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結果

に関する学び

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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。

MECEの考え方をどう活用する？ MECEの考え方について振り返ると、これまでにモレやダブりが数多くあったと思います。まずは全体を定義し、そこから分解する癖をつけていきたいです。その中で自分の分け方を確立させ、スムーズな業務の遂行に役立てたいと考えています。 建設業界でのMECEの利用法とは？ 建設業界では、現場で工事を進める際に様々な工法があります。その中で現場の条件に合った最適な工法を選択する必要があります。この時、MECEの考え方を取り入れて、全体を定義（納期、価格、敷地の条件など）し、細かく分解することで、重視するポイントを把握し、適切な工法を選択できると思います。 分解と記録の習慣をどう身につける？ 私自身、物事を細かく分析する習慣がないため、まずはある程度結果が見えたとしてもMECEを意識した分解を行い、全体をくまなく検証する癖をつけたいと思います。また、その過程を記録に残し、振り返りを行う事でプロセスの定着を図っていきたいです。

データ分析の重要性再確認 ライブ授業で教わった「データ分析は比較である」ということや、目的に沿った分析が重要だという点は、今までの経験から理解していたつもりでした。しかし、動画で出てきた愛の値段の計算や補強すべき部分の選択などの設問に答えることができなかったため、自分にはまだできていないことが多いと気づかされました。 比較視点をどう持つか？ プロジェクトや業績の実績評価の際に、他の競合や他の例と比較して報告することができたら良いと思いました。「Apple to Apple」の比較対象を探すことは簡単ではありませんが、比較がないよりは評価や分析が深まるはずですので、挑戦したいと考えています。 比較癖をつけるための方法 結果や業績などの数字を見た際に、必ず他と比較する視点を身に付けることが重要です。何と比較して良かったのか、標準はどのくらいなのかを自分で確認するようにし、その比較対象があることでどのような見え方になるのかを考える癖を付けたいと思います。

仮説整理はどう進む？ ビジネスフレームワーク（３C、４Pなど）を活用することで、なんとなくで仮説を立てるのではなく、複数の仮説をMECEに整理できるという認識が得られました。また、仮説には「結論の仮説」と「問題解決の仮説」の２種類があることを知り、仮説に対する考え方が大きく変わったと感じています。 課題解決は何を問う？ マーケティング施策の企画段階では、まずお客様の課題が何であるかを明確にし、What、Where、Why、Howのプロセスに基づいた問題解決の仮説思考を用いることで、心に響く施策を考案したいと考えています。一方、振り返りの際には、施策の結果を踏まえた上で結論の仮説を用い、データを検証していくことが重要だと感じました。 計画実行はどう見る？ 今年度の施策の振り返りと来年度の計画を進める時期にあたり、初めからデータを集計するのではなく、まず仮説を立て、その検証に必要なデータを収集・比較分析するアプローチを取り入れていきたいと思います。

なぜ振り返る必要がある？ 6週間を振り返った結果、日々の業務に追われ、全てのことを実践するのは難しいと改めて実感しました。しかし、同じような状況にある他の受講者の姿を見て、まずは研修内容を忘れないように振り返り、まとめることに努めています。その後は、できることから一つずつ実践し、自分のものにしていこうと考えています。 管理職準備はどう進む？ 4月から管理職に就くにあたり、まずは目の前の課題に直結する「3つの視」に取り組む予定です。自分の周囲だけではなく、客観的な自分自身や、自分がどの程度影響を与えられているか、またどのような人々に喜びを提供できるかを考えながら、日々の行動を見直していきます。 行動の見直しはどう？ 毎日帰宅時には、その日の行動や思考を振り返り、「3つの視」を十分に活かせたかをチェックします。もし不足している部分があれば、その原因を自問し、客観的な自分と本能的な自分との間でバランスを取りながら、実践経験を積んでいく所存です。

ターゲットと競合の意義は？ 差別化戦略を考える上で、改めて「ターゲット顧客」と「顧客視点の競合」の重要性を認識しました。競合にばかり目を向けると、自社の本質を見失うことがあります。そこで、VRIO分析などのフレームワークを活用し、戦略立案や競合の把握に役立てることが重要です。 戦略実行の鍵は何？ 経営層が策定した戦略を実行する場面が多くありますが、今学んだフレームワークを活用することで、戦略への理解を深めることができます。また、自分が収集したデータを効果的に活用し、それを他のメンバーに共有することで、組織全体を正しい方向に導く努力をしています。 業務で差をつける方法は？ 具体的には、自分が担当する業務内で顧客と競合を見直し、現在の設定と比較して違いを見つけ出します。市場の変化を感じるだけでなく、フレームワークを用いて言語化し、その分析結果を組織へフィードバックしていきます。この考え方や動きを他のメンバーにも広げていくことを心掛けています。

真因はどこにある？ プロセスを分解し、問題がどこにあるのか、さらにその真因を掘り下げるアプローチは非常に重要です。このような手法により、具体的な対策が見えてきます。特に、A/Bテストを用いた評価方法は、複数の施策を公平に比較するために有効です。ランダム性を持たせつつ、できるだけ条件を同じにして施策をリリースし、実際の結果を基に評価することが求められます。 課題はどう捉える？ 実際の業務では、A/Bテストを行う機会は少ないかもしれませんが、顧客の課題をプロセスに分解し、その真因を探りながら仮説を立てることは、多くの場面で有効です。このような手法で、顧客の表層的な課題だけでなく、プロセスの詳細まで深く掘り下げることが大切です。 データは信頼できる？ そのためのヒアリングやディスカバーを繰り返すことで、有意義なデータを収集し、場合によっては実地での業務サーベイを行うことも検討します。これにより、定量的なメリットの根拠を構築することが可能になります。

目的を明確にする重要性 目的を明確にすることは、分析作業の基本です。これまで私は、過去の経験に基づいたバイアスを持ちながら、取り組みやすい課題解決策から進める方法を取ってきました。しかし、バイアスを取り除き、基本に立ち返ることが重要だと感じます。分析では、比較や言語化が鍵となります。 数値化で課題を明確化 現状とあるべき姿とのギャップを分析し、比較することで、課題のレベルを数値化したいと考えています。業務レベルの改善や変革を推進するにあたっては、数値による判断材料の精度を高め、プロジェクト内での共通理解を促進し、推進の結果を最大限引き出したいです。 合意形成と重点課題の抽出 まずは、プロジェクトメンバーの間で目的を明確にし、合意形成を図ります。そのうえで、データの収集と加工を行い、比較分析により重点課題を抽出します。最後に、その分析結果を基にアクションプランを言語化し、業務レベルでアセスメントを実施して、体制、スケジュール、予算を計画します。

整理・分析の本質は？ 差別化は、単に情報をかき集めてアイディアを出すだけではなく、綿密な整理と分析が必要であると以前は考えていたが、その整理や分析が表面的になりがちな点に気づかされた。 VRIOで価値を見極め？ VRIO分析を活用する中で、まず、施策が顧客にとって実際に価値を生み出しているか、また他社にはない希少性があるかどうかを検討することが重要である。そして、競合が容易に模倣できるか、自社で持続的に実現可能かといった視点も忘れてはならない。特に、顧客が製品を使うことで解決したい、または満たしたい本質的なニーズに立ち返ることで、従来の業界内の枠を超えた競合分析が必要だと感じた。 戦略見直しの要点は？ また、中長期戦略の策定にあたっては、過去にある製品やブランドの発売時の戦略を見直す際に、フレームワークを用いて広い視野で整理することが有効だと実感した。この手法により、導かれる考察が変わり、結果として戦略をより良い形で修正できると考えている。

バイアスはどう捉える？ データ分析を学ぶ中で、ただ数値を扱うのではなく、自己のバイアスを取り払い、タスクに合わせてニュートラルな視点に切り替える大切さを実感しました。このような状態で、高い専門性と比較するスキルを活かし、データから具体的な仮説を立証できると理解しています。 セキュリティは大丈夫？ 社内で広くデータ分析を利活用するためには、堅牢なセキュリティ基盤とデータ基盤の構築が不可欠だと感じます。編集機能やデータ閲覧機能を適切に制御しながら、データウェアハウスを運用することで、業務に活かすための取組みが一層進むと考えています。 AI応用はどう進む？ さらに、データアナリティクスを深く理解するために、４月から９月までの期間を通じて学習を進めるとともに、生成AIを取り入れたデータ分析への応用も視野に入れています。データウェアハウスから得られる結果や知見を、プログラムを通じて読み解くスキルの習得が、今後の発展に大いに寄与すると感じています。

どう初動で共感？ 提案前のニーズヒアリングでお客様のお困りごとを引き出す機会があり、初動の段階での共感が重要であると学びました。購入後のアンケートやインタビューの機会が限られる中、まずはお客様のニーズを理解することがカギであると感じています。 どう言語化が効く？ 共感のプロセスを言語化したことで、これまで漠然と行っていた取り組みが明確になり、自身の理解が深まりました。その結果、第三者に自信を持って伝えられるレベルに昇華できたと思います。 現場で意見は聞かれる？ また、従来は商品の検証や共感のステップが、現場で実際にお客様の声を反映する機会を欠いたまま、指示に従って進められていました。これにより、現場からの意見が上がりにくくなり、結果として現場力の低下を招いていると考えています。 どう課題を克服する？ この課題を解消するため、今後は共感のプロセスに基づくアプローチを一層深化させ、実践的な学びを活かしていきたいと思います。

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。