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比較 ✕ 基本

に関する学び

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仮説の基本は何？ 今回の学習で、仮説について深く学びました。仮説とは、ある論点に対して一時的に立てる答えのことで、例えば、ノンアルコール商品の販売増加を見る際、対象となる消費者をビールが好きな運転者や妊婦などに分けて分析する、といった考え方が応用できると感じました。 仮説の役割はどう？ また、仮説には問題解決のための仮説と、結論を導くための仮説があることを理解しました。時間軸として、過去、現在、将来の視点で検討していくこともポイントでした。 売れる理由は何？ 具体的な例として、①なぜある商品が売れるのか、または売れていないのかについての仮説では、若い世代に人気で刺激的ではない味が影響している可能性や、商品が不安定なために安定した需要を得られていないのではないかといった視点が挙げられました。②なぜある地域や取引先で売れるのか、あるいは売れていないのかを考える際には、その地域に若い人が多いのか、高齢者が多いのかという点が仮説の根拠になり得るという点が印象的でした。 検証データはどう活かす？ さらに、仮説を検証するためには比較可能なデータ収集が不可欠であり、アンケートを実施する際の設問項目の考え方や、どのようなアンケート内容が仮説と結論を結びつけるのに適しているかという点にも関心を持ちました。

方向性はどう決める？ 来年度に向けた部としての1年間の方向性とTODOを検討する合宿で、今回学んだ内容を活かすことができると感じました。合宿では、現状できていることとできていないこと、そして今後必要なソリューションについて話し合いました。具体的には、今後重要になると予想される広告指標について、各ソリューションごとの導入実績を比較し、2024年の傾向を把握することが求められると認識しました。また、現状のホットなマーケティングトピックから、今後伸びるであろうKPIを仮定し、その上でどのようなソリューションを開発すべきかを検討しました。 情報はどう集める？ さらに、分析においては、情報やデータの収集方法が非常に重要であると感じました。普段あまり活用していなかった社内のポータルや事例集なども積極的に利用し、必要な情報が何か、足りない情報はないかを意識しながら、学んだプロセスに沿って分析に取り組んでいくつもりです。 分析の進め方は？ また、データ分析の基本として、目的を明確にし、仮説思考でアプローチすること、比較を重視すること、そしてwhat→where→why→howというプロセスで考えることの重要性を再確認しました。これらの考え方を実践することで、より具体的な分析結果が得られると実感しています。

どうして比較するの？ 分析の基本は「比較」にあります。しかし、比較を行う際には、正しい対象同士を照らし合わせなければ、正確な結果は得られません。たとえば、単に全体の平均値を比べるのではなく、同じ条件下（Apple to Apple）での比較を意識することが重要です。具体的には、ある施策の効果を評価する場合、対象は施策を受けたグループと、受けていないグループに限定し、その効果が明確に反映されるように設定する必要があります。また、比較を行う際は、外れ値の有無やデータの対象数、そして分析の目的に沿った比較がなされているかどうかにも注意を払うことが求められます。 比較の実践はどう？ 現在、売上やマーケティングの集計そのものはしていませんが、常に「比較」を意識しながら、比較対象が正しいかどうかを確認する視点を持つよう心がけています。目的に合った分析であるかを常に考え、比較した結果をどのように的確に示し、他の人にわかりやすく伝えるかという点が大切だと思っています。 結果提示の工夫は？ 今週の学習内容については、特に疑問に感じた点はありませんでした。ただし、グラフや推移グラフ以外の方法で、他の人に理解しやすい分析結果の提示方法について、どのような工夫がされているのか知りたいと感じています。

簿記学習のポイントを振り返る 今回の内容は、以前から簿記で学習していたことと重なっていたため、理解するのは比較的容易でした。固定負債と流動負債の違いを理解するのには最初苦労しましたが、学んでおいて良かったと思います。また、1年以上の負債でも通常の営業サイクルに含まれるのであれば流動負債とするという例外ケースは見分けるのが難しいかもしれません。ただし、今のところはそのようなケースにはまだ出会ったことがありません。 自店舗の資産を深く考えてみる 自分の店舗の資産と負債について考えてみました。これまで店舗の資産について深く考えたことがなかったので、良い機会になりました。私の店舗は賃借であり、大部分のPCやシステムもリースや利用料を払って使用しています。顧客データや人材などのソフトな部分は資産と言えますが、基本的にはBSには表記しません。具体的に考えると、資産の特定は難しいものです。 おおよそのBSを作成してみる 次に、自店舗のBSをざっくり作ってみました。正確なものではなく、おおよその仮定で考えられる項目に置き換えてみました。さらに、自社全店舗を合わせたものが会社全体のおおよそのBSになると考えると、若干大雑把な数字になりますが、それでも考えてみる価値はあると思います。

商品の価値はどう見る？ 新商品の導入にあたっては、その商品の価値自体に加え、利用する状況や場面に潜むニーズも合わせて検討が必要です。イノベーションの普及要件として考えるべき5つのフレームワークの中で、特に可視性や比較優位性がどのように発揮されるかが大きなポイントとなります。 マーケティングとは何？ また、セグメンテーションとターゲティングの観点からは、従来の3Cの知識に加え、経営資源の効率的な活用も求められます。マーケティングの基本は、顧客のニーズを正確に把握することであると再認識させられました。 SNS投稿は見直す？ この学びを活かし、SNSでの投稿内容の見直しに取り組むことが重要です。可視性と比較優位性を意識した文言の選択やフィードの作成を行い、訴求力の高いコンテンツへとブラッシュアップする必要があります。 ターゲットはどう決める？ 更に、ターゲットの絞り込みについては、年齢や地域、性別、思考性だけでなく、ユーザーの状況や環境といった面も考慮し、3種類ほどのペルソナに分類するなど、より具体的なターゲット設定を目指します。 施策で何が変わる？ これらの施策が、新商品の魅力を正しく伝え、顧客の興味を引くマーケティング活動へとつながると考えています。

分析の基本を理解しよう 分析は比較であるという基本を理解することが重要です。目的や仮説をもとに分析に取りかかること、そして問題解決のステップ（What-Where-Why-How）を意識することが求められます。仮説を立てる段階から、何と比較するかを考えながらデータを集め、それを加工・集計し、ビジュアル化することで発見につなげるという手順が大切なのです。 仮説立案の重要性 現在の業務では、多種多様なデータが提示されることが多く、闇雲に分析してしまうことがあります。ここで重要なのは、仮説をしっかり立てて分析に取り組む姿勢を忘れないことです。 データ収集から始めよう 今後の業務では、どのデータを集めるかという段階からスタートします。その際に、学んだことを振り返りながら全体の設計に取り組みたいと考えています。 フレームワークの活用法 今回の講座は自分にとって納得感のあるものでしたが、人に説明や指導するにはまだ至っていません。復習しつつ、意識して普段の業務に当たることで、講座で学んだ内容を自分のものにしていきたいです。特に、フレームワークについては知識としては以前から持っていましたが、きちんと使用したことがなかったため、今後は積極的に活用していきたいと思います。

分析の本質とは？ 分析とは、物事を分け整理することと、比較対象や基準を設けて比較することの両面が本質だと感じました。また、データ分析の目的や、どの項目をどのような形であたりをつけるのかという入り口の考え方も学べ、基本的な考え方がしっかりと理解できたと実感しています. 将来の分析戦略は？ 今後は、顧客IDを活用して、CRM、Web行動、イベント、購買実績の時系列統合基盤を構築する力を高めるとともに、ビジネスゴールを離脱点や購買シグナルなどの具体的な分析課題に落とし込むスキルを向上させたいです。また、転換率やLTVなどのKPIを定義し、ダッシュボード上でリアルタイムに可視化しながら、閾値やアラートを設計する能力も伸ばしていく必要性を感じました. 実行計画はどう？ 具体的な行動計画としては、まずCRM／MAの構造とAPIについて学び、ダッシュボードの運用や自動連携が自在に行えるレベルまで習熟することを目指します。次に、顧客ID基盤を活用してデータの抽出と整形を行い、分析用CSVを定期的に生成できる仕組みを構築します。さらに、RやPythonを用いた回帰分析やクラスタリングなどの手法を実施し、得られた示唆を速やかに施策へと反映できるサイクルを確立する方針です.

学んだ知識は有効？ 7月にマーケティング入門と戦略思考入門を受講した経験があり、今回のGAiLの課題ではこれまで学んだ内容とデータ・アナリティクス入門で学んだことが融合し、スムーズに取り組むことができました。 旅行商品の問題点は？ 私の所属する訪日旅行のチームでは、アメリカの旅行会社と協力して訪日旅行商品を企画開発し、仕入れや手配、受客対応を行っています。しかし、現状の訪日旅行商品は基本的に東京・京都・大阪の周遊ツアーに偏っていて、旅行者にも受入先にもあまりメリットがないオーバーツーリズムの問題が深刻化しています。この現状をどうにか打破し、解決策を導くために「3W1H」を活用して考察していきたいと思います。 観察の視点は何？ まず、日常で目にする商品やサービスを観察するときに、それがなぜヒットしているのか、その背景を考えることを心掛けています。具体的には、商品やサービスが誰に向けられているのか、どのようなニーズを満たしているのか、セールスポイントは何か、という要素を分析します。また、日本人が感じる日本の魅力と外国人が感じる魅力にはしばしば隔たりがあるため、日本政府観光局のデータと海外メディアのデータを比較分析し、観光素材の調査を進めています。

グラフ選びはどうする？ データの特性や伝えたい内容に応じて、グラフの種類を使い分けることが大切です。たとえば、時系列データの場合は縦の棒グラフが適切ですが、経緯や変化を重視する場合には折れ線グラフを用います。また、各要素を比較する際は横の棒グラフが有用です。 文字装飾は必要？ 文章や資料の中で斜体やアンダーラインを使うと、他との違いが際立ち、伝えたいポイントが明確になります。同時に、色やフォントの使い方にも意味があるため、やり過ぎないよう十分注意する必要があります。 アイコンの使いどころは？ さらに、アイコンは視覚的に情報を伝える上で重要な役割を果たします。意図が伝わりやすくなるよう、一言補足を加えることも効果的です。 レイアウトはどう作る？ また、読者の視線は基本的に左から右、上から下へと動くため、資料のレイアウトはこの流れを意識して構成するのが良いでしょう。報告、説明、説得、各種資料作成やメールなど、相手が誰であるかを十分に考慮し、場面ごとに柔軟な戦略を立てることが求められます。 対策をどう講じる？ 以上のポイントを踏まえ、場面に応じた最適な対策を講じていきたいと考えます。皆様の多様なノウハウをご教示いただければ幸いです。

分析の本質を問う？ 分析においては、情報を分類し比較することが基本であり、目的は人が考えるものであると実感しました。データに存在しない要素についても推測しながら考える必要があり、戦闘機の例を通じてその重要性を感じました。仕事に活かすためには常に目的を忘れず、何のために分析を行っているのかを明確にし、仮説を常に立てることが求められます。また、仮説を立てる際にはラテラルシンキングの発想も必要だと感じています。 人事データの壁は？ 人事領域のデータを取り扱う際、定量化が難しい項目が多い点に気づきました。そのため、データの収集方法から見直し、定量データとして分析できるよう設計することが必要であると考えます。このアプローチにより、あいまいな感覚で当たりをつけるのではなく、常に仮説を持って検証を進めることができると感じました。 目的再確認の意義は？ さらに、データ分析を行うにあたり、何のために分析をするのかという目的を明確にすることが肝要です。目的に沿った設問項目の設定と、得られた結果からどういった提言を行うかをしっかりと考える力が必要だと感じました。分析すること自体が目的化しないよう、定期的に目的を振り返る時間を持つことも大切だと改めて思いました。

魅せ方で何が変わる？ 他社商品の販売不振の原因を振り返る中で、魅せ方の工夫が顧客に与える具体的なメリットの表現がとても印象的でした。この体験は既存商品を見直す良いきっかけとなりました。 他社との違いはどこ？ さらに、他社との比較において「比較優位」や「可視性」、「わかりやすさ」などの商品企画上の基本視点は従来から意識していました。しかし、使用可能性についてはあまり考えたことがなかったため、今後は自分の分析ツールとして重視していきたいと思います。 プロモーションはどう調整？ また、商品企画とプロモーションは一連の流れとして実施されることが多いため、企画段階で意識するポイントに加え、市場導入時の適合性や試用可能性にも配慮して、最終的なブラッシュアップを図ることが重要だと感じました。これにより、より販売力の高い商品企画が実現できると考えています。 口コミの広がりは？ そして、商品としての価値を重視して企画開発を進める一方で、口コミがどのように広がるかという視点から、商品が認知されていく過程をストーリーとして描くことも大切だと気付きました。目の前の担当商品のストーリーについて改めて考え、具体的で魅力的な企画を目指していきたいと思います。

なぜ目的を決めるのか？ 「分析とは比較なり」という言葉が分析の基本を表しています。まず、比較を行うための目的をしっかりと決定し、その目的に合った適切な比較対象を選ぶことが重要です。そして、得られた比較結果をどのように視覚化・言語化して伝えるかも、分析の重要な要素です。これらが全体的に連携し、一つの体系としてまとまっていることで、分析は効果的に行われます。各ステップで適切な判断を行うことにより、データ分析は精度を上げることができます。 有効なデータの活用法とは？ プロジェクトの進捗状況の把握や遅れの可視化と原因分析、製品の製造データの分析、それを基にした工程改善案の提案、さらに最終製品の性能・品質データの分析とそのトレンドの原因の把握など、それぞれの場面で明確な目的と最終的な活用イメージを持って分析を行うことが重要です。これによって、効果的なデータ分析の結果を示すことができるでしょう。 データ収集から始めるには？ 特に最終製品の性能・品質データの分析には豊富なデータがあり、因子もある程度特定されています。自らがデータを入手しやすい立場にあるため、早速データを集めて分析を進めていこうと思います。まずはデータの収集から始めてみます。