの働き方についても知ることが大切です。広い視野で自社の動きを見るために、他業界にも目を向けることが必要です。例えば、IT業界の健康分野への進出や食品メーカーの新しい情報など、さまざまな業界の動向にアンテナを高く立て、情報を収集して考え続けることの重要性を改めて認識しました。

デザイン思考入門

共創で広がるデザインの可能性

デザイン思考ってどう感じる? 同じデザイン思考を学ぶ仲間は、異なるバックグラウンドを持ち、捉え方や考え方にも微妙な違いがあることを改めて実感しました。自分との違いを受け入れることで、固定概念にとらわれずに、より広く深い学びを吸収できると感じています。 伝えるプロセスとは? これまでデザイン思考のフレームを使って課題に取り組んできましたが、人間中心のデザインという核となる部分を深く理解し、伝え合うプロセスの重要性を再認識しました。このプロセスを繰り返すことで、考えを枝葉のように広げていくことができます。 共創で見える未来は? 私は、共創空間の企画運営や、新しい働き方、働く環境の提案に関わる仕事をしています。日々感じる真の課題や、到達すべきゴール、具体的な施策に対するフィードバックについても、デザイン思考を用いることで明確にできると考えています。 課題解決のヒントは? 実務では、クライアントへのヒアリングや実際の観察を交えたミーティングを通して、直接的な対話から課題を洗い出しています。現状は、クライアントの要求する改善策の提案が主ですが、まずは関係者全員で真の課題や各自のゴールを共有するためのワークショップを複数回実施することが必要だと感じました。その上で、全体で統一したコンセプトづくりが大切です。 プロジェクトの一歩は? また、短期間で発想や施策、テストを繰り返す現状を踏まえると、まず私自身がプロジェクト全体の流れを把握し、マイルストーンを設定して期間を明確にすることが最初の一歩だと考えています。

マーケティング入門

イノベーション普及の鍵を掴む学び

イノベーションの普及要件とは? これまで、顧客視点で魅力を追求する重要性を学んできましたが、物が売れるためにはイノベーションの普及要件も重要であることが印象的でした。 イノベーションの普及要件には以下の五つがあります。まず、比較優位性とは従来のアイデアや技術と比較した際の優位性を指します。次に、適合性は生活に大きな変化を強いるものは採用されにくいことを意味します。さらに、わかりやすさは使い手にとって理解しやすく、使いやすいことが重要です。また、試用可能性は実験的な使用が可能であることを意味し、可視性は新しいアイデアや技術を採用していることが周囲から観察されやすいことを指します。 マーケット分析での注意点は? マーケットを年齢や性別のみで捉えるのは危険です。心理的変数や行動変数、成長性、そして競合商品も考慮する必要があります。 提案書改善のために何を意識する? 自社のサービスはBtoBであるため、すべての要件が当てはまるわけではありませんが、比較優位性やわかりやすさ、可視性を意識した見せ方をすることで、提案書の改善が期待できると思います。現在作成中の提案書について、これらの普及要件に当てはめられるか、チームで話し合いたいと思います。 学んだことをどう活用する? 先週、セグメンテーションやポジショニングマップの説明をチームで行い、イノベーションの普及要件についての学びを共有しました。新規案件の提案書作成において、この学びを活用し、提案書のブラッシュアップができるよう、チームでミーティングを行いました。

クリティカルシンキング入門

思考を深める3つの視点と実践法

思考はどうチェック? クリティカル・シンキングを育てる上で最も重要な気づきは、自分の思考を定期的にチェックする習慣の大切さです。私たちは身近な物事に目を向けがちですが、「3つの視」を活用しつつ、主語を変えることで自身の考えが網羅されているかを客観的に確認していくことが必要だと感じました。 目的って何故大切? また、目的思考の重要性も再認識できました。仕事で問題解決を図る際、事象が複雑に絡み合うと、その一部にのみ集中しがちです。「自分たちは何のためにこの作業をしているのか?」や「なぜこれが最重要課題なのか?」と自問し、明確な状態で上司とコミュニケーションを図ることが大切だと思います。 施策のリスクはどう? 私の仕事では、新しい施策を立案する機会が多いため、常に施策の可能性とリスクを「3つの視」から網羅的に考えていきたいです。例えば、マネージャー層の育成施策を実施する場合、マネージャーだけでなく、部長やエリア責任者、リーダー、メンバー、さらには事業全体にどのような影響やリスクがあり、それに対してどのように対処すべきかを考慮することが求められます。 学びをどう実践? 11月は以下のことを実施する予定です。まず、「3つの視」と目的思考を活用し、上司との調整の場でアウトプットだけではなく、思考プロセスについてもフィードバックを受けます。また、柔軟な視点を身につけるために、グロービスでの反復トレーニングや週次の朝の勉強会でのアウトプットを継続します。これらを通じて得られた学びを、自部署にも週次で発信していきます。

クリティカルシンキング入門

受講者目線で学びを活用するコツ

グラフの伝達目的は? グラフの作成においては、何を伝えたいのかを明確に考え、その目的に合ったグラフの種類を選ぶことが重要です。グラフのタイトルや単位をしっかりと表記し、視覚的に差がわかるよう工夫することで、情報がより効果的に伝わります。また、伝えたい内容とグラフの色調を一致させることで、メッセージがより伝わりやすくなります。さらに、場合によってはイラストを加えることで、特定の情報を強調することができます。 目を引く文章とは? 文章を書く際には、冒頭にアイキャッチを配置し、目を引くタイトルを工夫することが大切です。リード文は、読者の関心を引きつつ内容をわかりやすく伝えるよう心がけましょう。また、読み手によって文章の硬さや柔らかさを調整すると効果的です。体裁を整えることで、情報が整理され、相手に届けやすくなります。 短時間で伝えるには? これらのスキルは、社内掲示板などで利用する文書作成に役立つでしょう。通りすがりに立ち止まって興味を持ってもらうためには、短時間で伝えたいことが伝わるよう工夫が必要です。情報共有において「見ていなかった」「見たけど内容を覚えていない」といったことを避けるためには、効率的な文書作成が求められます。 誰に届けたい? 特定の対象者を想定し、「誰に対して文書を作成するのか」を第一に考えることで、伝えたい内容を整理することが可能です。これにより、グラフやイラスト、配色、フォント、強調点を考えやすくなります。また、文章が硬くなりがちなので、柔らかさにも留意して作成することが重要です。

データ・アナリティクス入門

仮説×多角視点で見つけた新発見

仮説の組み立て方は? 仮説を立てる際には、【What/Where/Why/How】の各視点を用いると整理しやすくなります。具体的には、①問題は何か、②問題が発生している場所、③なぜ発生しているのか、④その解決策というステップで進めます。もし手掛かりが得られない場合は、【3C】や【4P】といったフレームワークも有効です。大切なのは、仮説の正確性よりも複数の異なる視点からの検証ができるかどうかであり、全体を満遍なくカバーする形で複数の仮説を立てることが望ましいです。その上で、データ収集や検証を行い、どこに問題が存在するのか、そして適切な解決策は何かを探ります。 お客様行動の理由は? 顧客の行動分析において、この方法が非常に役立ちそうだと感じました。普段からお客様の行動についてはある程度の傾向を把握しているものの、なぜそのような行動に至るのかという原因まで深堀りできていなかったため、今回の仮説設定と検証を通じて明らかにしたいと思います。また、これまでなかった【3C】や【4P】の視点を取り入れることで新たな気づきも得られると期待しています。 データ収集の方法は? まずは、自社が所有しているデータを収集するところから始める必要があります。現状のデータだけでは不足している可能性があるため、必要なデータをどのように取得するかを検討し、取得にかかる費用と解決したい問題とのバランスも考慮したいと考えています。加えて、仮説を立てることでスタッフ全員が同じ視点に立ち、各自の気づきを共有できる環境を作りたいと思います。

データ・アナリティクス入門

振り返りに潜む学びのエッセンス

フレームワークはどう活かす? 3Cや4Pなどのフレームワークを活用して、問題を細分化することで仮説を立てやすくなります。検討事項を分解することで、具体的かつ論理的な課題設定が可能になり、全体像が明確になります。 データ分析は何故重要? 既存のデータと新たに収集するデータを組み合わせ、多角的に分析を進めることが重要です。手持ちのデータをどのような視点で再分析するか工夫するとともに、公開されている一般データも活用して、消費者の行動傾向などの研究に取り組むと良いでしょう。さらに、必要な詳細データを得るために、広範な集団の傾向を把握できるアンケートや、特定の対象に対して深掘りするインタビューといった方法を、ケースバイケースで使い分けることで、既存データを補完し、分析の精度を高めることができます。 仮説はどう検証する? 仮説を立てる際には、複数の仮説を同時に設定し、それぞれの網羅性を持たせることが大切です。何気なく仮説を設定するのではなく、比較の指標や対象を明確にし、具体的な意図を持って検討することで、説得力のある仮説が構築できるでしょう。 なぜ仮説策定する? 仮説を策定する理由としては、検討マインドや説得力の向上、関心および問題意識の深化、意思決定のスピードアップ、そして行動の精度向上が挙げられます。普段の業務でも仮説構築は行われていますが、フレームワークを意識し、何を比較すべきか、対象は誰か、どのように情報を収集するかを十分に検討することで、より総合的で優れたデータ分析体制を整えることができます。

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