(2ページ目)

仮説 ✕ データ分析

に関する学び

---

分析の基本は？ 分析の本質は「比較」にあります。まず、分析は①プロセス、②視点、③アプローチの3つの軸で進めることが基本です。プロセスは大きく4つのSTEPに分かれます。まず目的や問いを明確にし、その問いに対する仮説を立てます。次に、既にあるデータや新たに収集する情報（見る、聞く、行う）を活用してデータを集め、最後に分析によって仮説やストーリーを検証していきます。データ収集時は、サンプリングバイアスや設問設計の影響に注意し、適切なA/Bテストの実施も視野に入れます。 重要視点は何？ 次に、分析を行う際に重要な視点は5点あります。まず、インパクト：どの程度の影響があるかを把握し、優先順位をつけること。次に、ギャップ：比較対象や軸を明確にし、どの部分が異なるのかを確認すること。さらに、トレンド：時間の経過による変化の傾向を把握し、異常な部分を見つけること。加えて、ばらつき：全体の分布がどれだけ偏っているかを平均値や中央値などで見ること。そしてパターン：全体や変曲点から法則性を読み取ることが大切です。 グラフの工夫は？ また、アプローチとしては、グラフや数字、数式を用いてデータを視覚化する手順があります。まず仮説と伝えたいメッセージ、次に比較対象を明確にし、どのグラフを使用するかを検討します。一般的な項目の比較では横棒グラフやウォーターフォールチャート、時系列の変化を示す場合は折れ線グラフや縦棒グラフ、構成や分布を表すにはヒストグラムや円グラフ、相関関係を示すには散布図が有効です。横棒グラフは特に多用されますが、加工に手間をかけることでより分かりやすくなります。 日常の見直しは？ また、日常の業務や振り返り、目標設定・計画立案において、MECEや層別分解といった手法を使いながら、固定観念や偏った思考を見直し、仮説思考を鍛えることも重視しています。社内では、数字や思い付きだけで次を考えるのではなく、定量・定性データ分析の手法を共有し、分析は「比較」に基づくという前提と、意思決定を目的とするという考えを全員で理解しています。この目線合わせのもと、各種フレームワーク（たとえば3C、クロスSWOT、セグメンテーション／ターゲティング／ポジショニング、4Pなど）を取り入れながら、What／Where／Why／Howのステップを踏んで分かりやすいビジュアル資料を作成し、あるべき姿を説得力ある形で提案できるよう学び続けています。

仮説思考をどう実践する？ ライブ授業を通じて仮説思考や問題解決のプロセスを実践した結果、自分がどの部分を理解しておらず、どのような思考のクセがあるかを把握できました。知識や情報が頭に入っていても、実際にそれを使ってみると、自分の理解が甘い部分や、学んだことを目の前の課題にどう適用するかの難しさに気づかされます。したがって、学んだ内容は業務内外で積極的に使ってみることが大切だと感じました。 思考のクセをどう克服する？ 特に自分の思考のクセでは、仮説立案の際に目の前のことにとらわれすぎて、要因を広げすぎる傾向があることが分かりました。ライブ授業の課題においても、例えば「8月の売上が昨対80%」という現状を経営者の立場で考える際、一昨年対比では大差がなく、昨年が特需だったのではないか、時系列に見た時期のずれがあり、年間で見れば問題ないのではないか、と考えてしまうことがあります。このような状況では、もともと課題なのか課題ではないのか、という判断が必要になることも学びました。目の前の課題が「8月単月の売上減少」なのか「長期的視点での経営インパクト」なのか、それ以外の課題も考慮し、分析の目的を明確に定義することの重要性を感じました。 データ分析はどう進める？ 様々な部署のデータ分析案件においては、まず最初に課題を明確にすることを心がけています。誰にどんなアクションを求めているのかを明確にして取り組むことが大切です。例えば、「商品Aのリピート率が課題で分析したい」という依頼があった場合、新規とリピートを比較し、なぜリピート率を上げたいのかという「なぜなぜ分析」を依頼者と一緒に考えるようにしています。その答えが売上アップだった場合、新規とリピートに分解した際に新規のインパクトが大きい可能性もあることに気づけるようにします。依頼された時点で依頼者が既に課題を分解して要因を特定している場合、特に注意が必要です。分析結果をもとに誰にどのようなアクションを起こしてほしいのか、共通認識を持って進めています。 課題擦り合わせの重要性とは？ 事業伴走においても、まず最初に課題の擦り合わせを行います。自身で仮説を広げることはもちろん、「なぜ」を臆せずに聞くことを大事にしています。また、各部門の事業理解が深ければ筋の良い仮説を立案する上で役立つため、各部門の経営会議資料を読み込み、事業の収益構造や現状課題への理解を深めるようにしています。

目的はどう設定する？ データ分析を効果的に行うためには、いくつかの重要なポイントを押さえる必要があります。まず、データ分析に取り掛かる前に、目的や仮説を具体的に設定しておくことが重要です。これにより、分析がスムーズに進むだけでなく、目標に対して効果的な手法を選ぶための指針となります。 切り口はどう選ぶ？ 次に、分析のステップとして、問題解決のプロセスには「what, where, why, how」といった段階を経ることが挙げられます。特に、データをどの切り口で見るかを判断する際は、その切り口が解決に役立つかどうかや、データが入手可能かどうかを考慮しなければなりません。また、平均値を用いる際には、データのばらつきも確認することが不可欠です。代表値を選ぶ場合も、元データの傾向を理解しておくことが必要です。 数値の意味はどう見る？ 実数と率を確認することも重要です。たとえ割合が大きく見えたとしても、実数が少なければ優先度は高くないかもしれません。分析はただ闇雲に行うのではなく、数字の根拠に基づいたストーリーを描くことが求められます。そのためには、データの傾向をつかみ、特に見るべきポイントを明確にする必要があります。データは伝えたいことが分かりやすい形に加工することが望ましいです。 解決策はどう選ぶ？ 解決策を選定する際には、得た知見をもとに複数の選択肢を洗い出し、判断基準を持って選定することが求められます。例えば、販促施策の振り返りでは、単に目標に対する数値を比較するのではなく、何が成功したのか、どんな改善が必要か、そしてその理由を深掘りすることが重要です。 SNS戦略は見直す？ さらに、自社のSNS運営方針の再検討においては、現状の方針が適切かを評価し、必要であれば異なる方向性を検討することも考慮すべきです。インプレッションやコンバージョン率などのデータを参考にすることで、同じ目標に対しても新しいアプローチを見つけることが可能です。 検証はどのように進む？ 仮説を立てた後、その検証を進める際には、結論に飛びつかず、複数の視点から考慮することが重要です。これにより、示唆の幅を広げることができ、問題解決に向けたステップを適切に踏むことができます。分析を行う際に少しでも学んだことを次に活かし、適切な場面で適切な手法を用いることが、成功の鍵となります。

学びを日常にどう活かす？ これまで学んできた内容を全体的に復習しました。その中で、改めて「目的を明確にすること」と「問いを立てること」の重要性を再認識しました。人間の思考は主観に偏りがちで、そのために本質からそれた部分に焦点を当ててしまうことがあるという前提を持ちました。自分の思考が偏らないようにするためには、まず物事の全体像を把握し、イシュー（課題）を特定することが大切です。そのためには具体と抽象を繰り返し、様々な角度から物事を見る必要があります。この過程でイシューを特定し問題の本質を明確に捉えることが、効率的な情報処理に繋がると改めて感じました。 情報処理の効率化とは？ この学びは日常の様々な場面で活用できると思います。たとえば、報告・連絡・相談（報連相）、プレゼンテーション、社内外の会議、問題定義や課題解決時などです。自分の主観で物事を進めていないか、イシューを特定できているかを常に確認していきたいと思います。また、人との業務上の会話の中でも相手がイシューを特定できていない場合に、自分からイシューを明確にすることで会話がスムーズに進むので、この点を意識していきたいです。 効果的な問題解決法は？ 何事も着手する前に立ち止まり、「目的を明確にすること」「全体像を把握しイシューを特定すること」「伝える内容と目的を明確にすること」を実践していきます。具体的には次のような場面・行動を考えています。 1. **データ分析の際に仮説を立てる** - 行動: データを単純に見るのではなく、まず全体像を把握し、問いを立ててから分析を行います。問いに基づき、どのデータが重要かを判断し、結果を検証するプロセスを経て分析の精度を高めます。 - 理由: 問いを立て、分解し、結果を検証することで、より深い洞察を得ることができます。 2. **プロジェクトやタスクの問題解決における代替案の評価** - 行動: 問題が発生した際、単一の解決策に飛びつくのではなく、複数の代替案を出し、それぞれのメリットとデメリットを比較検討します。そして最も効果的な方法を選択します。 - 理由: クリティカルシンキングを活用することで、短期的な解決策ではなく、長期的に効果的な解決策を見つけることができます。 これらの行動を日常の仕事に取り入れることで、より効果的で効率的な業務遂行を目指していきます。

CTRとCVRはどう分析？ プロセスを段階的に考えることは、データ分析において非常に重要です。例えば、CTR（クリック率）やCVR（購入率）を比較することで、プロモーションの効果を測定します。この段階で、CTRが高い場合はターゲットユーザーに適した場所でプロモーションが行われているか、または掲載しているクリエイティブがユーザーに合致していることが考えられます。同様に、CVRが高い場合は購入を促すことができていたり、サイトのUI/UXが優れている、商品そのものが魅力的であるという理由が考えられます。これらの指標を基に課題を抽出し、改善策を講じることが必要です。 仮説はどう作る？ 原因を仮説立てる際には、思考の範囲を広げることが求められます。具体的には、フレームワークを利用したり、反対概念を活用することが有効です。最適な解を見つけるためには、初めに適切な判断基準を考え、それに基づいて評価を進めます。判断基準に重要度の違いがある場合は、重み付けを行い、比較検討を通じて最適な解を選びます。 費用対効果はどう判断？ プロモーションの費用配分を検討する際には、有料広告のCTRやCVR、各コストを再度検証し、費用対効果の観点から最終的には投資対効果への移行を考えます。また、メールマーケティングにおいては、ターゲットに適したバナーを見つけるために、ビジュアル、テキスト、クリエイティブの観点からABテストを実施します。 意思決定は合理的？ 中長期的には、会社全体で「勘と経験に頼る意思決定」を「データ分析を用いた合理的な意思決定」へ移行することを目指します。このためには、誰でも気軽に分析ができる環境を整え、学びとモチベーションを高め、業務効率化により時間を確保することが重要です。 効果検証はどう実施？ 投資対効果を考える上で、判断基準の検討、検証方法の確立、経営層への効果的なアプローチが求められます。メールマーケティングにおけるバナーのABテストの実施例として、秋の行楽シーズンを訴求する際に、ビジュアル面では人物の有無やテーマ、テキスト面では金額や特典、クリエイティブ面では静止画や動画を考慮に入れることが挙げられます。 人材育成はどう進む？ また、データ分析における人材を育成するために、社内の教育プログラムを活用し、DX変革を推進するための環境作りも必要です。

分析の本質とは何か？ Week1のポイントを復習しました。分析の本質は比較であり、比較する際に注意すべき点は、比較対象を揃えることです。問題解決のプロセスには、What、Where、Why、Howの4つがあります。 問題解決の4ステップとは？ まずWhatでは、何が問題なのかを定めます。次にWhereで、問題がどこにあるのかを特定し、あるべき姿と現状のギャップを数字を用いて比較します。この段階ではフレームワークが有効です。Whyでは、なぜ問題が発生しているのかを探ります。そしてHowでは、どのように対処するかを考えますが、すぐにHowに飛びつかないことが重要です。 データ分析の注意点は？ さらに、単純な平均値に惑わされず、データのばらつきに留意することが必要です。代表値として平均値、中央値、最頻値をチェックし、ヒストグラムを用いてデータにばらつきがないかを確認します。 仮説の検証方法は？ 仮説を立て、その仮説が成り立つかを検証するためにデータを集めます。問題の原因を明らかにするためには、プロセスに分解する方法が有効です。解決策を見つける際には、複数の選択肢を洗い出し、それぞれの根拠をもとに絞り込みます。 チームでのデータ分析をどう進める？ こうした復習を行った上で、実践問題に取り組んだところ、数値を見ることや問題の箇所を特定することがかなりスムーズになったと感じました。しかし、複数の回答を絞り出そうとすると視野が狭くなることがありました。データ分析を行う上では、一人で考えるだけでなく、チームメンバーの多角的な視点が必要であると感じました。そのためには、チームメンバーにもデータ分析の考え方を共有し、共通のプロセスを踏むことが必要だと感じました。 お客さまアンケートの分析は？ 現在、上半期の施策などの振り返りを行っています。その中で、お客さまアンケートの分析業務が現在のメインの仕事となっています。この分析を通じて、お客さまからの評価のボトルネックとなっている部分を発見し、対策を講じる必要があります。 問題発見と仮説の共有方法は？ まずは、問題がどこにあるのかを明らかにするために、関連するデータをビジネスプロセスごとに並べてチーム全員で意見交換を行います。問題の所在が見えてきたら、その原因について仮説を立て、チームメンバーでその仮説を共通認識にします。

定量分析の重要性は？ 目的を明確に持つことや分析が本質的に比較であることを改めて理解し、以下の観点で新たな気づきを得ました。まず、定量分析の重要性です。適切な比較を行うためには、目の前の事象やデータだけでなく、「Aがない場合」といった事象の背景も考慮に入れ、比較対象を慎重に選定する必要があります。また、仮説を立てることで分析の精度を上げることができると感じました。 アプリ戦略と仮説の関係 現在、私はアプリのプロダクトマネージャーとして、プロダクト企画や戦略立案を担当しています。また、自社事業でアプリやプロダクトを使って事業成長戦略を描くというミッションを追っています。市場データや競合比較、ユーザーの売上データ等を用いて仮説を立て、精度の高い分析を目指しています。この手法は仮説の精度を向上させるための手段となり得ると思います。 ユーザーのペインとは？ 分析が役立つと考えられる場面は以下の通りです。まず、ユーザーのペインがどのような数字に表れているかについてです。特に、弊社のヘルスケアアプリにおいて、ユーザー記録データの推移と一般的な健康データを比較し、特定のセグメントにおけるペインを特定できる可能性があります。また、国内外の市場比較から次世代市場の動きや外資企業の動向予測が可能になるとも考えています。 市場分析に必要なステップ 市場分析においては、目的の言語化が重要です。市場分析は主に「自社プロダクトの市場成長性と方向性決定のため」「自社事業成長戦略のポジショニング決定のため」の二つの観点を想定しています。目的ごとに仮説を立て、分析軸を決めることが必要です。具体的には分析目的をMECEで言語化し、優先順位を付けて最上位から着手します。何をどのように比較するか、仮説が本質的な目的から外れていないかを確認し、ゴールまでの計画を立てます。 データ分析で見える強みと弱み 自社プロダクトの分析には、「あるべき姿」と現状のギャップを言語化し、そのプロセスとしてデータ分析を活用します。市場ポジションの分析では、自社プロダクトの利用状況推移と同セグメントのアプリの一般的な状況を比較し、強みや弱みを特定します。また、ユーザーのペインを見つけるためにデータ分析を行い、アンケート結果やユーザーインタビュー結果を再評価し、インサイトを見出します。

なぜ分析の目的を見失わない？ まず、「何のために分析するのか」という「目的」を見失わないことが重要です。その上で、その目的を果たすためにはどのようなデータをどのように分析すれば良いのかという「仮説」を立てることが必要です。その仮説に基づき、必要なデータを収集し「意味を読み取る」ために適切にデータを加工し、その分析結果から新たな発見を導き、より良い意思決定を行うことが求められます。 データビジュアル化の役割とは？ データ分析の一連のプロセスにおいて「意味を読み取る」ためには、代表値である平均値および中央値、ばらつき度合いを分布として示す標準偏差を用いた全体像の把握が重要です。また、それらを一目で容易に把握するためにデータのビジュアル化も欠かせません。そして、ビジュアル化されたグラフを見る前に、それまでに得た定量情報や定性情報をもとに自らの解釈と仮説を立て、その解釈・仮説と実際のデータを比較するアプローチを繰り返すことで、分析を深めていきます。 データ分析の順序を守るには？ いざデータを前にすると、「仮説を立ててデータを見る」のではなく、「データ同士を比較して仮説を立てる」という癖があることに気づきました。この順序を間違えると意味がなさず、分析を深堀りできません。自然と正しいプロセスを踏むことができるようになるまで、意識して練習を繰り返したいと思います。 予算策定に活かす分析手法は？ 直近では、予算策定にこのアプローチを使います。過去の売上や原価をもとに、標準偏差、加重平均、幾何平均、中央値を使ってより確からしい代表値を出し、定性情報も加味して来期の予算を策定します。この際、「仮説を立ててデータを見る（仮説との比較）」ことを意識して取り組みます。また、その代表値にした理由や定性情報の扱いについて第三者と共有し、対話を重ねることで、納得性のあるものとして示すことができるように努めたいと考えています。 今後意識する改善点は？ 今後、以下の点を意識して取り組みます。 1. 標準偏差、加重平均、幾何平均について再度勉強し、特徴を深く理解する。 2. 「結論ありき」や「経験と勘」に頼らず、データ分析のプロセスを一つずつ丁寧に踏む。 3. 定性情報を「落としどころ」や「決め打ち」の要素として扱わないように意識する。

データ分析における比較の重要性とは？ データを比較することは、他のデータと比較することでその意味合いを読み取ることにあります。繰り返しになりますが、「分析は比較なり」が重要です。単純な平均では見落としやすい情報を把握するために、データのビジュアル化を駆使し、バラつきを視覚的に理解することが求められます。比較を行い、グラフを解釈することで仮説を立て、その結果として次に分析すべきデータや分析の深掘りの方向性が明確になります。 代表値だけで十分か？アプローチを考える 大量のデータを比較するアプローチについて考える際、代表値の使用だけではデータの分布状況がわかりません。データの分布を考慮するために、標準偏差を併用します。標準偏差が大きければバラつきが大きく、小さければデータが集約していることを意味します。また、データをビジュアル化することも重要です。実際の業務では、加重平均とデータのビジュアル化が主に行われています。 代表的な数値には以下のものがあります： **代表値** 1. 単純平均 2. 加重平均 3. 幾加平均 4. 中央値 **散らばりを表す数値** - 標準偏差：標準偏差が大きいとデータがばらつき、小さいとデータが集約している。正規分布と2SDルールも考慮します。「起こりにくいことが起こっている」という実感値は5%です。 分析の深化にはどのプロセスが必要？ 分析の内容に応じた代表値を使い、内容に応じたビジュアル化の方法を考えることが大切です。案件の特徴を「プロセス×視点×アプローチ」で分析することに重きを置くと良いでしょう。会社の施策展開にあたっても、目的に応じた比較を行い、ビジュアル化し、そこから仮説を立てて分析を深めていくサイクルを徹底していきます。過去の導入事例から仮説検証を行い、どの層にヒットしているかをビジュアル化し、現在進めているターゲティングの選定を進めていくことが求められます。 学びの共有はどのように行う？ まず、メンバーにWEEK3の学びを共有し、現在取り組んでいる施策のターゲティングに役立てたいと考えています。根拠のあるデータを作成し、より良い意思決定に繋げることが目標です。代表値と標準偏差の仕組みを理解し、必要に応じて使い分けるために、日常の業務に取り入れてみることから始めましょう。

どこに問題ある？ 問題を明確にするため、まずはプロセスごとに分解し、どの段階に問題が存在するかを捉えます。具体的には、What（問題の明確化）、Where（問題箇所の特定）、Why（原因分析）、How（解決策の立案）の4つのステップに沿って検討します。ロジックツリーを活用することで、体系的かつ効率的に思考を進め、見落としのない分析が可能となります。また、全体を複数の部分や変数に分解する層別分解も有効です。 仮説はどう広がる？ ライブ授業では、既に把握している内容を元に分解を進め、仮説を複数立てて何を明らかにするかを検討していきます。グラフなどで可視化し、重点的に見るべき箇所を明示することで、ストーリー性を大切にしながら分析を進めています。仮説を広く立て、可能性のある原因を網羅的に洗い出す点がポイントです。 日常分析の実践は？ 日常の分析業務では、ロジックツリーを活用したプロセス分解がまだ十分でないため、正確な分析を目指す実践に取り入れています。解決の4ステップに従って、原因追及だけでなく提案まで行うことを意識し、当たり前のことにも疑問を持ち「なぜ」を繰り返すことで、自然とできるようになるまで継続していく所存です。 スキル習得はどう？ 今後は、データ分析に必要な専門スキルの習得にも力を入れていきます。たとえば、SQLは毎朝の学習を継続し、プログラムや統計学、機械学習については、講座終了後に専門スクールで集中的に学んでいく予定です。 フィードバックは大切？ さらに、依頼された分析だけでなく積極的にデータ分析に取り組み、上司や同僚からのフィードバックを得ることで自らのスキル向上を図ります。日次、週次、月次のKPI目標の振り返りを行い、要因分析にはロジックツリーやMECEを用いてプロセスを分解し、より正確な分析を実践していきます。 情報共有は進んでる？ また、分析に必要な情報収集のため、自組織や他部署のメンバーとの密なコミュニケーションを重ねながら、Webマーケティングやデータに関する知識の習得にも取り組みます。これらの活動を具体的なスケジューリングに落とし込み、着実に専門知識を身につけていきたいと考えています。

情報を分解する重要性は？ 情報を分解することによって、情報の解像度が向上します。データを加工するときには、以下の点に注意すると良いです。 まず、与えられた表をそのまま見るのではなく、全体を把握するために自分で欄を増やす工夫をしましょう。さらに、絶対値だけでなく相対値も見ることが重要です（比率に注目する）。数字はグラフにできると、その情報の威力が増します。「眼に仕事をさせる」ことがポイントです。 データの区切り方で何が変わる？ データをどのように区切るかによって、解釈が変わってきます。刻み幅によって、分布の見え方が変わるため、どのような分け方が良いかをいくつか試行錯誤する習慣を身につけることが大切です。どのくらいの刻み幅にすれば良いかだけでなく、どのように区切ると意味を持つかを仮説として考えることが重要です。また、分解の際には多様な切り口を考えてみることが必要です。ある切り口では特徴的な傾向が見えなくても、別の切り口では見えることがあるため、複数の切り口で分解してみることが有益です。 まずは「全体」を定義することが重要です。 セミナー結果の詳細分析法は？ セミナーや研修の参加者アンケートの結果を分析する際には、表面的な結果だけではなく、"when"、"who"、"how"など、多くの切り口から分解して内訳をしっかり確認します。2つ目、3つ目の傾向がないか意識しながらデータ分析を行うことが求められます。 業務報告はどう改善すべき？ 月次の業務報告作成の際には、集計したデータをグラフ化し、表の状態では見えなかった傾向がないかを確認するようにします。データをどこで区切るか、どのように切ると意味を持つ切り方になるかを仮説立てて試してみることが大切です。 今年度のセミナー内容を企画・提案する際には、過去数年分のテーマと参加者アンケート結果を比較して、どのようなテーマがどの属性の参加者に反応が良いのかを分析します。その結果をもとに、今年度の企画案を作成します。また、業務報告を作成する際には、これまで毎月固定の項目の傾向分析・報告だけを行っていましたが、次月以降は新たな切り口での分析を1つ以上追加して報告する予定です。

課題設定はどう考える？ 今週は、データ分析の一連の流れ（問題提起、仮説設定、検証方法の決定）の総復習を行いました。特に、どんな課題を設定すべきかという初期段階での苦労から、課題設定の難しさを実感しました。適切な課題設定がなされなければ、仮説や検証の方向性も定まらず、最終的な分析の質に大きく影響することを再認識しました。また、課題設定の精度を向上させるためには、現場の声をヒアリングする、過去のデータからヒントを得る、フレームワークを活用するなどの工夫が必要だと感じました。 実務復習は何が目的？ 今回の復習を通して、実務でデータ分析の流れを実践し、ブラッシュアップしていく重要性も改めて感じました。特に、業務改善や営業データの分析においては、適切な課題の切り口が成果に直結します。例えば、営業成績が伸び悩む店舗に対して「なぜ成果が出ていないのか？」と問いかける際には、「訪問件数が少ないのか」、「折衝時間が短いのか」、「既存顧客へのアプローチが不足しているのか」といった具体的な観点から検討する必要があります。適切な課題が設定されなければ、的外れな仮説から誤った改善策を提案するリスクもあるため、今後は現場の意見をしっかりとヒアリングし、過去のデータを積極的に活用する習慣をつけたいと考えています。 仮説検証はどうなす？ さらに、仮説を立てた後は、実践を通じてどのようなデータが有効なのかを検証することで、より精度の高い分析フローを確立することが求められます。これによって、業務改善や営業データの可視化に対して、より効果的なアプローチが可能になると実感しました。 現場実態はどう見る？ 現場の実態を正確に把握するためには、まず営業担当者の意見を聞き、「営業活動でどのような課題を感じているか」を確認することが重要です。データだけでは見えにくい実際の状況を把握するため、過去の営業データ（営業成績の推移、訪問件数、成約率など）を分析し、他店舗との比較からどの指標に差があるのかを特定します。また、フレームワークを活用して「なぜ？」を繰り返し問いかけ、根本的な課題を探ることも効果的です。