データ・アナリティクス入門

現象を超えて問題の根本に向き合う方法

問題原因をどう特定する? 問題の原因を明らかにするためには、プロセスを細かく分解することが重要です。そして解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その根拠に基づいて絞り込むことが求められます。 幅広く解決策を模索するには? 私の癖として問題と認識している点は、現象に焦点を当ててしまうことです。このため、なぜそれが問題なのかをさらに分解整理し、その構造を明らかにすることが必要です。その上で、解決策を思いつきや経験で狭めてしまわず、幅広く検討し、なぜそうするのが良いのかを考え実行し、分析することが重要であると感じました。 業務改善に必要なフローは? 具体的な業務としては、説明資料の作成や土地の探索、収支検討などが挙げられます。これらの部分で改善を図り、成果に結びつけるためには、業務フローや仕事上のプロセスを整理・分解し、成果に結びつく打ち手を検討し実行した上で、さらに改善すべき点を検討することが不可欠です。 データ活用の重要性とは? また、データを収集する経験を深めることも重要です。日頃から意識的にデータを取ることで、どのようにデータが業務に効果を与えるかを考えることができます。説明資料を作成する際には、作り込みすぎずにスライドのパターンをいくつか作成し、A/Bテストの要領で部内や課内でフィードバックテストを行うことも推奨されます。

マーケティング入門

顧客視点で切り拓く独自価値の道

普及要件ってどう? イノベーションの普及要件として、比較優位、適合性、わかりやすさ、試用可能性、可視性が重要であると学びました。ある成功事例では、家庭での利用に適した製品特性や、明確なコンセプト、そして技術やマーケティング施策の可視性が評価されていると感じました。また、売れるためには顧客心理の理解が不可欠で、競合に左右されずに独自の価値を追求することが大切であるという点も印象的でした。 価値観は整えられて? 現在の業務に照らすと、新たに携わっているプロダクトでも、世界観や価値観の適合性、コンセプトの明瞭さ、さらには技術や物性の可視性をより一層明確にする必要性を感じています。新商品を考える際、ついマスマーケティングに偏りがちですが、顧客のニーズを丁寧に探り、特定の市場で認められる価値を創出する戦略が成功への鍵であると実感しました。 ブランドの魅力は? 新規性のある商品の開発においては、ブランディングや提供すべき情緒的価値を持つ類似製品について、顧客視点で売れる理由やその対策を考えることが求められます。今後は、インタビューを通して顧客のインサイトを深く掘り下げ、顧客ニーズと乖離しないブランディングを実現することを目指します。また、現行プロダクトにおいても、イノベーションの普及要件を整理し、何を強調しどのように魅せるかを検討していきたいと考えています。

マーケティング入門

デモでわかる!BtoB製品の新しい魅力

体験の重要性をどう活かす? 体験を通じて自社製品に深く触れてもらうことができ、顧客の印象にも深く刻まれるという学びがありました。しかし、同じ体験を繰り返すことは飽きられる可能性があるため、定期的に体験をリニューアルする必要があるとも感じました。 BtoB製品に体験をどう組み込む? 自社製品に体験要素を組み込みたいと考えていますが、BtoBの製品、特に電子部品のような製品では体験を組み込むことが非常に難しいと感じています。しかし、自社製品を活用したデモ実演などは、それに近い経験になるかもしれません。同じ業界の他社が頻繁にデモを実施しているのを見て、少しでも多くの体験を通じて製品の良さを実感させているのだと思いました。私も自社製品について、積極的にデモを通じて体験を提供したいと考えています。 デモ実施の具体的ステップは? そのために、以下のステップを考えています。 1. 自社製品の差別化ポイントを明確にする。 2. 差別化ポイントを効果的にPRできるデモを営業と協力しながら検討する。 3. 実際にデモを顧客面談時に実施し、フィードバックをもとにブラッシュアップする。 4. 展示会などのイベントでも同様のデモを実施する。 顧客理解を深めるには? これらのステップを通じて、顧客に自社製品の価値をより深く理解してもらえるよう努めたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説整理で未来を切り拓く

問題解決の秘訣は? 問題解決の手順として、「What(問題は何か)」「Where(問題はどこにあるか)」「Why(問題はなぜ起きたか)」「How(問題はどう解決するか)」の4ステップを学びました。これまでなんとなく行っていたことやできていたことも、言語化することで抜け漏れなく整理でき、仮説や結論に対する自信が深まりました。 仮説思考はどうする? また、仮説思考については、問題解決の仮説と結論の仮説があり、それぞれに過去・現在・未来の視点が存在するという考え方を知り、とてもすっきりしました。これまで様々な場面で仮説を立ててきましたが、今回の整理方法を取り入れることで、何を考えればよいかがすぐに浮かぶようになりました。 計画立案を学ぶ? 事業計画の立案のプロセスにおいては、これまでなんとなく進めてきた作業を、今回学んだ解決のステップとフレームワークを意識して取り組んでいきたいと思います。自分で考えるだけでなく、他者に説明する際にも納得してもらえるよう、言葉にして伝えられる方法として活用していきます。 課題整理は進んでる? さらに、事業計画の立案にあたって複数の課題と対策が存在する中で、重要度の高い順に今回のステップやフレームワークを適用し、ゼロから考え直すことで、問題を正しく捉え、解決策が十分かどうかを抜け漏れなく検討していきたいと考えています。

戦略思考入門

シンプル分析で見える未来

基本の枠組みはどう? 戦略的に考える際、これまで想像していたような高度な分析やフレームワークの活用ではなく、まずはオーソドックスなフレームワークを適切に使いこなすことが大切であると学びました。それぞれのフレームワークで求められる分析の視点や、全体感を持ち偏りなく分析する点、各要素の整合性を保ちながら大胆に仕分けを行う意識が必要だと実感しています。 今後の事業戦略はどう? 自社の中期的な事業方向性を検討するうえでも、この考え方を活用したいと考えています。これまでは「顧客が~だから」「競合が~だから」「自社の強みは~」という議論のもとで方針や取り組みを進めてきましたが、最近のケーススタディを通じて、競合環境が見えづらい業界ならではの難しさを実感することとなりました。今後は、メンバーと議論を重ねながら、各種フレームワークを活用して事業方向性を決定していくつもりです。 3C分析、進め方はどう? まずは3C分析を丁寧に実施します。本講座で学んだように、市場(マクロ)と顧客(ミクロ)をそれぞれ分析し、誰が競合なのかを明確にする点に特に注力したいと思います。自らたたき台を作成したうえで、チーム内で意見を交換し、分析内容を深める予定です。また、分析を進める中で顧客や自社に関するデータが不足する可能性があるため、データ蓄積の仕組みの検討も並行して進める意向です。

データ・アナリティクス入門

振り返りが生む未来の一歩

問題発生の理由は? 問題が起きた際には、何が問題でどこで起きているのかを順序立てて考える必要性を改めて実感しました。問題を一方的に決めつけ、頭の中だけで解決策をブレインストーミングしても、生産性の高い解決策には結びつかないと感じています。 売上目標の突破は? 売上目標をいつまでにどこまで伸ばすかという課題に常に直面している中で、担当先ごとの「あるべき姿」や「ありたい姿」を考え、現状とのギャップを整理しています。TG顧客の特定や製品価値の十分な伝達について、MECEの視点で問題を洗い出し、短期間での対応が必要なものと一定期間をかけるものに分け、各アプローチを検討しています。これらを定量的に把握することで、説得力のある対策が実現できると確信し、短期間でPDCAサイクルを回しながら自分の行動を検証し、精度を高める重要性を学びました。 現状改善の策は? 担当先においては、あるべき姿やありたい姿を明確に定義し、現状との差を数値で捉えることで現実的な対策を構築しています。あるべきマーケットシェアに到達するために、どこを重点的に攻略するのか、どれだけの顧客に製品価値を理解してもらい、利用していただく必要があるのかを定量的に示すことで、実現可能な戦略となると考えています。また、毎週の振り返りを通じて、翌週には具体的な行動の改善を図っていきたいと思います。

アカウンティング入門

B/Sを通じて見つけた新たな発見と学び

B/S構成を理解するには? B/Sの構成について、各項目にどのような種類のものが含まれるのかがイメージできました。ただし、投資有価証券など聞き馴染みのない項目もいくつかあり、別途調べて理解を深める必要がありました。 資金調達で質をどう守る? また、コンセプトに沿った質を維持するためには、単に純資産が不足しているからといって質を落とすのではなく、必要に応じて資金を借りて質を維持することが大切であると学びました。資金調達方法が判断の重要な軸になることを理解しました。 発注と資産項目の確認をどう行う? 自社の事業において発注するものがある場合、それがどの資産項目に該当するのか、そして資産、負債、純資産がどれくらいの割合になっているのかを確認したいと思います。また、事業を進める上でコンセプトから外れていないか、提供するサービスの質を落としていないかも確認したいと思います。 他業界のB/Sから何が学べる? 自社の事業運営上、調達しているものがコンセプトに沿っているかどうかを確認し、近しいものからまずは投資を検討していこうと思います。さらに、他業界のB/Sを確認したことがないので、IT系以外のB/Sがどのようなものか見てみるつもりです。業界・事業ごとの傾向もあると考えられるため、B/Sを見て各社の健康状態が読み取れるようにしたいと思っています。

戦略思考入門

現場で発見!経済の秘密

規模と習熟は何が違う? 事業経済性として、規模の経済性、習熟効果、範囲の経済性、ネットワークの経済性の4点を学びました。まず、規模の経済性は、事業規模が大きくなることで、1製品あたりのコストが低減される点に着目します。次に、習熟効果では、長期間の経験蓄積によって無駄が省かれ、プロセスの効率化や歩留まりの向上が進むことで、単位あたりのコストが下がる仕組みを理解しました。また、すでに保有する資源を他の事業に活用することで全体のコスト削減につながる範囲の経済性や、利用者が増えることで各利用者にとっての利便性が向上し、顧客獲得やサービス提供のコストが低減されるネットワークの経済性も学びました。 現場の数字はどう見る? サプリメント業界は食品業界の中でも比較的利益率が高いにもかかわらず、原材料費の高騰が続く中で、事業経済性への注目が重要だと感じました。特に、製造現場における規模の経済性と習熟効果が大きな影響を与えていると実感しています。毎年の予算編成で、営業やマーケティングに対する大きな予算が取り上げられる一方で、生産現場の数字はあまり議論に上がらない現状についても興味を持ちました。製造現場の経済性を正しく理解することにより、どの程度の予算を製品のマーケティング活動に充てるか検討できるため、ビジネス全体の流れを把握する視点を今後もさらに深めていきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

比べる力が未来を変える

ライブ授業で感じた点は? 締めのライブ授業では、これまでの学びを振り返る機会がありました。データ分析の手法として、比較を活用する方法を学び、目的設定から仮説構築、データや情報の収集、分析、さらには仮説の検証という一連のプロセスの重要性を実感できました。また、自分の考えにとらわれず、さまざまな視点から検証することの大切さも理解でき、これらの手法をいかに実践し、スキルとして身につけるかが今後の課題であると感じています。 部門業績の課題は? 部門業績分析においては、自部門の営業データを活用し、強みと弱みの再確認を進めています。さらに、セグメント別の成長性や低成長部門の課題を明確にし、改善策の検討や戦略の見直しにつなげたいと考えています。次年度の目標設定にあたっては、今年の実績を論理的に分析し、定量的・定性的な評価が可能な具体的な目標を立てる予定です。すでに各メンバーには来期に向けて自ら考えた目標設定を進めてもらっており、私自身も部門全体の強みや弱み、注力すべきセグメントを整理した上で、各メンバーの目標と比較・検証を行っています。このプロセスを通じて、部門全体で論理的な目標理解を深め、同じ方向性で次年度の業務に取り組むことを目指しています。目標設定は3月中に取りまとめ、次年度からは月次で目標達成度の比較分析を実施し、達成に向けた具体策を全員で共有していく方針です。

戦略思考入門

振り返りが育む次の一歩

学びの実践はどう? 今回の講座のライブ授業や実践演習を通じて、学んだ内容を振り返り、今後の業務や生活にどのように活かすか具体的に考える有意義な時間となりました。忙しい日々の中で時間の捻出も戦略であると感じ、自分の時間の使い方を改めて見つめ直す重要性を実感しました。これにより、学習だけでなく経験から感性を磨くことの大切さを再認識し、旅や遊びも含めた幅広い学びを心がけたいと思います。 経営理念はどう再確認? また、まずは自社の経営理念やビジョン、戦略をしっかりと再確認することが、全社的な視点での問題解決に繋がると感じました。これを自部署や関連先にも反映させ、現状と今後必要になる施策を社会情勢も踏まえて検討することが重要だと考えています。業務中に現状の整理と目標とのギャップを把握し、課題解決に向けた具体策を検討することを最優先に進めていきます。 会議内容はどう把握? さらに、来月開催される経営方針会議での内容をしっかりと捉え、その情報をもとに自部署や自身の行動計画へと落とし込む方針です。広報からの社内報や他部署の取組にも関心を持ち、理解を深めることで視野を広げていきます。また、来週はしっかりと時間を確保し、金曜日の最後の30分を振り返りの時間とすることで、今週の改善点と来週のToDoを整理し、PDCAサイクルの好循環を目指して取り組んでいきます。

データ・アナリティクス入門

学びの軌跡が未来を照らす

仮説の切り口はどう? 原因の仮説を洗い出す際は、フレームワークなどを活用しながら大きく2つに分け、対概念の視点を取り入れて考えることが有用です。その後、問題の原因を明確にするために、ステップを踏んでデータを分析することで精度を高められます。 解決策はどう選ぶ? また、解決策を立案する際には、複数の選択肢をまず洗い出し、しっかりとした判断基準と重み付けを設定した上で、定量的な根拠により絞り込むことが重要です。 アンケートの見方は? アンケートの分析においては、満足度や推奨度などの数値から問題点を見つけ出し、フレームワークを用いてMECE(漏れなく・ダブりなく)を意識しながら原因を掘り下げることが考えられます。対応策を検討する際には、現状設定している軸に加え、コスト、スピード、対象範囲、実現可能性などの評価項目に対して重み付けを行いながら施策を選択していくことが求められると感じました。 分析の盲点はどこ? これまでのアンケート分析では、満足度、推奨度、理解度などを全体の平均値で評価する手法が主流でした。しかし、全体の数値は悪くなくとも狙い通りの結果が得られなかった場合や、自由記述回答の中に不満やクレームが見受けられた際には、回答者の属性ごとに分析を行うことで、これまで気づかなかった傾向や問題点を発見できる可能性があると捉えています。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーの本質と実務への応用

MECEの難しさと挑戦 MECEを意識しすぎるあまり、本質的なロジックツリーを作れていないことがあるのは、本当にその通りだと思いました。漏れなく整理するために「その他」を多用している自分を容易に想像でき、今回の講座内容は非常に自分事として受け止めることができました。 良質な示唆を得るには? MECEは重要ですが、あくまでフレームワークの一つであり、問題解決に繋がる良質な示唆を提供できる分け方が求められます。現状の自分の役割としては、営業戦略の策定と売上増加のための施策検討があり、常に課題解決に取り組む状況です。Week 01から学んでいる内容は、まさに今の業務に直結するものです。 定量的な分析を目指して WhatやWhereを置き去りにせず、現状の分析とありたい姿やあるべき姿をしっかり定義し、どこにギャップがあるのかを定量的に、そしてMECEに整理できるようにしたいです。前提となる「現状分析やありたい姿の定義」は、頭の中でわかった気で終わるのではなく、しっかりと言語化することを意識します。 フィードバックの活かし方 MECEのアプローチは、一人でアウトプットを出したうえで、同僚や上司からフィードバックをもらい、自分では気付けない「漏れやダブり」を見つけることが大切です。そのためのブラッシュアップを行い、練習を重ねていきたいと思います。

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