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可能 ✕ 期間

に関する学び

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楽しんだ6週間の学習 6週間の学習期間は当初考えていたよりもずっと短く感じ、久しぶりに楽しみながら学べたと思います。今週、これまでの6週間分の学びを振り返ってみると、すでに忘れてしまっていることが多々ありました。学んだ内容をさらに定着させるために、自分の言葉でまとめて記録し、いつでも振り返りができるようにしています。 日常で使えるマーケティング？ 業務とは異なる内容の講座だと思いながら受講を始めましたが、実際には顧客の位置づけにより、マーケティングの考え方が非常に汎用性が高く、日常に応用できることを実感しました。たとえば、社内の他部署や取引先に対して、自分の提案がどれだけ魅力的なのかを意識してコミュニケーションをとることができます。 顧客の欲求をどう伝える？ 学んだ切り口—顧客の欲求、ポジション、魅力の伝え方、価値とは何か—の中から、最適なものを選び、実験的に使い分けながら実践していきたいと思います。実際に試行錯誤する中で失敗もあるかもしれませんが、その経験を通じて、自分なりのスタイルを作り上げていきたいです。

学びの振り返りは？ 今週は、戦略思考の講座全体を通して学んできたことを改めて振り返る機会となりました。毎週、知識のインプットとアウトプットを繰り返し、グループワークでは多くの良い刺激を受けてきた一方、全体を見直すと知識の一部が忘れかけていることに気づき、少なからず焦りを感じました。今回学んだ内容を確実に定着させるためには、意識的に活用し、実践を重ねながらアウトプットを繰り返すことが必要だと実感しました。 知識の活かし方は？ また、戦略思考で得た知識は特に事業計画の策定に役立つと考えています。これまでは、現状と短期間の予測に基づいた計画しか考えていなかった自分に気づかされ、まずは目指すべき理想像を描くことから始める決意を新たにしました。変化が激しく不確実な状況の中で持続可能な競争優位を確立し、勝ち残るためには、今回学んだ知識とフレームワークを活用してさまざまな角度からデータを客観的に分析し、やるべきこととやらざるべきことを明確にして実践していくことが重要だと感じています。

どの要因を重視する？ より良い分析を行うためには、単に手法を実施するのではなく、実態だけでなく、事象の背景にある要因に目を向け、仮説の設定に力を入れることが重要です。たとえば、期間、事業部、他社との比較や、売上を数量と単価といった要素に分解して、その関係性を明確にすることが求められます。 どの数値に注目すべき？ 現在、次期中期経営計画策定に向け、社内外の事業環境および自社の事業構造の把握に努めています。中期的な戦略を練る上では数値が非常に重要であるため、その分析結果をもとに、部内の若手社員と見立てを共有し、意見交換を進めることを目指しています。 仮説検証、どう進める？ また、これまで手薄だった社内データの分析についても、各種検証を重ねた結果、実施可能な体制が整いつつあります。データ分析にあたっては、仮説設定を重視し、エクセルのピボットテーブルや統計ツール、可視化ツールを活用しながら、複数のメンバーで議論を交わし、一定の結論に導くプロセスを進めています。

新たな視点って何？ 短い期間ではありましたが、今まで知らなかった新たな視点と、分析の基礎的な部分に取り組む機会を得ることができました。この経験により、従来エクセルでグラフを作成することだけが分析だと思っていた意識を改める大切なきっかけにもなりました。 切り口をどう見る？ また、改めて切り口や最終的に求める結果を明確に認識する重要性を実感しました。言われたことをこなすのは当然ですが、それだけでなく、どのような追加の分析が可能か、現在の活動がフレームワーク上で重複していないかを考えるようになりました。 未来の分析はどう？ さらに、サイトなどを通じて他の場所での売り上げ分析の出し方を学び、今後自分が目指すべき方向性を掴む機会にもなりました。分析は過去のデータを用いることが一般的ですが、未来を見据える分野での活用を考える際、歴史上の革命と呼ばれるタイミングで起きた出来事を参考にすることで、役立つ知見を得られるのではないかという考えに至りました。

結果を重視する理由は？ 問題解決にあたっては、要因ではなく結果から考える姿勢が大切であると学びました。また、ロジックツリーを作成する際、MECE（漏れなく、ダブりなく）を意識することの重要性も実感しました。特に、厳密さ自体を目的とせず、第3階層程度で異なる要素を加えても構わないという点は、意外性があり印象に残りました。 メール分析のポイントは？ 顧客向けキャンペーンメールの分析では、属性をMECEに分類することで、有意差のある項目を見つけ出すことが可能となります。これにより、意味のある仮説が立てられ、有意な差を検証できるA/Bテストの実施につながります。 属性戦略はどんな風に？ 今後は、各属性がどのような方法で、どれほどの期間で入手可能かを確認した上で、MECEに分類し、ロジックツリーで整理することが必要だと考えています。このプロセスを通じ、特に注力すべき属性を明確にし、それぞれに応じたメール配信の戦略へと展開していきたいと思います。

A/Bテストの見直しは？ 業務において、あまり考えずにA/Bテストを実施していたことに気づきました。今後は、企画段階からバイアスを取り除く方法を模索し、比較のためのベースラインを整えることに留意したいと考えています。仮説に基づいてどのように探索を進めるかが鍵となり、改めて分析は「比較」が非常に重要であると実感しました。 フレームワーク活用法は？ また、これまで学んだフレームワークや考え方（３C、４Pなど）を積極的に取り入れていきたいと思います。習得がすぐにはいかなくても、慣れるまで継続して実践し、しっかりと身に着けていく所存です。 データ分析はどう行う？ さらに、A/Bテストを実施する際には、可能な限りランダマイズすることや、比較に必要なサンプル数や実施期間を十分に検討することが重要だと感じました。分析時にも、どのような背景や手法でデータが収集されたのかを意識しながら、より正確な評価を行えるよう努めていきます。

各平均の意味は？ 今回の学習では、平均の種類について再確認できた点が非常に印象的でした。単純平均だけではなく、幾何平均や加重平均といった、数字の根拠となるデータや分布の理解が求められる手法について、より深く考える機会となりました。 成長率の計り方は？ また、期間全体の成長率を表現する方法が実践可能であることを知り、これまで感じていた疑問が解消されました。具体的には、自身の業務において商品のサイズ構成比や部署の成長率を算出する際、全体の加重平均や過去数年の傾向を示すための幾何平均が有用であると感じました。 実践スキルの磨き方は？ とはいえ、数式自体は難しく感じたため、今後はエクセルを使用した計算方法など、より実践的なアウトプットスキルを磨く必要があると思っています。プレゼンテーションや説明の際に、根拠となる平均値を具体的なグラフなどで示せるよう、引き続き学びを深めていきたいと考えています。

何を比較する？ 「分析の本質は比較である」という考え方を基に、分析を行う際には何を比較の対象とするのかを明確にすることが大切だと感じました。また、比較対象が適切かどうか、つまり条件ができるだけ揃っているかを検討することで、説明する相手にも説得力を持って納得してもらえると考えました。 数値変動の理由は？ 商品の活用数値に大幅な変動があった際は、原因分析が必要です。その際、単に昨年度同時期の数値を比較するだけでなく、同期間の環境―追い風か向かい風か―を把握することで、より説得力のある分析が可能になると思います。これらの情報がすぐに確認できるよう、ファクト元の整備も重要だと感じました。 業務経験をどう活かす？ 特に疑問点はありませんでした。今後は、皆さんの業務経験を参考にしながら、さらに多角的な観点で分析を深めていければと思います。

効果測定は本当に？ A/Bテストの実施により、短期間で効果測定が可能であることを実感しました。一方、単にデータ収集に時間をかけるだけでは、必ずしも問題解決には結びつかないということが分かりました。 分析時間は適切？ 業務を進める際、初めはデータ分析から始めることが多い中、分析に時間をかけすぎる傾向があると感じています。一定量のデータが得られた段階で、迅速に仮説を設定し、追加の分析が必要かどうかを判断するか、実行フェーズに移行するかを見極めることが重要だと学びました。 行動開始のタイミングは？ このコースを通じて、仮説に基づき行動に移すタイミングの大切さを再認識しました。今後は、データ分析に没頭しすぎず、適宜ストップしながら、仮説思考を軸にした実践的なアプローチを心がけたいと思います。

計算法はどう選ぶ？ 単純平均は日常的に使っていたものの、加重平均や幾何平均、標準偏差といった手法についてはあまり馴染みがなく、データに合わせた適切な方法で数値を捉えることの重要性を改めて認識しました。何を明らかにしたいのかという目的を明確にし、その目的に合った手段を選ぶことが大切だと感じました。 グラフで現状を把握？ また、平均値にばかり注目していた自分に気づき、縦軸と横軸に異なる値を設定して分布のばらつきを視覚的に捉えることで、新たな発見が得られる可能性を感じました。リード獲得チャネルごとの成約率や成約までの期間を、見やすいグラフで表現することで現状の把握に役立てたいと思いました。