(7ページ目)

結果 ✕ 出す

に関する学び

---

数字を視覚化するポイント 数字の分解について、私は4つの大きな学びがありました。 第一に、数字を目で見るだけではその差が分かりづらいという点です。グラフにして視覚的に確認することで、数字の差や傾向が見えてきます。また、複数のデータをグラフ化して掛け合わせて見ることにより、それまで見えていなかった部分も知ることができます。 グラフ作成のコツは？ 第二に、グラフを作成する際に機械的に5や10で刻んでしまいがちですが、そのグラフの目的に合わせて刻み幅を考えることが重要です。顧客層であれば、学生と社会人を意識した年代で分けるなどの工夫が必要です。 多様な切り口で分析するには？ 第三に、数字を様々な切り口で分解することで傾向をより詳しく知ることができます。逆に、細かく分解しないまま分析を行うとミスリードにつながる可能性があります。 MECEの活用法を知る 最後に、MECEを使って漏れなくダブりなく分解することが大切だということです。まず全体を定義してから、目的に合わせた分解方法を考えることが必要です。 さらに、留学プログラムの参加者の分析（地域別、性別、年齢別、分野別など）や助成金の配分、アンケートや提出物の回収の際の分析（期日までに全員回収するのは難しいため、回答期日の分布を分析して効果的なリマインドタイミングを導き出す）にも、今回学んだ数字の分解方法が活用できると感じました。 学びを実践でどう活かす？ 今週学んだ内容を改めてノートに書き起こし、職場で確認できるように目に見えるところに置く。実際に数字を分析する機会はなかったが、1つの留学プログラムで複数の切り口を考えて分解し、得られた結果を同僚と共有することで、実践的なスキルアップにつなげることができると思いました。

データ分析の初め方とは？ データ分析を始める際、最初に注意すべき点は、いきなり「How」に飛びつくのではなく、まず原因を特定することが重要です。また、何を理想的な状態とし、そのギャップをどう見なすか、関係者との合意を得ておくことが肝心です。 MECEの概念とその活用法 MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）の概念については、有意義な切り口で切り分けることが大切ですが、乱用には注意が必要です。 データ分析の精度を高めるには？ データ整理とデータ分析の違いや、分析の精度と説得力の関係については、明確な理解が求められます。例えば、データ分析がどのケースにより合致するかも考慮すべきです。現状から改善を目指すケース、あるいは未来に向けた戦略的なケース、それぞれに適したアプローチがあります。また、需要予測と異常検知といった異なるケースでの適用の違いも理解しておくと役立ちます。 ケースAの分析方法は？ ケースAでは、例えばWEBサイトからの問い合わせデータや営業がSFAに入力した案件データを分析することが考えられます。現状の問い合わせ数に基づき、来期の目標やポテンシャルを過去のデータから算出するために変数分解を行います。 ケースBでの説得力あるストーリーの構築法 一方、ケースBでは、例えばグループウェアの切り替えに際し、役員を説得するためのデータ準備が求められます。説得力のあるストーリーを構築するために、現実的に入手可能なデータを調べることが重要となります。 具体的な結果を得るために これらのポイントを踏まえ、データ分析の取り組みを進めることで、より具体的で説得力のある結果を得ることができます。

どうプロセスを分解する？ どこに問題があるかを明確にするため、プロセスを段階ごとに分解することが重要です。まず、問題発生箇所（Where）を複数の切り口で特定し、それぞれに対してABテストを実施することで仮説検証を行います。こうした手法は、効率的なコストパフォーマンスに寄与すると同時に、その後の具体的な取り組み（HOW）を事実に基づいて策定するために欠かせません。 どうデータを把握する？ 私は製薬会社でMRを担当しており、担当エリアの製品が伸び悩んでいる状況をデータ分析によって明確に把握しました。売上や市場シェアの推移を詳細に検証することで、次のアクションに向けた具体的な問題点の特定が可能となりました。たとえ、担当者固有の感覚や直感に頼りがちな部分があっても、事実ベースの行動こそが仮説検証を丁寧に進める鍵であると実感しています。 何が効果的なABテスト？ 具体的なABテストとしては、Aパターンではメディカル専門部署との同行訪問を実施し、Bパターンでは他施設での成功事例を共有する取り組みを行いました。一定期間のテストを経て、どちらのアプローチがより効果的であったかを定量的に評価し、その結果を基盤に最適な施策をエリア全体に展開する方向性を見出すことができました。 どう成長を促進する？ 担当エリアの製品成長を促進するための手順は、まず現状把握として売上や市場シェアを分析し、成長が停滞している顧客層を見定めることから始まります。次に、影響力のあるキーパーソンや波及効果の大きい対象をリストアップした上で、仮説を設定しABテストを実施します。その後、テスト結果を定量的に比較し、最も効果が高い施策をエリア全体に適用し、次のアクションに反映させるという流れで進めています。

比較対象を誤解することの影響は？ 分析の基本は比較にあります。特に、比較する対象が「類似性の高いもの同士（Apple to Apple）」であることを意識する必要があります。これまで自身で行ってきたデータ分析において、その認識が誤っていたと感じました。しばしば「異なるもの同士（Apple to Orange）」を比較しようとしていたことに気づいたのです。 データ作成の目的を明確にするには？ また、データ作成の際には、まず「目的」を明確にすることが重要であると学びました。ライブ授業で問題に取り組んだ際、大切なポイントを見落としていたことがありました。今後、データ分析を行う際には、まずその分析の目的を再確認し、その上で分析を進めていきたいと思います。 仮説を線で考えることの重要性 さらに、仮説立てに関しても、全体像を広く理解し、点ではなく線で考えることが重要です。これにより、いくつかの仮説をより具体的に報告できるよう努めたいと思います。特に、SEOに関わる数値分析や会員登録までのユーザー動線の見直しに活用できると感じています。 効果的なデータ分析方法とは？ データ分析の目的としては、以下の点に注意したいと考えています。 ・さまざまなタイプのデータの特性と、陥りがちな分析の落とし穴に注意する。 ・定量データを用いた分析の重要性を認識し、その活用を図る。 比較と改善のためのディスカッションの重要性 最近は、コンペティターのメディアとの比較や、ユーザー登録導線の参考メディアやランディングページと自社サービスの比較を十分に行えていませんでした。これを改善するため、チームメンバー全員でグループディスカッションを行い、検証結果を導き出す方法を取りたいと思います。

仕事の委任で気をつけることは？ メンバーに仕事を任せる際には、彼らに執行責任の自覚を持たせ、リーダーからの干渉を極力減らすことが重要です。具体的には、メンバーが最初に決めたプロセスを遵守し、想定した結果を出しているかを定期的にフォローします。ただし、大きな変化や不測の事態が発生した場合には、メンバーの能力に応じてサポートに入ります。 不測の事態発生時の対応策は？ 不測の事態が発生した場合は、まず事態の収拾を最優先とします。その後改善に取り組みますが、その際にはリーダー自身の見落としを認め、個人の責任に追求せず、組織の構造的問題に目を向けることが求められます。 メンバーのモチベーションはどう維持する？ モチベーションを管理するには、メンバーがどのような動機で仕事をしているかを把握し、そのモチベーションを高めるためのインセンティブを考えることが効果的です。メンバーのやる気を知るためには「仕事で嬉しかったことは何か」などの問いかけが有効です。モチベーションが低い場合には、その原因を特定し、適切な声掛けや機会の設けを実施します。 振り返りで学びを生かすには？ 仕事の振り返りを通じた育成も重要です。メンバーに「その時の状況はどんなだった？」と問うことで、経験からの学びを引き出します。自分自身の経験を振り返り、教訓を得るプロセスを意識することで新しい挑戦にも対応できるようになります。 個別の声掛けが重要な理由は？ モチベーション管理においてジュニアメンバーには個別の声掛けを定期的に行い、シニアメンバーにもこれを実施しスキルを引き出すことが重要です。また、業務の振り返りのタイミングで、メンバーに自身の気づきを発言させ、成長を促すことを目指します。

データ分析の必要性を再認識 データの工夫や分析の大切さを改めて実感しました。バスケットボールの統計表が特に印象的で、私には馴染みのない分野でしたが、その表をどのように分解し、求める分析結果を導き出すかが想像できませんでした。しかし、講師の資料で〇と●に書き換えられた際、印象が全く異なり、勝敗バランスがはっきりと見えるようになりました。まさに「こういうことなんだ」と感じる瞬間でした。 多角的なデータ再検討の意義 これまで蓄積してきたデータを、曜日別・フロア別・月別・四半期別など様々な視点で再検討しました。また、資料の受け手や質問内容に応じて、それに適した成果物を作成していくことが重要だと思いました。 具体的なデータ分析の取り組み 具体的には、以下のデータを分析し、それぞれの利用率や売り上げ、クレーム、排出量、計画、比較、問い合わせ件数などについて報告します。 - オフィス全体利用率 - フロア内利用率 - カフェテリアのメニュー売り上げ - 空調クレーム - ゴミ排出量 - 社内アナウンスコンテンツ計画 - 全国各拠点比較 - メールセンターの搬出入 - 社内問い合わせ窓口件数 イシューを意識したアクション これらのレポートは各担当者から毎月提示されます。また、問題点があれば相談に来てもらうこともあります。その際には、「イシュー」を忘れずに次のアクションに進むよう、頭の体操を常にしておきたいと思います。 経営層との対話をどう深める？ 今まで経営層と話す際、緊張が先立って「うなづいて終わる」ことが多かったのですが、今後は緊張しつつも「彼らの視座から何を見ているのか」を理解し、アクションにつなげていきたいと思います。

自社の強みはどう活かす？ ある企業の事例と富士フィルムの事例から、自社の既存の強みをいかにターゲットに届けるかというマーケティング手法の有効性を学びました。他社のサービスをどの程度意識し、意思決定に反映するかも重要なポイントです。機能比較のためにまるばつ表を作成し、改善点を洗い出す手法には一定の効果があると感じる一方、プロダクトの機能が他社と類似し、手数料による差別化が進むケースもあるため、実行のスピード感も求められていると実感しました。 どの軸で攻める？ 経営層の直感的な意思決定によって各種プロダクトが立ち上がり、顧客層が中小企業向けから大企業向けに拡大する中で、今後どの軸で攻めるかを議論する段階にあると感じています。プロモーション手法に先立ち、まずは各プロダクトがどの伸び代に位置しているかを明確にし、戦略を立案することが最優先事項だと思います。経営陣へのインプットも含め、各種マーケティングフレームワークを用いて、伸び代の定義やデータ分析の結果を踏まえた戦略作りを進める必要があります。 戦略検証はどう進む？ また、既存顧客の属性をデータで分析し、ユーザーインタビューなどを通じた現プロダクトの価値検証によるメンタルモデルの分析が欠かせません。海外サービスを視野に入れた競合分析やポジションマップの作成、事業戦略とのストーリーラインの接続、さらに市場規模（TAM、SAM、SOM）の試算など、各種分析を通して具体的な全体戦略を描くべきだと考えています。加えて、既知の要望の深掘りをプロダクトロードマップに反映するとともに、エンジニアとの密なコミュニケーションや開発リソース確保のための内部稟議も重要な要素となると感じました。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

評価以外の伝え方は？ フィードバック面談は、単に評価を伝える場ではありません。まず一年間の業務遂行に対するねぎらいや感謝の気持ちから始め、その上で良かった点と改善すべき点を明確に提示します。結果については、具体的な事例を交えながら伝え、相手が納得して理解できるよう導くことが大切です。 対話の本質は何か？ この面談は人と人との対話であり、感情面が大きく関わるため、単なる論理的な説明だけでは十分でない場合もあります。相手の気持ちに寄り添いながら、状況を理解してもらえるようなコミュニケーションを心がけます。 リーダー像はどう変わる？ 自身が目指すリーダー像は、学ぶ前と大きくは変わっていません。しかし、リーダーシップやエンパワメント、仕事の振り返りの基本を学び、実際に実践することで、理想に近づくための一歩を踏み出すことができました。 学びをどう活かす？ また、今年度はキャリア面談を3月中に実施する必要があるため、今回学んだ内容を積極的に活かしていきます。事前に各メンバーの一年間を振り返り、伝えるべき内容を構造立てて整理したうえで、まず感謝とねぎらいの気持ちをもってポジティブな評価を伝えます。改善点については、より具体的に指摘し、相手が理解し納得できるよう努めることで、次へつながる前向きな面談を実現します。 評価の相違は何？ さらに、各メンバーの振り返り面談シートと評価シートを見直し、本人の自己評価と会社側の評価がどの点で一致し、どの点で異なっているかを分析します。本人の自己評価、会社からの期待、客観的評価、そして今後の期待と支援内容を項目ごとに整理し、具体的な面談の進め方を構築してから実際の面談に臨む予定です。

自分の行動、どう見直す？ メンバーの状況に応じて自身の行動を見直す大切さを学びました。私はもともと消極的で人とのコミュニケーションが苦手でしたが、マネージャーとしてチームを任されている以上、リーダーとして良い成果を出す必要があると感じています。これまで良い結果は業績で示されると考えていましたが、現在はメンバー一人ひとりの状況を把握し、その上で適切な行動をとることが重要だと実感しています。まず自らの行動に注力し、状況を把握した上で相手に合わせた指示を行うことに努めようと考えています。 初対面でどう会話する？ 今年5月、年度が始まったばかりのタイミングで初めて一緒に仕事をするメンバーと向き合う中、まずは会話やコミュニケーションを積極的に図ることが重要だと感じました。今まで先入観だけでメンバーを把握していたため、これからは実際に意見交換を重ねながら、業務を任せるタイミングや指示の仕方という4つのスタイルをバランスよく取り入れて、チームづくりに努めていきます。 リーダーは何を目指す？ 従来は自ら率先して仕事に取り組み「俺の背中を見ろ」というマネジメントスタイルを取っていましたが、今後はより多くの業務をメンバーに任せる方針です。マネージャーでありながらリーダーとして、各メンバーの個性や得手・不得手を理解し、チーム全体が成長できる環境を作りたいと考えます。 意見交換はどう進む？ 具体的には、1日10分の会話、週1回の軽い個人面談、そして月1回の業務進捗ミーティングを実施し、ただの報告会や愚痴の場に終わらせることなく、意見が活発に交わされ前向きなチーム運営につながるよう心がけたいと思います。

実際の本質は？ マーケティングを学ぶ前は、フレームワークや知識をたくさん習得することが全てだと思っていました。しかし、実際には、顧客に商品の良さを伝え、魅力を感じてもらい、行動の変容を促すことが本質だと理解しました。その結果、自分の知識不足を痛感するとともに、すぐにでも訓練を始めたいという意欲が湧きました。 売れた理由は？ 特に、なぜある商品が売れたのかを徹底的に考えるワークは、新鮮な驚きでした。自分が既に知っている商品を題材に実践しながら、世の中で売れている他の商品にも興味・関心が広がりました。 どう売り込む？ 作った商品をどのように売り込むかを考えることは、私の業務の一つです。今後は出発点を顧客や市場に置き、誰にどのように満足してもらえるかを何度も検討した上で、何を作り出すかを決定していく考えに変えていきたいと思います。 知識不足は補えた？ また、世の中についての知識不足を補うため、マーケティング脳を鍛える切り口として、以下の３つの視点を実践しています。 興味の源は何？ １．自分が興味・関心を持つ分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを考える 同世代はどう？ ２．自分と同世代や同業種など、共通点のある分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのかを探る 異分野の秘密は？ ３．自分と直接の共通点が見られない分野で、売れている商品は何か、なぜ売れているのか分析する 意見はどう活かす？ 各視点から、毎日最低１つずつ事例を挙げ、なぜ売れているのかについては身近な人にも意見を聞くことで多角的な視点を取り入れるよう努めています。

分析プロセスの目的は？ 分析は、目的に基づいて要素を分けて整理し、意思決定に活かすためのプロセスです。重要なのは、分析が迷子にならないようにすることです。目的を持ってデータを収集し、それに基づいて加工・分析を行うことが求められます。分析は比較となり、データの種類に応じた適切な加工法を使って意味を明確にすることが重要です。 視覚化手法をどう活用する？ 視覚化の工夫も、分析の際には非常に役立ちます。例えば、n択の選択人数を割合で見る、全体に対する比率や割合を円グラフで表現するといった工夫が考えられます。推移の比較には縦棒グラフが適しており、要素間の比較には横棒グラフが効果的です。 仮説設定がなぜ鍵となる？ 分析のプロセスで大切なのは、目的や仮説を明確にすることです。仮説をもってデータを収集し、加工して結果を導き出す過程で、なぜその分析を行うのか（背景）、そしてそのデータから何が言いたいのか（主訴）を明確にすることが鍵となります。また、仮説が誤っていると判明した場合は、分析の進め方や視点を見直し、正しい結論に導くことが必要です。 学んだことをどう実務に活かす？ さらに、ライブ授業で学んだTIPSを実務に活かし、具体的なデータの可視化手法に取り組んでみることで、理解が深まります。質的データに関しても、名義尺度や順序尺度といった基本を学び、さらなる分析力を身につけてください。 このように、分析の目的やデータの加工法についてしっかり理解し、視覚化手法を活用することで、効果的な分析が可能になるでしょう。学んだことを実際のデータに適用し、実践を通じて、さらなるスキル向上を目指してください。