クリティカルシンキング入門

イシュー設定が成功への鍵と実感した学び

イシューを具体化するには? イシューの設定が課題解決において重要であることが身をもって実感しました。特に、問いを明確かつ具体的に設定し、全体の前提や認識をそろえることが不可欠です。また、イシューを設定した後も、常にその意識を持ち続けることが大切です。議論や思考が途中でそれないようにするためです。 営業マネジメントにおける効果的なサイクル 営業マネジメントにおいては、数値達成や業績向上のために、適切なイシュー設定と、その解決策を検討・実施するサイクルが求められます。今回学んだ内容は、自チームのイシュー設定から数値改善まで、実践で試してみる価値があると感じました。 データ活用の力をどう身につけるか? 課題解決に際して何をイシューとするのか、これまでの数値データを活用して見極める力を習得したいと考えています。そのため、改めてデータを整理し、ピラミッド・ストラクチャーを使って、イシューの書き出しと整理を進めていきます。

クリティカルシンキング入門

アウトプットで未来を拓く

宣言的アウトプットはどう活かす? 学んだ内容が無駄にならないためには、宣言的にアウトプットすることが非常に大切だと感じました。これにより、これまでの学びを再認識する良い機会となり、今後どのように活かしていくのかという具体的な方策について、ゲイルでの回答から意識することができました。また、期限に関するアウトプットが不足していた点を再認識する結果となりました。 振り返りは何のために? 振り返りの重要性も改めて認識しました。学習した内容を振り返り、現在の業務にどう適用するかを明確にすることは、プロジェクトチームや部下と共有する上で非常に有益だと思います。プロジェクトでは、クロージングとして実績と課題を共に整理し、今後の活用を期限を設けた形で具体的に検討することを想定しています。一方、評価面談などでは、これまで達成してきたことと、今後求められる行動や活用がどうあるべきかを意識させる場として取り組んでいきたいと考えています。

データ・アナリティクス入門

仮説検証で開く課題解決の扉

本質はどう捉える? 問題解決プロセスでは、「何が問題なのか(what)」「どこに原因があるのか(where)」「なぜその問題が発生しているのか(why)」の3点に対して、徹底的に検証することが重要であると学びました。 原因をどう探る? また、whyの部分については、3Cや4Pといったフレームワークを活用することで、より具体的な原因の特定と分析が可能になることが印象的でした。各アプローチにおいて、仮説を立て、既存または新規のデータを用いて検証する作業が鍵であると感じています。 新たな視点は? 特に、売上データの結果は複合的な要因が重なっており、一概に原因を絞るのは難しいという現実があります。それにも関わらず、自分なりにここが原因だろうという仮説を立て、検証を通して新たな視点や解決策につなげることの重要性を実感しました。今日学んだフレームワークを活用しながら、今後もさまざまな課題にチャレンジしていきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

復習と分析で磨く未来のスキル

授業で何が足りた? ライブ授業を通して、学んだ内容が実際には抜け落ちていると感じることがありました。日常にうまく落とし込めず、知識が血肉になっていないため、再度復習する必要性を強く感じています。一方で、学習初期から具体的な指針があったおかげで、課題に対して何をすべきかが明確になり、その成長を実感できた面もあります。 分析で自信は得られた? また、採用状況の分析は、初めから取り組んできたこともあり、これまでの経験が自信につながっています。繰り返し実践する中で、数字を扱う技術をさらに磨けると感じており、新たなデータにも積極的に取り組みたいと考えています。 異動後の数字はどう変わる? この春に異動があり、新しい職場でどのような数字に触れることになるのかはまだ不明ですが、現職場ではこれまでの分析手法がレガシーとして共有されています。新たな環境でも、数字を扱うスキルを引き続き活かし、積極的に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

比較で見つけた戦略のヒント

同条件で比較する? 分析とは、同じ条件下での比較を行うことだと思います。たとえば、「Apple to Apple」の視点で比較を行うことで、分析の目的やゴールが明確になり、結果の精度も向上します。また、分析を進める際は、仮説を立てることで、目的外の迷いに陥らずに進められると感じています。 ブランディングはどう? 現在、私はプロダクト開発とコンテンツ企画・運営に携わっており、いずれも競合が存在する中で、自社のブランディング戦略を考える必要があります。ただ、現状ではプロジェクトオーナーの感覚や経験に頼る部分があり、より現実的かつ客観的な視点を取り入れる余地があると感じました。 課題整理は進んでる? そこで、まずは各プロジェクトの目的とゴールを再整理し、現時点での課題を明確にすることが重要だと考えています。その上で、適切なフレームワークやツールを活用した分析を行い、より精度の高い戦略策定を目指していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

仮説から始まる発見の物語

なぜ振り返りするの? これまでの学びを総まとめする中で、問題解決のステップと仮説志向の重要性を再認識しました。一見当たり前に感じることも、改めて意識することで新たな発見があると実感しています。また、他の受講生の意見に触れることで、自分のアプローチに不足している部分を確認することができました。 有意な検証方法は? もともとの課題として、A/Bテストにおいて有意差が出る仮説を立案する必要があるため、「要素は一つ」「同じ期間で同時に」という基本に加え、仮説を明確にすることを意識したいと考えています。そのため、フレームワークを活用して仮説の幅を広げる取り組みも進めています。 効果的な施策は? さらに、自分が実施するキャンペーンにおいて、コンバージョン向上のために検証すべき仮説をフレームワークを使って洗い出し、その中で最も効果が見込める仮説をもとにキャンペーンを実行・検証するサイクルを繰り返していくことが今後の課題です。

データ・アナリティクス入門

実践で磨く!データ活用のヒント

学びはどんな感じ? これまでの学習を通じて、データ分析の基礎から実践的な活用方法まで、一連の流れを体系的に学ぶことができました。単なるデータ処理にとどまらず、どのように課題を設定し、仮説を立て、検証するかという思考プロセスの重要性を改めて実感しました。 重要な点は何? 学習内容を振り返る中で、自分にとって重要なポイントを再確認することができました。今後は、業務の提案文書作成時に、分析を活用して根拠を明確に示す取り組みを進めたいと考えています。また、日頃から目にするデータがどのように役立つかを意識する習慣を身に付けたいと思います。 次への一歩は? さらに、知識の定着を図るため、学習を終わらせずに統計検定の取得を目指すとともに、業務での分析においては各種フレームワークを適用し、実践で活かしていきます。具体的には、営業店の業務負荷の要因分析を実施し、仮説を立ててデータに基づく検証を行いたいと考えています。

マーケティング入門

本音で伝える学びの軌跡

顧客の本質は何? 顧客の真のニーズは、表面的な関わりだけでは捉えきれず、より深堀りする必要があります。ウォンツとニーズの違いを明確に区別し、顧客が本当に求める解決策を見極めることが大切です。特に、ウォンツは競合他社も取り組みやすく、価格競争に陥りがちであるため、顧客の根本的な問題点―ペインポイントを整理し、自社の強みと掛け合わせた具体的な提案が求められます。 現状の課題は何? また、クライアントが感じる「ムリ・ムダ・苦しい」という状況を整理するために、デプスインタビューや現場での行動観察などを活用し、実際の状況を詳しく把握します。同時に、自社のストロングポイントを整理することで、大きなペインポイントに対する効果的な解決策を明らかにしていくことが重要です。 印象に残る提案は? さらに、クライアントにとって想起しやすいネーミングを工夫することで、提案する解決策がより一層印象に残るように努めるべきです。

クリティカルシンキング入門

5W1Hで切り拓く新規事業の鍵

--- MECEを意識する重要性 切り口および分析について、常にMECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)を意識して分析することの重要性を整理することができました。特に、導入部分での分析項目の洗い出しにおいて、いかに漏れなく切り口を探るかが検証の鍵であると理解しました。 新規事業企画での試み 現在、新規事業企画を行う部署に所属しており、偏見を持たずに課題を確認し、様々な視点で洗い出しと検証を行いたいと考えています。特に、5W1Hを使用して漏れなく確認し、価値ある人やモノを創出すべきかを見出したいと考えています。 5W1Hを活用すると? 月並みではありますが、5W1Hをしっかり検討しきったかを常に自問自答したいと考えています。分析時はもちろんのこと、客先にヒアリングを行う際にも、どの情報が不足しているかをフレームに照らし合わせて考えたいと思います。 ---

データ・アナリティクス入門

数字で紡ぐ学びのストーリー

数字に基づく検証は? 分析は、ただの偶然や直感に頼るのではなく、数字の根拠をしっかりと確認した上でストーリーを構築することが大切です。まずは、何が言いたいのか、どこを重点的に見るべきかを整理し、その順序(What⇒Where⇒Why⇒How)に沿って傾向を明確にしていきます。 どんな原因が考えられる? また、考えられる原因を幅広く洗い出し、特に可能性が高い仮説についてはしっかりと検証する必要があります。平均値を見る際には、その数値のばらつきにも注意を払い、全体像を把握するよう努めます。 データの可視化はどう? さらに、データを視覚的に表現することは非常に効果的です。ヒストグラム、円グラフ、棒グラフなど、データの種類に応じて最適な図表を瞬時に選び出し、形にするスキルが求められます。数字だけのデータでは、何が言いたいのか、どこに課題があるのかを直感的に伝えることが難しいため、ビジュアル化が大きな武器となります。

クリティカルシンキング入門

問いが生む無限の発見

問いの大切さは? 問いを意識することの大切さを学び、イシューの捉え方によって対策が大きく変わる点を改めて認識しました。自分は、問いに対して解答を導き出した瞬間、その後の分解や展開が不十分になりがちだと実感しています。そのため、常に問い続ける習慣を身につけようと考えています。 共に考える意義は? また、問いを検討する際は、メンバーと共に考えることで視野が広がり、より多角的な展開が可能になると感じました。課題解決の際に、少し策が挙げられるとすぐに実行してしまう傾向もありますが、これからは問い続けることで戦略の幅をさらに広げていきたいと考えています。 将来の視点はどう? 特に、自部門の将来を見据える立場として、将来何を検討するか、つまりイシューを特定することが非常に重要であると再認識しました。これまでに得た気づきは、自身のアウトプットとして、メンバーと共に議論しながら、更なる改善に繋げていきたいです。

データ・アナリティクス入門

仮説思考で変わるサポートの未来

仮説思考は何が変わる? 仮説思考を学ぶことで、業務に対する課題意識がより明確になったと感じました。単に仕事をこなすのではなく、仮説をもとにトライアンドエラーを重ねることで、目的に一歩ずつ近づけるという実感が得られました。 サポート満足の理由は? 現在の課題として、クライアントのサポートに対する満足度が低い原因は、製品の不具合ではなく、返信までに要するリアクション時間やサポートサイトの分かりにくさにあるとの仮説を立てました。この課題に対して、改善策を検討し実施していく決意です。 フィードバック改善案は? また、クライアントからのサポートフィードバックを年に一度にとどめず、より頻繁に意見をいただけるようにすることで、現状の把握と対応の質を向上させたいと考えています。問い合わせが多い項目については、サポートサイトを見直しアップデートするほか、検索しやすいキーワードの設定も改め、利用しやすい環境の整備を目指します。
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