リーダーシップ・キャリアビジョン入門

変化を楽しむリーダーの軌跡

リーダーシップはどう? 現在の職場は比較的若いメンバーが多いため、日常の業務推進においてどのようにリーダーシップを発揮するかが課題となっています。これまで、指示型から支援型、参加型、達成指向型へと段階的にリードしていこうと試みてきましたが、各アプローチだけでは彼らのニーズを十分に補うことができないと感じています。そこで、どの仕事をどのメンバーに委ねるかを慎重に検討し、目標に対する道筋を明確に共有することで、メンバーが自発的に動ける環境づくりを期待しています。 マネジメントの課題は? また、将来的にマネジメントを担うメンバーに対しては、これまで動機づけに重きを置いた達成指向型だけでなく、抱えている不安に寄り添う支援型や一部指示型の手法も取り入れる必要があると考えています。どのリーダーシップの型にも固執せず、業務の内容や相手の状況をしっかりと把握した上で、ゴールに向かって導く姿勢を意識していきたいです。 実行ポイントは? 具体的には、以下の点を重視して取り組みます。 ① 任せる業務について、各メンバーが自立して遂行できるか、能力や経験が十分であるかなど、状態や状況を正確に見極める。 ② 目的を共有することで、メンバーの理解度や、業務達成に向けた具体的な道筋が描けているか、不安がないかを確認する。 ③ 理解度に応じて、業務の進め方(抽象的または具体的な指示の内容や確認のタイミング)を柔軟に調整し、結果として指示型、支援型、達成指向型のリーダーシップをバランスよく発揮する 成長環境は? 以上の取り組みにより、メンバーが持つ潜在能力を最大限に引き出し、自立して業務に取り組める環境作りを進め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

学びで魅せる問題解決の瞬間

4つの基本は何? 問題解決のステップとして、まず「What(問題の明確化)」「Where(問題箇所の特定)」「Why(原因の追求)」「How(解決策の立案)」の各要素に沿って、問題が何であるか、どこに問題があるのか、なぜその問題が生じたのか、そしてどのように解決すべきかを整理します。 現状をどう把握? 現状を正確に把握するためには、問題を分解して考えることが基本動作となります。その際、MECE(もれなく・ダブりなく)を常に意識し、目的に応じた適切な切り口と切り方を選ぶことが大切です。 切り口はどう選ぶ? 具体的には、MECEの切り口としてまず、全体集合を部分集合に分ける方法があります。例として、年齢、性別、職業などの観点から情報を整理します。次に、事象を変数で分ける手法、例えば「売上=単価×数量」や「利益=利益/売上」といった考え方があります。さらに、ある事象に至るプロセスに着目し、お客様が不満を感じる可能性のある各段階(ご案内、オーダー、提供時間、味、会計、退店後など)を細かく見極める方法も有効です。 対策はどう決める? サービストレーナーとして店舗向けのクレーム問題に取り組む際は、問題がどの程度のものか、どこに問題があるのか、なぜその問題が発生しているのか、そしてどのような対策を講じるべきかを徹底的に分解しながら分析します。このとき、プロセスの各段階を重視し、冷静かつ客観的に全体を俯瞰することが重要です。 日常にどう活かす? 以上の考え方は、問題が起きた際にネガティブにとらえず、全体像を俯瞰して分析するための基本的なアプローチとして、日常的に意識し習慣化することが求められます。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

リーダーシップとデータ活用で未来を拓く

リーダー姿勢はどう? リーダーの本質は、つき従う者が存在することであり、信頼がなければ従う者はいないという点にあります。したがって、リーダーは自ら行動を起こし、組織のあるべき姿勢をメンバーに示すことが重要です。また、目標の重要性をメンバーにしっかりと理解させる必要があります。 困難にどう向き合う? 目標達成の過程では、必ず困難や課題に直面します。その際に、リーダーが逃げたり、メンバーに責任を押し付けたりすると、信頼は得られません。メンバーは、実務能力だけでなく、困難や課題にしっかりと向き合う意識を持つことをリーダーの行動を通じて見ています。 CRMで何が変わる? 現在、マーケティング、戦略、商品企画業務に従事していますが、職場でのCRMデータ活用はまだ十分に浸透していません。そこで、CRMデータを活用したマーケティング戦略と商品企画を目標に掲げています。具体的な分析結果をもとに啓蒙活動を始め、メンバーにこの意義を共感してもらうことが重要です。自らの事例を分かち合い、部会などを通じて分析目的やデータの切り口を発表させることで、職場でのCRMデータ活用を普及させています。 以下のステップで活動を進めています: 1. 目標設定と部内での課題提起(実施済) 2. 自身の分析事例の明確化(実施済) 3. 他メンバーへの目標と取り組みたい内容の明確化(12月) 4. 他メンバーが実施した分析手法とその目的の明確化(12月から2月) 5. メンバーからの事例を集め、集合知として事例集を完成させる(3月) このプロセスを通じて、組織全体でCRMデータの活用を深め、効果的なマーケティング戦略を構築することを目指しています。

データ・アナリティクス入門

データ分析で見分ける成功の鍵

データ分析で比較はなぜ重要? データ分析の基本は「比較」であることを学びました。しかし、ただ単に比較すれば良いというわけではありません。分析の目的に応じて比較の軸が異なるため、その目的を明確にすることが重要です。さらに、データ分析の結果を報告する際には、見せ方を工夫することも大切です。比率を見たいのか、推移を見たいのかなど、定量データに応じた適切な見せ方を検討する必要があります。 飛行機の生存能力をどう改善? 動画の中で、飛行機の生存能力を上げるための改善点を考えるという課題がありました。初めは「欠損している部分」を改善するべきだと思いましたが、分析の目的を考えると、「欠損していない部分」を補強する方が生存能力が上がるという解説を見て納得しました。 業務でのデータ分析の課題とは? 日々の業務でも、お客様がデータ分析をしたいと言いつつ、現状の把握だけで終わってしまうケースが多々あります。そこで、データ分析の基本として、目的の明確化と比較の重要性を伝えていきたいと思います。たとえば、実績だけの数値を並べているケースでは、その数値が良いのか悪いのか判断できず、その後のアクションが不明瞭になっているお客様が多くいます。このような場合には、具体的な提案を行いたいです。 学びを実践するプロセスが大事? 学んだことを実践し、アウトプットすることで、その結果が良かったのか、改善の余地があるのかを言語化することも大切です。振り返りを必ず行い、学んだことを整理し自分の中に落とし込むプロセスを欠かさないようにします。グループワークや講義の中では、自分ごととして捉えることを意識し、積極的に考え、発言するように心がけています。

クリティカルシンキング入門

切り口が切り拓く学びの可能性

データは何を伝える? 表やグラフを用いてデータを可視化すると、数字そのものだけでは見えなかった切り口が浮かび上がり、新たな示唆を得ることができると感じました。単なる数値比較だけでなく、比率の違いを明確に示すことで、より深い理解につながります。 年齢の背景はどう? また、年齢などの属性を分解する際は、機械的な年代区分に頼らず、その背景や特性を考慮することが重要だと改めて実感しました。単一の切り口に固執せず、同じ年齢層内でも別の観点から分析する工夫が求められると感じます。 切り口の秘訣は? 切り口を設定する際は、When/Where/Howといった観点を取り入れることで、網羅的かつ多角的な分析が可能になります。たとえ一つの切り口で顕著な特徴が見えたとしても、それだけに満足せず、さらなる検証を重ねることが大切です。 提供方法は適切? 実際に、生命保険のある支払事由発生状況の数値データを、年代別や発生時期といった切り口で分解し、営業現場に提示した経験があります。しかし、この講義を聞いて、その提供方法が目的に十分沿っていたのか、またはもっと細かく分解する余地があったのかと自問する機会となりました。今後は、まず自分なりに目的を明確にした上で、When/Where/Howの観点から再度切り口を検討したいと考えています。 新たな切り口は? せっかく取得したQ2のデータを活用し、まずはどのような切り口が設定できるのか、単純な年代別ではなく異なる観点からの分解が可能かどうかを試してみようと思います。そして、ある程度データを分解した後は、とにかく可視化に努め、動きながら検証を進めることの重要性を再認識しました。

データ・アナリティクス入門

分析の「比較」効果で迷い解消!

分析の基本: 比較の重要性とは? 分析は比較であるというシンプルな理解に到達しました。以前は、数字から何を見出すべきか分からず複雑に考えていましたが、シンプルな視点からスタートすることの重要性を学びました。ただし、正しい比較対象がなければ、正確な分析はできません。このことに関連して、"要素をそろえる"という部分については、さらに実践的な学習や本コースでの深掘りを行いたいです。 効率的な分析設計のために必須なことは? また、グラフなどの見せ方を決定する以前に、分析する目的を設定すること、特に依頼された場合はその確認が大事だという点も理解しました。これにより、システムテストの品質評価やベンダー選定時など、具体的な場面で分析の質を向上させることができると考えています。 データ分析における注意点とは? これまでの経験では、依頼時に目的が曖昧な状態で受け取ることが多く、データの分析において何をすべきか判断がつかなくなり、結論を出せないこともありました。今後は、以下の3点を重視して取り組む予定です。まず、やみくもにデータを加工せず、目的の確認と仮説立てを確実に行うこと。次に、分析は比較を念頭に置くこと。そして、比較対象を分析の目的に沿って選定することです。 依頼者とのコミュニケーションで何が重要? 依頼者からは、目的の確認や必要な分析の方向性をしっかり聞き取ることが重要です。分析を始める前に目的を明確にするステップを必ず取り入れるべきだと感じました。その際、仮説をある程度考えると良いと思いました。また、仮説を立てる際には、比較対象が適切かどうかを依頼者と事前に合意することで、さらにスムーズに進められると感じています。

データ・アナリティクス入門

データで意思決定力を高める学び

データにコメントを加えるべき理由は? 対面で説明をしていたため、分析データ(数値やグラフ)にコメントを入れることができなかった部分がありました。しかし、その場にいない人や聞いていない人もいることを考えると、文章を加えることは重要です。 グラフ選びのポイントは? 誰が見てもわかりやすいデータを提供するために、大きな数値には%を、シェアを見るためには円グラフを、上がり下がりを示すには縦棒グラフを、差を示すには横棒グラフを適切に使い分けることが大切です。 効果的な意思決定のためには? 「意思決定を行う」ための分析には、比較対象を明確にし、その基準を設けることが重要です。基準が人によって異なると、決定が難しくなります。そのため、上司や同僚との確認やコミュニケーションをしっかりと行うことが必要です。 計画作りで考慮すべき点は? 分析に取り掛かる前には、ヒアリングや過去資料を確認し、仮説を立ててから分析を進めることが重要です。計画は大まかでなく、他人も理解しやすいように具体的に作成し、次に生かせる内容にすることを心掛けたいと思います。資料のページ数は増えてしまうかもしれませんが、「意思決定を行う」という目的を意識しながら簡潔にまとめる努力が必要です。 定量・定性分析の進め方は? 過去に事例がなく、基準や要素、軸なども整備されていない状態ではありますが、データを活用して定量・定性分析を進め、今後共通する基準を元に意思決定ができる土台を築いていく必要があります。中期的な目標としては、PDCAを回せるようにすることを掲げています。そして、短期的には基準の作成という要修正項目を念頭に置きながら分析を進めていきます。

クリティカルシンキング入門

実践力を磨く!総合演習と思考法の活用術

総合演習の意義は? 総合演習の授業では、これまで学んだフレームワークやテクニックを活用することができました。この総合演習は非常に良い練習問題であり、こうしたケーススタディを繰り返し行うことで、実践的な力を身につけられるという期待が持てました。 講座の成果は? クリティカルシンキング講座を受講したことで、思考の基盤をしっかりと強化し、業務にその考え方を取り入れることができました。具体的には、相手の立場や状況を考慮しながら資料を作成したり、情報を正確かつ伝わりやすくするための工夫を行いました。この講座を受講した後、周囲から「わかりやすい」「洗練された」と評価されることが増え、自身の成長を感じています。 学びはどう生かす? 総合演習やクリティカルシンキング講座で学んだことが実務に活かされ、成長を実感できたことは素晴らしい成果だと感じています。今後は、具体例を用いてどのように学んだ内容を日常で活用しているのかを詳しく説明することで、学習の効果をより明確にしたいと考えています。 イベントは振り返る? また、担当したイベントについても振り返りを行い、次回に向けた申し送りを検討する予定です。これと同時に、今年の総括と来年度に向けた実行計画の立案、営業場面での顧客の本質的な課題を捉えた提案活動にも取り組んでいきたいと考えています。 今後の実行計画は? 解決に向けた道筋を立てる際には、ピラミッドストラクチャーやマインドマップ、MECEなどのフレームワークを活用し、まずは目的を確認することから始めたいと思います。これまでの講義を再度振り返り、高いモチベーションを維持しながら次の学習計画を練るつもりです。

マーケティング入門

市場を掘り起こす新発見と戦略

ポジショニングはどう? 「誰に売るか?」という問いに対する答えをどのように構築するかを学びました。ポジショニングによって、特定のニーズを持つ消費者に刺さる商品を生み出し、埋もれていた市場を掘り起こすことができるというのは新たな発見でした。また、同じ商品であってもコンテクストが変わることで、新たな価値を新たなターゲットに提案することができるという点も大きな学びでした。多くの最新技術が軍事目的から生まれたことがありますが、使用シーンを変えることで、生活の利便性を高めたり課題を解決したりする技術に変わることも一例と考えられます。しかし、ポジショニングとターゲティングの違いについてはまだ自分の中で明確に理解できていない部分がありました。 セグメントの再検証は? 編成プランを考える際にはまず、ユーザーをどのような軸でセグメンテーションするか考え直す必要があります。性別や年齢といったセグメントが本当にコンテンツ消費に合っているのかを再検証したいと思います。その上で、各セグメントをターゲティングできる企画を持っているのか確認してみたいと考えています。加えて、韓国ドラマコンテンツがなぜこれほどヒットするのか、その消費者の正確な属性(年齢や性別以外の要因)を分析し、韓国ドラマファン層をどう取り込むかについて考えてみたいです。 実行ステップは? 具体的には、志向性でのセグメントが可能かエンジニアや戦略チームに相談したり、消費者インサイト調査チームと協力して志向性別に調査が可能かを検討します。そして、ポジショニングマップを作成し、業界での自社のポジションを把握するとともに、消費者から見た自社のポジションを確認することを目指します。

データ・アナリティクス入門

発見!数字が紡ぐ成長物語

現状と目標はどう? データ分析の基本は、まず現状を正確に把握し、理想の状態を明確にすることにあります。現状を理解した上で目標を設定することで、実現可能な改善策の検討が可能となり、より効果的な意思決定につながります。 比較で見えるものは? また、分析作業においては、異なる時期やグループ間での比較が鍵となります。比較を行うことで、問題点や改善策が明確になり、データから得られる示唆が深まると感じました。 切り口の変化に気づく? さらに、データの分解や分類、そして視点の切り替えを適切に行うことが分析の精度向上に直結します。目的に合わせた切り口でデータを見ることで、従来は見落としがちな傾向や改善点が浮かび上がり、最終的に意思決定を行う上で必要な情報が明確になります。 グラフで何が分かる? 実務での分析において、ヒストグラムや散布図を取り入れる試みを行いました。これまで平均値や中央値といった基本的な数値だけで評価をしていたため、賃貸物件の募集データにおけるばらつきや分布の傾向を見逃していました。しかし、ヒストグラムや散布図を作成することで、特定の物件の賃料が極端に高いまたは低いケースが存在していることに気づくことができ、単純な平均値だけでは把握できなかった重要な情報を得ることができました。 次は何に注目する? 今後は、データ収集時に注目すべきポイントや重要な変数を明確にし、分析の目的に合ったデータを選定することを徹底します。また、定期的にヒストグラムや散布図を作成してデータのばらつきや傾向を常時確認し、分析結果を関係者に報告してフィードバックを受けることで、さらなる改善を進めていくつもりです。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

メンバーのモチベーションを掘り下げる学びの旅

メンバーエンパワーメントをどう高める? 今週の学びに大きな変化はなかったため、これまでの講座全体のまとめとなります。まず、メンバーのモチベーションをカテゴリー別に分け、それを掘り下げる理論を学べたことが大きな意義を持つと感じました。各メンバーのエンパワーメントの源を探るために、ワンオンワンなどの行動が有効であることも理解できました。ただ、私自身、メンバーのゴール設定の際に自分で完遂しようとしてしまうことがあるので、今後はメンバーに任せることを心がけたいと思います。 グループワークの価値とは? 講座全体を通じて一番役に立ったのは、やはりグループワークでした。偶然ではありますが、同じビルに勤めている人とつながることができ、彼から多くのインプットを得ることができました。そのおかげで、自分の学びを深めることができ、また彼のノウハウを学ぶ機会にも恵まれました。グループワークを通じたネットワークでの情報交換は非常に貴重なものでした。 キャリア開発をどう進める? 次に、私にとって特に重要だったのは二つのポイントです。一つ目はキャリア開発です。今年6月に新しい職場に入ったばかりで、メンバーが何にモチベーションを感じるのか、またはデモチベートされるのかを明確にするための言語化ができていませんでした。前職で使用していたテンプレートを活用し、8月中にそのすり合わせを進める予定です。 SL2の活用方法について 二つ目はSL2です。これを私だけが書くのではなく、メンバーにもその目的や役割、そして書き方を理解してもらい、特にお互いにどのようなサポートが必要かをオープンに話し合う機会を9月以降に設けたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

小さな問いから始まる大発見

分析の仮説はどう? 今後は、自社Webサイトのデータ分析において、依頼を受ける側から自ら積極的にABテストやファネル分析の目的、仮説、プロセスを策定し、実施に移す考えです。各プロセスを詳細に分解することで、どのページやどの段階でボトルネックが生じているのかを明らかにし、原因を追及するとともに、具体的な改善提案ができる分析へと進化させたいと考えています。また、日常生活に存在するささいなデータにも目を向け、シミュレーションを繰り返し行うことで、より一層の分析力向上を目指します。 問題をどう特定? 業務の効率向上や問題解決のためには、まず問題を明確にし、その問題がどの段階で発生しているのかを特定することが重要です。具体的には、以下の点を実践していきます。まず、Webサイトだけでなく、日常生活の中で得られるデータも積極的に収集し、「なぜ」を5回繰り返すことで原因に迫る姿勢を持ちます。次に、あらゆる分野の情報収集を行い、同僚とのコミュニケーションを通じてマーケティングの知識も深めます。加えて、依頼された作業にとどまらず、自主的に分析に取り組むことを意識し、課題に対しては目的や仮説を明確に設定し、複数の仮説を立てながら、ファネル分析やABテストの計画を練ります。 改善策の道筋は? さらに、プロセスをより詳細に分解し、各ステップでのユーザー行動(CS行動)を可視化することで、ボトルネックの特定と原因の解明を進めます。分析結果については、同僚と共有し、議論を重ねながら改善策を提案していく予定です。この一連のプロセスを繰り返し実践することで、より実践的な分析力を身につけ、今後の業務に活かしていきたいと考えています。

「目的 × 明確」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right