データ・アナリティクス入門

比較のレパートリーを増やす意味

分析の目的は何か? 人によって着眼点が大きく異なるため、自分が分析したい目的や伝えたい相手の視点に沿った比較対象を見つけることが非常に重要であると学びました。受講前は、分析手法やデータ収集、整理が重要と考えていましたが、実際には目的設定や比較軸の決定がより重要であると感じました。 営業での活かし方は? この知識は、他者との提案時の競合価格比較や、営業時の他社比較資料の作成に役立つと考えています。特に営業現場では、価格以外の定量的な部分でどれだけ差異をつけられるかが非常に大切です。このような場面で活用していきたいと思います。 比較軸をどう増やす? まずは比較軸のレパートリーを増やすことを目指します。今回の講座で学んだ、特定条件の有無による比較に加え、他の方の意見や視点を積極的に取り入れ、より多くの軸を自分の中に取り込んでいきたいです。そうして得た軸を活用し、より目的に合ったものを選定できるよう努めていきます。

データ・アナリティクス入門

幾何平均で見える新世界

なぜ異常値が出る? これまで、代表値や単純平均、加重平均は業務で使用してきましたが、幾何平均、中央値、標準偏差は財務業務では使う機会がほとんどありませんでした。特に、売上の成長率を計算する際に、幾何平均を用いなければ異常値が算出されてしまう点には驚きを覚えました。このことについて、なぜそのような結果になるのか、また今後どのように活用できるかを、再度整理する必要があると感じています。 今後の計算はどうする? また、これまで主に財務データを扱ってきたため、幾何平均や中央値、標準偏差の計算・分析を実施する経験がほとんどありませんでした。そこで、まずは顧客の年齢層データを対象に、中央値や標準偏差を計算し、その分析結果を社内で共有する予定です。今後は、財務業務に応用できるデータとして、幾何平均、中央値、標準偏差が有効に活用できる分野を探り、エクセル関数を用いた計算方法についても調査し、実際に計算していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

自分批判が導く真の成長

どのように自省してみる? 「他者ではなく、自分に対して批判的に」という言葉は、耳が痛いながらも真理を突いていると感じます。多くの人が無意識のうちに逆の行動を取っている中で、自分の考えに対して厳しく評価することは、他者の意見を積極的に聞く姿勢へとつながります。 社内意見はどう捉える? 以前は顧客の意見を聞くことには自信がありましたが、社内や同僚から意見を聞くことにはあまり積極的ではありませんでした。その理由は、彼らの意見に十分な価値を見出していなかったからです。 どんな機会になった? しかし、MKT職への異動を経て、対象が社外だけでなく社内にも及ぶ状況になり、社内や同僚の意見に耳を傾ける必要性を強く感じるようになりました。面倒に感じることもあり、つい意見を聞くのを省略してしまいがちでしたが、大きな問題が生じる前に真摯に意見を取り入れることが求められ、自身の弱点を克服する大きなチャンスともなると考えています。

データ・アナリティクス入門

数字の裏に眠る真実を探る

定量分析の意義とは? 定量的に比較できる状態で物事を分析する大切さを実感しました。特に、MECEやロジックツリーといった手法は、情報を漏れや重複なく整理し、階層ごとに把握するのに非常に有用で、正確な分析の基盤となると学びました。 原因背後の要因は? また、従業員の不満などの現象が発生した際、単に直接的な原因と結びつけるのではなく、その背景にある複数の要因を整理することが重要だと考えるようになりました。こうしたアプローチは、複雑な要素が絡み合う状況において、分析の精度を高める上で大いに役立つと思います。 分析の共通点捉える? さらに、人に関する分析の場合も、複数の要素が関わるため、情報が見落とされたり重複したりする恐れがあります。そこで、今回学んだ手法を活用し、分析対象を構成する各要素に注目することで、一見異なる事象にも共通点を見いだしたり、特定の性質に偏っていることに気づけるよう努めたいと感じています。

データ・アナリティクス入門

自分に合った改善のヒント

どこに課題が潜む? 今回の講義を通して、課題の把握と改善のプロセスを具体的に理解することができました。どの段階に課題が潜んでいるのかを明確にし、改善策を講じる際には、単に取り組むのではなく、状況を比較しながら検証することが重要だと実感しました。 どのプロセスが効果的? また、最終ゴールに向かう各プロセスを数値や成果で把握し、どこに最も効果が得られるのかを検討する必要があると感じました。A/Bテストのような手法を用いて、具体的な改善状況をモニタリングしながら継続的な改善を進める体制の構築が求められると捉えています。 どうチームで共有? まずは、自身の業務における最終ゴールに向け、対象者のプロセスを整理して見える化し、改善すべきポイントを洗い出すことが大切です。その上で、実施可能な箇所でテストを行い、プロセス全体と改善の手法についてチーム全体で共有し、全員が理解できるようにすることが必要だと考えています。

データ・アナリティクス入門

自分を見つめる論理の旅

目的はどう決まる? 自分が何をしたいのか、何を課題と感じているのかという「目的」を明確にすることがまず大切です。現状と理想との間にギャップがある場合は、その要因について仮説を立て、何が足りないのかを考えます。また、分析にあたっては、適切な比較対象を選定し、求める情報を明確にした上で、計画的に情報収集と分析を進めることが求められます。4Wに沿って筋道を立てて考えるプロセスは、論理的な思考力を養う上で非常に役立ちました。 収支をどう見極める? 収支分析に取り組む際も、まず自分の目的を確認するところから始めます。今期の見通しが厳しい場合、前期やコロナ禍前など、適切な比較対象を設定して分析を行いたいと考えています。また、無計画にデータを扱うと多大な時間がかかるため、仮説を基にじっくりと取り組むことが重要です。最終的には、課題や問題点を明確にし、どうすれば改善できるのか、具体的な解決策を導き出すことを目標としています。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説に隠された成長のヒント

仮説の種類は? 仮説には「問題解決の仮説」と「結論の仮説」があると知りました。これまで、資料作成の際には問題解決の仮説をペルソナとして扱いながらも、特に重視していたのは結論の仮説でした。動画で紹介された事例では、対象を絞った仮の答えが示されているのを見て、仮の答えを準備することが難しいと感じました。 根拠は足りる? また、仮説を立てるためには、しっかりとした根拠となる情報が必要です。授業で示された例では、シニア層の移住が増加している事実を数字で裏付けていました。私自身も業務で数字を用いて資料を作成していますが、他の地域やシニア層以外の情報については参考程度にしか触れておらず、提案資料としての説得力が不足していると痛感しました。 時間の使い方は? さらに、プロジェクトのスピードが求められる中で、仮説を立てるために実際にどれほどの時間を費やしているのかについても、今後の課題として考えていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

分析の核心に迫る!比較活用の極意

比較の意義は? 分析の核心は、比較にあります。比較を行う際には、対象の選定や条件を統一することが、意義深い分析につながります。また、分析の出発点として、目的や仮説の定義が欠かせません。これらは、できるだけ明文化しておくことが理想的です。 データの見せ方は? さらに、分析結果を伝えるには、グラフやパーセンテージなどで適切にビジュアライズすることが重要です。例えば、自社サービスと競合他社サービスの比較では、自社に有利な形でデータを提示するのが一般的です。また、サービス導入前後の状態を比較し、業務時間の短縮やコスト削減といった導入効果を、定量的に示すことが求められます。 リスクをどう定量? ある程度の定量化を行った提案は既に実施していますが、定量化が難しいと感じられるセキュリティリスクやコンプライアンスリスクの削減についても、納得感のある定量的データとして提示する工夫をさらに進めたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

視点を変える分析で得た新たな発見

最適な分解の方法は? 分解の切り口によって異なる視点が得られることを実感しました。MECEには主に3つの種類があり、無駄と重複を避けるためにはいきなり細かく分けずに進めることが有効であると学びました。階層別、変数分解、プロセス分解を試し、それぞれの分析の対象に合わせた適切な方法を選ぶことが重要です。 医薬品の使われ方は? 自社が取り扱う医薬品の使用傾向を把握する際にも応用できると感じました。患者層の理解に加えて、別の薬剤を選択する医師の傾向も調査すると、効果的な対策が立てやすくなるのではないかと思います。 データ検証はどうする? また、毎週の社内ミーティングでは、それまで試したことのない切り口でデータを分析してみます。これまでのデータも同じ切り口で分析可能かを検討し、社内メンバーと重複なく実行できているか確認します。得られた結果から仮説を立て、それに基づいた活動を行い、次週に検証していきます。

データ・アナリティクス入門

比較で見える学びの真実

Aの有無はどう影響? 分析の本質は、効果があるかどうかを明確にするために、Aがある場合とない場合を直接比較する点にあります。Aの有無で起こる違いを比較することにより、効果の有無がはっきりと浮かび上がります。 比較対象は何を基準に? また、適切な比較対象の選定も重要です。分析したい要素以外の条件を揃える「Apple to Apple」の視点を持つと同時に、成功事例だけでなく失敗したケースも考慮する「生存バイアス」に注意する必要があります。成功だけに目を向けると、誤った判断につながる恐れがあるためです。 学びを活かすには? 今回の学習で特に印象に残ったのは、「分析は比較なり」という考え方です。仕事の場面、たとえば事業計画で事業の方向性を示す根拠や理由を説明する際、比較の手法が非常に役立つと感じました。今後も自分の意見や判断の根拠を示す際に、この考え方を意識して分析に取り組んでいきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

広がる視界で実現する課題解決

何故視野が狭くなる? クリティカルシンキングとは、適切な事項を適切なレベルまで考えることである。しかし、人は無意識のうちに考える視点を狭め、本来見るべき広い視野を欠いてしまうことがある。たとえば、ドラッグストアに売っていないものや、交通サービスの対象外となる場合のように、必要な要素に気づかなくなってしまう。 どう視点を広げる? 視点を広げるためには「視座」と「視界」の両面から考えることが求められる。私自身、特に「視界」を広げるアプローチが十分でないと感じているため、今後の課題と捉えている。 どう決断すべきか? また、社内での意思決定においては、目的に向かう志向と、目的達成のための適切な課題解決手段を見極めるという二点が不足しがちである。提案する側や受ける側として、聞こえの良さや創造的な案に流されるのではなく、目的の達成に直結する、影響力のある課題解決方法を選択できるよう努めたい。

データ・アナリティクス入門

ファネルで実感!変わる営業プロセス

ファネルをどう理解する? マーケティングのプロセスにおいて、いくつかのフレームワークを学ぶことができました。特にファネル分析は、従来は漠然としたイメージを持っていただけでしたが、具体的な用途や目的を明確に理解することができ、今後の活動に大いに活用していきたいと感じました。 顧客アプローチはどう? 例えば、営業対象の顧客に対してどのようなアプローチで認知から提案に至るまでの流れを作り出しているのか、また各段階でどの程度の確率で次のステップへ進めているのかを分析することで、自身の営業プロセスを改善できると考えました。 データ記録は有効? さらに、SalesForceなどを活用して自分の営業プロセスを各ステップごとに記録し、進捗率や最終的な受注率をデータとして明確に把握することが重要だと認識しました。このデータを基に、積極的に営業すべき顧客を見極め、効率的な営業活動につなげていきたいと思います。
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