マーケティング入門

ヒット商品の誕生は計画的に可能!

ヒット商品は計画的に? 今週の事例から、ヒット商品は計画的に生まれるものだと感じました。Z世代のターゲットユーザーと化粧品市場の売り場を詳細に分析した結果、商品のコンセプトが導き出され、ヒット商品の誕生が可能になるというロジックが見えました。 値上げ成功のための新視点とは? また、「どうすれば値上げができるか」についても、新しい視点を得ることができました。特にユニークな差別化や顧客体験の差別化が、値上げの達成に役立つという点は重要です。原料高騰の背景も考慮し、自社の強みを整理して独自の差別化を図り、顧客に特別な体験を提供することで、商品提案につなげる必要があります。 ブレストで強みを具体化するには? 研究所のメンバーと共に、自社の強みや市場への戦略についてブレストを行い、アイディアを具体化していきます。さらに、顧客にユニークな差別化や購入体験を感じてもらうためには、必要とされる新技術についても意見を出し合い、最終的には研究テーマとしてブラッシュアップしていく予定です。 価値を更新していけるか? 同じ体験を繰り返すことで価値が減衰すると学びましたので、自社製品についても常に価値を更新していけるかどうか、一度見直してみたいと思います。この事例に限らず、他社のヒット事例も3C分析などを通じてロジックを調べ、学びを得ていきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

数字の魔法:分解から見える新世界

数字をどう分解する? 数字を分解することで、新たに見えてくるものがある。しかし、どのようにその数字を分解するかによって、見える内容が大きく変わるため、その切り口が重要である。分解のパターンはすぐに思い浮かぶものではないので、日々数字に慣れ親しむことが必要だと感じた。さらに、加工や分け方を考える際には、ある結果が出るだろうといったバイアスを自覚し、数字を見る姿勢を持つことが大切だと考える。また、数値やグラフの見せ方に注意を払い、一旦落ち着いて数字を疑う必要がある。一方で、受け取る側はそのままを信じてしまいがちである。 データはどう精査する? プロジェクトの進捗や品質を分析する際には、単に多い・少ないだけでなく、時間経過での変化といったデータを見る観点も必要であり、これにより状況を正確に把握できるようになる。収集するデータは多いに越したことはないが、多すぎると、メンバーへの負荷やコストが増加するため、取得するデータは十分に精査されるべきである。 問題をどう整理する? プロジェクトにおける問題や課題を整理し、定量的に測れるものをデータ収集の対象とすることが求められる。そして、上司などに説明して自分以外の視点からの意見を取り入れ、多角的に物事を捉えてブラッシュアップしていくことが重要だ。日常生活でもニュースなどの数字に興味を持つ習慣をつけることが大切である。

クリティカルシンキング入門

イシューを見抜く成長の軌跡

どうやってイシューを特定する? 進め方としては、まず答えを出すべき問い、すなわちイシューを明確に特定します。その後、論理の枠組みを考え、主張を適切な根拠で支えるという基本の流れを踏むことが重要です。作業を進める中で、イシューを常に意識しながら進めるべきであり、過去にはイシューから逸脱したまま次の作業に移ってしまった経験があり、今後はその点の改善が求められます。 なぜ顧客評価に課題が? また、顧客評価で問題が生じた場合や戦略がうまくいかない状況では、単なる対症療法にとどまらず、根本的な問題が何であるかを特定し、メンバー間で共有することが必要です。特に、エンジニアの方々と仕事をする際には、視点が異なることが多いため、まずは共通してイシューを明確にし、現在の状況と今後の方向性をしっかり合わせることが大切だと感じました。 どうやって情報整理をする? さらに、各顧客ごとにイシューを特定し、現状理解のためにMECEやデータ分析を実施すること、そして顧客との面談前や会議での参加者間のゴール設定が求められます。資料作成の際は、まずデータを整理し、その後報告資料の構成を考え、スライドごとのメッセージを作成していくという流れを守り、順番を変えないように進めることが重要です。会議中もイシューから逸脱しない進行を意識することで、解決策へと着実に導くことができると感じました。

データ・アナリティクス入門

仮説と仲間が拓く未来

どうやって仮説を立てる? データ分析を始める際、いつもありがちな仮説で立ち止まっていた自分に対し、3Cや4Pといったフレームワークを活用して思考を整理し、仮説を立てる方法を学びました。仮説は単に立てるだけではなく、その検証も極めて重要であり、さらに施策を講じる際には顧客目線が不可欠であることを改めて認識しました。 意見交換は必要? また、仮説やアイディア出しの過程で、当たり障りのない意見だけではなく、否定的な意見や斬新な発想を取り入れることも必要だと感じました。一人の意見では偏りが生じやすいため、同じ目的に向かって柔軟な視点を持つ仲間との意見交換が、より良い施策を生み出す鍵になると実感しました。 基本指標をどう見る? さらに、Webマーケティングの基本的な指標であるPVやUUなどの知識は、今後欠かせない領域であると認識し、引き続きツールなどを活用した学習を進めていきたいと思います。過去にカスタマージャーニーマップを作成した経験から、自分とは異なる属性の視点を取り入れる重要性を痛感し、今後はより多様なシチュエーションを考慮して視野を広げる努力を続けたいと考えています。 集計分析で何が見える? また、クロス集計分析の手法は、現在携わっているアンケート業務において大いに役立つと感じ、今後も定量的な面から分析を深堀していくつもりです。

クリティカルシンキング入門

一文字で差がつく伝達術

情報視覚化はどうする? 情報の視覚化と見せ方の工夫について、具体的な手法を学びました。グラフや文字の装飾などを取り入れることで、情報を丁寧に作り上げる必要性を実感しました。特に、プレゼンテーション資料のタイトルに1文字を加えることで、伝えたいメッセージがより明瞭になる点が印象的でした。 レポートはどう伝える? また、レポート作成時には、必要な情報を取捨選択して読み手が情報を探す手間を削減することが大切であると学びました。チーム内で分析結果を共有する資料作成に際しては、実況中継のようにならずに自分のメッセージを明確に伝え、取り扱うデータがメインメッセージとしっかり合致しているかを吟味することがポイントです。視覚的にも分かりやすく整理することで、閲覧者にとって必要な情報がすぐに理解できるレポートに仕上げる工夫が求められます。 広報文はどう伝える? さらに、メルマガの配信や社内広報のメールにおいても、読み手の興味を引くためにタイトルや重要箇所の見せ方に工夫を凝らすことが必要です。こうした実践を通じ、データ分析レポートでは多角的な視点からデータを検証したうえで、メインメッセージを決定し、サポートする情報を厳選する姿勢の大切さを学びました。情報整理の過程で、伝えたい意図がよりクリアになるように微調整を加えることで、より伝わりやすい資料作成を目指していきます。

データ・アナリティクス入門

比べる力が未来を変える

ライブ授業で感じた点は? 締めのライブ授業では、これまでの学びを振り返る機会がありました。データ分析の手法として、比較を活用する方法を学び、目的設定から仮説構築、データや情報の収集、分析、さらには仮説の検証という一連のプロセスの重要性を実感できました。また、自分の考えにとらわれず、さまざまな視点から検証することの大切さも理解でき、これらの手法をいかに実践し、スキルとして身につけるかが今後の課題であると感じています。 部門業績の課題は? 部門業績分析においては、自部門の営業データを活用し、強みと弱みの再確認を進めています。さらに、セグメント別の成長性や低成長部門の課題を明確にし、改善策の検討や戦略の見直しにつなげたいと考えています。次年度の目標設定にあたっては、今年の実績を論理的に分析し、定量的・定性的な評価が可能な具体的な目標を立てる予定です。すでに各メンバーには来期に向けて自ら考えた目標設定を進めてもらっており、私自身も部門全体の強みや弱み、注力すべきセグメントを整理した上で、各メンバーの目標と比較・検証を行っています。このプロセスを通じて、部門全体で論理的な目標理解を深め、同じ方向性で次年度の業務に取り組むことを目指しています。目標設定は3月中に取りまとめ、次年度からは月次で目標達成度の比較分析を実施し、達成に向けた具体策を全員で共有していく方針です。

データ・アナリティクス入門

データ分析の新たな視点を業務に活かす

データ比較の意義とは? 「分析は比較なり」という考え方の重要性を再認識しました。ビジネスにおける意思決定の際には、データを用いた提言を行う中で"比較対象"や"基準"を明確にしておくことが上流段階で大切であると感じています。 データの見せ方をどう工夫する? また、定量データの種類に応じて、適切な加工法やグラフの見せ方があることを学びました。普段から業務でプレゼンテーション資料を作成していますが、これまでは感覚的に数字を表示していました。今後は、実数で見せるべきものと割合で見せるべきものの区別を意識して、より効果的に可視化していきたいと思います。 分析の視点を資料にどう活かす? 資料作成の際、分析結果や二次情報を取りまとめるにあたり、「比較」や「数字の見せ方」といった、わかりやすい表現方法を意識していこうと考えています。また、業務委託先を選定する際に、選定基準や評価基準を整理するためにも、分析の観点を活用することができると感じました。 新たな観点を業務にどう適用する? これまで意識してこなかった新たな観点を業務に適用するために、まず業務の目的をしっかりと立ち止まって整理し、可視化することを習慣化したいと思います。これにより、意思決定を促進するためのデータ活用の余地があるかどうかを判断し、適切な判断ポイントを組み込むことができると考えています。

戦略思考入門

実務に生かす学びの一歩

授業内容をどう実務化? 授業で学んだ内容を業務にどう活かすかを考える過程で、配車アプリと中古車販売事業のシナジーに関して、まだ自分の視野が狭く、知識が十分に定着していないと痛感しました。そのため、基礎から復習し直す必要があると感じています。 動画学習は何を教える? 動画学習では、規模の経済性において、生産量が月ごとに変動する場合、調整の仕方によっては不経済になる可能性があるという点が新たな学びとなりました。また、習熟効果に関しては、問い合わせに対応する際の時間差から、チーム内でのスキルのばらつきを感じることができ、これをどう改善していくかという対策の重要性を再認識しました。 具体策はどう進める? 具体的な取り組みとして、習熟効果を高めるために、まずは定例会議で事例の共有とポイントの説明を行うこと、また、よくある質問やその回答をまとめた資料を作成し、いつでも参照できる環境を整えることを計画しています。これにより、チーム全体の対応力を底上げできると考えています。 連携で成果はどう? さらに、範囲の経済性については、他部署と共同で展示会などを行う際に得られるメリットを整理し、具体的な提案ができるよう、事前に自社のバリューチェーンを再分析することを進めています。こうした取り組みを通じ、実務に直結する形で学びを業務に生かしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

数字が紡ぐ学びの軌跡

データ加工はどう整理する? データ加工においては、数値に集約して捉える、目で見て把握する、そして数式に集約するという3つの方法を基本としています。 分析はどう進む? 分析の際は、まず目的(問い)を設定し、仮説を立てたうえでデータ収集・検証を繰り返すプロセスが基本です。さらに、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの視点と、グラフ、数字、数式というアプローチを組み合わせることで、多角的に情報を捉えています。 数値管理はどう考える? 具体的な数値の扱いとしては、代表値に単純平均、加重平均、幾何平均、中央値を用い、散らばりは標準偏差で表現します。ただし、平均値は外れ値の影響を受けやすいことに注意が必要です。 セグメントはどう見る? また、キャンペーンメールのデータと顧客データを用いた分析では、どのセグメントにどのような傾向があるかを明確にし、それをもとに有意差が見込める仮説を立てる際に、プロセス・視点・アプローチの組み合わせが効果的であると感じました。 検証の深め方は? 以前は、キャンペーンメールと顧客データを分析する際、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった視点に十分意識を向けていなかったため、今後はこれらの視点をしっかりと取り入れながら仮説を立て、より精度の高い検証を行っていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーの本質と実務への応用

MECEの難しさと挑戦 MECEを意識しすぎるあまり、本質的なロジックツリーを作れていないことがあるのは、本当にその通りだと思いました。漏れなく整理するために「その他」を多用している自分を容易に想像でき、今回の講座内容は非常に自分事として受け止めることができました。 良質な示唆を得るには? MECEは重要ですが、あくまでフレームワークの一つであり、問題解決に繋がる良質な示唆を提供できる分け方が求められます。現状の自分の役割としては、営業戦略の策定と売上増加のための施策検討があり、常に課題解決に取り組む状況です。Week 01から学んでいる内容は、まさに今の業務に直結するものです。 定量的な分析を目指して WhatやWhereを置き去りにせず、現状の分析とありたい姿やあるべき姿をしっかり定義し、どこにギャップがあるのかを定量的に、そしてMECEに整理できるようにしたいです。前提となる「現状分析やありたい姿の定義」は、頭の中でわかった気で終わるのではなく、しっかりと言語化することを意識します。 フィードバックの活かし方 MECEのアプローチは、一人でアウトプットを出したうえで、同僚や上司からフィードバックをもらい、自分では気付けない「漏れやダブり」を見つけることが大切です。そのためのブラッシュアップを行い、練習を重ねていきたいと思います。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

自分を見つめるキャリアの再出発

キャリアの本質は何? キャリアアンカーとは、仕事を進める上で自分にとって最も大切な価値観を明らかにするもので、現状と理想の自分のギャップを認識するのに役立ちます。また、部下の働く意欲や考え方を把握する際にも有効です。一方、キャリアサバイバルは、今後の仕事や周囲の変化を踏まえ、必要なスキルや訓練、適任者像を考えることで、組織内での生存戦略を立案する考え方です。これらは、①仕事の棚卸し、②環境分析、③仕事の見直しというステップで進められます。 学びは足りていますか? 今回の学習だけでは、他者に説明できるレベルに達していないと感じました。そのため、まずは別の書籍などを通じてキャリアに関する知識を深め、自分自身のキャリアアンカーを改めて考察することにしました。その上で、職場でキャリア理論の紹介の場を設け、部下にも自身のキャリアアンカーを考えるよう促す提案を行い、各自がどのように成長し理想に近づけるかを共に考える雰囲気を作りたいと思います。 実践はどう進める? 具体的な取り組みは、まずキャリア理論に関する書籍を読み、自分のキャリアアンカーを整理することです。そして、職場でキャリアに関する理論を紹介する場を設け、部下に対して自身のキャリアアンカーを考えてもらうよう提案します。さらに、部下との個別面談の機会に、その考察内容をもとに意見交換を進める予定です。

データ・アナリティクス入門

目的明確!整理から始める本気の分析

比較はどんな意味? 「分析は比較」という考え方は、これまでさまざまな講座で耳にしていましたが、「比較する対象を見出す」という点については、あまり深く考えたことがありませんでした。そのため、今回の学びを通じて、まずは「どんな目的で分析を行うのか」や「ありたい姿」と現状のギャップを整理(言語化)することに意識を向け、分析のスタート地点としてしっかりと理解を深めたいと考えています。 現状整理はどう進む? 業務では、依頼主から提示される課題に対して、その課題=「在りたい姿」と「現状」の整理が不十分なまま、すぐにデータに取り掛かることが多くありました。そのためか、「こっちだったかも?」や「なんかズレてきている?」という不安にかられ、進めていた分析で手戻りが発生することも多々ありました。そこで、データに触れる前に、一度しっかりと整理してから進めるべきだと改めて感じています。 新規案件の見通しは? 今回、新規の案件にあたっては、以下の点について整理しながら進めていく予定です。まずは分析の目的を明確にし、ありたい姿を言語化します。次に、現状の把握と、現在手元にある指標の洗い出しを行い、ありたい姿とのギャップを埋めるために必要なデータを整理します。こうしたプロセスをメンバー間で共有し、認識を合わせながら進めることが、より効果的な分析につながると期待しています。

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