データ・アナリティクス入門

挑む学び!仮説が広がる瞬間

課題と仮説の意義は? 今週は、課題設定と仮説構築の重要性について学び、サンプルデータを用いた実践を行いました。課題を具体的に明確化することで、その後の仮説の精度が向上することを実感しました。また、立てた仮説に固執せず、検証結果に応じて柔軟に視点を変えることの大切さにも気づかされました。仮説が立証されなかった場合には、別の原因を積極的に探る姿勢が求められます。 なぜ業務は偏る? 営業店の業務負荷にばらつきがある場合、単に「業務量が多い」という理由で負担が大きいと判断するのではなく、どの業務が集中しているのか、フローに非効率な点があるのか、人員配置に偏りがあるのかといった具体的な仮説を立てた上で、必要なデータを特定し検証することが重要です。仮説を基に、どのデータを取得し、どのようなグラフで可視化するかを事前に整理することで、分析の精度が高まります。たとえば、営業担当者ごとの業務時間の偏りを分析する際、移動時間の長さや業務の種類が要因となっているかを検証するために、ヒストグラムや散布図の活用が考えられます。 定量指標は何故大切? 課題設定の精度向上には、定量的な指標を明確にすることが不可欠です。業務負荷の偏りを評価する場合は、「1人あたりの業務処理件数」や「1件あたりの処理時間」を指標とし、営業成績の低迷については「訪問件数」や「折衝時間」、「成約率」を基に状況を把握します。現場の意見をヒアリングし、課題感を共有した上で、分析すべきデータを整理することで、的外れな分析を防ぐことができます。 現場の意見は鍵? また、仮説構築とデータ収集の精度を高めるためには、複数の仮説を立て、どの仮説が有力かを検証する手法が有効です。たとえば、「営業成績の低迷要因」として、訪問件数の不足、折衝時間の短さによる十分な説明ができていない、または高額商品の偏った営業活動といった仮説が考えられます。とりわけ、営業活動に関する領域知識が不足している状況では、現場からの意見を積極的に取り入れた仮説設定が必要だと感じました。

戦略思考入門

効率よくビジネスを進化させる秘訣

学びを通して得られた経済性の理解 ビジネスのメカニズムとして、様々な経済性について学びました。コスト低減策については、これまで100か0かという極端な判断をしがちでしたが、適切なスケールメリットを見つけることができるようになりたいと感じました。 SNSマーケティングの重要性とは? ネットワークの経済性も現代のビジネスには不可欠だと痛感しました。SNSを利用したマーケティングや広報活動は、企業がToCビジネスを展開する上で非常に有効です。特に、私のようなOver40のビジネスマンにとって、この方面への感度が今後のビジネスに重要だと危機感を覚えました。 人的資本と範囲の経済性 私の会社ではITサービス事業を行っており、「規模の経済性」はあまり当てはまりませんが、「範囲の経済性」については人的資本の活用が重要です。新たな業務やプロジェクトに人材を充てる「化学反応」という表現が社内でよく使われますが、うまくいかないケースもあります。組織編制では能力や経験以外にも、外向性などの要素を考慮することで人的シナジーを高める必要があると感じました。 習熟効果とイノベーションの必要性 自社の事業は習熟効果の曲線で見ると中盤に差し掛かっていると感じます。固定費や人件費が上昇する一方で、サービスの価格は据え置きもしくはディスカウント状態です。これにより、将来的にイノベーションが必要だと危機感を覚えました。 適切な価格設定への試算方法 自社事業について、必要な収益を試算したいと考えています。人件費や共通コストを正確にプライシングに反映させることで、適切な価格設定を見極めたいと思います。 継続的な学びの重要性 自身の業務や思考方法も常にアップデートを心がけています。日頃から学びの時間を取り入れ、講座終了後も復習を行いたいと思います。また、定期的に動画学習を取り組むことで、「知識のインプット」➡「自分の考えをアウトプット」➡「業務への置き換え」というサイクルを継続していきたいです。

クリティカルシンキング入門

問いが拓く未来への一歩

根本の問題は何? 施策を決めるためには、まず何が問題なのか、その根本となる「イシュー」を明らかにする必要があります。具体的には、課題を分解し、休日と平日、ハンバーガーとサイドメニュー、若者とシニアというように、どの要素に注力するかを明確にすることが大切です。 論点の問いはどう? また、その時々に合わせたイシューを設定し、そのイシューに沿った施策を実行していくことが求められます。論点は「問い」から始め、なんとなくではなく、今自分が何を考えているのかをしっかり問いかけるところからすべてがスタートします。 問いを誰と共有? 問いは決して忘れてはならず、常に認識し続けることが重要です。スタート時の問いから大きく外れないようにするため、仲間の意見を借りて、組織全体でその問いを共有するようにしています。特に、現場での改善活動においては、中心となる考え方を常に意識するよう努めています。 問いからイシューへ? 現状では、答えを出すべき問いは、そのままイシューにつながっています。イシューを特定する際には、問いの形にし、具体的に考え、一貫してその問いに向き合い続けることが大切です。意識を欠くと、議論がずれてしまうためです。 週次報告はどう? 日々の業務では、「問い」から始める習慣が根付いており、現場の課題や改善点を週次レポートにまとめ、情報を共有しています。また、毎月提出する改善報告では、課題の見える化を図り、改善サイクルを確立することを心がけています。店長やチーム全体で課題を共有し、現場主体の改善行動につなげるため、フィードバックを反映した具体的な改善策に結びつけています。 視点の選び方は? 店舗改善においては、どの視点でイシューを決定するかによって、行動や成果が大きく変わってきます。まずは問いから入る習慣を持ち、現場を当たり前とせずに疑問視する視点を身につけることが重要です。問題を定義し、論理的に情報を整理しながら、現状に合った施策かどうかを判断し、仲間と共有することが成功の鍵となります。

アカウンティング入門

B/Sで読み解く経営のヒント

B/Sは何を示すの? B/Sは、企業の資金調達と資金の使い道が数値として表れるもので、借入金は設備投資や運営資金として活用できるため、必ずしも悪い要素ではありません。借入金の返済額(利子を含む)を踏まえて、キャッシュ創出を意識する材料としても活用できます。また、ビジネスモデルの違いにより、流動資産や固定資産、流動負債や固定負債、そして純資産のバランスが変化することを理解することが大切です。事業活動の様子がB/Sの数値に現れるため、企業活動とB/Sの関連性を整理しながら分析する必要があります。 負債と資産の関係は? また、1年以内に返済が必要な負債に対し、すぐに現金化できる流動資産が十分にあるか、あるいは固定資産と純資産とを比較して経営の安定性を判断することも重要です。こうしたB/Sの各項目の役割や、ビジネスモデルとの関連に気づき、それらを活用する視点は非常に価値があると感じます。さらに、具体的な活用例について詳細に考えることで理解がより深まると思います。 借入金の活用は? さらに一歩踏み込んだ考察としては、具体的な事例を用いて借入金がどのように重要な役割を果たしたか、また、異なるビジネスモデルでB/Sの数値がどのように変動するかを検討することが挙げられます。たとえば、ある企業では、資金繰りが困難な状況において、経営者からの借入金を長期固定の社債に切り替えることで、法人および個人のキャッシュフローの圧迫を解消し、資金繰りの安定化を図ったという事例があります。このケースでは、借入金を活用した結果、B/S上で負債(流動負債と固定負債)および流動資産が増加したと考えられます。 企業の分析はどう? 最後に、様々なビジネスモデルを探求し、B/Sの分析を通して各モデルの特徴を理解することが、今後のお客様への説明や意思決定に大いに役立つと感じています。月次面談や決算報告の際に、各企業の事業活動と連動するB/Sの状態や変化を定量的に伝えられるよう、日々の業務の中で準備や分析の練習を重ねていくことが重要です。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで解決する新たな視点の探求

決定木と共通点は? ロジックツリーは問題解決に役立つと感じました。特に決定木と類似している点があることに気付きました。問題解決にはロジックツリーを利用し、業務フローを考えることは個人的に決定木のように解釈しています。「決定木」については、個別に確認を行ってみたいと考えています。 分解手法は何が違う? 層別分解については、粒度を揃えて階層毎に記載し、全体的な視点で考えることが重要だと感じました。変数分解では、細分化することで解決策を検討することが可能となります。 フロー分析は有効? 私は業務フロー分析を行い、RPA(自動化)のタスクを考えることがあります。問題解決プロセスを活用して、層別分解を業務フローに応用してみようとしています。 変数分解を深める? 変数分解は、利用頻度が低かったため、まだ理解が浅いと思います。すぐに実用できるアイデアは浮かびませんが、望む結果に至らなくても、試行錯誤を続けて活用できるよう努力したいです。 集計から何を探る? データ集計の結果を元に、ロジックツリーを用いて、漏れや重複をなくすだけでなく、別の観点での検証が可能かどうかを探りたいです。 KPI改善の鍵は? KPIのデータ集計結果において、乖離や数値の増減があった場合には、ロジックツリーを使って分析しています。MECEをベースに、問題解決に向けた改善活動に取り組んでいます。改善活動自体にもロジックツリーを適用してみることを考えています。 他チームの意見は? 他チームの分析結果にもロジックツリーを用いて、新しい視点が得られるかを検証したいです。他チームの報告を聞く際、通常は前提が正しいという説明を受けますが、その場で疑いを持っても、すぐに相違点を指摘するのは難しいです。 日常でどう活かす? 日常の業務において、データ分析以外にもロジックツリーを様々に適用し、考える習慣を試してみます。活用範囲を広げ、新たな気づきやスキルを獲得できればうれしいです。

クリティカルシンキング入門

数字の力を引き出す分析の秘訣

データ分析の重要性とは? データに基づいて原因を突き詰めていく際、数値を分解しグラフなどに視覚化することで、傾向が見えてくることがあります。さらに、その数値を分解していくことで、他者に説明する資料としても、表よりもグラフの方が一目瞭然です。 効果的な分解方法を探る 分解の方法としては、"いつ(when)"、"誰が(who)"、"どのように(how)"などがあります。博物館のワークでは外的要因に注目しましたが、そのものの数値自体も分解することが大切です。 発見を得るための試行錯誤が不可欠 切り口や切り方を変えて、いろいろ試してみると違った発見があるかもしれません。キリの良い数字でまとめるのではなく細かく刻むことで、見えてくることがあります。また、段階的に切り口を広げて掘り下げていくことで、新たな発見ができることもあります。様々なアプローチを用いて分析をする結果、データに説得力が生まれます。 分析のプロセスから何を学ぶか? 分析を進める中で、切り口や刻み方によって何も見えてこないこともありますが、それもまた意味のある結果だと言えます。このように色々な方法を試すことが重要です。 実際のデータで見る数字の力 私はあまり数字を扱う業務はありませんが、数字を分析することで見えてくるものがあります。例えば、製品群ごとの売上金額や粗利金額の月別、前年比の比較、契約件数と売上金額の関係性、契約金額と粗利益率の関係などを調べることができます。 優先すべき分析視点とは? これらのデータから、売上低調製品の原因や高粗利商品などの理由を探ることができます。月に一度、売上データを集計し分析を行い、そのデータを基にプレゼン資料を作成します。資料作成の際には、ファクターに基づき数字を視覚化することで説得力のある資料を作成します。 営業活動におけるデータ活用 また、自分の営業活動においてもアポイント数や進捗などを視覚化し、得意先や物件ごとの売上金額、粗利金額などをまとめています。

マーケティング入門

営業店の心を掴むバックオフィス戦略

マーケティングの本質とは? マーケティングの基礎的な役割について学び、特に「マーケティングの役割は販売の必要性をなくすこと」という考え方が印象に残りました。これは、顧客が自然と商品やサービスを選びたくなる仕組みを作ることがマーケティングの本質であり、単なる営業活動の補助ではなく、顧客との信頼や価値提供を通じて成り立つものだと理解しました。また、「マーケティングとは顧客に買ってもらえる仕組みを作ること」という視点も重要で、単純な売上増加ではなく、顧客が求める価値を見極め、それをいかに提供するかが鍵であると感じました。 バックオフィス業務の新たな視点 私は現在バックオフィス業務を担当しており、営業店のフォローや業務効率化、工数削減を主な役割としています。そこで学んだマーケティングの考え方に基づいて、バックオフィス業務も営業店に「選ばれる存在」になることが重要だと気づきました。具体的には、営業店にとって我々のサポートが単なる補助ではなく、「これがあるから安心して営業活動に集中できる」と思ってもらえる仕組みを作ることを目指したいと考えています。そのためには、営業店が抱える課題やニーズを深く理解し、業務の「良さ」や価値を適切に伝える方法を考える必要があります。 知識をどう実践に活かす? マーケティングの知識を実践に活かすためには、まず仲間との反復的な共有を行うことが有効です。例えば、学んだことを週次で共有するミーティングやディスカッションを通じて、自分の業務にマーケティングの考え方を落とし込む練習をしています。また、6週間という限られた期間で「予習」と「復習」のサイクルを構築し、学んだ単語や知識を確実に定着させることを意識しています。さらに、具体的な行動として営業店とのコミュニケーションを増やし、現場で必要とされるものをヒアリングする機会を設けたいと考えています。その情報を基に、魅力を感じてもらえるような提案や支援を行い、バックオフィスの存在価値を高めていきたいと思っています。

マーケティング入門

顧客志向の重要性を再確認した学び

自己紹介で伝えるのは? ライブ授業の初めの自己紹介では、「誰に対して」アピールするのかを意識せず、「自分が伝えたいこと」に偏りがちだったと思います。この経験を通じて、「顧客志向」は意識して慣れることが重要だと実感しました。 ヒット商品はどう捉える? さらに、ヒット商品を列挙し、ディスカッションする活動では、すぐに3つの商品を思い浮かべることができませんでした。しかし、ヒット商品を掘り下げるプロセスで、身の回りには「顧客視点」の伝えるヒントが多くあることに気づきました。 誰を主語にしてる? まず、マーケティングチームとしてコンテンツや企画を考える際、「伝えたいこと」や「達成したいこと」が前面に出ることが多いと感じています。アウトプットする際は常に「誰を主語にしているか」を見直す習慣をつけたいと思います。 どう顧客を理解する? 次に、顧客志向を磨くためには、顧客を等身大で理解することが大切だと再確認しました。自分の業務では、自社プロダクト導入前の企業と関わることが多いですが、導入後の企業の意見を聞くことは少ないです。顧客を正しく理解しないと偏った見方になってしまう恐れがあるため、導入いただいた企業についても理解を深めたいです。 顧客の声をどう届け? 現在、SaaSプロダクトベンダーに所属し、営業時に得た顧客の声を開発にフィードバックできる環境です。その行動が、より良いマーケティング活動につながると学びました。顧客の声を社内にどのようにとどけるのかを意識していきたいです。 魅力はどう伝え直す? 「顧客」と「扱っている事業・プロダクトの魅力」を両面から整理したいです。その際、常に整理した内容を言語化し、特に「魅力」の面では顧客目線で他の表現や訴求ポイントに置き換えられないかを内省していきたいです。また、顧客の声を社内に積極的にフィードバックすることで、表面的なニーズではなく根本的なニーズを捉え、そこから惹きつける材料に考えを巡らせていきたいです。

アカウンティング入門

競合と比較して見えた自社の強みと課題

数字の裏に何がある? 数字の裏に経営戦略や会社が力を入れている部分が見えることが興味深かったです。また、数字の裏にはさまざまな情報が隠れていることも学びました。例えば、材料の原価が低いからといって必ずしも販売原価率が低くなるわけではないなど、その理解には他の部署の知見や情報が非常に助けになることがわかりました。 会社の健康状態をどう理解する? 具体的には、会社のビジネスモデルや経営状況を理解するために、日常的に決算短信などを通して会社の健康状態をチェックするのはもちろん、経営会議や取締役会などに出席してトップがどのような判断をしているのか理解したいと思います。例えば、経常利益率から負債の返済状況を踏まえた健全性のチェックなどです。 海外拠点で何を学ぶ? また、海外拠点のマネジメント業務においては、経常利益率から税率や負債返済状況、販売状況の伸び方などを理解することが重要です。市場で競合他者がどのような戦略で営業活動を行っているのかも把握したいと思います。 競合他社との違いは? 実際に、自社と同じ業界の競合他社のPLを見比べてみました。自社と比べると、売上総利益は競合他社の方が高かったものの、経常利益率は自社の方が高いことがわかりました。これは、国内の親会社の生産・販売規模は競合他社の方が大きいが、当社は海外拠点での売上が大きいためで、営業外収益に持ち株会社の収益が加算されているためです。また、競合他社の製品単価は低いのに売上原価率は高いことも発見しました。これは販売価格が低いため原価率が高くなるということです。 誰から学ぶべきか? 営業の同期に話を聞くことで、競合他社の販売戦略や生産効率性などのリアルな情景を想像することができ、数字と実際のビジネスモデルのイメージがより分かりやすくなりました。また、他の部署や経験豊富な上司に聞くことで理解を深めていきたいと思います。距離の近さや聞きやすさも、改めて会社を見直して良い点の一つだと思いました。

データ・アナリティクス入門

仮説思考で問題解決力を高めよう

仮説の種類は何? 仮説は大きく2種類に分けられます。まず、結論の仮説はある論点に対する暫定的な答えや予想を示し、一方で問題解決の仮説は具体的な問題を解決するための思考の枠組みとして機能します。このように、まず事実から何が問題かを特定し、次にどこに問題があるかを仮説として立てます。その後、なぜその問題が発生しているのかを仮説に基づいて考察し、最終的にはどうすべきかを明確化します。 仮説思考のメリットは? 仮説思考のメリットは多岐にわたります。内省的な視点を持つことでアウトプットの説得力が増し、課題への意識が高まることで解像度も向上します。また、無闇にデータを探すよりも効率的・迅速に問題を解決する道筋を得られ、アクションの精度も同時に高まるのです。 真因分析って何? アプローチの一例には真因分析やゼロベース思考があります。真因分析は「なぜ」を5回繰り返して根本原因を探る手法で、目的が売上目標の達成であるときには売上の構造を商談数、クローズレート、平均商談単価の掛け算として考えることで、課題を特定します。例えば、クローズレートが低ければ、それは競合に負けているか、あるいは顧客のニーズを十分に捉えていないことが原因として考えられます。それぞれに対策を講じることで、適切な営業活動を促進できます。 真因分析はどう使う? また、真因分析は顧客への業務改善提案にも利用可能です。申請業務に多くの工数がかかる場合、表面的な解決策として人員増加や自動化が考えられがちですが、真因分析をすると記入ミスの修正プロセスの煩雑さや申請者への正しい記入方法の伝達不足といった根本的な原因が明らかになります。 情報整理のポイントは? 現在分かっていることを文章化し状況を整理することが重要です。その後、仮の仮説を立て、それを検証するために不足している情報を洗い出します。追加情報を収集する際は、チェリーピッキングを避け、公平な視点で仮説の有用性を判断していきます。

マーケティング入門

仮説と実践を学び自己成長へ

マーケティングの基本概念を知る マーケティングとは、広告宣伝や販売促進といった具体的な行動のアウトプットに留まらない、より広い概念です。社会全体にとって価値のある提供物を、「創造」「伝達」「配達」「交換」する活動やプロセスを指します。販売の必要性をなくし、顧客が自然に買いたいと思う仕組みを作ること、これが「顧客志向」です。マーケティングの視点では、製品主体のセリングとは異なり、顧客ニーズを始点に顧客満足をゴールとしています。 顧客に魅力を伝える方法は? 自己の商品や自分自身の魅力を顧客にきちんと伝え、相手が自社の商品に魅力を感じることが重要です。ヒット商品にも注目し、その裏側にある成功要因を学ぶことが大切です。 仮説を立てる重要性を学ぶ 今週の学びを通して感じたことが二つあります。一つ目は「仮説を立てること」です。LIVE授業で「仮説を立てる」という話がありましたが、マーケティングの実践では、初めに正しい理論や数字を元にした仮説を立て、その仮説をしっかりと言語化することが大切だと感じました。 PDCAサイクルをどう活用する? 二つ目は「実践すること」、そして「組織で実践すること」です。これもLIVE授業で触れられた内容ですが、ただ仕組みを作るだけでなく、PDCAサイクルを回して精度やスピードを上げることが重要であると再確認しました。 営業活動にどう反映する? 営業活動では、営業戦略の策定や広告宣伝・販売促進を考える際に活用できます。また、バックオフィスの領域でも、顧客や他部署に業務提案する際に役立ちます。マーケティングに基づき、裏付けされた内容でPDCAを回し、限られたリソースを最適に活用し、結果に結びつけることが求められます。上司や同僚、部下に伝えることも重要です。 学んだ知識を如何に活かすか? このナノ単科を主体的に受講し、学んだ知識を仕事に取り入れて実践することで、自己成長につなげ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

データで見つける思考の新発見

データ分解で何が見える? 与えられたデータをどのように分解するかによって、見えてくるものが大きく変わることを体感しました。また、グラフに可視化することで、数字だけでは見えない傾向が明確に浮き彫りになることも理解できました。 思考癖に気づく理由は? データを要素別に分解した際、関連しそうなものを安易に結びつけて一つの傾向として捉えてしまう自分の思考の癖に気づきました。本当にその傾向が正しいのかを確認せず、安直に結論を出して解決策を立てるのではなく、その仮説をもとにさらに分解し、複数の切り口から丁寧に検討することが必要だと感じました。具体的には、「who」「when」「where」「how」といった視点から考えることを学びました。 ターゲット分析はどう進む? また、あるホテルでの活動において、ゲストが楽しみながら地球環境や社会に貢献できるようなサービスを考案する際には、ターゲットを定めるだけでなく、既存の客を分析するために今回学んだ切り口が役立つと感じました。例えば、「who」年代別、属性、「where」出身国、「what」目的、「when」時間帯、「why」選択理由、「how」交通手段や情報源などです。 サービス評価のタイミングは? さらに、カスタマーサービスを分析する際にはプロセスの分解を行い、滞在のどのタイミングで満足度が高いのか、また低いのかを理解し、サービス改善に努めたいと思いました。 根拠をもとに提案は? このような視点から考慮することで、事象の解像度が上がり、思いつきでなく根拠をもとにアイディアを提案できると感じます。日々の業務でアイディアを提案する際には、データをどのように分解して仮説を立てたかを説明することが重要だと思いました。また、「事象分解」「変数分解」「プロセス分解」のいずれかの方法が適しているのか、また切り口を5W1Hから考慮するなど、丁寧に思考する癖をつけることが大切だと考えます。

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