データ・アナリティクス入門

キャンペーンを成功に導く効果検証術

キャンペーン効果をどう活かす? キャンペーンの効果検証に生かすことができると思います。これまで効果検証を次の施策や会社の計画に反映できていないことが課題でしたが、キャンペーンの結果を本講座の分析法で分析し、そこから見えてくる考察を基に新しい取り組みを提示したいと思います。 商品性の比較はなぜ必要? また、現在部署で新規事業の検討を行っております。その商品性の検討に際して、他社商品を比較することが必要です。分析を行うことで、商品性に取り込みたい要素や難しい要素を明らかにすることができると思います。 課題解決に向けた具体策は? これらの課題に対し、次のことを行っていきたいです。 - WEEK1で学んだ内容の共有 - 分析対象となるものの選定 - 比較対象のピックアップ WEEK1で学んだことは既にチームメンバーに共有しており、メンバー全員が納得した内容でしたので、今後も新たな気づきを共有し、実践の場で活用していきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

問いから始める新しい成長のカギ

問いを明確にする重要性は? どのような問いに答えようとしているかを明確にすることで、行き当たりばったりの対策を避けることができる。問いを明確にするタイミングは、考え始めた時と進行中の両方であり、一人だけでなくメンバー全体で共有し続ける必要がある。 新しい業務から得るチャンスとは? 新しい業務において、以前よりも答えが簡単には出てこないと感じている。これは、自身の知識とノウハウがまだ不足しているためであるが、逆にチャンスとも捉えている。それは、知識とノウハウに基づくのではなく、問いから考えることを実践できるからである。 業務実践を振り返るには? 今後、業務での実践を振り返るワークが別途始まる予定だ。(部内の活動) ここで学んだことを踏まえて業務を遂行し、その結果を振り返り、次のアクションに繋げることができるようにしたい。具体的に実行する場面としては、①BPとの採用に関する協力体制、②採用過渡期の振り返り、マニュアルの整理が挙げられる。

データ・アナリティクス入門

分析が楽しくなる仮説の立て方と実践例

適切な比較対象を選定するには? 分析の本質は比較であり、適切な比較対象を選定することが重要だと学びました。また、問題解決には、「What, Where, Why, How」の4つのステップがあることも理解しました。今後は、ただやみくもに分析をするのではなく、当たり前ではありますが、仮説をきちんと立ててから実施することを心がけていきたいと思います。 秋の実証実験で何を活かすか? 秋から始まる実証実験の結果を、今回学んだ内容を活かして分析していきます。特にアンケート設計を実施する必要があるため、事前に仮説を立て、実証実験で得たいデータが得られるような設計にしていこうと思います。 アンケート設計の考慮点は? 9月中にはアンケート設計を行います。実証の目的や今後に繋げていくために欲しい情報などをよく考えた上で設計を行うことを心がけます。また、今回学んだ知識を忘れないためにも、業務の中で意識的に使用していくことを心がけていきたいと思います。

クリティカルシンキング入門

伝える力が劇的に向上!新たな発見

本当に伝えたいのは? 自分が相手に何を伝えたいのか、そしてそれが相手にわかりやすく伝わるのかを日頃から十分に意識できていなかったため、多くの場合、伝わっていないことが多かったと感じています。しかし、伝える内容と方法について整理し、理解することができました。 どうまとめるべき? 分析した結果をパワーポイントにまとめて報告書とするのが私の仕事ですが、まず何を伝えたいのかを考えずにとりあえず作成を始めていたことが問題でした。これからは、何を伝えたいのか、どうしたらそれが伝わるのかを考えた上で、分析も含めて資料を作成していきたいと思います。 何から整理する? まず、分析が必要な内容を洗い出し、最終的には何を伝えたいのかを整理します。どのような見せ方が相手の関心を引くかを意識して、文章やタイトルをわかりやすく簡潔にすることも重要です。パワーポイントに反映する前に、自分のイメージを書き出して整理する方法を取り入れたいと思います。

アカウンティング入門

会計視点で読み解く戦略のヒント

講座で得た発見は? 今回のアカウンティング講座を受講し、P/LやB/Sの読み解き方を学んだ中で、自社ブランドの強みと弱みを把握し、その強みをいかに伸ばして競争力を高めるかという全体像の重要性を改めて感じました。 資産計算の流れは? 前回の振り返りでも述べた通り、環境関連部署に所属していることから、カーボンニュートの取り組みに対して設備投資する際、対象資産を減価償却法に基づいて各期ごとに計算し、P/Lに計上する方法について正確な確認を行いたいと考えています。その上で、計算結果をB/Sに反映させ、そこから財務諸表を作成して適切な経営戦略を検討することに意欲を感じました。 戦略投資は適切? また、過去のデータを含めた自部署のP/LをB/S分析の結果をもとに年間の設備投資計画として立て、その計画を最終的にB/Sに反映させることで、戦略が適切で健全であるか自ら確認できた際に、会社へ報告して実行に移すことを目指したいと思います。

データ・アナリティクス入門

重みを知れば仕事が変わる

各平均値はどう選ぶ? 加重平均は以前から活用していましたが、その際は重み付けの解釈に重点を置いていました。改めて考えると、単純平均、加重平均、幾何平均、中央値といった各種の平均値は目的に応じて使い分けるべきですが、実際の業務では加重平均に偏りがちです。また、見える化の手法としても円グラフやヒストグラムが多用され、ばらつきは主に標準偏差の数値で把握しています。 業務量の重みをどう見る? 業務量の重み付けについては、データから抽出することで一層理解が深まり、数値化により説得力のある説明へとつながると感じています。今後も業務要件を数値から読み解く手法を積極的に採用していきたいです。 数値が語る本質は? さらに、業務量のヒアリング調査結果やシステム利用率など、数値のインパクトは重要な判断材料となります。これらを自分の業務タスクに組み込み、インプットデータのマネジメントを計画の初期段階から取り入れていくことが今後の課題だと考えています。

デザイン思考入門

現場で輝く!成長の足跡

具体解決にどう挑む? 市民の困りごとに対しては、ただ単に共感するだけでなく、具体的な解決に向けた行動を促すことが求められます。そのため、課題が解決されない場合にどのような影響が起こるのか、また問題が解消されたときにどのような良い結果が得られるのか、具体的なイメージを持ってもらえるよう働きかける必要があります。 動機はどう高まる? ただし、重要な視点が共有され一部自分ごととして捉えることができているものの、現状維持の心地良さを捨ててまで動こうとする強い動機付けには至っていません。実際に取り組んで成果を上げている現場の事例を示すことで、説得力をさらに高めることが望まれます。 本質をどう見抜く? さらに、目に見える現象だけを改善しようとするのではなく、その背後に隠された問題の本質を見極めることが大切です。ユーザー視点を一人だけのものに留めず、問題解決の鍵を握る関係者とも情報を共有し、本質につながる情報を集め届ける姿勢が求められます。

クリティカルシンキング入門

受講生の本音が織りなす学び

なぜ日本語が伝わらない? 日本語を正しく使う意識が不足している点に気づきました。文章を振り返り評価する習慣が十分でなく、結果的に相手に寄り添うというより、相手からの寄り添いを期待するコミュニケーションになりがちです。 論理構成はどうする? また、アナリストとして読まれる文章は意思決定に直結するため、主なメッセージから論理的に構造化することが重要です。数値や事実を伝える際は、主語と述語を明確に記述し、相手が誤解なく理解できるよう努めるべきだと感じています。こうした構造化を活用し、しっかり評価したアウトプットをまとめる必要があります。 限られた時間で整理? さらに、仕事で時間に制約がある中でも、自主的に週末などの時間を使ってアウトプットを整理・評価するトレーニングを継続していきたいと考えています。特に、主語と述語の関係を意識しながら、メインメッセージを決定したうえで論理的な構成を実践していくことを目標としています。

クリティカルシンキング入門

クリティカルシンキングで仕事を変える

クリティカルシンキングって? クリティカルシンキングの必要性とその基本姿勢について改めて確認しました。業務においては、新しいアイデアの着想に加え、コミュニケーションの円滑化に寄与する効果があることを理解しました。基本姿勢としては、常に目的を意識することが重要です。 説得と意思決定は? 特に、説得や意思決定の場面でこの効果をうまく発揮したいと考えています。説得においては、相手や状況、内容によって異なるため、理屈だけでは通じないこともありますが、理屈を成り立たせることは重要です。意思決定では特に理屈が重視されるため、業務において活用していきたいと思います。 目的意識はどうする? 常に目的を意識し、なぜそのような結果になるのかを問い続けます。結果を得た際には、短期的な視点と長期的な視点を持ち、観点を変えても結論が変わらないかを確認します。このような方法で、論理の破綻や欠陥がないかを確認しながら意思決定を行いたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

多角的視野で見るデータの魅力

仮説はどう広げる? 他部署の課題解決におけるデータ分析では、検討すべき切り口が多数存在することを意識し、決めつけることなく幅広い仮説を立てることが重要です。データを俯瞰的に捉え、各特性に合わせた代表値を用いながら、偏らない分析を心がけています。 比較軸はどう選ぶ? また、データ分析は比較を軸に、代表値とばらつきを見ることが基本です。集めた関連データから正確な傾向を把握し、単一の視点に陥らないよう、複数の見方を試みています。 分かりやすく伝える? さらに、分析結果を相手に伝えるためには、理解しやすい可視化が欠かせません。それぞれの人が異なる意見や感じ方を持つことから、相手の立場を尊重しながら意見を交えた説明を心がけています。 経験は視野を広げる? 今まで参加したグループワークや講義での交流を通じ、データの見方や可視化の手法は多様であると実感しました。その経験をもとに、柔軟な視点で課題に取り組むことができています。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

環境に合わせたリーダーシップの探求

従来の方法、どこが不安? これまで達成志向型のリーダーシップを取ることでうまくいってきました。しかし、最近になってこの方法が部下のモチベーションを下げたり、自律性を失わせる結果になっていることに気付きました。そこで、「達成志向型は古い!これからは自律性を促す方法(参加型)だ!」という考えから、参加型のリーダーシップを取るようにしてきました。 学びから何を感じる? 今回の学びを通じて、単に一つの方法に頼るのではなく、環境要因と適合要因の両面を見て、その都度最適なリーダーシップを選ぶことが重要だと感じるようになりました。 次世代へどう伝える? 常に環境要因と適合要因を考慮し、その場に応じたリーダーシップのスタイルを考えられるよう習慣づけたいと思います。また、次世代のリーダーたちとも意見を合わせるために、ミーティングでパスゴール理論のレクチャーを行い、さまざまな状況に応じた考え方を検討する時間を設けることにしました。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで見える課題発見の魅力

問題点発見の方法は? R&D開発部門のPoCやクロスセル・アップセル立案において、問題点を発見するためにロジックツリーを用いてプロセスを分け、その後にファネル分析を使って視覚的に問題点を可視化することができると感じました。このようにプロセスを独自に設定することで、より具体的な分析が可能になります。 顧客行動はどう見る? また、マーケティングや製品提案の際にAMTULの観点を取り入れることも有益だと思いました。具体的には、以下のような質問を通じて、顧客が購買に至るプロセスでの課題を見つけ出すことができます。 - 記憶に残るポイントは何か? - いくらなら試用したいと思うか? - 本格的な使用に至るための要件は? - 継続して使用する可能性があるか? これらの質問を通じて、顧客の意識から忠誠度に至るまでのステップに関する洞察を得ることができ、その結果、より効果的なマーケティング戦略を立てることが可能になるでしょう。

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