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分析 ✕ 手法

に関する学び

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正確さの意義は？ 文章を書く正確さの重要性を実感し、その考え方を学ぶことができました。主語や述語の大切さ、さらには説明の際に要素を分解して考える方法も理解でき、これらは反復練習でしっかり身につけたいと思います。 分解法は役立つ？ また、分解して考えることは、営業報告においてどこに問題があり、なぜその問題が起こっているのかを分かりやすく伝える上で非常に役立つと感じました。今後、実戦でこの手法を積極的に活用していきたいです。 戦略策定はどうする？ 今回の学びは、来期に向けた戦略策定の際、現状の課題整理や問題点の把握に大いに活かせそうです。たとえば、売上分析から伸びている事業とそうでない事業が明確になったことを受け、伸びている事業の人材を強化する方針について、今回の学びをもとに説明文を作成していくつもりです。 報告会に向け準備は？ また、6月に控えた来期報告会に向けて、まず今月は数字をまとめ、1週間で分析を行い、課題を見える化する準備を進めます。さらに次の一週間で必要な施策を検討し、文章にまとめる予定です。最終的には、その文章の内容が正しいかどうかを今回の学びを振り返りながら確認していきたいと考えています。

解像度向上の手法とは？ データの解像度を上げる手法をいくつか学びました。「全体像をとらえる」ことで近視眼的な視点から脱却し、「分解」を積極的に取り入れることで、課題や問題をより具体的に抽出することが可能です。漏れや抜けをなくすことが、一見遠回りのように見えても、結果的には最も効率的な方法であると感じています。 異なる視点での分析の重要性 売上分析や時間帯分析などを行う際には、ただ数字を並べるのではなく、違う角度からの見え方を取り入れることで、見落としや抜けを防ぐことができると考えています。プレゼンの機会があった際も、通り一遍の見方ではない切り口を提案することで、新たな課題を抽出することができるのではないかと感じています。 数値報告での注意点は？ 月例のミーティング用に数値報告の素材を提供する際は、以下の点に注意しています： - 並べた数字を別の視点で並べ替える。 - 補完できる部分がないか同僚に相談し、思考や見方の偏りに気付く。 - すでにグラフ化されているものについては、異なる切り口で見せ方を検討し、恣意性がないか確認する。 これらの工夫により、より具体的で効果的なデータ分析が可能になると実感しています。

分析の精度をどう？ 普段の分析では平均値に頼ることが多いですが、データのばらつきを十分に表現できない点が印象に残りました。標準偏差はこのばらつきを把握するための指標であり、分析の精度を高めるためにぜひ取り入れるべきだと感じています。業務ではすでにビジュアル化の手法を用いていますが、今後は標準偏差も活用していきたいと考えています。 採用分析の狙いは？ 採用状況の分析については、平均値だけではなく標準偏差を用いることで、応募者数や面接評価の個々のばらつきをしっかりと捉え、より詳細な傾向を分析する計画です。これにより、採用プロセスの安定性や特定の職種や部門における採用難易度の変動を明確に把握することが可能になります。その結果、より効果的な採用戦略の策定やリソース配分の最適化へとつなげることを目指しています。 計算環境はどう？ 現在は、最新の採用データを整理し、Excelなどのツールを用いて標準偏差を計算できるような環境を整えています。主要な指標である応募者数や面接評価の標準偏差を算出し、比較分析を実施する予定です。こうした分析結果を視覚化して定期報告に組み込むことで、より深い洞察を得られる体制を構築していきます。

予測の意義は何か？ グラフを見る前に予測を立てる大切さが非常に印象に残りました。自分の予測と実際のデータとの差異を意識すると、「なぜこんなギャップがあるのだろう」という疑問が自然に湧き、分析を深堀りするうえで効果的であると感じました。予測と実績を比較するアプローチは、次にどのデータを詳しく見るべきかという方向性を明確にする上でも有用です。 平均値の限界は？ 従来、総量を人数で割って1人あたりの平均値を算出し、能率を評価していましたが、詳細に見るとその平均値だけではばらつきを十分に捉えられないことが分かりました。実際に細部まで分析すると、能率には大きな差異が存在していたため、平均値だけに頼るのは疑問が残ります。そこで、中央値を算出することで、平均値では見逃しがちな偏りを補完する方法を試してみようと思います。 中央値の有効性は？ また、標準偏差を用いて平均値からのばらつきを把握する手法もありますが、場合によっては中央値と比較するだけで十分な情報が得られる可能性もあります。今後は、業務の能率評価において、平均値のみならず中央値の使用意義を周知し、従来の考え方から新たな視点に変えていくことが重要だと感じています。

仮説設定の重要性は？ 今回の講座では、データをただ眺めるのではなく、仮説を立てることの大切さを学びました。単純な平均値だけでなく、重みを考慮した加重平均やデータのばらつきを確認することで、ファクトを正しく把握する手法が身についたと感じています。 統計の意味をどう捉える？ これまでは加重平均や標準偏差といった言葉を聞くだけで、その意味を十分に理解できていませんでした。しかし、今回の講座を通して、実際にばらつきを見る体験ができたことで、データの変動の重要性を実感することができました。 販売実績はどう理解？ また、プロダクトごとの販売実績推移を分析する際には、属性別やレンジ別の分布を見ることで、どの層に受け入れられているのかを明確にし、施策の検討につなげることが可能であると感じました。分布のばらつきをしっかり確認することで、単なる傾向だけでなく、他の要因の影響も把握する助けになると気づかされました。 顧客分析に納得する？ さらに、これまでプロダクト別の顧客分析では、平均値や中央値に頼ることが多かったのですが、今後はばらつきの数値化を取り入れ、日々や月ごとの実績をより一層可視化していく必要性を感じました。

強みの再認識が重要？ 自社のどの部分に顧客が魅力を感じているのか、自社の強みを分析することの重要性を改めて認識しました。特に新企画を立案する際に、この分析を活かしたいと思います。 ネーミングと顧客ニーズとは？ 顧客ニーズを素早く的確に捉えること、そのニーズが顧客自身も認識していない場合があること、そしてネーミングの重要性について学びました。この学びをもとに、自社でもネーミングを工夫することで、商品の魅力をよりダイレクトに伝えられると感じました。 BtoBtoCのニーズ見直しが必要？ また、BtoBtoCの既存販路に関しても、顧客とエンドユーザーのニーズを見直す必要性を感じています。新企画を考える際には、自社の強みを深く分析し、顧客とエンドユーザーのペインポイントを「なぜなぜ」で深掘りしていきたいと思います。 効果的なネーミング改善計画は？ 具体的には、既存商品のうち魅力が十分に伝わっていない商品について、今後学ぶマーケティング手法を用いてネーミングの改善提案を行う計画です。さらに、日常生活の中でコンビニなどに足を運び、ターゲットと真のニーズについて考える習慣をつけていきたいと思います。

暗黙知が示す問題は？ 既存業務では、表面的には問題が見受けられなくても、暗黙知により不便さが隠れている可能性があります。そのため、ユーザーが大雑把に抱える課題を観察しつつ、定性分析を使って解決策を見出す必要があると感じています。まずは、現場をしっかり確認し、困りごとを持つ人がいないか探すことを心がけたいと思います。 仮説は有効か？ また、自分自身が業務に追われ、常に周囲を見る余裕がなかったことも実感しています。そのため、あらかじめある程度の仮説を立てることが重要だと考えています。チームメンバーからは、偶然の会話の中で困っている点が見つかる場合があると聞いており、日常的にいろいろな人と話をするよう努めるつもりです。 分析手法はどう変わる？ 今回の学びでは、暗黙知と定量分析の双方が大きなポイントとなりました。さらに、コーティングの手法を習得できたことで、これからはアンケートやインタビューで得た情報をコーティングする習慣を身につけたいと考えています。現在は生成AIの活用により、簡単にコーティングが可能となっているため、その点を意識しながらアンケート結果の分析にも取り組んでいきたいと思います。

マーケティングの本質とは？ マーケティングについて考えると、以前よりも広い意味を持つように感じていますが、本質的な顧客志向や顧客満足という点は、時代が変わっても変わらないと捉えています。マーケティングを考える際には、常にこれを念頭に置いていきたいです。 顧客満足を追求するには？ 私の勤める会社も、昔から顧客を大切にすることを最重要視しています。ただし、接客だけでなく、より本質的なお客様の満足やインサイトを意識し、提案の際に活かしていくことが求められています。そのためには、素晴らしい商品を作ることよりも、顧客が本当に求めている商品やサービスを提供できるように、分析力を身につけ、高い視点から提案できるようになっていく必要があります。 定量化できない満足度への挑戦 顧客理解を深めるための方法やその数値化を手法として習得することに努めるつもりです。また、定量化が難しいイメージや口コミの分野で、納得感の持てる提案を行うためには、常に批判的思考を意識するようにしたいです。そのため、他者に提案資料の確認をお願いしたり、フィードバックや顧客の声を積極的に聞くこと、確認する習慣をつけることが大切だと考えています。

問題をどう洗い出す？ 今回の学習では、まず何が問題であるかを洗い出し、その問題箇所を明確にすることの重要性を学びました。問題の原因を詳しく分析し、対策を検討・実行するプロセスや、結果から各要因を考察する点、さらに理想と現状のギャップを埋めるための工夫が大切であると実感しました。 分析手法は何か？ また、分析手法としてロジックツリーやMECE分析、さらに階層分析と変数分析の活用が有効であることを学びました。これらの手法を用いることで、データの整理がしやすくなり、効率的な分析が実現できると感じます。 実例で何を発見する？ 具体例として、交通系ICカードの決済データを利用し、加盟店やキャンペーンごとの売上分析に応用できる可能性があると考えました。売上分析においては、年代、性別、居住地、曜日などの視点で検証し、来店回数や決済金額の傾向も踏まえて全体的な分析に役立てたいと思います。 量と質のバランスは？ 最初の段階では、質よりも量を意識して経験値を積むことが重要と考えています。質も適度に保ちながら、実践を重ね、ロジックツリーやMECE分析を積極的に活用してデータ分析に取り組んでいきたいと思います。

ビジネスモデルを数字で理解するには？ PLとともにBSを通してもビジネスモデルが見て取れます。何に資金を投入し、何を所有してビジネスを行っているのか、そのストーリーが数字から見えることが面白いです。また、BSの資産と負債のバランス、流動・固定のバランスから企業の安全性が読み取れます。減価償却については理論的には理解しているものの、具体的な実感はまだわかないのですが、今後慣れていくつもりです。 数字から得るストーリーの楽しみ方は？ 自社分析と同業他社の分析を行うこと、さらにメジャー企業のPL・BSを実際に見ることで、数字から見えるストーリーを楽しみたいと思います。借金はリスクもありますが、成長のための投資として考える側面もありますので、これまであまり行ってこなかったこの手法も一つの選択肢として今後検討していきます。 さらなる学びを深めるためには？ 今回のナノ単科のおかげで、週末の朝に学習時間を設定し、それを実行する習慣がつきました。PL・BSについての理解は進んできましたが、まだ深掘りが必要と感じています。今後はグロービス以外のWebや動画なども活用し、さらなる学びを深めていきたいと思います。

なぜ即答に飛びつくの？ 今回、事前にさまざまな切り口でデータを分解して取り組んでみましたが、実践してみると答えにすぐ飛びついてしまう傾向に気づきました。こうした状況を避けるためにも、出てきた答えや傾向に対して常に「本当にそうなのか？」と問いかけることが重要だと学びました。 MECEで何を感じた？ また、MECEの考え方を学び、もれなくダブりなく切り分ける基本的なパターンは把握できたものの、プロセス分解という視点は初めて触れるものであり、新たな発見となりました。 顧客分析はどう進む？ 現在、顧客満足度調査を実施しており、まもなく結果が出る状況です。評価と顧客への対応との関係を分析する予定でしたが、今回学んだデータの切り口やMECEの考え方を活かして、層別分解に加えプロセス分解を取り入れた分析を試みたいと思います。 新手法に何を期待する？ 来月には顧客満足度調査の結果分析を行う予定で、メンバーが実際に分析に取り組む中で、出てきた答えに対して常に「本当にそうなのか？」と問いかける姿勢を大切にし、層別分解とプロセス分解を組み合わせた新たな手法を提案していきたいと考えています。

どこにボトルネック？ 問題の原因を明らかにするには、業務プロセスを分解して、どの段階にボトルネックがあるかを特定することが重要だと学びました。実務ではインターネットを活用した営業を行っていないため、A/Bテストは実施しませんが、同一期間・同一条件下で検証項目を比較するという手法は、他の場面でも十分に応用できると感じました。 セグメントはどう見る？ 自部門で伸び悩んでいる事業についても、まずは問題の原因究明に取り組み、適切な対応策を検討する必要があると考えています。そのため、部門内で営業セグメントごとに実績を分析し、各セグメントの問題点を洗い出した上で、具体的な対策を立案・実施し、再度分析するというサイクルを構築したいと思います。 対策はどう実施？ 具体的には、３月末時点でのセグメント別業績データをもとに、前年度と当年度の成長率を比較します。低迷しているセグメントについては、問題の原因を徹底的に分析し、翌年度に向けた対策をまとめ実行します。その後は、各四半期ごとに進捗を検証し、現状を把握するとともに、必要に応じて追加の対策を講じるという業務改善の仕組みを根付かせることが目標です。