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比較 ✕ 利用

に関する学び

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数値分析の極意は？ 数値分析では、プロセスごとに「率」にして検討することが有効です。A/Bテストは、同期間にランダムにユーザーを振り分け、その結果を比較する方法で、比較ポイントを絞ることが大切です。AIDAやAMTUL、AISASなど、プロセス設定に利用できるフレームワークは多様に存在します。また、ダブルファネルという概念もあります。これは、購買までのファネルと、購買後に他社に影響を与えるファネルが存在し、1人の顧客がその後の影響力で10にも100にもなる現代的な考え方です。 広告制約の壁は何？ 私の業界では広告制約があり、顧客の声が届きにくいという問題があります。そのため、詳細な購買プロセスが追いにくく、単純なファネル分析は難しそうですが、未病分野の自費購入をターゲットとした市場には活用できる可能性があると考えています。営業部のプロセスにファネル分析を使用すれば、製品を少しでもよいと思ってもらえた後、どこがボトルネックになって採用決定に至らないのかを見極めることが可能です。AMTULが購買意思決定までのプロセスに最も近いと感じ、これを用いて考えています。採用までに多くのステークホルダーが関与し時間がかかるため、AIDAのような単純な興味や欲求だけでは購買に結びつかず、AMTULのように試用のプロセスが必須となるからです。 効果数値はどう変わる？ プロセスとウォーターフォールチャートを掛け合わせた活用も試みています。プロセス段階に分けてグラフ化するのは初めてですが、採用後にカテゴリ別の売上内訳を見る際に使用します。ただし、プロセスが独自になりがちなため、段階設定には注意が必要です。さらに、ダブルファネルの考え方を応用し、購入施設からのエリア波及効果を数値で測る挑戦をしています。具体的には、1施設で売上が上がると、同医療圏内の売上や件数がどの程度上がるか、大施設の採用が小施設へどれほど影響を与えたかの数値化に取り組んでいます。

原因って何が影響する？ 問題の原因を追究するためには、対象となる現象が起こるまでのプロセスを細かく分解し、各段階の要素を把握する手法が有効であることを学びました。また、複数の可能性を網羅的に洗い出し、根拠に基づいて最適な解決策を絞り込む方法も身に付けることができました。 検証はどのように進む？ 仮説検証の手法としてのA／Bテストにおいては、検証対象の効果を正確に判断するために、できる限り条件を揃えた同一環境下で比較することの重要性を再認識しました。これにより、得られる結果がより信頼性のあるものになると実感しました。 なぜ離脱が発生する？ さらに、ユーザーの利用過程をプロセスに分解し、どの段階で離脱が発生しているのかを探るファネル分析についても、具体的な事例を通じて理解を深めることができました。一方で、実際にA／Bテストの結果をもとに今後の方針を決定する際、テスト実施自体に対する関係者からの合意や納得を得る難しさを改めて感じる機会もありました。 分析のポイントは？ そこで、What、Where、Why、Howの各ステップに沿って分析を進める重要性を認識しました。特に、WhyとHowの部分にスムーズに入れるよう、まずはWhatとWhereについて関係者全員で共通認識を持つことが不可欠です。また、総合演習では「満足度が下がっている」という結果だけに飛びつかず、どこに問題があり、なぜそのような状況に至ったのかを分解し、分析・判断することの大切さを学びました。 具体策はどうすべき？ 具体的には、以下の点が重要です。まず、What、Where、Why、Howの各段階に沿って、問題を丁寧に分解すること。次に、不正解の仮説は存在しないという前提に立ち、考えられる仮説を2～3案以上、網羅的に検討する癖をつけること。そして、A／Bテストやファネル分析を通じて仮説の正否を検証し、施策の精度向上につなげることが大切だと感じました。

財務構造はどう？ 総合演習では、ZoomやNetflixの損益計算書、さらにはANAとZOZOの貸借対照表を比較することで、事業内容によりどの部分に負荷がかかり、どのような財務構造を持つのかが大きく異なることを実感しました。 費用割り当ては何が違う？ ZoomとNetflixの比較では、各社のビジネスモデルの違いが費用の配分に明確な差として現れており、それぞれの事業活動をイメージしながら、どの項目にどれだけのコストがかかっているのかを俯瞰的に捉えることができ、非常に興味深かったです。 資産構成はどうなってる？ また、ANAとZOZOの貸借対照表を見比べると、固定資産が全体の60％（うち有形固定資産が70％）を占める重資産型の構造と、固定資産が20％に留まり流動資産が高い軽資産型の特徴が対照的に表れていました。これにより、どのようにお金を使っているのかが明確になり、数字から企業の仕組みを読み解く面白さを改めて感じました。 月次の動向はどう？ さらに、総合演習の設問9でも触れた通り、所属する企業では会計ソフトを利用して、月次ベースで損益計算書と貸借対照表を確認する取り組みを行っています。年単位の大まかな動きではなく、月ごとの変化を捉えることで経営状況をより具体的に把握し、ミクロな視点から状況を把握しようとしています。 損益計算の見取り方は？ 損益計算書においては、売上、売上総利益、営業利益、経常利益、税引前当期純利益、そして当期純利益といった指標を整理し、費用の使われ方や利益構造を視覚的に理解できるよう工夫する予定です。 資金分析はどうなる？ 同様に貸借対照表も、流動資産、固定資産、流動負債、固定負債、純資産に分類し、「どのようにお金を調達したのか」と「どのように使ったのか」という両面から企業の資金繰りを分析し、今後の意思決定に役立てていこうと考えています。

売上判断で何を比較すべきか？ 売上の良し悪しを判断するとき、「大きい」「小さい」「高い」「低い」などの表現を用いる場合、必ず何と比較しているかを示すことが重要です。この比較によりデータの加工を行うと、さらに新たな視点が見えてきます。 代表値とデータ分布をどう見る？ まず、データの特徴を一つの数字に集約して捉えます。代表値や平均値を見るとき、その数字だけで判断せず、データの分布も合わせて考慮する必要があります。 データ視覚化の重要性は？ 次に、データを視覚的に捉えることが重要です。データをグラフ化、ビジュアル化することで、データ間の関係性を視覚的に捕えることができ、特徴の把握や解釈、仮説立案が容易になります。目的に応じて適切なグラフ（円グラフやヒストグラムなど）を選ぶことで、比較・分析がしやすくなります。 数式で関係性を捉える方法は？ さらに、数式を用いて関係性を捉える方法もあります。代表値として単純平均、加重平均、幾何平均、中央値、そして散らばりを示す標準偏差を利用します。単純平均だけでなく、他の代表値もしっかりと使いこなすことが求められます。 仮説検討で何を探る？ これらの手法を用いて数字を算出し、比較することから仮説を立て、傾向や問題点を見つけるには、個人の経験や知識、世間の動向やトレンドを把握することが重要です。月次報告書にこれらの比較方法を取り入れ、仮説の立案までをセットにし、分析報告をまとめることが目標です。 来週火曜日の報告までにすべきことは？ 来週火曜日に役員へ報告する資料が必要です。この資料は、単に実績を表としてまとめるだけでなく、そこから読み取れる傾向も分析し、上司に報告する内容にしたいと考えています。仮説については、実際の現場の責任者とも会話し、その仮説にどれほどの差異があるかを検証し、次回以降の仮説検討の際に参考にしていきます。

なぜ講義は印象深い？ 「どう魅せるか？」の講義で最も印象に残ったのは、「商品が顧客のイメージと合っていないと売れない」という点です。たとえば、カップタイプのカレーライスは売れないのに、別の表現に変えることで商品の魅力が伝わり、売れるようになるという事例は、新鮮な学びでした。また、新しい商品が普及するための５条件について考える機会も得られ、とても有意義でした。 ウォークマンの魅力は？ 具体例として、ウォークマンについて５条件に当てはめて検証した点が印象的です。まず、従来は家でしか楽しめなかった音楽を持ち歩けるという比較優位が挙げられます。次に、カセットテープという従来の形式を踏襲しており、適合性の面でも障壁が低くなっています。また、使い勝手の良さがわかりやすさにつながり、試用可能性においては既存のイヤホンやカセットテープを利用できたことが有利に働きました。さらに、新しいアイデアが取り入れられていることが一目でわかる可視性も評価でき、ウォークマンは５条件すべてに当てはまることが確認されました。 なぜ名前がわかりにくい？ また、自分の商品開発では、まずターゲット市場を絞ることから始めています。これにより自然とセグメンテーションやターゲティングが行われるのですが、よく見受けられるのは、名称が「わかりにくい製品名」になってしまう点です。正確に表現しようとするあまり、長くなったり、差別化ばかりを強調してしまうことが原因です。 どう商品名を選ぶ？ 「どう魅せるか？」では、商品名の重要性も強調されています。顧客の視点に立ち、最もイメージと合致する名称が何かを見極めることが求められます。たとえば、展示会の名称を決める際には、顧客が直感的に理解できるかどうかをチェックし、新規事業を生み出す際には、あらかじめイノベーション普及の５条件に照らして検証することが大切だと感じました。

どうやって特徴を捉える？ 大量データを比較する方法として、まずデータの特徴をひとつの数字に集約し、グラフ化して視覚的に把握する手法を学びました。これにより、数値としての評価だけでなく、データの散らばりや傾向も同時に捉えることが可能になります。 平均値の違いを知る？ 平均値や中央値を確認するために、単純平均、加重平均、幾何平均、そして中央値の各手法を比較しました。今まで単純平均や加重平均を主に用いていたため、このうち幾何平均と中央値の手順が分かっていなかったために、業務上物足りなさを感じていた点に気づくことができました。 分布の形はどう判断？ また、データの平均的な分布をグラフ化することで、これまで感覚的に捉えていたデータの散らばりを、標準偏差などの具体的な数字として表現する必要性を認識しました。こうした数値化は、データのばらつきが大きいのか小さいのかを明確に捉える上で非常に有効です。 利用状況をどう見る？ さらに、提供しているサービスの利用状況を単なる数の集計として週次報告している現状に対して、まだ活用できていないデータの中に、利用者の属性や利用時間帯などの詳細な情報が含まれているのではないかと考えるようになりました。これらを分析することで、サービスの改善点や利用者の利便性向上につながる提案が可能になると感じています。同様に、ライセンスやクラウドの予算についても、感覚的な予測に頼らずデータに基づいた数値をフィードバックすることで、より説得力のある結果に結びつくと考えています。 予測結果は合致？ また、1年前に作成した将来のクラウド利用予測と現状を比較するタイミングを迎えたことから、その分析を活用し、利用していなかったデータも含めてさらに掘り下げていこうと考えています。あわせて、学習用の動画を見直すことで、自分自身の理解をより一層深める予定です。

学んだ視点は何？ 「イノベーションの普及要因」で学んだ５つの視点は、アイデアや技術を広める際の評価軸として非常に参考になりました。具体的には、従来の手法に対する優位性を示す【比較優位】、大きな生活変化を求めすぎない【適合性】、使い手にとってわかりやすく易しい【わかりやすさ】、実験的に試すことができる【試用可能性】、そして採用が周囲に見える【可視性】の５つです。 どんな企画を進めるの？ 現在、コミックやアニメをテーマにした観光コンテンツ配信アプリの事業企画を進めています。ターゲットは意思決定者が女性となるファミリー層を想定し、カスタマージャーニーに沿ってアイデア出しを行う段階です。たとえば、現地訪問前に計画に必要な情報を、写真や口コミに加えて映像、音、匂いといった五感で提供することで、情報提供者と受け手との隔たりを解消し、旅先の魅力をより的確に伝える機能などが挙げられます。また、ARなどを活用して現地体験を向上させる案も検討中です。 設計プロセスはどう進む？ この設計プロセスでは、まず知ってもらうための【可視性】と【比較優位】、次に使ってもらうための【わかりやすさ】と【試用可能性】、そして使い続けてもらうための【適合性】が重要だと理解しました。実際、「イノベーションの普及要因」の５つの視点は、チェック項目として活用でき、AIDMAの各段階と結びつけることで具体的な設計が可能です。たとえば、 AIDMAの考え方は？ 　・A（注意をひく）：目に留まる【可視性】の工夫を 　・I（興味をもつ）：シンプルで【わかりやすい】情報提供を 　・D（欲求となる）：他と比べて魅力的な【比較優位】を提示し 　・M（記憶する）：利用者の行動パターンに合った【適合性】を確保し 　・A（行動する）：試しやすい【試用可能性】で実際の利用に繋げる

誰が商品を買うべきか？ 商品を成功に導くためには、誰に売るかを明確にすることが不可欠です。どんなに良い物でも、適切なターゲットを定めていないと、その魅力を十分に伝えることができず、売上につながりません。ターゲットに合わせたプロモーション戦略を作成することで、商品の訴求力を高め、顧客にその価値を感じてもらうことが可能です。 既存製品に新しい価値を？ 自社製品の強みを組み合わせることで、既存製品であっても新しい価値を発見し、差別化を図ることが可能です。具体的な利用場面をイメージし、顧客がそこに価値を見出す手助けをすることが重要になります。 また、ターゲットと提供する価値がしっかりと結びつくプロモーション施策が必要です。市場の顧客に商品の価値を認識してもらえなければ、大ヒット商品につながりません。 競合との差別化ポイントは？ ポジショニングマップを用いて、競合との差別化を図るポイントを見つけ出すことも重要な作業です。自社の強みを２つの軸に絞り込み、市場開拓を進め、ターゲットを明確にすることで、経営資源を有効に活用し、費用対効果を高めることが必要です。 新規事業、特にBPO業界に参入する際には、まず自社のリソースを活用し、顧客に価値を感じてもらえる分野を特定することが求められます。その後、特定した価値に魅力を感じる市場やターゲットを定め、選択と集中を行います。そして、訴求ポイントを強化するために必要なスキルの獲得や品質の向上を図ります。 ターゲット設定の基準は？ 最後に、セグメンテーションの切口を探し、ターゲティングの評価基準である6Rを考慮しながらターゲットを定めることが肝心です。さらに、競合と比較しながらポジショニングマップを利用して、自社の差別化ポイントを確認する習慣を持つことが、成功に導くための重要な戦略です。

表現に工夫は必要？ 売れるかどうかは、顧客の持つイメージに大きく左右されます。表現の仕方ひとつで、同じ商品でも伝わり方が大きく変わることを、実際の事例から学びました。また、ニーズが多様化している現代では、単に基本的な欲求を満たすだけでなく、どのような場面でどのような価値が提供されるかにも着目する必要があることを実感しました。 新商品の普及要因は？ 新商品の普及には、以下の5つの要因が重要です。まず、従来の技術やアイデアと比較した際の優位性（比較優位）が挙げられます。次に、生活習慣の大きな変化を強いるものは採用されにくいという適合性、使い手にとってわかりやすく親しみやすいというわかりやすさが求められます。さらに、実験的に使用できる試用可能性や、新しいアイデアや技術が周囲に観察されやすい可視性も不可欠です。 顧客視点で何を伝える？ 新たな商品やサービスを打ち出す際は、まず顧客が何を求めているのかを把握し、自社の提供する価値がどのように伝わるかを考えることが重要です。顧客のインサイトに深く触れ、その価値がしっかりと理解されるよう言葉を選ぶ重みを改めて感じさせられました。同時に、つい競合に目を奪われがちな中で、顧客視点を見失わないよう「差別化の罠」にも十分注意が必要です。 サイト表現の工夫は？ 現在は、ウェブサイトのリニューアルにおいて、取り扱うサービスを短く簡潔に伝える方法を模索しています。イノベーションの普及要件として、比較優位やわかりやすさ、可視性に重点を置き、顧客のインサイトをしっかりと表現することに努めています。また、生活に密着したサービスを提供するページという特性上、ターゲット層の利用シーンや利用のきっかけ、どの言葉に反応するかといった具体的な情報を、関係者へのヒアリングを通じて収集する作業も進めています。

比較の重要性とは？ データ分析において、比較は極めて重要な要素です。要素を整理し、性質や構造を明確にすることで、なぜ「良い」あるいは「悪い」と判断されるのかを理解することができます。判断するためには、特定の基準や他の対象との比較が必要であり、比較を通じて初めてデータに意味が生まれます。 目標設定の重要性 分析には目的や仮説の明確な設定が不可欠です。分析の目的が曖昧であったり、途中でぶれてしまうと、都合の良いデータばかりを使う危険性が生じます。また、不要な分析に時間をかけてしまうリスクもあります。したがって、「何を得たいのか」という分析の目的と、それに必要なデータの範囲をしっかりと見極めることが必要です。 データの特性と可視化 データは質的データと量的データに分類され、さらにそれぞれ名義尺度・順序尺度または比例尺度・間隔尺度に分解できます。それぞれのデータの特徴を理解し、注意しながら扱うことが重要です。異なるデータを組み合わせることで、ひとつのデータだけでは見えてこなかった新しい情報を得ることが可能です。これらを効果的に可視化するために、グラフを利用しますが、グラフには適した見せ方があります。例えば、割合を示すには円グラフが、絶対値の大小を比較するには棒グラフが適しています。 新プロダクトの市場分析 現在、私は新しいプロダクトのリリースによって市場規模がどれだけ拡大するかについての分析を進めています。分析結果を基にした組織全体でのコンセンサス形成が不可欠であり、そのためには分析結果をわかりやすく可視化することが重要です。講義で学んだ内容をもとに、収集したデータをEXCELで整理し、グラフで可視化する予定です。どのデータをどのグラフで可視化するかは、講義の知識を活用しつつ、基準の設定も意識しながら判断しています。

定量分析の視点をどう活用する？ 定量分析の5つの視点（1. インパクト、2. ギャップ、3. トレンド、4. ばらつき、5. パターン）を学びました。データを漫然と眺めるのではなく、これらの視点で見ることで効率的に示唆を得られると感じました。特に、平均値を取る際に「標準偏差（データのばらつき度合）」という視点をこれまで考えたことがありませんでした。同じ平均値でも「ばらつきがある」か「ばらつきがない」かでデータの意味合いが変わります。今後は標準偏差も併せてチェックしていきたいと思います。 データ比較時のポイントは？ 売上やサービス利用者数などのデータを前年度と比較する際には、定量分析の5つの視点を意識して数字を見るように心がけます。また、特定月における新規受講者や解約者を年代別に分析する際、これまで表に落とし込むことは行っていたものの、グラフ作成は少なかったです。今後はヒストグラムなどのグラフを活用し、ビジュアルで傾向を把握できるようにしたいと思います。これはチームメンバーにも促していきたいです。 チームでの視点共有は？ まずは、学んだことを言語化し、チームメンバーと共有することが重要です。データの分析もチームメンバーと一緒に行う際、「Aさんはトレンドがないか」「Bさんはばらつきがないか」といった具合に、各メンバーに特定の視点で見る役割を依頼するのも良い考えだと思います。これにより、チーム全体として5つの視点を網羅することができます。 グラフ化で何を検証する？ 最後に、各月のサービス利用者の新規受講率や解約率のデータが表として存在していますが、まずは先月のものを目的に応じてグラフ化し、理解の速度や深度にどのような違いがあるのか、グラフから意味ある示唆を導き出しやすくなるのかを検証したいと思います。

基本原則は理解できた？ 今週は、ライブ授業を通して6週間の学習内容を実践演習で総まとめしました。初めに、1週目から学んだ基本原則に基づく比較分析や、データの種類に応じたグラフの加工・表現方法を改めて確認しました。また、データ分析を始める前に、目的や仮説の重要性についても再認識する機会となりました。 プロセスは理解できた？ さらに、問題解決のプロセス（What・Where・Why・How）や分析のステップ（仮説構築・データ収集・データ分析・仮説検証）を実践する中で、やみくもな分析を避けることや、アウトプットのイメージを持ってデータ収集を行う大切さを痛感しました。 キャンペーン分析は進んでる？ 私の業務では、電子マネー決済によるキャンペーンの分析を行っており、決済データをもとに利用者の定性情報や行動パターンを把握することで、決済回数や決済金額の増加に向けた施策の提案や効果検証を進めたいと考えています。 目的は明確になった？ 現状の課題は、データ分析の目的や分析する内容が関係者の間で曖昧になっている点です。そこで、まずは分析の目的や問いを明確にし、何を分析するのかを関係者間でしっかりと共有・可視化する必要があります。目的や分析対象が定まれば、データ収集を実施し、その結果をもとに仮説構築を進めます。仮説構築の際も、重点的に検討すべき点を明確化し、関係者と共有していくことが重要です。 施策は具体的になった？ また、現状分析では、各種フレームワークを活用しながら、問題点やその原因、そして打ち出す施策を具体的に明確にすることが求められます。最後に、データ収集および仮説検証の結果は、関係者にわかりやすく説得力のある形で伝えられるよう、適切なグラフを選んで可視化し、報告していく予定です。