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確認 ✕ データ

に関する学び

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振り返るべき分析の本質とは？ ライブ授業を通して、以下の3点について再確認できました： 1. 分析の本質は比較である。 2. 問題解決の4つのステップ（What-Where-Why-How）全てにおいて仮説思考が重要である。 3. やみくもに注意！ データ分析における重要ポイント データ分析において覚えておきたいポイントは以下の通りです： まず、何のために分析するのかという「目的（問い）」を押さえ、その問いに対して「仮説（ストーリー）」を立て、その上で「データ収集」をし、分析を通して「仮説検証」を行うことが重要です。データ収集方法は既存のものを「リサーチ」、新たに必要なデータは「見る」「聞く」「行う」で収集します。 次に、分析の際に必要な視点として「インパクト」「ギャップ」「トレンド」「ばらつき」「パターン」があり、アプローチ方法として「グラフ」「数字」「数式」があります。 さらに、比較の前提となる"複数"と"網羅性"を担保するためにフレームワークを利用することが有効です。 長期的な目標設定の方法は？ 以上を踏まえ、データ分析をハイサイクルで繰り返すことで、客観性と納得性が高い本質的な課題解決や新しい目標設定が可能となることが分かりました。 また、GAiLを通して「ありたい姿（現時点での目指す方向）」をあらためて描くことで、自分の目標が職場だけでなく、公私に共通するものであると気づきました。ありたい姿を実現するには、「ゴールを設定する」「やることとやらないことを決める」「整合を取る」ところでデータ分析を活用したいと思います。そして、公私において必要となるコンセプチュアル・スキルとヒューマン・スキルの一つであるコーチング力に注力し、ビジネス・フレームワークを身に付けていくことで、中期事業計画の策定で高度な専門性を持つことを目指します。 即断即決の精度を上げるには？ 中期事業計画の策定に向けて関係者と共に戦略を自らのものとして進めるために、ビジネスの定石・フレームワークを活かしつつ客観性と納得性を担保し、最後にはこれまで培った集合知を総動員した発想の飛躍に挑戦したいと思います。 経験と勘による即断即決が多くなっていることに気づきますが、それに頼らずビジネス・フレームワークとコンセプチュアル・スキルを用いて自ら検証することの重要性も感じています。即断即決する前に深く考える時間を持ち、その考えをメモに書き出してデータ分析をもとに検証する習慣をつけたいと思います。これからも即断即決が必要な場面はありますが、その精度を上げ、発想の飛躍ができるために、視座を高く持ち、視野を広くもって先輩や上司、仲間と共に高め合える関係を継続していきたいと考えています。

正しい思考は何？ 沢山のフレームワークが出てきましたが、本質は正しい考え方や思考方法を知り、学び、定着させることだと感じました。習得するためには継続的な取り組みが必要で、これまでノートにまとめたメモを見返しつつ、改めてここに整理してみました。 仮説をどう作る？ 【仮説の構築】 まず、問題を明確にする（What）、問題箇所を特定する（Where）、原因を追求する（Why）、そして解決策を立てる（How）のプロセスを大切にしています。仮説を立てる際には、複数の可能性を網羅し、一つに決め打ちしないことを意識しています。 また、取り巻く環境を3C（Customer：市場や顧客、Competitor：競合、Company：自社）の視点で考え、自社の状況は4P（Product：製品、Price：価格、Place：場所、Promotion：販促手法）で検討することで、より具体的な分析が可能になります。 情報の取り方は？ 【データ収集】 既存のデータや一般に公開されている情報、パートナーの所持するデータを確認することから始め、さらにアンケートやインタビューなどで新たに情報を集める取り組みを行っています。誰に、どのように情報を収集するか、また比較できるデータを忘れずに取る点が重要だと意識しています。 どう考えを広げる？ 【仮説思考】 仮説とは、ある論点に対する一時的な答えです。結論や問題解決のための仮説を、知識を広げ多角的な視点から検討することで、説得力と行動の精度を高めることができます。思考実験や「なぜ？」を繰り返すなど、ロジックツリーを活用しながら多様な仮説を生み出し、常に発想を広げる努力が求められます。 仮説はどう検証？ 【仮説の検証】 仮説と検証はセットで考え、投資額や巻き込む人数、不確実性といった観点から必要な検証レベルを見極めます。初期段階で枠組みを設定し、定量・定性のデータを収集・分析することで、より客観性のある仮説の肉付けや再構築を行うようにしています。 市場をどう見る？ 【マーケティング・ミックスとその他の分析手法】 製品戦略、価格、流通、プロモーションのそれぞれの側面を4Pで検証することに加え、5Aカスタマージャーニーを活用して現代の顧客行動を捉えています。また、クロス集計分析を通して、全体の傾向や特徴、特異点を把握し、次の打ち手を考えるための洞察を得ることも重視しています。 実行にどう生かす？ 最終的には、これらのフレームワークや手法を日常的に活用することで、検証マインドを鍛え、チーム全体に浸透させる意識を持つことが、戦略の立案や実行に大きく寄与すると実感しました。

データ分析における意思決定とは？ ビジネスにおける意思決定において、データ分析は非常に重要な役割を果たします。数値を可視化することで先入観にとらわれずに合理的な判断が可能となります。また、比較の際には、条件を揃えた上での分析が重要です。目的を明確にすることで、何を明らかにしたいのかという背景を理解し、分析の効果を最大化することができます。 失敗をどう教訓に活かすか？ 日々の業務ではこれらの点を意識してデータ分析を行っているつもりでしたが、振り返ってみるとできていないことも多く、過去には目的を明確にしないまま分析に臨んだ結果、時間を無駄にして失敗に終わった経験もあります。しかし、この失敗を教訓に、分析の依頼者に対して背景や目的を確認することで、効率的なデータ抽出と適切な要因分析ができ、最終的には施策の成功に貢献することができました。この経験を通じて、分析の初期段階で目的を明確にすることの重要性を再認識しました。 今後の分析に向けた意識改革 現在の分析経験はまだ少ないと感じており、依頼されたものだけでなく自ら事業の課題に対してデータ分析を行い、積極的に提案していきたいと考えています。ウェブサイトの行動履歴ログを基にした流入、離脱、コンバージョンの分析を通じて、カスタマーの動きを把握し、学んだ知識を活かす場面は増えそうです。 依頼者とのコミュニケーションの重要性 過去には依頼者とのコミュニケーション不足で目的が不明確なまま進め、失敗した経験もありました。今後は、何を明らかにするための分析なのかを明確にし、依頼者と密にコミュニケーションを図ることで認識のすり合わせを心掛けます。また、データ抽出の間違いで時間を無駄にした経験から、目的達成のために必要な情報を収集し続ける努力を欠かさないようにします。さらに、分析結果を言語化する際には、簡潔かつ構造的にまとめることを目指します。 スキルの向上と今後の展望 これからは、データ分析に必要な情報を依頼者とのコミュニケーションを通じて収集し、過去の失敗や学んだ知識を活かして、目的の明確化、仮説の設定、納期、データ抽出の定義など、依頼者とすり合わせを行い、認識の齟齬をなくすよう努めます。依頼者が求める分析の目的を見失わないように、すり合わせた内容を基にして、全体像を把握するデータ抽出から始めるつもりです。分析結果は言語化し、依頼者と密にコミュニケーションをとり、振り返りを行います。 学んだ知識をもとに行動を重ね、情報収集やデータ抽出方法のツール、プログラムの習得などのスキルを磨きつつ、事業の課題に対して正確なデータ分析レポートを提供できるよう努力を続けていきます。

講義内容は何を学んだ？ 必須部分の講義を受ける中で、これまで一部しか活用できていなかった知識に改めて気づくことができました。グループワークの準備で実践した際にも、新たに把握すべき点があるように感じました。 関連動画はどう見る？ 関連動画が充実しているため、改めて視聴して理解を深めたいと思います。 代表値の多様性は？ 代表値については、単純平均だけでなく、加重平均や幾何平均、中央値が存在することを学びました。また、全体感を把握するための円グラフや、構成要素の割合とばらつきを見るヒストグラム（標準偏差を用いる）の活用も理解できました。 散布図の意義は？ 散布図は、2つの変数の関係性を探るグラフとして有効であると実感しました。相関関係と因果関係は切り離して考える必要があり、関係性は相関係数など数式で表現できる点も印象的でした。 度数分析のコツは？ 度数分析では、ヒストグラムを用いて集団の特性を把握する方法について学びました。正規分布だけでなく、必ずしも正規にならないケースや、階級幅の取り方（スタージュの公式など）にも触れることができました。 時系列の変化は？ 時系列分析では、過去のデータから将来の予測を試みる手法として、横軸に時間、縦軸にデータをとることでトレンドの変化や予測外の出来事の影響を確認する方法を学びました。傾向変動、循環変動、季節変動、不規則変動に注目し、直近と長期のデータ双方に着目する重要性も理解しました。 パレート効果は何か？ パレート分析では、20/80や30/70の法則を棒グラフと累積量を示す折れ線グラフで確認する方法を学び、場合によっては10/90となることもあると知りました。 ウォーターフォールは？ ウォーターフォールチャートについては、複数の構成要素を階段状に表現し、正負の要素を分けて時系列での変化を詳細に読み取る手法が紹介されました。ただし、場合によっては円グラフや棒グラフの方がシンプルで分かりやすいこともあるため、状況に応じた使い分けが大切だと感じました。 知識活用の方法は？ 今後は、単純平均だけに頼らず、円グラフやヒストグラム以外の表現方法も意識して活用していくとともに、学んだ知識を実務に取り入れ、部下や仲間と共有しながら継続的にアウトプットしていきたいと思います。 計算苦手を克服する？ 数字や計算式に苦手意識があるため、今後は復習を重ね、参考図書を活用して学びを深めるとともに、グループワークや他の受講生の振り返りを参考にしながら、データの読み取り方を改善し、最終的には実践的な分析を通して意思決定につなげていきたいと思います。

原因分析の重要性を知る 問題解決ステップにおける原因分析（Why）、Howの立て方について学びました。 原因を探るためのポイントは次の二つです。一つ目は、結果にいたるまでのプロセスを分解し、どのプロセスに問題があるか特定すること。二つ目は、解決策を決め打ちにせず、複数の選択肢を洗い出し、それを重みづけして評価・選択することです。 総合演習で何を学ぶ？ 総合演習では、問題解決プロセス全体を経験しました。この過程を通じて、「問題が発生すると、解決策から考えてしまう」「仮説めいた持論を展開する」「それらしいデータに飛びつく」という思考のクセを極力排除し、問題解決ステップに沿って検討を進める方法を学びました。 実務での学びの応用は？ 出版デジタルメディアにおけるタイアップ広告販売の仕事においても、この学びを活かせる場面がいくつかあります。 まず、タイアップ広告の進行中の検証や効果測定です。例えば、PVや再生数などの指標が当初の予測よりも悪い場合、従来はコンテンツの内容にのみ着目していましたが、今後はプロセスに分解することで、原因箇所を判断できるようになります。 次に、ABテストです。記事コンテンツは校了後に修正しないのが基本ですが、タイトルやサムネイル画像などの要素はテスト形式にすることができるかもしれません。また、SNSでUPするコンテンツでもテストが可能かもしれないと感じました。 成長戦略における問題解決 また、自社メディアの成長戦略策定においても、他部署と来期の戦略を立てている最中で、問題解決ステップを基にした議論がなく、Howばかりで決め打ちの議論になりがちです。そのため、効果検証がしづらい状況でした。そこで、自分が問題解決ステップのWhat、Where、Whyを整理し、メンバーに提案してみようと思います。納得してもらえるかはわかりませんが、WhyからHowの複数の選択肢を全員で洗い出してみたいです。 次に取るべき具体的アクションは？ 具体的なアクションとしては、以下の内容を計画しています。 まず、途中検証がすぐにできるよう、プロセス分解を先に作成します。また、外部サポート企業にプロセス分解を依頼する予定です。 次に、サイトとSNSでABテストにかけると効果的な項目を洗い出し、社内に提案します。これについても、どの項目を抑えるとサイト成長の観点で効果的か外部サポート企業に確認します。 最後に、自社メディアの成長戦略策定に向けて、問題解決ステップに沿って自社サイトを分析しておくことです。これには、今週予定されているミーティングに向けてGA4を可能な限り分析することも含まれます。

会話分析で隠れたニーズは？ 定性分析について学んだ中で、CRMの管理者として、営業担当が顧客との面談で交わした会話内容をテキスト分析することで、隠れたニーズを発掘できるのではないかと考えました。一人ひとりの顧客に対し、営業担当自身がそのニーズに気づけるCRMシステムが理想です。しかし、そのシステムが効果を発揮するためには、まず営業担当のインタビュー能力を高め、会話内容を漏れなくテキストとして記録する仕組みが必要だと感じました。 研修でどう均てんする？ インタビュー能力の均てん化は研修を通じて改善できると考え、記録については音声入力などのテクノロジーが一定の解決策を提供してくれるのではないかと思います。 セグメントの切り口は何？ また、顧客のセグメンテーションは売上などの定量的な視点からだけでなく、定性分析を通じてこれまでとは異なる切り口で行える可能性があり、その各セグメントに対する最適な解決策を考えることができると感じました。このため、膨大なテキストデータのコーディング作業が非常に重要だと考え、AIの活用により効率的に対応できるのではないかと期待しています。 システム改善をどう確認する？ システム導入については、すぐに実施するのは難しい状況ですが、リニューアルされた別のシステムが以前より使いやすくなったかどうかをチャットベースでのインタビューを通して確認する取り組みも行っています。ただし、単に「使いやすくなった」といった安易な回答に終始せず、具体的にどの点が改善され、どこに課題があるのかを掘り下げる質問をしていくことが重要だと考えています。たとえば、普段どのページにアクセスしているのか、そのページやデータへのアクセスが容易になったかを確認するなど、具体的な視点から質問を設定しています。 利用意義をどう問う？ また、システム利用によって本来的に実現したいことに焦点を当てる必要性も感じました。問題点を問うのではなく、見たいデータへのアクセス手順が改善されたか、データがインサイトを得られるように可視化されているか、といった具体的な問いを設定するべきです。ざっくばらんに意見を募ると、後々コーディングして集約する際に混乱が生じる恐れがあります。 仮説構築の秘訣は何？ 定量分析が仮説の検証を目的とするのに対し、定性分析は新たな仮説構築を目的とします。コーディングを通じてプロセスやフレームワークを構築することで、これまで想定しなかった要素も明らかになるでしょう。デザイン思考においては、仮説が広範囲になりすぎず、解決策ありきの課題設定を避けることが肝要だと感じました。

どうして客観的に考える? クリティカルシンキングは、客観的思考を持つもう一人の自分を育て、ビジネスにおいてリスクを回避するための基盤となります。頭の使い方を理解し、自分の考えを客観的かつ論理的に検証することで、状況を多角的に捉えられるようになるのです。 どうして視点を広げる? また、文章では「視点」「視座」「視野」の３つの視を意識することが強調されています。無意識のうちに制約を設けてしまうことがあるため、現状の考え方に制限がかかっていないかを点検しながら、思考の枠を広げていくことが求められています。 ロジックツリーは有効? 思考の偏りに対処するには、ロジックツリーなどのツールを活用し、全体を部分の集合に分解する手法が有効です。これにより、情報をもれなくダブりなく整理するMECEの原則にも沿った考察が可能となり、主観的な直感や経験だけではなく、客観的な説明責任を果たすための表現や方法が身につきます。 どうやって効果的に伝える? 実際の業務では、データ分析やデジタルマーケティング、カスタマーエクスペリエンスなど、分析結果を伝える機会が多くあります。社内はもちろん、一般の方向けにもわかりやすく説明できるよう、客観的な視点をもとに筋道を立てた情報伝達を実践することが重要です。自分自身の思考や表現のクセを可視化し、書き起こすことで新たな発見や柔軟な考え方を身につけることが期待されます。 人間らしさはどう守る? さらに、デジタル化の波が進む中でも、人間らしさは大切にすべき要素です。新技術を取り入れると同時に、感情や言葉を使って相手の心に響くコミュニケーションを磨くことが、これからのイノベーションにとっても重要なアプローチとなります。 振り返りで何を発見? 講座を振り返る際は、学んだ基礎を業務の前後で意識し、実際にどのように活かせたかをシミュレーションしてみるとよいでしょう。普段無意識に行っている前提について自分で気づくとともに、実践の中でその濃度を計測し、改善のポイントを見つけ出す取り組みが効果的です。 誰に、どう伝えるのか? また、説明する際は、誰に伝えるのかを意識し、限られた時間内に要点を詰めて述べる練習が推奨されます。場合によっては自分の説明を動画で確認することも、自己評価や改善に役立ちます。 書く力はどう伸ばす? 最後に、書くことも重要な学びの一環です。文章による要約や表現のクセをチェックしながら、論理性と客観性を深堀するトレーニングを継続することで、自分の伝える力が着実に向上することを実感できるでしょう。

何を学んだかな？ 全体を振り返って学んだことを整理します。 どうやって問いを定める？ 【１．問いを明確にすること】 仕事に取り組む際には、その目的や解決すべき課題を正確に理解することが重要です。これを怠ると、根本的な課題解決につながらず、無駄な時間を費やすことになりかねません。そのため、実際の作業に取り掛かる前に、どの問いに対して取り組むのかを明確にする必要があります。 課題はどう分解する？ 【２．課題の分解】 曖昧な課題や大きな課題に直面したときは、課題を構成要素に分解し、具体的なアクションにつなげやすくします。これにより、手触り感があり、次のステップがクリアになります。 データはどう見る？ 【３．データの可視化】 データは単なる数字として見るのではなく、目的に応じたグラフを用いることで、異なる視点から分析がしやすくなります。このようにして、課題の特定に努めます。 伝え方はどう工夫？ 【４．伝え方の工夫】 例えば、スライド作成においては色使いやメッセージの伝え方次第で、相手に伝えたい内容が正確かつ効果的に伝わることがあります。何をために、何を伝えたいのかを常に意識することが重要です。 これまでの学びを振り返り整理することで、定期的に自分のやるべきことを確認し完遂できるよう心がけていきます。 どこに注目する？ 大きく2点について考えることがあります。 企画営業はどう？ １．企画営業において 提案を行う際には、課題や目的を意識した内容と、その伝え方を工夫した資料作りが重要です。これから提案を行う機会が増えるため、今回の学びを活用して意識的に取り組みたいと考えています。 顧客対応はどう？ ２．顧客対応において 今後、新規顧客の質疑や個別相談が増えるため、顧客の疑問点をそのまま受け取るのではなく、どの部分に疑問があるのかを的確に把握するコミュニケーションが求められます。お互いに問いを明確にし共有することで、顧客の理解を促し思考を整理しやすくします。この学びを顧客対応に生かしたいと思います。 具体的な取り組みとしては、まずは各会議を思考を深める機会として活用し、アジェンダを参考にしながら重要な問いを明確にし、現状の課題を常に意識することです。この方法で、会議全体での課題に対する共通認識を得られると考えています。そして、自らの知識を広げ、あらゆる業界や役職に対して適切な対応ができるよう努めたいと思います。いずれにしても、「問いから始め、問いを意識し続ける」という姿勢を徹底していきます。

何を学んだ？ 今回特に学んだことは以下の3点です。 全体定義はなぜ？ まず、問題に取り掛かる際は全体を定義することが重要です。いきなり分解や分析に入るのではなく、どのような回答となりそうかを想像し、仮説を立てることから始めます。その後、その仮説を検証するための分析方法を実施します。 MECEって何？ 次に、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識することです。データを分析する際、漏れなくダブりがないかをチェックします。MECEが守られていない場合、分析結果が正しく事象を表していないことになり、本質を理解するためにこの考え方は重要です。 疑問で深掘りする？ 最後に、結果が出ても「なぜ？本当に？」と繰り返すことです。分析結果が出た際に、それが正しく事象を表せているのか、なぜそのような結果になるのかを2～3回と深掘りして追求します。この過程で、異なる切り口での分析や、データ自体の見直しを行うことで、深い理解につながり、正しい答えにたどり着けるものと考えます。 現場で生かせる？ 私は他部署で発生した事象について報告する業務が多いため、そこで学びを活用したいと思っています。たとえば、事業会社の売上実績を自部署内の会議で報告する際や、サプライチェーンの原材料調達コストの分析、新規プロジェクト立ち上げ時の計画立案などです。それぞれの場面で、様々な切り口で考え、MECEに基づいた分析を行い、結果を深掘るといったサイクルが非常に有効であると考えています。 データ報告の秘訣？ 具体的な業務の中で、事業会社の毎月の売上実績を自部署内で共有する場面があります。ここでは、以下のように進めています： 定義の要点は？ まず全体を定義します。事業会社から提供されるデータをもとに、いきなり売上や利益、単価の推移などを見るのではなく、何を部署内で共有するべきか、ポイントは何かを意識して仮説を立ててから分析に入ります。 分析は整ってる？ 次に、MECEを意識します。その月の重点事項を決めたら、売上や利益、エリアや商品といった切り口で漏れなくダブりのない分析を進め、重点事項が正しいかどうか検証します。 結果の真意は？ 最後に、結果が出ても「なぜ？本当に？」と繰り返します。もし仮説通りの検証結果が得られた場合でも、それが本当か確認します。異なる切り口からの確認も行い、事業会社から提供されたデータの数値を元に読み解くことを続けていきます。

戦略思考の本質は？ 私が最も印象に残ったのは、戦略思考が大きな目標を達成するためだけでなく、日々の業務を効率化し、目標までの道のりを最短にする普遍的な考え方であるという点です。目の前の業務に追われがちな状況でも、戦略思考を意識することで、限られた時間と資源を最大限に活用できると強く感じました。 外食業で差別化する？ 例えば、外食産業で新メニュー開発の目標に取り組む際、闇雲にアイデアを出すのではなく、まず顧客のニーズを明確にし、自社の強みを洗い出し、競合との差別化ポイントを見つけることが大切です。その上で、試作、試食、改良の各工程にどれだけの時間とコストをかけるかを戦略的に計画し、プロセスを最短で進める工夫が必要だと理解しました。こうしたアプローチは、どの業界でも「仕事の型」として有効だと感じています。 営業戦略はどう練る？ また、営業部のリーダーとして、戦略思考は自社や営業部の業務全般に活かせると確信しています。新規事業開発なら、市場の成長性や自社の強み、現状分析、資源配分をしっかり見極めることで、事業成功の確度を高めることができます。さらに、営業戦略では、目標顧客の設定や自社の価値、最適な営業手法、リソース配分を戦略的に考えることが重要です。特定の顧客層向けのサービスでは、顧客ニーズを正確に把握し、独自性のあるサービスを提供する戦略が不可欠であり、これには外食業でのマーケットイン思考と通じる部分があります。 販売戦略のコツは？ 具体的な行動としては、まず販売促進計画において、市場分析、顧客ニーズ調査、競合分析を徹底し、その結果をもとにゴール、独自性、実施方法、予算（費用対効果も含む）を明確にします。これを週次で進捗確認し、ガントチャートで管理します。 顧客分析のポイントは？ 次に、データに基づいた顧客セグメントを行い、各セグメントに最適な企画や営業手法を策定し、週間アクションプランに落とし込み、KPIを設定して進捗をモニタリングします。 部下育成に何が必要？ さらに、部下育成では、戦略思考のフレームワークを教育し、OJTで実践させるとともに、定期的な1on1でフィードバックを実施します。部下にも週間アクションプランとガントチャートを作成させ、タイムマネジメント能力の向上を図りたいと考えています。 組織成長はどう実現？ これらの取り組みを通じて、戦略思考を組織全体に浸透させ、目標達成の確度を高め、営業部や会社全体の成長に貢献していきたいと実感しています。

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。

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。