データ・アナリティクス入門

仮説×データで未来が変わる

仮説とフレームワークは? 本講座では、問題解決のプロセスにおいて、スピードと精度を向上させるために、仮説を立てながら分析を試みる重要性を学びました。また、3Cや4Pといったフレームワークを効果的に活用する方法も理解できました。 必要データはどうする? 仮説に基づいて必要なデータを抽出し、場合によっては新たにデータを取得する必要があることも実感しました。既存のデータ分析にとどまらず、サーベイの実施などによって分析に不可欠な情報収集にも役立てることができると感じました。 多角的観点は何故? さらに、分析の視点は単に数値やデータを検討するだけでなく、データ整備や企画立案の段階でも重要であるという気づきを得ました。今後、業務のあらゆる場面でこれらの視点を取り入れながら取り組んでいきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

固定観念を打破する新視点

固定観念はどう対処すべき? 今週の講義では、マーケティング分野に関して既に知っている内容も多く取り上げられましたが、知識があるがゆえに陥りがちな固定観念に注意する必要があると感じました。これまでの経験から「おそらくこれが原因」と考えてしまう傾向がありましたが、フレームワークを活用し、自分が持っていない視点から再確認することの重要性を再認識しました。 多角的判断はどう進める? また、マーケティング施策の検討時には、自社や自分自身の状況だけに注目しがちですが、競合や市場といった複数の観点から総合的な判断を行うことが大切だと実感しました。さらに、複数の選択肢の中から意思決定をする場合、判断基準を点数化し合計点で評価する方法が合理的であるとの知見も得たため、今後の実践で積極的に活用していきたいと考えています。

クリティカルシンキング入門

振り返りから見える成長の瞬間

自分で手を動かす意義は? 与えられたデータをただ眺めるだけでなく、必ず自分自身で手を動かし、さまざまな観点から検討することが大切です。一つの切り口だけでは見落としがあったり誤った結論に至る可能性があるため、複数の視点をもって仮説を立て、検証する必要があります。まずは、全体をどのように定義するかを明確にしてから、データの分け方を考えてみてください。そして、その考え方が本当に正しいのか疑う姿勢も忘れずに持つようにしましょう。 データが提案の鍵か? 通常の業務でデータを扱う機会があまりない場合には、まずクライアントとの会話の中で参照できるデータについて触れてみると良いでしょう。提案の際、市場や現状の理解を示すためにも、データを活用しながら仮説をもとにさまざまな切り口で検証していくことが求められます。

クリティカルシンキング入門

振り返りで見える成長のストーリー

学びはどう定着する? 総合演習を終え、これまでの学びを振り返る中で、抜けていた部分に気づき再学習する機会となりました。アウトプットや実践を交えた反復練習を行わなければ、学びはすぐに忘れられてしまうという実感を得ました。そのため、意識すべきポイントを定着させるために、毎月の振り返りを習慣化していきたいと改めて感じています。 論理展開は正しい? また、プランニングや発言、他者へのフィードバックにおいても、何が主なイシューであるかを正しく把握し、それを伝える構成がわかりやすく整理されているか、MECEが適切に適用されているか、論理に飛躍がないかといった観点を常に意識する習慣を身につけたいと考えています。自分自身の別の視点を持ち、確認することで、より効果的なコミュニケーションを目指していきます。

クリティカルシンキング入門

誰もが共感する学びの瞬間

文章作成の基本は? 他者にわかりやすく伝えるための文章の基本を学びました。主語と述語の正確性や一文の長さに注意することで、基本を徹底し、簡潔で明瞭な文章が作成できることを再確認しました。 伝達のポイントは? 文章自体をわかりやすくするだけでなく、相手にとって重要な観点を想像し、何を伝えるかを考えることも肝に銘じるべき重要なポイントだと感じました。 提案改善の視点は? また、クライアントに対する改善提案を行う際には、クライアント内で役割や立場が異なる複数の方々がいることを踏まえ、それぞれの観点を整理する必要があります。そして、各観点から重要だと感じる点を網羅的に説明できるかどうかをチェックリストとして活用することで、提案の品質を高めることができると考えています。

マーケティング入門

議論の向こうに感じた顧客の想い

マーケティングの意義は? マーケティングという言葉は、場面ごとに解釈が異なるため、まず何について話し合っているのかを明確にする必要があると実感しました。 自社と他社はどう? 自社のアピールだけでなく、他社のニーズにも目を向ける両方の視点が重要であると感じました。議論を進める際は、どちらの観点から考えるかをしっかり整理しておくことが大切だと思います。 顧客意識を問い直す? また、ブランドマネージャーとしての仕事を通して、改めて顧客主義の考え方が非常に重要であることを実感しました。業務の中で「これは本当にお客様にとって喜ばしいことなのか?」と自問する場面があり、常に誰が顧客なのか、顧客が何を求めているのかを意識する必要があると強く感じました。

データ・アナリティクス入門

仮説が切り拓く新たな視点

仮説設定はなぜ必要? データを加工する前に、まず仮説を立てることが非常に重要です。分析は目的があって成り立つため、単に数値や結果そのものにとらわれず、目的に照らした適切な加工方法を検討する必要があります。数値をそのまま受け取るのではなく、自分の観点を加え、他にどんな見方ができるのかという視点の多様性を意識します。また、確からしい仮説の立案のみならず、素早く検証するスピード感も大切です。 分析視点はどう選ぶ? 月次や週次の業務分析においては、どの角度からデータを切り分けるのが最も適切かを常に考慮します。分析後は、まとめた内容が本当に正しい観点に基づいているか、過去の踏襲に陥っていないかを再検討することが求められます。

データ・アナリティクス入門

多角的思考で拓く仮説の極意

全体視点は必要? 仮説は、全体を見渡す視点を持って立てる必要があります。複数の仮説を構築し、網羅性のある状態を維持することが重要だと感じました。 反省にどう向き合う? しかし、仮説が一度立てられた時点で、それで満足してしまうことがあると反省しています。今後は、複数の観点から仮説を組み立て、観点の漏れがないよう努めたいと思います。 検討のポイントは? 具体的には、課題解決のプロセスにおいて「ヒト・モノ・カネ」や「業務プロセス」といった基本の観点を軸に仮説を検討していくことが効果的だと考えています。また、一度仮説を立てた後には、他に見落とすべき観点がないかどうかを常に問い直す姿勢を持つように心がけたいです。

クリティカルシンキング入門

MECE思考で拓く数値の新視点

数字データ整理は? 数字データを分解し、表やグラフなどで見やすく整理すると、情報の捉え方が変わり、違った視点から理解できることに気づきました。情報を整える際は、もれなくダブりなく整理するためにMECEを意識し、層別、変数、プロセスといった切り口で分類することが大切だと実感しています。 事業所データの見方は? また、仕事で各事業所ごとのデータを扱うにあたり、階層別、用途別、期間別といった観点からMECEに基づいて分類することが、傾向の管理や分析に役立っています。数字データを表にまとめ、グラフ化することで、より見やすく、伝えやすい形に加工する工夫が重要だと感じました。

マーケティング入門

ターゲット再定義のススメ

誰にアプローチしてる? 現業において「誰に、何をするのか」という問いが常に語られる中、特に「誰に」が重要であることを改めて実感しました。ターゲティングの評価基準として学んだ6Rの観点から、現状設定しているターゲット層が本当に適切かどうかを振り返り、状況に合わせて常にアップデートする必要性を感じました。 競合の動向はどう? また、市場では競合各社がそれぞれ異なるプロモーションを展開しており、その動きに敏感になることが求められます。競合の動向をしっかり捉えつつ、自社の強みをどのように活かすかという視点を持ち続けることが、勝利への鍵であると学びました。

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