データ・アナリティクス入門

仮説で紡ぐブランドの未来

変化にどう対応する? ビジネス環境は刻々と変化しており、すべての情報をあらかじめ把握することは難しくなっています。そのため、仮説を立てながら方向性を見出し、PDCAサイクルのスピード感を向上させることが不可欠だと感じています。仮説があることで、リソースを効果的に活用し、時間や費用の無駄遣いを防ぐことができると実感しています。 ブランドの価値はどう見る? 特に新規事業で新しいブランドを立ち上げる際は、単に機能面の優位性だけではなく、ブランドのストーリーや価値が重要になると考えています。そこで、ターゲット層に確実に響く戦略を構築するため、仮説検証を繰り返し行っています。 仮説検証は効果的? まずは以下の仮説を設定しました。 ① ターゲット層は単に高価格だけでなく、ブランドのストーリーに価値を見出す。 ② 既存の高級製品と比べ、性能面での優位性を示すことで購買意欲が高まる。 これらの仮説を検証するため、ユーザーへのインタビュー、限定販売での反応テスト、SNSやマーケットでのフィードバック収集を実施しました。もし仮説が誤っていた場合には、その原因を徹底的に分析し、新たな仮説を立て直しています。 このようなプロセスを通じて、ターゲットにしっかりと刺さる戦略を練り上げ、新ブランドの価値を最大限に引き出すことを目指しています。

アカウンティング入門

販管費が育む顧客満足の秘訣

リスクと魅力は何? みのるさんカフェの事例では、客の回転数が多く、立地にかかる地代が高いなど、固定費や材料費の面でリスクがあると感じられました。しかし、その一方で、顧客が提供される価値に満足し、客単価が上昇。さらに、滞在時間が延びることがフード売上の増加につながり、コーヒー店においてフードが重要な収益源となる可能性を示しています。 顧客信頼はどう育つ? この事例を通して、販管費の使い方が単なるコストではなく、顧客への価値提供や満足度向上につながる戦略的な投資であるという視点を学びました。特に、顧客目線での投資が信頼やリピート購買を促進し、最終的に売上増加に結びついている点が印象的でした。今後、どのような支出が顧客価値に寄与するのかを意識していきたいと思います。 実務分析の秘訣は? 販管費を戦略的に活用するための力を養うには、実際の企業の決算書を定期的に分析し、販管費と売上との関係を考察する習慣が重要だと考えます。また、授業内容を復習しながら、日常生活で広告やサービスの質と価格のバランス、そして費用対効果に注目することで、理解を深めるとともに実践的な視点を養いたいです。さらに、仮想のビジネスプランを作成し、どこに販管費を投入すべきかをシミュレーションすることで、実務に即した洞察を得ることができると感じています。

データ・アナリティクス入門

実践力が輝く!学びの現場改革

3Cの分析方法は? 3Cは、事業環境を多面的に捉えるためのフレームワークです。Customer(市場・顧客)、Competitor(競合)、Company(自社)の3つの視点から状況を分析し、事業戦略を立案する際の参考にします。 4Pで何を判断? 一方、4Pは3Cの自社部分をより詳細に検討するためのツールとなります。Product(製品)、Price(価格)、Place(場所)、Promotion(プロモーション)の4つの要素を軸に、どのようにサービスの良さを顧客に訴求するかを分析するために活用されます。 現場の課題は? 観光客にとっては、免税手続きの所要時間が短い中で対面式のアンケートや、時間を要するインタビューは取り組みにくい方法と言えるでしょう。また、クレームが発生した際には、最低でも1名の通訳が苦情対応のため常駐しなければならず、現場では実質的に人員が減る状況となります。 改善策はどうする? これまでのアンケート調査は一度のみ実施しており、対面で紙に選択肢を記入していただく方法にはお客様に抵抗があると感じました。今後はデジタル形式で「後ほど実施していただいても構いません」と伝え、アンケートに協力していただいた方々には次回利用可能なショッピングクーポンを提供することで、対応の改善を図ろうと考えています。

クリティカルシンキング入門

問いが導く新たな視点

なぜ分析が必要? 今日の業務中、メンバーが分析データを共有する時間がありましたが、問いを意識せずに漠然と考え始めたため、何のための分析なのか分からない時間を過ごしました。この中で、「問いからはじめ、問いを残し、問いを共有する」という重要さを実感しました。 どうして問いを考える? 改めて、メンバーに「問いは何か」を考えてもらう予定です。今日のライブ授業で得たインプットを自分自身でも振り返り、メンバーに共有してフィードバックをもらいながら、思考の筋トレに取り組みたいと思います。 議論は何のため? 業務の中で、問い(イシュー)が不明確なまま物事が進み、結果として参加者が何のために議論しているのか分からなくなる場面を多く見かけます。そういった時には、客観的な視点を持って考えるためのきっかけや声掛けを行い、3Cを意識して議論を促すことが必要だと考えています。 客観的な振り返りは? そのためにも、自分自身が偏った見方をせず、常に客観的な視点を忘れずに振り返り続けることが大切だと思います。 どの思考法が効く? クリティカルシンキングを活用するために、以下の3点を実践してみたいと思います。 ・問いからはじめ、問いを残し、問いを共有し、問い続ける ・視点、視座、視野を意識して考える ・思考の筋トレを継続する

データ・アナリティクス入門

仮説思考で学びを実践、諦めない心の重要性

仮説思考で成果を出すには? 仮説思考の鍛え方について体系的に学ぶことができ、非常に勉強になりました。毎回同じような学びであっても、体系的に言語化することで再現性が高まるため、自分で実践するにも他の人にアウトプットするにも非常に参考になります。 諦めない姿勢の重要性を再確認 仮説思考の鍛え方を通じて、「諦めず・熱意を持って・仮説を考え続ける」ことの重要性を改めて感じました。理解するだけではなく、それを実際に実践し、成果に結びつけることは非常に難しいです。そのため、「諦めない」ことがもっとも大切であると過去を振り返って改めて感じます。 継続的なデータ分析の意義とは? 経営データのデータ分析については、じっくりと分析する機会はあるものの、継続的には行っていません。課題は次々に発生するため、つい短絡的に結論を出してしまいがちです。これからはしっかりと時間を確保し、仮説検証を繰り返し行って問題解決の精度を高めていきたいと思います。 タスク整理と学びのルーチン化 まずは自分のタスクを改めて整理し、優先順位の低いものは権限移譲するか、削減して時間的余裕を生み出します(9月中に実施します)。また、毎週土曜日は極力「学びと実践」の時間とし、仮説検証を毎週のルーティンとして実践していきたいと考えています(今週から開始します)。

データ・アナリティクス入門

目的意識で未来を切り拓く

学習前の心構えは? まず、学習に入る前に心構えをしっかり持つ時間が取れたことが非常に有意義でした。データ分析の授業でも触れられていた「目的地」の重要性に気づかされ、目的を定めずに学習を進めると、行き当たりばったりになってしまい、自分が本来得たい知識が得られないという現実を改めて実感しました。 分析手段の真意は? また、データ分析は単なる分析そのものが目的ではなく、目的を実現するための手段であり、その手段を用いて仮説を立てることが本質であるという点も認識できました。目的意識を明確に持って初めて、必要なデータの抽出やその後の分析が効果的に行えるのだと理解しました。 売上報告にどう活かす? この学びを、毎月作成している売上の月次レポートに活かしていきたいと考えています。売上報告では、現状の振り返りを通じて得られる情報を整理し発信しています。月ごとに売上は変動し、好調な時もあれば不調な時もあるため、どの要素に着目すべきかを明確にし、良い状態を維持するための具体的な目的を掲げる必要性を感じました。 具体的には、全体の売上維持や増加という大目標に対して、注目すべき項目を検討し、その項目に関連するデータを抽出します。そして、期間中のデータを元に仮説を立て、その仮説をチームに提示するというプロセスを実践していく予定です。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見つけた新たな気づきと行動力

解決策をどう選ぶ? 適切な解決策を決定する際には、決め打ちせずに他の仮説から導き出されるHowも考慮することが重要だと感じました。自社が現状で何を優先すべきかを考え、解決策同士を比較しながら適切な選択をする必要があります。そのためには、常に目的と優先事項を意識し、立ち戻って再考することが必要だと思います。 行動が生む成果とは? 完璧を求めすぎるあまり、仮説の検証ができない、考えすぎて動けなくなることもあります。ある程度の目途がついた時点でまず行動することが、結果的に良い仮説を生むことになります。 データ整理の新たな切り口 データを切り口を変えて整理する方法について述べます。物流会社で専用アプリを使用してトラックの待機時間を集計していますが、単なる集計だけでは不十分です。時間帯別や事業所別など切り口を変えてデータを整理し、今後の活用方法を示す必要があります。 業務プロセス改善の手順 問題箇所を特定し、各事業所の業務プロセスのどこに起因しているかをグループ内で議論したいと考えています。最終的には、待機時間の集計作業から業務プロセス改善まで話をつなげたいと考えています。そのために、本講座で学んだ「客観的にわかりやすく数値化して説明する」ことを意識しながら、メンバーと議論を続けていこうと思います。

データ・アナリティクス入門

論理ツリーで磨く実践スキル

なぜ手法を再確認? 今回の学習では、問題解決のステップ(What/Where/Why/How)に沿って、各段階でどのようなアクションを取るべきかを再確認することができました。普段の業務でも同様の手法を取り入れていますが、今回の具体例を通じて現状の見直しに役立つと感じました。 適切な分解は何故? また、ロジックツリーに取り組む際、すべての要素を漏れなくダブりなく洗い出そうとするあまり、時間をかけすぎてしまう傾向があることを改めて実感しました。特に末端の階層にこだわりすぎず、適切なレベルで分解するというアドバイスは大きな気づきとなりました。 現業務の解析はどう? 現在の業務では、顧客へのサービス提供に際してコスト試算や自部署の予算計画、実績の分析を行っています。例えば、コスト試算においては提供価格、原価、販管費といった大枠から、さらに細かい費目に分解して検証していますが、構成要素をツリー状に分解するという手法は初めての体験でした。今回の学びを現業務にも活かせると考えています。 次の改善策は何? 今後は、自部署における予算計画、実績把握、コスト試算のプロセスに、ツリー状の分析手法を取り入れてみます。一度試してみて、試算の妥当性や課題の特定にどのような効果があるかを検証していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

データ分析で見える新たな発見と改善法

データをどう視覚化する? データを分析する際には、今ある数字に一手間かけることが重要です。ただ数字を並べるだけでなく、グラフや表に変換すると新しい発見が生まれます。また、比率に変換することで別の角度からデータを見ることができ、さらなる洞察が得られます。 分解の基準は何が有効? データを分解する際には、人、時間、手段などの基準で区切ると分かりやすくなります。例えば、月次や年次の売上分析、SNSのインサイト分析など、数字が明確に示されるものだけでなく、業務の効率化や成果が出なかった場合の原因分析にも役立ちます。 問題の特定と解決策のステップ まず、起きた問題に対して「もれなくダブりなく」を意識し、全体を大きく分けて定義します。その際には、層別分解、因数分解、プロセス分解を用いることが有効です。次に、出てきた項目をさらに分解し、どこが問題点なのかを数字や表で明確にします。そうすることで、問題の箇所を特定しやすくなります。問題が特定できたら、なぜそうなっているのかを考えます。そして、どう解決すれば良いのかを分析から導き出し、仮説を立ててトライアンドエラーを繰り返し、最適な解決策を見つけます。 これらの手法を念頭に置くことで、データ分析がより効果的になり、業務の改善や効率化にもつながると感じました。

戦略思考入門

迷い捨てROIで勝つ判断の秘訣

判断基準はどう選ぶ? 選択(捨てる)ためには、判断基準を持ち、複数の視点から仮定を置いて考えることが大切です。また、ROI(投資効果)も踏まえた上で判断する必要があります。顧客の利便性を第一に考え、伝統や惰性に流されず、専門家に任せるという意識も重要だと感じました。 バランスはどう取る? 優先順位の考え方においては、トレードオフの概念を学びました。つまり、何かを得るためには何かを犠牲にするということです。複数の要素が存在する場合、両立が難しいときには、それぞれのバランスを取り、効果が最大化するポイントを見つけることが求められます。ある要素同士が互いに相殺し合う場合には、どの要素に注力するかを明確にして、メリハリのある資源配分を行うことが最善の方法だと考えました。 戦略改善のコツは? 限られた時間の中で、常に優先順位を意識して作業を行っています。実際には捨てる選択をすることが多いと感じますが、その順位の付け方については、今ひとつ経験則に頼っている部分も否めません。日々の作業は何とか回っているものの、未来に向けた戦略を立てる際には、判断基準をより明確にする必要があると実感しました。今後は、各要素を数値化し、ROI(投資効果)をしっかりと分析することで、より合理的な判断ができるよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説で読み解く成功のヒント

仮説の基本は何? 今回の学習で、仮説について深く学びました。仮説とは、ある論点に対して一時的に立てる答えのことで、例えば、ノンアルコール商品の販売増加を見る際、対象となる消費者をビールが好きな運転者や妊婦などに分けて分析する、といった考え方が応用できると感じました。 仮説の役割はどう? また、仮説には問題解決のための仮説と、結論を導くための仮説があることを理解しました。時間軸として、過去、現在、将来の視点で検討していくこともポイントでした。 売れる理由は何? 具体的な例として、①なぜある商品が売れるのか、または売れていないのかについての仮説では、若い世代に人気で刺激的ではない味が影響している可能性や、商品が不安定なために安定した需要を得られていないのではないかといった視点が挙げられました。②なぜある地域や取引先で売れるのか、あるいは売れていないのかを考える際には、その地域に若い人が多いのか、高齢者が多いのかという点が仮説の根拠になり得るという点が印象的でした。 検証データはどう活かす? さらに、仮説を検証するためには比較可能なデータ収集が不可欠であり、アンケートを実施する際の設問項目の考え方や、どのようなアンケート内容が仮説と結論を結びつけるのに適しているかという点にも関心を持ちました。

データ・アナリティクス入門

明確な未来への第一歩

学びの整理はどう? 講座で得た学びを整理し、ありたい姿を描きなおすことで、これまでぼんやり感じていたことが明確になりました。今回の作業を通じ、今後の目標や現在抱えている課題、そしてその課題を解決するために実行すべきことが具体的に見えてきました。 次に何をすべき? また、受講を終えた今、次に取り組むべきことがはっきりしてきたと強く実感しています。仕事と並行しての学習が大変な時期もあり、あと少しで済ませようという気持ちにもあったものの、まだ足りない部分や今後への危機感を改めて感じることができました。そのため、次のアクションについてじっくり考える貴重な時間となりました。 経験はどう活かす? これらの経験は、モチベーションを保ち正しい方向性を模索する上での振り返りとして、大変意義があると感じています。たとえば、フレームワークの知識は、仕事で内部環境や外部環境を分析する際に具体的な切り口として役立っています。 自己研鑽はどうする? さらに、受講後も土曜日に翌週の課題に取り組む学習習慣を継続し、自己研鑽の時間を確保していきたいと考えています。加えて、実際の分析作業で不安を感じるExcelの使い方についても、実践を通して学びたいと思っており、まずは関係する講座を探すところから始めるつもりです。

「分析 × 時間」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right