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業務 ✕ 施策

に関する学び

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平均の捉え方は？ これまで、平均値については単に合計を個数で割るだけの計算に留め、データのばらつきにはあまり目を向けていませんでした。加重平均や標準偏差といった考え方は知っていたものの、実際の活用方法については具体的なイメージが薄かったため、今回の講義でその使い方を理解することができました。 顧客層の把握方法は？ この学びを自分の業務に活かすため、地区全体の顧客売上データをヒストグラムで区分し、顧客層ごとの購買力を把握する手法に注目しました。顧客の売上ランクごとに適切な営業施策を検討し、個別にアプローチできる可能性を感じています。 実践で効果は？ 具体的には、まず売上データを取得し、実際のヒストグラムを作成して区分を始めます。その上で、各区分ごとに合わせた営業施策の計画と実施を行い、売上数字の定点観測で変化を読み取ります。このプロセスにより、施策の効果を判断し、次の戦略検討に役立てる予定です。

イシューの意味は？ 「イシュー」とは「いまここで答えを出すべき問い」であり、その重要性を実感しました。問いが誤ると論点がずれ、共通認識が形成されなくなるため、イシューを共有し本質を意識することが、具体的な課題解決や施策につながると考えています。 課題共有はどう進む？ IT業界においては、顧客からの課題相談が頻繁に寄せられるため、まずはイシューを明確にして共有することから取り組みたいと思います。共有をせずに解決策だけを模索すると、後に認識の齟齬が生じ、根本的な課題解決につながらない恐れがあります。 本質解決は可能か？ 業務では、本質的な課題が誤ると顧客が期待する解決が果たせず、結果として不適切なITシステムが提供される恐れがあります。そのため、単に解決策のみを提案するのではなく、イシューを踏まえた本質的な課題解決を追求することで、真に必要なITシステムの提供が可能になると考えています。

フレームワークは何？ 3C、SWOT、バリューチェーンなどのフレームワークを学ぶ中で、外部・内部分析の基礎を理解することができました。具体例も交えられており、とても分かりやすかったです。今後は、さらに多くのフレームワークの知識も広げていきたいと考えています。 業務改善のヒントは？ 一方、学んだフレームワークをすぐに自分の業務に適用してみたものの、分析の粒度が粗く、経営の成功に直結する具体的な施策を打ち出すのは難しいと感じました。専門家同士が集まり、内部・外部の分析を行うことで、より高度な施策の立案が可能になるのではないかと思います。 戦略再考はどう？ 今後は、フレームワークの基礎を踏まえた上で、自社の経営戦略の資料を再度確認し、戦略検討のプロセスや考え方を自分なりに学び直していきたいと考えています。まとまった時間が確保できる長期休暇などを活用し、じっくりと身に付けていくつもりです。

ABテストの意義は？ ABテストを通じて、単にAかBを選ぶのではなく、前提条件を統一した上で比較・検証することが次の施策につながると感じました。問題のある箇所については、プロセスごとに分解し整理することが大切だと改めて認識しました。 数字で何が分かる？ また、具体的な数字を取得することで、試行した打ち手がどのような効果をもたらすかを明確にしたいと思います。サイトに限らず、アンケートなどを活用して課題を抽出し、想定される項目のほかに自由記述も設けることで、定量データとして予想外の回答が得られるかどうかを確認できる工夫が必要です。 FAQ改善の狙いは？ 業務面では、FAQサイトの問題箇所を特定し、改善案に基づいた比較テストを実施することが重要です。過去のPV数などのデータを把握し、変更後の数値の変化を確認することで、PDCAサイクルを効果的に回していきたいと考えています。

データの傾向は見えますか？ データはビジュアル化することで多くのことが見えてくると感じています。そこで、まずは業務の件数や週平均、月平均などの数値を確認し、どのような傾向があるのか把握することから始めたいと思います。 年次データのばらつきは？ 次に、年単位でのデータをヒストグラムに落とし込み、ばらつきや偏りがあるのかを検証してみたいです。年代ごとの偏りから、ある種のマーケティング施策が影響しているのではという仮説を立てることができ、実践演習で学んだ知識が非常に役立ちました。 平均値の使い分けは？ また、単純平均だけでなく、加重平均や幾何平均など、状況に応じた平均値の使い分けが正しい分析につながるということを再認識しました。さらに、数字のばらつきを評価するために、標準偏差のような指標を実際の業務データで算出し、その計算方法や数字の感覚を磨いていきたいと考えています。

アンケート設計のコツは？ デジタル化を進めるにあたり、今後お客様アンケートを実施する予定があります。今週学んだことを活かして、アンケートの集計に役立てたいと考えています。アンケートには定性的および定量的な質問がありますが、定量的な質問に関しては、単に平均値のみでなく、中央値や最頻値も確認し、傾向やばらつきを把握することが重要です。質問を設計する際には、事前に仮説を立て、それを証明するための最小限の質問を設定することが求められます。 結果報告の工夫は？ まずは直近のアンケート業務で学びを実践し、集計後にはそれをもとに報告を行う予定です。その際には、結果をどのようにビジュアル化して示すかを考慮します。単純に平均値や最も多い回答を示すだけでなく、仮説に基づいたアンケート設計により、得られた結果から示唆を引き出し、それに基づいて施策をストーリーとして検討することが大切です。

目標はどう意味づけ？ 目標設定は、データ分析のみならず、学び全般にとっても非常に重要だと再認識しました。受講前に描いていた理想像よりも、学びを終えた今の自分は実践できることが増え、単なる分析のプロから、ビジネス現場で分析手法を効果的に活用するプロへと成長できたと感じます。 活かし方はどうして？ この学びは、日常のあらゆる業務に活かしていきたいと思います。データ分析の知見が、問題解決や新たな施策の立案に大いに役立つと理解したため、業務全体でその手法を意識していくつもりです。 従来手法は適切？ また、現在の担当業務を見直すことで、従来の方法が本当に適切であったのか、見逃している課題はなかったのかを改めて点検していこうと考えています。その結果を踏まえ、今回の受講で得た実体験の知見を活かし、今後必要となる知識やスキルの習得にも取り組んでいきたいです。

どうして客観視が大切？ 問題に直面した際、客観的な視点から状況を捉え、問題解決のプロセスに沿って思考することの重要性を強く感じています。経営者として、すべての関係者が納得する意思決定を行うためには、データを活用し、要因や必要な施策の信頼性を定量的に示すことが不可欠です。 論点整理をどう進める？ また、コンサルティング業務では、先入観を排し、クライアントのニーズや前提条件を正確に把握した上で論点を整理する必要があります。さらに、主要な論点を中論点や小論点に分解し、検証すべき内容を明確にすることが重要です。問題解決のプロセスに沿って各段階ごとに仮説を立てながら作業を進めることで、解決策の精度を高めることができると考えています。

広い視野の重要性は？ 業務における施策や方針について議論する際、広い視野を持つことの重要性を実感しました。これまで3C分析やSWAT分析を活用した経験がなかったため、担当業務にこれらの手法を当てはめることで、何を調査する必要があるのかが明確になってきました。 受注拡大のための対策は？ 新規受注に伴い導入する製品加工設備については、初めは自社内での要件達成だけに注目していました。しかし、今後さらなる受注拡大を目指すためには、他社の動向や顧客のニーズを分析し、広い視野で調査を進める必要があると感じています。