デザイン思考入門

SCAMPERで広がる多角的発想

アイスブレイクはどうして? 提案の際は、まずアイスブレイクとしてワークショップ形式でアイデア出しを行い、相手の発言を否定せずに思いついたことを記入していました。その後、出されたアイデアに絞って検討を進める流れになりました。 SCAMPER法の効果は? 今回、SCAMPER法については初めて知る機会となりました。従来は「Eliminate:削ぎ落とす」ことに重点を置いていましたが、「Substitute:代用する」や「Put to other uses:転用する」といった視点を活かす機会が十分でなかったと感じています。 評価から何を学ぶ? 後日振り返った際に、ワークショップ形式での意見出しやSCAMPER法を取り入れた点は評価されました。ただし、今後は全ての視点をバランスよく議論に組み込む工夫が必要だというアドバイスを受けました。 効率化は本当に正しい? また、限られた環境で解決しようとする中で、効率化を重視するあまり、組み合わせによって効率がさらに向上する可能性に気づく瞬間もありました。特に、「Adapt:応用する」の視点は分かりやすい一方で、「Combine:組み合わせる」という新たな視点を十分に活用できていなかったと反省しています。 自由な発想は必要? 最後に、子どもの頃に描いた絵のように自由な発想を大切にすること、そしてこれまでの経験がワンパターンになっていないかを常に意識する必要があると実感しました。今回の学びを通じ、効率化を追求しながらも、多角的な視点を持って業務改善に取り組むよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

問題解決力を育むプロセスの魅力

原因の見極めは? 問題を解決する方法の一つとして、プロセスを分解して原因を明らかにするアプローチがあります。また、解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、根拠に基づいて選定することが大切です。この際には、判断基準の重要度に基づき重み付けを行い、解決策を評価して選択します。 データで何が分かる? データを分析しながら問題解決の精度を高めるためには、ステップを踏んで行う方法や仮説を試してデータを収集し、改善につなげる方法があります。これらのアプローチを組み合わせることで、データ分析をより高度に行うことが可能です。 業務の見直しは? 現在、マーケティング関連の業務をしていなくても、特定の目標を達成するために、行動や業務フローを時系列や工程ごとに分解し、問題点やボトルネックを洗い出すことができます。これらの問題が実際にボトルネックとなっているかは、日々の業務を通じて確認、検証、改善を重ねることが必要です。このプロセスを通じて、実際に成果に結びつく行動を特定することが重要です。データ分析が可能となるよう、数値化された目標や行動(KPI)が設定されていることが重要な前提です。 残業改善のヒントは? 例えば、チームが抱える課題として残業時間の多さがあるとします。この場合、目標を「各スタッフの残業時間を月10時間以内に抑える」と設定し、各スタッフの業務工程を洗い出し、それぞれの業務にどれくらいの時間がかかっているかを分析します。そこから、効率化またはアウトソーシング可能な箇所を特定し、実際に実践することが望ましいです。

データ・アナリティクス入門

プロセスで紐解く成功の鍵

問題の原因は何か? まず、問題の原因をプロセスごとに分けて考える手法は、表示回数、クリック数、申し込み数の比率を提示することで、単に回数が多いという表面的な仮説だけでなく、表示回数に対してクリック数が多い点や、クリックから申し込みへの転換率の高さなど、各段階ごとに比較が可能となり、疑問点が見つかりやすくなると感じました。 対比で何が分かる? また、ある事象を自社とそれ以外といった対となる概念で見ることで、思考の幅を広げ、仮説が出しやすくなるという視点にも共感しました。この方法は、試行錯誤の中で新たな発見につながり、より効果的な改善策を導く手がかりとなると思います。 ABテストの本質は? さらに、ABテストについては、要素を限定して2つの試作品を比較する手法として、検証の目的を明確にし、1要素ずつ慎重にテストを進める必要があると実感しました。特に、環境要因に左右されないように、同時期に実施する点は非常に重要であると考えます。 遅延原因はどう把握する? また、デザイン制作の遅延要因の分析において、プロセスを分ける方法は大変有用だと感じました。理由を分類することで、自分たちの問題なのか、他の要因にあるのかを切り分けながら対策を進められる点に納得しています。 効果的な手法は何か? 最後に、ABテストの進め方を見直す必要性も実感しました。簡易なオンラインテストで漠然とどちらが良いかを判断するのではなく、検証の目的を絞って段階的に実施することで、デザインの改善点を具体的に確認しながら進める手法に大いに可能性を感じました。

マーケティング入門

マーケティングで学んだ顧客満足の鍵

顧客起点のマーケティングとは? マーケティングの基本的な考え方は「顧客起点」です。これにより、顧客に価値を効果的に伝えることができます。しかし、マーケティングの定義は非常に幅広いため、人によってその解釈が異なります。したがって、共通理解を持たなければ、どの観点のマーケティングについて話しているのかが不明瞭となり、コミュニケーションにすれ違いが生じることがあります。 顧客満足度をどう評価する? 事業の成功を考える上で、重要なのは単なる売上や利益ではなく、顧客満足度を数値化して評価することです。例えば、NPSの活用や顧客へのインタビュー調査が挙げられます。売上に重点を置きがちな状況から、年間目標に顧客満足という軸を取り入れることで、「そのために何ができるか?」という視点に切り替えることが可能です。 新しい商品企画は誰のために? さらに、新しい企画や商品を考える際には、それが誰のどのような課題やニーズを満たすのかを常に意識することが重要です。これにより、顧客の視点に立った企画や商品開発が可能となります。 NPSを活用した顧客ロイヤリティ向上 最近、NPSを用いた顧客の満足度やロイヤリティを重要指標とすることが決まりました。それに伴い、単なる導入にとどまらず、メンバーにその意識を深めてもらうために、1on1ミーティングなどを活用して積極的に対話を促進することが必要です。また、企画ミーティングでは「誰のどんな価値を満足させるものなのか」という問いを繰り返すことで、マーケティング視点に立ち返る努力を続けていきます。

戦略思考入門

戦略の視点拡大で見える新たな道

広い視点で戦略を考えるには? 戦略を考える際には、自分の得意な視点に偏らないように、広い視点で考えることが重要です。特に、戦略を深く考えるためには、フレームワークを活用することが有効です。ただし、PEST、3C、SWOTの使い方の違いについてはまだ完全に理解が及んでいない部分があります。 フレームワークの活用事例は? フレームワークを理解する一環として、これまで担当してきた社内サステナビリティコミュニケーションのケースを考えてみます。SWOT分析では、OT(PEST分析)を行った後に、3C分析を活用しました。この取り組みの目的は、従業員のサステナビリティに対する理解を促進し、行動を変容させることです。 SWOT分析の結果、以下の点が明らかになりました。 - S: 研修やeラーニングが実施されており、従業員の理解度は概ね高い。 - W: しかし、これらは研修やeラーニングの手段に留まっており、従業員の半数に情報が行き渡らず、行動変容には繋がっていません。また、SDGsの認知度も低い状況です。 - O: 推測としては、オウンドメディアの活用が増加し、さらに共創活動が加速する可能性があります。 - T: 同時に、心理的安全性の高い企業が増えることが脅威として考えられます。 チームでの戦略策定の重要性 実際の業務においては、より具体的かつ深い分析が必要です。一人の視点に頼るのではなく、チームの視点や意見を積極的に取り入れ、妥当な戦略を策定していくことが大切だと考えています。行動として、戦略策定を4月より開始しています。

戦略思考入門

ターゲット選定と差別化戦略の挑戦

ポーター戦略の基本は? ポーターの3つの基本戦略には、「コストリーダーシップ戦略」、「差別化戦略」、そして「集中戦略」があります。コストリーダーシップ戦略は、コスト重視で低価格を提供し顧客を獲得する手法です。差別化戦略は、競合が真似できない価値を提供することにより顧客を引き付ける戦略を指します。集中戦略は、ニッチな市場で唯一無二の価値を提供して顧客を獲得する手法です。 差別化の進め方は? 今回、GAiLで差別化について学びました。差別化を考えるには、自社や顧客、市場の分析を行い、継続的な差別化が可能であり、かつ需要が存在することを考慮する必要があります。適切にマッチすれば、収益の向上は見込めますが、情報化社会の現代においては、局所的な差別化でなければ競合にすぐ模倣されてしまう恐れがあります。 ターゲットはどうする? 部署としては、今後の展開において差別化を通じて新たな価値を顧客に提供し、収益を上げる必要がありますが、現時点でターゲットが明確でないため、ターゲット選定が急務です。また、競合分析も未確定であり、多くの要素が不明確な状況です。ただし、戦略のフレームワークの形成方法を学び、応用できるよう準備を整えることが重要です。 仮説検証は効果ある? 仮説思考を用いてターゲットを選定し、その場合の戦略を考えることが必要だと思いました。不確定な状況だからこそ、仮説を立て、その検証を行うことが重要です。フレームワークを復習し、部署が動く際にスムーズにスキームを形成できるよう、準備をしっかり進めていきます。

データ・アナリティクス入門

受講生が綴るリアルな学びストーリー

仮説立ての理由は? 問題解決にあたっては、まず4つのステップに沿って検証を進めることが大切です。特に、データを見た段階で早急な結論に飛びつくのではなく、まず仮説を立て、その仮説を検証するプロセスを欠かさないようにしましょう。データはその見せ方によって印象が変わる可能性があるため、作成者の意図に左右されずに正しく理解することが求められます。また、フレームワークを効果的に活用することで、検証漏れや盲点の発見にもつながります。 分類・比較の意味は? 分析の基本原則としては、「分類して比較する」という手法が重要です。各データの確からしさや抜け漏れ、見逃しがないかを確認するために、データを適切に分類し、条件をそろえて比較する工夫が必要です。データをそのまま受け入れるのではなく、仮説を立てながら検証する姿勢を保ち、多様な分析フレームワークを活用することで、思い込みを排除して正確な評価が可能となります。 比較意識のポイントは? さらに、分析の際には分けて比較することを常に意識してください。比較対象を同じ条件の下で整理することで、普段気づかない新たな視点を得ることができ、より納得のいく分析結果に繋がります。 重要ポイントとは? 最後に、これからデータと向き合う上で絶対に忘れてはならないポイントを挙げると、まず「分けて比較する」という基本原則、次に仮説思考、そして What、Where、Why、How の4ステップに沿って考察することです。これらを意識することで、より論理的かつ的確な分析が実現できるでしょう。

デザイン思考入門

バイアスから解放される学びの旅

深い共感を感じる? GAiLで示されていた「深い共感」は本当に奥が深いと感じました。人は認知バイアスを持っているため、つい自分なりの解釈を加え、バイアスに支配された認識をしている自分に気付くことがあります。そこで、これまでの思考回路による判断をやめ、真のニーズや不満、感情を自分自身に「憑依させる」ような感覚で、参与観察を極めていきたいと思いました。これは、自身が取り組む新規企画やコーチング、未来洞察にすぐに応用できると感じています。 他人のバイアスはどう? 認知バイアスには、自分自身のバイアスと他人のバイアスの二種類があると考えています。特に他人のバイアスは厄介で、観察対象者がある意見を述べた場合でも、その言葉は対象者のバイアスを通して表現されているため、真の体験とは異なる可能性が高いです。そのため、真の体験に迫るには、観察者自身が対象に寄り添う必要があると感じます。たとえバックパックの感想を求めたとしても、対象者の現在の感情や体験の背景まで広く理解しないと、誤解を生む恐れがあると思います。 数式は何を示す? 最も大きな学びは、「自分のバイアス」と「他人のバイアス」を意識することにあり、数式で表すなら「v = f(x)」のように捉えられるという点です。ここで「f」は各人の持つバイアス、すなわち思考回路を示しています。この考えを常に念頭に置きながらデザインリサーチに取り組む必要があると感じました。また、質問の仕方一つでバイアスを超えたアプローチが可能になると感じ、その学びを今後の活動に活か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

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。

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)。

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。

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。

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