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必要 ✕ 効果

に関する学び

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今週は何を学んだ？ 今週の学びについて、以下のように感じました。 ビジネスはゲームか？ まず、資本主義社会におけるビジネスは一種の「ゲーム」であり、そこで戦うためには「ルール」である「メカニズム」を学ぶことが重要です。どんな戦略も基本的な原理原則から外れていては意味がないため、このメカニズムを理解することが大切です。例えば、星野リゾートの星野社長が教科書通りの経営を重視されていることにその点が表れています。 変化に対応するには？ 次に、時代やビジネス環境の変化によりメカニズムも変わるため、これに対応できる姿勢が求められます。「守」「破」「離」という取り組み姿勢やマインドセットが重要であり、自分で手を動かして試すこと、自ら調べ分析することも必要です。データや街を歩いて集めた情報を把握し、時代や環境変化を考慮し、指数関数的な急激な変化に対応することが競争の基盤となります。 基本をどう生かす？ また、過去の知識を有効に活用することが重要です。業務に取り組む際、小難しい手法に飛びつくのではなく、まずは基本を大切にし、先人の知恵に基づいて基本を理解してから行動すべきです。 スピード重視の理由は？ スピードを意識することも大切です。「スピードこそが競争のベースになる」と学びました。「スピード感」を持つことが業務改善に役立ちますが、その速度が何のために必要なのかという本質を見失わず、変化に対応しPDCAを回すために用いるべきです。 実践で何を得る？ 最後に、自分で手を動かし経験を積むこと、規模の経済性と習熟効果の観点で業務を分析することが今回学んだ重要なポイントです。これらのメカニズムをしっかり理解し、戦略を立てることが求められると思います。

どうして売上が伸びない？ キンレイが顧客の声に応えて冷凍うどんのアルミ容器を廃止したものの、売上は期待通りに伸びませんでした。しかし、お水が不要なうどんという新たな切り口で魅せることで、大幅な売上アップに成功しました。これは、同じ商品であっても、ニーズに合致したものであっても、いかに効果的に魅せるかによって顧客の反応が大きく変わることを示しています。 魅せ方の工夫は？ 魅せ方を整理する上では、比較優位、適合性、わかりやすさ、可視性といった要件が参考になります。特に、比較優位やわかりやすさの観点からは、記憶に残るネーミングや効果的なキャッチコピーが重要だと感じました。また、新規性のある商品を市場に出すことは歓迎すべきことですが、その過程で競合が集まってくるため、常に顧客への訴求を忘れずに差別化に努める必要があります。普段、ネットショッピングなどで商品が売れていない理由を考えることも、マーケティング思考を養う上で大切です。 どう説得するの？ 私はファイナンス部門に所属しており、社外では出資先から魅力的な投資元として認識され、共に成長していくことが求められています。一方、社内では上司や役員にリスクを伴う出資の理由を納得してもらう必要があります。今回の学びを通して、どんなに良い提案であっても、魅せ方が不十分であれば成果に結びつかないことを痛感しました。今後、自分の事例に適用できる具体的な視点についても、調べていきたいと思います。 効果的な訴求方法は？ 実際のマーケティング現場や、上司や役員への説明の場面など、さまざまなシーンで人に訴求する機会があると思います。皆さんが日頃から工夫している魅せ方のコツやアドバイスがあれば、ぜひ共有していただきたいです。

問題発見に必要な分析とは？ ビジネス上の問題や課題を発見するためには、影響の大きい部分から分析を始めることが重要です。そのため、現状を可能な限りヌケなくモレなく構成要素に分解する必要があります。特に事業収益を分析する際には、損益計算書が優れた例となり、経費がMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解されています。 顧客属性分析で成功するには？ 私の業務であるプロモーションにおいても、顧客属性や売上の構成を分析し、ターゲットとすべき顧客セグメントを抽出するのに役立ちます。売上や利益を伸ばすためにどのセグメントに焦点を当てるべきかという課題に対して、この方法は非常に有効です。しかし、広告媒体の効果検証には、ユーザーのタッチポイントが単一媒体に留まらないことから、複雑な分析が必要であるため、必ずしも適しているわけではありません。 ターゲティングの優先順位は？ 具体的な分析手法としては次のようなものがあります。まず、店舗単位で顧客と問い合わせユーザーの住所や所属の件数を割り出し、ギャップが多いほど見込み顧客が多いと考えられるため、これを検証します。また、顧客の所属数と自社客のシェア率を把握し、優先的に取り組むべき所属を抽出します。ただし、店舗からの距離、競合の立地、ターゲット層の志向などにより、シェア率が低いセグメントが必ずしも優先順位が高いとは限らない点に注意が必要です。 Webと商品の相性をどう見るか？ さらに、Web上での申し込み傾向を分析し、特定のカテゴリーで商品とWebの相性が良いかを分析することも重要です。これにより、より効果的なプロモーション戦略を立てることが可能になります。

データ分析の手法とは？ データを見る際には、単に与えられた数字を眺めるだけでなく、自らデータに触れて比率などの必要な情報を引き出し、グラフ化することで、複数の視点から分析することが重要です。こうしたアプローチにより、データを多角的に捉えることができます。 MECEで現状を把握するには？ データを分解する際は、MECE（Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive）を意識することが大切です。同じ内容を繰り返すことなく、全体を漏れなくカバーすることで、現状を正確に把握できます。 具体的な分析の例は？ システムや業務の分析では、具体的な例として航空券の購入フローや空港での搭乗フロー、整備フローなどを分解して考えることが挙げられます。また、売り上げ分析では、路線別や年齢別、搭乗回数別に分解してみることも効果的です。 業務に応用できるか？ これらの手法は日常業務でも活用可能です。例えば、システム障害発生時の対応やアクセス数のデータ分析、WEBサイトへの攻撃分析といった場面でも役立ちます。 テンプレート活用の効果は？ さらに、切り口のテンプレートを作成すると便利です。例としては、航空券購入から搭乗後までのプロセスを旅客の視点や業務の視点で分類することが考えられます。また、研修アンケートの分析にもこの方法を応用できます。受講前には思いもよらなかった角度からデータを切り分け、Tableauといったツールの活用も視野に入れると良いでしょう。 新たな視点が発見を生む？ 日常業務においては、失敗を恐れずにデータを分解し、新たな視点で見ることがスタート地点です。こうした姿勢が新たな発見につながります。

リーダーシップの要素は何か？ リーダーシップは主に行動、能力、意識の3つのカテゴリから成り立っています。特に行動は外部から見えやすく、フォロワーはリーダーの行動をよく観察します。一方で、能力や意識は直接的にはリーダーシップの評価対象にはなりにくいです。 リーダーシップはどう模倣する？ リーダーシップは模倣可能です。他のリーダーの行動を参考にし、それを自身のリーダーシップに取り入れることができます。また、リーダーが配下メンバーを導くだけでなく、その配下メンバーが将来的にリーダーになることを導く視点も重要です。特にシニアメンバーに対しては敬意を持って接することが求められます。 若手に対するリーダーシップの接し方は？ 若手メンバーに対しては、彼らの世代特有の価値観や労働の重視度がシニア世代とは異なるため、丁寧にヒアリングし、適切な接し方をすることが大切です。リーダーシップを高めるためには、常に能力の研鑽や意識の変化に取り組むことが必要です。 業務でのリーダーシップ発揮法は？ 具体的なリーダーシップの発揮方法としては、お願いした業務においてリーダーシップを示すアドバイスや自身の考え方を共有する方法があります。また、上司が行っているリーダーシップ行動を観察し、それを自身で真似することも効果的です。 専門領域の学びをどう深める？ 専門領域とポータブルスキルの学習を深めることは引き続き重要です。特に新しいプロジェクトやワーキンググループ（WG）では、上位ポジションの振る舞いを注意深く観察し、真似できるポイントを探すことが求められます。これは次回の資材改版とりまとめ整理業務においても、リーダー役にリーダーシップの考え方を共有することで役立ちます。

経営視点の意義は？ 戦略的に物事を見ていくことについて、特に「経営者の視点で見る」ことが大切だと感じました。動画で説明されたこの視点は、大局的かつ総合的な視野を持つことに繋がります。しかし、具体的な行動に結びつけるには深い理解と多次元的な分析が必要です。今回の学びを通じて、極めて重要なこの視点に基づく実践を意識していきたいです。 目的設定のコツは？ 目的と目標を的確に設定するためには、幅広い視点で情報を集めることが重要です。さらに、分析では偏見を排し、客観的に数値や事実に基づいて進めたいと思います。特に、分析の目的を見失わず、問いを持ち続けることが肝要です。PEST分析の活用も意識しています。 本質をどう把握？ 本質を見極めることは難しいと感じますが、これを日々の実践に取り入れることで、最終的な目的や目標が正確に設定できると信じています。 リーダーの心得は？ 続いて、優れたリーダーの思考法について考えました。「過度にジレンマを恐れない」という考え方は、現在の環境において非常に重要だと実感します。特に、短期と中長期の効果を考慮しながら部内外で議論を進める際に、相手の判断軸を理解し、集合知へと導く努力をしたいと思います。 バリューチェーン利用は？ また、バリューチェーンの活用については、自社内の分析や自部署の方向性を考える際の有力なフレームワークとして大いに役立つと感じました。新たな業務の提案や、業務集約を検討する際、この考え方を用いて実践していこうと考えています。 今後の戦略はどう？ 最後に、今後の業務や部署の方向性を見定める際に、社内外の評価をバリューチェーンを活用して行うことで、より効果的な戦略を策定したいと思います。

問題解決ステップの理解をどう深める？ 問題解決の４つのステップについて学んだ中で、特にWhy（原因分析）とHow（解決方法の立案）、そしてその手法としてABテストについて理解が深まった。ABテストはシンプルで運用や判断がしやすく、低コスト・低工数・低リスクで実行可能なため、非常に活用しやすい。実施の際には、目的設定、改善ポイントの仮説設計（何でも変えるのではなく、意図を持って比較しやすくする）、実行（十分なデータ量を確保）、結果検証の流れが効果的である。ただし、Web広告の場合には時間帯や曜日、プラットフォームなど他の条件が異ならないように注意が必要だ。 ABテストで問題解決の精度を高めるには？ さらに、ABテストは「データ分析を通じて問題解決の精度を高める（Check）」と「仮説を試しながらデータを収集し、よりよい問題解決につなげる（Act）」を迅速に行うことができるため、非常に効率的だ。 例えば、メルマガでイベント告知を行う際にABテストを活用すれば、それぞれ訴求する内容を変えて、どの訴求ポイントが効果的かを検証することができる。しかし、解決案をひとつに絞るのは良くないので、SNS投稿など別のアプローチも併用して検証する必要があるだろう。 問題解決の全体像を把握するには？ これまで、ランディングページ（LP）作成や広告を打つ際、一度行ったABテストの結果に満足して長期間使用していたことを反省。常に仮説を持ち、様々な角度から検証して改善していくことが必要だと感じた。また、問題解決の４つのステップ（What→Where→Why→How）の順番を意識し、単に解決策を考えるだけでなく、その全体像を把握することにリソースを費やすことを心がけたい。

データ加工の秘訣は？ データの加工においては、分布の見え方が刻み幅によって大きく変わることを実感しました。一部の刻みやすい部分だけに頼らず、あらかじめ仮説を立てた上で様々な試行錯誤を行いながら加工することが重要だと感じています。また、加工結果を伝える際には、グラフなど視覚的な資料を用いて相手の注意を引く工夫が必要だと学びました。さらに、MECEの手法として、層別、変数、プロセス分解という大きく3つの方法があることも新たな発見でした。 プラン策定の視点は？ ビジネスプランの策定にあたっては、まず対象期間を明確に定義し、その期間内に成長する領域をあらゆる角度からMECEの観点で分解することが効果的だと考えます。仮説を基に分析を進めると、具体的なポイントが見えてくるでしょう。特に、層別の分解では、単に分かりやすい切り口を選ぶのではなく、意図を持った切り口にすることで、伝えたい内容をより明確に伝えることができ、相手に納得してもらいやすくなります。また、会社から得られる数字だけに頼らず、必要な要素を漏らさず情報を収集する姿勢も重要だと感じました。 レポート作成の狙いは？ 日々のレポート作成や本質を押さえたアクションを行う際には、まず要素を思い描き、書き出すこと。そして、分解し、他の切り口がないかを常に考え直すことで、ポイントを簡潔かつ分かりやすく伝えることができると実感しました。 工夫の実践例は？ 加工や切り口の工夫は、経験や場数、センスが求められるものです。実際の業務でどのように活かされているのか、または自分自身や家族における意思決定の場面で役立っている事例についても知ることができれば、さらなる学びにつながると感じています。

なぜデータを分ける？ まずは、分析はデータを分けて整理するところから始まると感じました。各要素や性質の細部まで明確に把握してから整理することが、効果的な分析につながると実感しています。また、比較対象や基準を設け、データを比べることで意思決定を支援する効果にも大きな意義があると印象に残りました。 どこを重点分析？ 動画学習では、帰還した戦闘機の被ダメージ部分とそうでない部分、さらにその他の箇所について、どの部分の分析が有用なのかという問いかけがありました。帰還しなかった戦闘機では、被ダメージの少ない部分に致命的な損傷がある可能性を想定し、その箇所を中心に分析すべきだという仮説思考を学び、これまでになかった視点を得ることができました。 データで判断する？ また、データの収集や分析の目的は、それを基にした適切な意思決定にあると感じます。意思決定を円滑に進められるよう、データ分析のスキルを磨いていく必要性を強く意識するようになりました。 売上の謎は何？ 売上分析においては、課題の真因を明確にするために、売上に直結する各種データをどのように収集するかが重要です。過去の実績や予算、さらに他社の数値との比較によりギャップを把握し、原因を推察して仮説を立てるプロセスは、正確な分析に寄与するというイメージが湧きました。 本質はどう捉える？ 最後に、データ収集の際は、必要な要素の抽出を慎重に行うことが求められます。MECEの思考法を活用し、要素の抜け漏れを防ぐとともに、各項目に適した分析手法を検討することが大切です。データそのものの生成に注力するのではなく、本質が何かを見極め、意思決定を促す資料として仕上げることが、最も重要であると感じました。

不要なものをどう捨てる？ 不要なものを捨てることや、省くという考え方が、ワークを通じて理解できました。複数の顧客に対して優先順位をつける際、利益を見るだけでなく、ROI（投資対効果）を考慮することが重要です。無意識に懇意にしている顧客の優先度が高まり、対応が難しい顧客の優先度が低くなるといったバイアスがかかることを意識し、ROIの低い顧客を勇気を持って捨てる判断をすることが必要です。 効用最大化か方向性の明確化か？ 利益の正確な計算が難しい場合も、一定の仮説を置いて思考を進めることで、複数のパターンで仮設思考を用いることができます。また、トレードオフの場面では、効用の最大化を図るか、要素を省いて方向性を明確化するか、その選択が誤らないよう注意が求められます。昔からの習慣に流されず、勇気を持って無駄や優先順位の低いものを捨てることで顧客の利便性を増し、自社が注力すべき業務に集中できるようになり、結果的にさまざまな貢献に繋がると感じました。 店舗分析で優先課題を抽出 自身が担当するエリアには5店舗がありますが、各店にはさまざまな課題があります。課題の大きさや緊急度、会社への寄与や貢献度を踏まえ、優先順位をつけて取り組む必要があります。これは今週のワークが活用できる場面です。店舗の売上の規模感と利益の構造を分析して優先課題を抽出し、利益とは切り離された問題については捨てる選択も必要になることが分かりました。 ROI向上への具体的な一歩は？ まず、各店の売上の構造を見える化し、指標を同一化して分析します。そして、時間や人件費に対する利益率を確認し、効率化できる部分を明確化します。ROIの高い店舗から期限を設定し、課題改善を実践していきます。

どう伝えれば響く？ 情報を効果的に伝えるためには、受け手がどのように情報を受け取り、興味を引くかを考慮することが重要です。単に情報を羅列するのではなく、相手に何を受け取ってほしいのかを明確にし、その意図に沿って情報を配置することが求められます。 グラフ選びは正解？ グラフを使用する際は、目的に応じた種類を選び、必要最低限の情報で簡潔に表現することが大切です。装飾に関しても、むやみに行うのではなく、受け手の印象を考慮し、必要な場合にのみアイコンなどを用いることで視覚的な補助とします。 何が足りなかった？ メッセージを作成する際には、相手の目の動きや思考の順序を念頭に置き、図表との関連性をしっかりと考慮することが大切です。振り返ると、自分の目的が明確でなかったことにも気づきました。自分が面白いと思うグラフを使うのではなく、相手の立場や興味関心に応じてメッセージやグラフを工夫する必要があると反省しています。 伝え方のチェックは？ 伝える相手が経営層やメンバーである場合、それぞれに何を受け取ってほしいのかを考慮して、メッセージを記載しましょう。また、グラフが伝えるべき情報を正確に伝えているかどうかも自問し、スライド全体の装飾やイメージが適切であることを確認したうえで送付することが重要です。 資料に反映できた？ weekly報告やチームMTGの資料に今回の内容が反映されているかをまずチェックすることから始めると良いでしょう。また、情報共有や展開のメールにおいても、相手の立場や視点を考慮し、情報量や内容をコントロールする必要があります。自分だけでなく、周囲のメンバーからフィードバックを求めて、客観的な視点を取り入れることも欠かせません。

多角的な分析って？ 数字やデータの分析においては、多様な視点での切り口が重要です。どのように分けるべきか迷うこともあるかもしれませんが、迷うよりもまずは様々な方法で分けて可視化してみることが大切です。特徴が見えない場合もありますが、それはその分け方が適していないと学ぶ機会です。特に、MECE（漏れなくダブりなく）を意識して切り分けることで、より正確な分析が可能になります。まず全体像を把握し、MECEを意識した分解を行うことが効果的です。 次回の展開はどう？ 現在はコンテンツ開発の時期ではないため、データ分析の機会は少ないですが、次回のコンテンツ開発時には過去のアンケート結果を様々な角度からMECEを意識して可視化することで、新しいコンテンツ開発に役立てたいと思います。また、別の企画での社内研修を考えており、参加者のアンケート結果を活用して次年度の研修内容をどのように改善するかを考える際にこの方法を活用したいと考えています。さらに、アンケート作成時に何を質問すべきか考える際にも役立つと感じています。 可視化の工夫は？ 具体的には、以下の方法を試みようと思います。まず、様々なデータを見つけられる限りの切り口で分けて可視化すること。そして、データをエクセルに取り込み、パーセンテージ表示やグラフ化を行い可視化して確認する習慣を身につけることです。さらに、常にMECEを意識し、モレやダブリがないか確認しながら進めることが必要です。 振り返りの学びは？ 過去に分析したアンケートデータをもう一度見直し、得た知識をもとに新たな視点で見てみることも重要です。こうした取り組みを通じて、データの見え方の違いを体感し、今後の分析に活かしていくつもりです。