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確認 ✕ 比較

に関する学び

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チーム運営の基礎は？ 日常的なコミュニケーションの積み重ねが、チーム運営の基礎であり極めて重要であるということを改めて実感しました。 新たな視点は？ WEEK1で描いたリーダー像と比較して、いくつかの新たな視点を得ました。まず、従来はチーム内での最適行動に重点を置いていましたが、外部環境や経営視点を理解し、自分のチームの役割や方向性とどうつなげるかが重要であると気づきました。次に、これまでもコミュニケーションの大切さは認識していたものの、日々の対話がチーム運営の土台であることを再確認し、メンバー一人ひとりの性格やモチベーションの源泉を理解した上で信頼関係を築く必要性を強く感じるようになりました。また、個人の成長とチームの成果を別々に捉えがちでしたが、メンバーの成長がチーム全体の成果に直結しているという因果関係にも気づきました。 方針と現状の関係は？ これらの気づきを踏まえ、まずはグループミーティングやプロジェクトの進捗会議といったフォーマルな場面で、チームの動きや判断が会社全体の方針や現状とどのように関係しているかを意識的に共有していきたいと思います。 信頼感はどう築く？ また、日常的な雑談や軽い声かけにも積極的に取り組み、各メンバーのモチベーションの源泉や価値観を理解する努力を続けます。その上で、一人ひとりと信頼関係を築くことを大切にしていきたいと考えています。 成長支援の視点は？ さらに、日々の業務の中で「この人がさらに成長するために何が必要か」という視点を持ち続け、適切なタイミングでフィードバックを行うことで、メンバーの成長がチーム全体の成果につながるよう、納得感のある成長支援を実践していきたいです。 意識共有の方法は？ 具体的には、決算発表などの節目に合わせて自身の考えや方針を言語化し、整理した上でチームと共有することを習慣化します。これにより、チーム全体として会社の方向性に沿った行動ができるよう意識づけを行います。 毎日会話の重要性は？ さらに、現状、全員と毎日十分に話す機会が持てていないため、1日1回は全員と雑談も含めた会話を行うことを意識します。特に若手メンバーに対しては、メンタルケアの面も考慮して実践していきたいです。 定期振り返りは何？ 最後に、チームメンバー一人ひとりの近況や変化を定期的に振り返る時間を設け、もし何も思い浮かばない場合は、日々のコミュニケーションが十分でないサインと捉え、関わり方を見直すようにしていきたいと考えています。

分析を成功させるためには？ ライブ授業を通して、次の3点を改めて整理できました。 まず、分析は比較によって成り立つということです。目的とアウトプットを明確にしてから分析に取り組むことで、闇雲な作業を避けることができます。 問題解決のステップをどう活用する？ 次に、問題解決のステップ（What-Where-Why-How）の重要性についてです。当日の演習を通じて、これを実際に活用するイメージがつかめました。各ステップでは、目的を明確にし、ロジックツリーの活用や仮説設定、データ収集方法、データの見せ方などのポイントを整理しました。 データ分析から得た新たな発見とは？ 最後に、分析のステップとして、検証したいことを具体的にし、仮説を立て、何と比較するかを意識しながらデータを集め、加工してビジュアル化することで、新たな発見が得られることを再確認しました。 また、データ分析の活用については以下の3点が挙げられます。 1. 企画立案時のマーケティングプロセスにおけるデータ活用 現状では、企画立案が現場の勘や経験に偏りがちですが、データを用いることで、より良い意思決定や施策運営につなげたいと考えています。さらに、他の施策との比較や過去のデータ分析を通じて課題点を洗い出し、マーケティングプロセスを改善していきます。 2. 施策振り返り時の検証 施策を振り返る際には、実績に対する問題や課題を明確にし、次の意思決定のために仮説を立てて検証することが重要です。 3. 課題解決に向けた活用 具体的な課題が提示されたときは、問題解決のステップと仮説検証の考え方を用いて取り組んでいきます。 学習方法の見直しがもたらした効果 これらの活用方法を通じて、アウトプットを進めていきたいと考えています。 さらに、本講座の復習をしっかり行い、学んだことを言語化しアウトプットできるようにし、問題解決ステップや仮説思考、フレームワークを実務に取り入れて練習します。自然に使いこなせるようになることを目指します。また、周辺知識の学習も継続的に進めていきます。データ活用にはクリティカルシンキングや伝える力、マーケティングに関する知識が必要で、今回自分に合った学習方法が見えたのも大きな収穫です。 今年度の目標達成に向けた取り組み 今年度は、施策の乱立を防ぎ、効率的な施策運営のために可視化データを作成し、リソースを他の業務に割けるようにしていきたいと思います。そして、掲げた目標に向けて努力を続けます。

新商品の普及はどう？ 新商品が普及するためには、将来のアイデアや技術と比べたときの比較優位性、生活の変化に過度に影響を与えず採用されやすい適合性、使い手にとって分かりやすく易しいわかりやすさ、実験的な使用が可能な使用可能性、そして周囲にその存在が明確に観察される可視性の5つの要因があると学びました。 新市場はどんな印象？ また、新しい市場を開拓する商品については、売れるかどうかは顧客が持つイメージに大きく左右されるため、まずは顧客の声に耳を傾け、その心理を丁寧に理解することが重要であると感じました。 多様化への対応は？ さらに、現在の多様化する市場環境に対応するためには、従来のマスマーケティングから脱却し、客層やニーズを絞った戦略が、より魅力的な商品創出と経営資源の効率的な活用につながると理解しました。 マーケティング戦略は？ マーケティングミックスにおいては、製品戦略、価格設定、流通チャネル、そしてプロモーションの各要素が重要な役割を果たしています。製品においては、コア価値となる製品そのものだけではなく、パッケージやデザイン、アフターサービスなどの中間付随的な価値も考慮し、顧客のニーズを満たす良い製品・サービスを開発することが求められます。価格はコストや製品の価値、競合の価格を踏まえて適切に設定し、流通では販売場所やチャネルの特性、顧客の動機づけを意識する必要があります。さらに、プロモーションは製品の魅力を伝えるコミュニケーション戦略として、内容や媒体の選定が重要な課題となります。 具体例で確認する？ 具体的な事例として、飲料業界において新商品の普及が難しい背景を踏まえた取り組みも印象的でした。ある自社レモン飲料では、20〜40代の幅広い層をターゲットとし、特に女性に定評のあるレモンのイメージを活かしながら、むくみ解消という具体的な課題にフォーカスして製品開発を行っています。ヘスペリジンを配合した製品は、通常品よりも若干高い価格に設定されながらも、適切な販売チャネルで提供され、ホームページや口コミを通じたプロモーション手法が効果的に機能していると感じました。 実態調査の意義は？ 商品開発にあたっては、コンビニや量販店で露出されている商品の調査、食品に限らずバイヤーからの意見収集、そして流通における競合の価格設定、特売頻度、露出度、キャンペーンなどを調査することが、今後の戦略を考える上で大きなヒントになると実感しました。

分析の基本は何？ 本資料は、分析を比較の視点から行い、仮説思考を持って問題に取り組むための考え方と手法を示しています。分析の要点として、プロセス、視点、アプローチの三つの軸が必要とされ、各軸が互いに補完しながら、より深い理解を促すことを意図しています。 プロセスをどう考える？ プロセスでは、まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次いで、データを収集し、分析によって仮説を検証するという流れが求められます。 視点と工夫は？ 視点については、インパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンといった観点からデータを捉え、それぞれの側面から情報を整理していきます。一方、アプローチでは、グラフ、数字、数式などを用いて、情報を視覚的かつ計量的に表現することで、理解しやすくする工夫が大切です。 可視化はどう？ 比較のための可視化手法としては、データの特徴を一つの数字に集約する方法、グラフ化して目で捉える方法、そして数式に集約するアプローチがあります。これにより、データの持つ意味がより明確になります。 代表値は何？ また、データを見やすくするためには、代表値と分布の確認が有効とされています。代表値としては、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値などがあり、一方、ばらつきを見るためには標準偏差が活用されます。特に、95％のデータが含まれるという2SDルールは、分布の確認において重要な指標となります。 契約単価の意味は？ 具体例として、【１】の契約単価の場面では、相加平均を用いた結果、受注率などの違いが十分に反映されず、平均値が大きく見えてしまうという事実が挙げられます。そのため、加重平均を用いることで、感覚に近い平均単価が算出できる可能性が示唆されます。 成長率はどう考える？ また、【２】の成長率の場面では、合計の成長率を足して年数で割る方法が用いられていましたが、こちらは幾何平均を利用するアプローチが適切です。具体的には、(1+x)^2＝◯年後の売上／スタート年の売上という考え方に基づく計算が求められます。 計算見直しは？ これらの考え方を踏まえ、Q2では【１】と【２】の実際の計算を見直し、過去に作成したデータを再評価する行動を取る必要があります。また、平均値の計算方法一覧を見える場所に保存し、必要な際にすぐに確認できるようにすることで、定着した学習行動が実現されることが期待されます。

ROIの重要性とは？ ROI（費用対効果）の考え方について学びました。私たちの社内では、案件ごとの稼働率をPowerBIなどを使って分析していますが、手元での試算も有効だと感じました。特に、自分の目の前の業務に活かすためには、小規模な試算も役立つと実感しました。 「捨てる」決断の基準は？ 「捨てる」という決断については、客観的指標に基づいて行うことの重要性を学びました。例えば、ROIに基づく費用対効果が低い案件、取引先の成長率、取引規模、人件費などの数値データをもとに判断する必要があります。勘や経験に頼るのではなく、常に数値を基にした思考が必要だと認識しました。 なぜ本質を問い直すのか？ 過去の手順や資料を無意識にコピペして使うのではなく、その本質を見つめ直すことが大切です。なぜこの手順が必要なのか、このデータは何のために用意しているのか、といった本質を問い直しながら作業を遂行することが、自身の作業効率を高め、さらに自身のROIを向上させることに繋がります。 トレードオフで優先すべきは？ トレードオフの考え方についても学びました。「コスト・リーダーシップ戦略」か「差別化戦略」を重視するかの意思決定が重要です。バックオフィス業務においても、制度設計の際に費用対効果に注力すべきか、差別化戦略に注力すべきかの二つの視点を比較して戦略を考える機会があると感じました。戦略とは意思決定に基づいた行動計画を立てることですので、優先順位の設定と、個人と組織の視点をすり合わせることが重要です。最終的には、それらの最大化ポイントを見つけ、ブレークスルーとなる施策を検討していきたいと思います。 どのようにイシューを設定する？ 作業を開始する前に、まずはイシューの設定を行います。過去の資料はあくまで参考にし、その時々の最適化を意識してアップデートを目指します。 数値で目的を明確にするには？ 戦略を立てるためには、経営層とのディスカッションを通じて会社の意思確認を行い、目的を明確に引き出すことが必要です。客観的データに基づく情報を集め、それを元に判断を仰ぎます。感覚に頼らず、数値で具体的に意思を引き出す工夫を心がけます。 トレードオフの価値をどう探る？ トレードオフの考え方は、相反する要素を並べることから生まれるのかもしれません。どんな「効用」があるのかという要素を洗い出す作業を今後も行っていきたいと思います。

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

グラフは何を示す？ グラフの活用法とその分析時の手法について考えます。まず、円グラフは各要素の割合を確認したい場合に使用します。一方、ヒストグラムは全体のばらつきを視覚的に把握したい時に便利です。グラフを活用する際は、事前に仮説を立て、その仮説に基づいて予測データと実際のデータを比較し、深堀することが重要です。 平均値はどう使う？ 分析手法としては、様々な平均値があります。単純平均はただ平均値を求める方法です。加重平均は重みを考慮して算出され、例えば東証株価指数がこの方法を用いています。幾何平均は成長率や平均何倍になるかを知りたい時に使用されます。外れ値の影響を避けたい場合は中央値を用いるとよいでしょう。また、標準偏差を利用することで、データのばらつきを把握できます。標準偏差が小さいほどデータは均一であることを示します。これに基づき、2SDルールでは95%のデータが大よその範囲内に収まるとし、5%のデータは外れ値とされます。 リスクはどう把握？ 施設のポテンシャルや価格の分布を分析する際には、ヒストグラムや散布図を使うことで、戦略に対するリスクを特定できます。例えば、ポテンシャルの高い施設で高コストの外れ値がある場合、戦略的値下げの必要性を検討する余地があります。また、小さい施設で安価なコストの外れ値はベンチマークとして他施設に引き合いに出されるリスクとなる可能性があります。 医療データの精度は？ 医療機器のデータ精度を分析する際、標準偏差を利用して精度の精確性を確認することができます。業界の標準として、変動係数CVが2%以下であれば精度の担保がされているとされています。変動係数は標準偏差を平均値で割ることで算出されますので、まず標準偏差を求める必要があります。特に機器の精度が外れ値を持たず、許容範囲内に収まることが求められるため、標準偏差の知識は重要です。 適正価格はどう算出？ 価格交渉の際、統一グループやGPO施設カテゴリ内の平均価格やベンチマークの引き合いがあります。この際、どの「平均」が使用されているかを確認し、データを鵜呑みにせず、グラフや散布図、加重平均や中央値を用いて適正価格を示すことが重要です。 仮説はどこから？ 最後に、分析に取り掛かる前に仮説を立てることが大切です。仮説に正解はありませんが、経験に基づいた想像力を活かし、いくつも仮説を洗い出すことが有益です。

問題解決のステップをどう活用する？ 問題解決の4つのステップ、すなわちWhat（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因の分析）、How（解決策の立案）を学びました。私の思考のクセとして、Whatを決め打ちしてしまうことや、Howの展開に意識が向きすぎることがあります。そのため、Whatに関しては目の前の課題が全体構造のどこに位置づけられているのかを確認するよう意識しています。Howについては、Whatの構造を理解し、Where→Whyを経てしっかりと導き出すことで、数ではなく説得性と精度を高めていきたいと考えています。 A/Bテストを成功させるには？ A/Bテストについては、比較検証を目的とするため、以下のポイントを理解しました。 - 複数の要素を同時に変えると検証が難しくなるため、このようなことは避ける。 - 同列で比較する必要があるため、期間・ターゲットなど条件をできるだけ揃える。 - 低コストで実施できるため、トライ＆エラーを重ねて精度を上げていく。 購入者定着の課題をどう解決する？ 「商品Aの購入者定着」という課題に対しては、一旦立ち止まって状況を整理しました。例えば、購入者定着を要素分解（要素集約）すると、上位階層に売上向上という課題があります。本質的な課題としては、「売上向上があり、分解すると新規と定着に分けられ、データで補足すると新規の向上が売上の変数として大きく影響する」という課題に変わる可能性があると捉え、4つのステップを視野を広げるためと、要素を絞り込んで確度を上げるために活用していきます。 広告効果の測定には何が必要？ ABテストは広告の売上効果を測る際に用いたいと考えています。しかし、売上に関わる変数（広告外のプロモーションや価格など）が多いため、「広告だけの効果」を測るのが難しいです。この点についてアドバイスが欲しいです。 課題特定を円滑にするには？ 現在取り組んでいる各部署の伴走案件において、上記の4ステップを課題特定に活用しています。会社上層部からの指示や慣習などから使用するデータや活用方針がある程度決まっているため、他の選択肢を持てない方もいます。そういった場合、一度立ち止まって課題の要素分解を行うよう促しています。月内に7つの案件があるため、事前に各部署の業務理解を深め、広い視野で課題を捉えることを意識して伴走します。

目的はどう設定する？ データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ？ 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る？ 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ？ 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す？ さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む？ 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

学びを日常にどう活かす？ これまで学んできた内容を全体的に復習しました。その中で、改めて「目的を明確にすること」と「問いを立てること」の重要性を再認識しました。人間の思考は主観に偏りがちで、そのために本質からそれた部分に焦点を当ててしまうことがあるという前提を持ちました。自分の思考が偏らないようにするためには、まず物事の全体像を把握し、イシュー（課題）を特定することが大切です。そのためには具体と抽象を繰り返し、様々な角度から物事を見る必要があります。この過程でイシューを特定し問題の本質を明確に捉えることが、効率的な情報処理に繋がると改めて感じました。 情報処理の効率化とは？ この学びは日常の様々な場面で活用できると思います。たとえば、報告・連絡・相談（報連相）、プレゼンテーション、社内外の会議、問題定義や課題解決時などです。自分の主観で物事を進めていないか、イシューを特定できているかを常に確認していきたいと思います。また、人との業務上の会話の中でも相手がイシューを特定できていない場合に、自分からイシューを明確にすることで会話がスムーズに進むので、この点を意識していきたいです。 効果的な問題解決法は？ 何事も着手する前に立ち止まり、「目的を明確にすること」「全体像を把握しイシューを特定すること」「伝える内容と目的を明確にすること」を実践していきます。具体的には次のような場面・行動を考えています。 1. **データ分析の際に仮説を立てる** - 行動: データを単純に見るのではなく、まず全体像を把握し、問いを立ててから分析を行います。問いに基づき、どのデータが重要かを判断し、結果を検証するプロセスを経て分析の精度を高めます。 - 理由: 問いを立て、分解し、結果を検証することで、より深い洞察を得ることができます。 2. **プロジェクトやタスクの問題解決における代替案の評価** - 行動: 問題が発生した際、単一の解決策に飛びつくのではなく、複数の代替案を出し、それぞれのメリットとデメリットを比較検討します。そして最も効果的な方法を選択します。 - 理由: クリティカルシンキングを活用することで、短期的な解決策ではなく、長期的に効果的な解決策を見つけることができます。 これらの行動を日常の仕事に取り入れることで、より効果的で効率的な業務遂行を目指していきます。

分析の本質とは何か？ Week1のポイントを復習しました。分析の本質は比較であり、比較する際に注意すべき点は、比較対象を揃えることです。問題解決のプロセスには、What、Where、Why、Howの4つがあります。 問題解決の4ステップとは？ まずWhatでは、何が問題なのかを定めます。次にWhereで、問題がどこにあるのかを特定し、あるべき姿と現状のギャップを数字を用いて比較します。この段階ではフレームワークが有効です。Whyでは、なぜ問題が発生しているのかを探ります。そしてHowでは、どのように対処するかを考えますが、すぐにHowに飛びつかないことが重要です。 データ分析の注意点は？ さらに、単純な平均値に惑わされず、データのばらつきに留意することが必要です。代表値として平均値、中央値、最頻値をチェックし、ヒストグラムを用いてデータにばらつきがないかを確認します。 仮説の検証方法は？ 仮説を立て、その仮説が成り立つかを検証するためにデータを集めます。問題の原因を明らかにするためには、プロセスに分解する方法が有効です。解決策を見つける際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもとに絞り込みます。 チームでのデータ分析をどう進める？ こうした復習を行った上で、実践問題に取り組んだところ、数値を見ることや問題の箇所を特定することがかなりスムーズになったと感じました。しかし、複数の回答を絞り出そうとすると視野が狭くなることがありました。データ分析を行う上では、一人で考えるだけでなく、チームメンバーの多角的な視点が必要であると感じました。そのためには、チームメンバーにもデータ分析の考え方を共有し、共通のプロセスを踏むことが必要だと感じました。 お客さまアンケートの分析は？ 現在、上半期の施策などの振り返りを行っています。その中で、お客さまアンケートの分析業務が現在のメインの仕事となっています。この分析を通じて、お客さまからの評価のボトルネックとなっている部分を発見し、対策を講じる必要があります。 問題発見と仮説の共有方法は？ まずは、問題がどこにあるのかを明らかにするために、関連するデータをビジネスプロセスごとに並べてチーム全員で意見交換を行います。問題の所在が見えてきたら、その原因について仮説を立て、チームメンバーでその仮説を共通認識にします。

定量分析の重要性は？ 目的を明確に持つことや分析が本質的に比較であることを改めて理解し、以下の観点で新たな気づきを得ました。まず、定量分析の重要性です。適切な比較を行うためには、目の前の事象やデータだけでなく、「Aがない場合」といった事象の背景も考慮に入れ、比較対象を慎重に選定する必要があります。また、仮説を立てることで分析の精度を上げることができると感じました。 アプリ戦略と仮説の関係 現在、私はアプリのプロダクトマネージャーとして、プロダクト企画や戦略立案を担当しています。また、自社事業でアプリやプロダクトを使って事業成長戦略を描くというミッションを追っています。市場データや競合比較、ユーザーの売上データ等を用いて仮説を立て、精度の高い分析を目指しています。この手法は仮説の精度を向上させるための手段となり得ると思います。 ユーザーのペインとは？ 分析が役立つと考えられる場面は以下の通りです。まず、ユーザーのペインがどのような数字に表れているかについてです。特に、弊社のヘルスケアアプリにおいて、ユーザー記録データの推移と一般的な健康データを比較し、特定のセグメントにおけるペインを特定できる可能性があります。また、国内外の市場比較から次世代市場の動きや外資企業の動向予測が可能になるとも考えています。 市場分析に必要なステップ 市場分析においては、目的の言語化が重要です。市場分析は主に「自社プロダクトの市場成長性と方向性決定のため」「自社事業成長戦略のポジショニング決定のため」の二つの観点を想定しています。目的ごとに仮説を立て、分析軸を決めることが必要です。具体的には分析目的をMECEで言語化し、優先順位を付けて最上位から着手します。何をどのように比較するか、仮説が本質的な目的から外れていないかを確認し、ゴールまでの計画を立てます。 データ分析で見える強みと弱み 自社プロダクトの分析には、「あるべき姿」と現状のギャップを言語化し、そのプロセスとしてデータ分析を活用します。市場ポジションの分析では、自社プロダクトの利用状況推移と同セグメントのアプリの一般的な状況を比較し、強みや弱みを特定します。また、ユーザーのペインを見つけるためにデータ分析を行い、アンケート結果やユーザーインタビュー結果を再評価し、インサイトを見出します。