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分析 ✕ 効果

に関する学び

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問題点発見の方法は？ R&D開発部門のPoCやクロスセル・アップセル立案において、問題点を発見するためにロジックツリーを用いてプロセスを分け、その後にファネル分析を使って視覚的に問題点を可視化することができると感じました。このようにプロセスを独自に設定することで、より具体的な分析が可能になります。 顧客行動はどう見る？ また、マーケティングや製品提案の際にAMTULの観点を取り入れることも有益だと思いました。具体的には、以下のような質問を通じて、顧客が購買に至るプロセスでの課題を見つけ出すことができます。 - 記憶に残るポイントは何か？ - いくらなら試用したいと思うか？ - 本格的な使用に至るための要件は？ - 継続して使用する可能性があるか？ これらの質問を通じて、顧客の意識から忠誠度に至るまでのステップに関する洞察を得ることができ、その結果、より効果的なマーケティング戦略を立てることが可能になるでしょう。

戦略の基本はどう？ 戦略の基本的な考え方やフレームワークについて、知らなかった点が多かった分、大変学びがありました。特に、理想の姿（ゴール）を明確にし、そこに向けて現状とのギャップを埋めていく考え方は、今後の業務でも活かしていきたいと感じました。 ゴールはどう決める？ 今後は、これまでの背景や個人的なやりたいことに基づく計画ではなく、状況に応じたフレームワークを適用し、明確なゴールを目指していきたいと思います。たとえば、SWOT分析は基本となるフレームワークだと捉えており、他社の事例を参考にしながら自社にあてはめることで、より効果的な戦略策定ができると感じました。 戦略構築はどう進める？ これまでの実務経験も参考にしつつ、今後はフレームワークに沿って戦略を構築していきたいと考えています。そして、そのフレームワークを活用できるかどうかは、今後の戦略策定の中でメンバーの意見も取り入れながら進めていく予定です。

なぜ復習が大切？ 学んだ内容は、1週間前のものはすぐに思い出せる一方、1か月前のことはすぐに再現できないと実感しました。このことから、インプット、復習、そしてアウトプットの重要性を改めて学び、机上の学習にとどまらず、実務に活かす目的を持って本講座全体を自己復習しようと考えました。 どこから手を付ける？ また、データビジネスやロジカルシンキングが未経験のメンバーには、いきなりドメインの詳細な説明をするよりも、入りやすい内容から始めるのが効果的であると感じました。具体的には、比較を用いた分析や、データ分析のプロセス、問題解決のステップなどが、そのヒントになり得ると考えています。4月以降の職務管掌は未定ながら、少なからず人材育成に関わる予定です。そのため、まずは本講座全体を自身で復習し、業務に必要な知見をピックアップしておくとともに、必要に応じてアウトプットすることで、自らの復習と組織全体の底上げを図りたいと思います。

仮説検証の重要性を再確認 段階を踏んで仮説検証を進める重要性を改めて認識しました。また、A/Bテストという手法についてこれまで全く知らなかったため、新しい分析方法として今後積極的に活用したいと考えています。 A/Bテストの効果的な活用法は？ 売上向上の施策に対しても、効果検証としてA/Bテストを用いてみたいと思います。これまで効果検証自体は実施していましたが、異なる施策を同時に行ったことはありませんでした。今後は実施できる事案を含め、慎重に検討していく予定です。 情報共有と承認のステップ まず、１か月以内に従来の施策とA/Bテストによる効果検証の違い、メリット・デメリットに関して部長会で情報共有を行う予定です。その際、A/Bテストが実施できそうな事案についても紹介し、従来法では得られない効果まで説明します。実施に対する承認を得た後は、来期の1Q内に実務担当者と協力し、テストを実施する予定です。

比較の意義は？ 分析の核心は、比較にあります。比較を行う際には、対象の選定や条件を統一することが、意義深い分析につながります。また、分析の出発点として、目的や仮説の定義が欠かせません。これらは、できるだけ明文化しておくことが理想的です。 データの見せ方は？ さらに、分析結果を伝えるには、グラフやパーセンテージなどで適切にビジュアライズすることが重要です。例えば、自社サービスと競合他社サービスの比較では、自社に有利な形でデータを提示するのが一般的です。また、サービス導入前後の状態を比較し、業務時間の短縮やコスト削減といった導入効果を、定量的に示すことが求められます。 リスクをどう定量？ ある程度の定量化を行った提案は既に実施していますが、定量化が難しいと感じられるセキュリティリスクやコンプライアンスリスクの削減についても、納得感のある定量的データとして提示する工夫をさらに進めたいと考えています。

最適な分解の方法は？ 分解の切り口によって異なる視点が得られることを実感しました。MECEには主に3つの種類があり、無駄と重複を避けるためにはいきなり細かく分けずに進めることが有効であると学びました。階層別、変数分解、プロセス分解を試し、それぞれの分析の対象に合わせた適切な方法を選ぶことが重要です。 医薬品の使われ方は？ 自社が取り扱う医薬品の使用傾向を把握する際にも応用できると感じました。患者層の理解に加えて、別の薬剤を選択する医師の傾向も調査すると、効果的な対策が立てやすくなるのではないかと思います。 データ検証はどうする？ また、毎週の社内ミーティングでは、それまで試したことのない切り口でデータを分析してみます。これまでのデータも同じ切り口で分析可能かを検討し、社内メンバーと重複なく実行できているか確認します。得られた結果から仮説を立て、それに基づいた活動を行い、次週に検証していきます。

データ分析はどう始める？ 分析は、比較から始まります。問題の定義やデータ分析の目的を明確にし、データの切り口や分析方法、データの効果的な見せ方、さらには仮説を立てる際に有効なビジネスフレームワークを学びました。 手続きの問題はどう捉える？ 手続きのデジタル化率を向上させるためのプロモーション施策を考えることを目指し、どこに問題があるのか、どのように解決するのかを段階的に考えていきます。特に、どの手続きでデジタル化の進行が遅れているのかを把握し、その手続きを行った人のデータを深掘りします。 分析で何が分かる？ 具体的なステップとしては、最初に手続きが紙ベースかデジタルかを確認し、次に属性データや過去にデジタル手続きを利用した履歴で分類します。それらのデータを用いて、なぜその手続きが利用されたのか、またはなぜ利用されなかったのかを分析することで、より深い理解や示唆を得ることができるでしょう。

Aの有無はどう影響？ 分析の本質は、効果があるかどうかを明確にするために、Aがある場合とない場合を直接比較する点にあります。Aの有無で起こる違いを比較することにより、効果の有無がはっきりと浮かび上がります。 比較対象は何を基準に？ また、適切な比較対象の選定も重要です。分析したい要素以外の条件を揃える「Apple to Apple」の視点を持つと同時に、成功事例だけでなく失敗したケースも考慮する「生存バイアス」に注意する必要があります。成功だけに目を向けると、誤った判断につながる恐れがあるためです。 学びを活かすには？ 今回の学習で特に印象に残ったのは、「分析は比較なり」という考え方です。仕事の場面、たとえば事業計画で事業の方向性を示す根拠や理由を説明する際、比較の手法が非常に役立つと感じました。今後も自分の意見や判断の根拠を示す際に、この考え方を意識して分析に取り組んでいきたいと思います。

仮説の捉え方はどう？ 仮説を立てる際、時間軸と結論の視点で捉えるのか、あるいは問題解決のための手段として捉えるのか、細かく分解できることに気づきました。漠然としていた仮説も、目的と必要な手段を明確にすることで、より効果的かつ実践的なものに仕上げることができると学びました。 本当に必要な策は？ 売上向上を目指す中で、「何が必要か？」という曖昧な問いだけでは、的確な戦略が立てられないという経験があります。そのため、問いを細分化し、一つ一つの要素に対して仮説を立て検証することが重要だと実感しています。 現状分析の手法は？ 具体的には、まず自部署の業務範囲における現状の顧客アプローチ方法を洗い出し、効果があるものとそうでないものをデータに基づいて検証します。その上で、検証結果を踏まえて問題解決のための仮説を構築し、ボトルネックとなっている部分の改善策を検討していく手法を実践しています。

実践学習の効果は？ 学習内容を実践的に活用しようとする姿勢が素晴らしく、データ分析においてもその洞察力が十分に発揮できると感じました。今後は、可能性や必要なデータをより具体的に整理していくことで、さらに充実した学びに繋がると思います。 市場環境の見直しは？ また、現状の市場状況や競合環境を鑑み、製品サイクルを考慮した上で複数の課題を明確にすることが重要だと感じました。優先順位を明確にし、実現可能な対策を現場と共に検討・実行していく中で、どのようなチェックポイントが必要になるのかも考えていきたいと思います。 部内議論の方向性は？ さらに、まずは部内で現在考えている課題を洗い出し、複数の案を出し合う場を設けると良いと感じました。その上で、今後の進め方についてマーケティングや営業の各方面とも相談しながら、各自の役割分担を実施して課題解決に向けた取り組みを進めていくことが望ましいと考えます。

A/Bテストの魅力は？ A/Bテストが注目される理由は、そのシンプルさにあります。限られた要素を2つ以上のパターンで比較することで、運用や判断がしやすくなります。また、テスト用の画像やテキストを用意するだけで低コスト、少ない工数で実施できるため、実験のハードルが低いのも魅力です。さらに、いきなり新しい案を採用する場合と異なり、段階的な改善によりリスクを最小限に抑えながら効果を測定できる点も大きなメリットです。 業務問題の解決策は？ 日々の業務において発生する問題に対しては、「What」（問題の明確化）、「Where」（問題箇所の特定）、「Why」（原因の分析）、「How」（解決策の検討）というステップを意識し、効率的に対処しています。特に、問題の本質を捉えるために業務プロセスを細かく分解するアプローチを採用しており、複数の解決策を洗い出し、その根拠を基に最適な方法を選択するよう努めています。

どんな問いを立てる？ 問題を明確に把握するためには、「問いは何か？」を起点にすることが重要です。問いを残し、それを意識し続け、組織全体で共有して方向性を統一することの重要性を学びました。また、データ分析では、データを加工し、数字を視覚化することで効果を高めることができると感じました。 論理枠組みはどう？ 来年に向けた社内イベントや研修の企画書を作成する際には、今回学んだMECEやピラミッドストラクチャーを活用して、どこに問題があるかを特定し、論理的な枠組みを構築したいと考えています。これにより、主張を適切な根拠で支えられるようにしたいです。 根拠共有は十分？ 来年度の社内イベント、特に新入社員プログラムの計画案を立てる際には、今年の結果を振り返りながら、アンケート結果を基に問題を特定し、プロジェクトチーム内でその情報を共有してしっかりと根拠づけを行っていくことを目指しています。