データ・アナリティクス入門

ファネル分析で顧客行動を最適化する方法

ファネル分析の重要性とは? マーケティング分野での業務経験があるため、比較的知っていることが多かったですが、ファネル分析において顧客の行動プロセスを適切に設定する必要性を改めて認識しました。また、プロセス×ウォーターフォールチャートはあまり使っていなかったので、今後活用してみたいと思います。 ABテストの基本と注意点は? 以下、授業メモです。 ◆ABテスト - ABテストは1要素ずつ行います。複数の要素をテストしたい場合は、別の手法を検討する必要があります。 ◆ファネル分析 - ユーザーの利用段階ごとに、どの段階でユーザーが離脱しているのかを可視化します。 - プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用します。 - 顧客の行動プロセスを適切に設定することが重要です。 GA4での課題解決にどう取り組む? GA4でのファネル分析を新たに作成する際には、顧客の行動プロセスを意識します。また、プロセス×ウオーターフォールチャートを適切に活用し、ABテストもページスピードが低下するリスクを考慮しつつ活用を検討します。 ちょうど製品サイトのリニューアルを進めており、GA4の設定も見直す予定です。顧客の行動プロセスを意識したファネル分析を行い、原因探索が適切に行えるようにします。また、見出した原因に基づく改善にはABテストを活用します。

戦略思考入門

目的を追求するための問い直しの力

手段にとらわれないゴール設定は? ゴール設定の重要性は理解しているものの、気がつけば手段の巧拙に目を奪われてしまうことがあると再認識しました。最短の道が迂回路である場合も多く、遠回りに見える近道を見つけるのは難しいですが、手段の技術を磨きたいと感じています。 生成AIにおける限界とは? また、雑談の中で生成AIからうまく回答を引き出せないという話を聞くことがあり、質問力や言語化能力の難しさを改めて感じました。万能に見える生成AIにも限界があると理解し、仕事で生成AIを提案する際には、この点にもう少し配慮すべきだと感じています。 目的の抽象化はどう深掘りする? 目的には抽象化の階層があります。例えば、業務効率を上げるのは利益率を上げることかもしれません。業務効率が難しい場合、顧客回転率を上げるといった他の手段が費用対効果が高いかもしれないと考えています。このような目的の深掘りは意外と軽視されがちで、改めて意識することが大切だと思いました。 「So what」の問い直しの重要性? 目的を確認する際には、「So what」を1、2回ではなく、3〜5回問い直す習慣をつけるよう心がけたいです。これにより、より本質的な目的に到達でき、他の手段を広範な選択肢の中から見つけ出せるのではないかと考えています。

クリティカルシンキング入門

グラフで導く未来へのヒント

グラフで特徴は見える? 数字データの特徴を把握するためには、グラフ化して可視化することが効果的です。グラフにする際は、さまざまな切り口や区間を工夫し、どのような特徴に注目すべきかを見極める方法を検討します。時間がある場合は、手を動かして実際にいろいろ試してみることが大切です。 MECEの活用法は? また、データを漏れなく重複なく層別するためには、MECEの考え方が必要不可欠です。層別の方法としては、大きく分けて三種類の考え方があります。ひとつは総数を単に足し算で分割する方法、ひとつは単価と人数などを掛け合わせる方法、そしてひとつはプロセスに基づいて分割する方法です。 リスク特定はどうする? たとえば、熱中症を減らすための社内教育に取り組む場合、年齢、性別、部署などで層別を行い、熱中症のリスクが高いグループを特定することができます。また、熱中症がどのようなタイミングや場所、状況で発生しているかを分析することで、どのような対応策が必要かが明確になります。 対策整理は進んでる? このような考え方をもとに、5月中に昨年のデータを活用して分析を進め、夏に向けた対策の重点箇所や具体的な内容を整理していきたいと考えています。悩む時間をなるべく減らし、MECEを意識しながらさまざまな角度から分解し、新たな傾向を見出す手法を実践していきます。

データ・アナリティクス入門

理想と現実、ギャップを超える力

合意形成はどう進める? 問題解決に取り組む際は、まず「理想のあるべき姿」と現状とのギャップを整理することが重要です。表面的に見つかった問題をそのまま解決していくのは、時には運に任せる側面があり、必ずしも大きな影響を与える要因とはなりません。そのため、まずは現場の関係者と「理想のあるべき姿」についてしっかりと合意形成を図ります。もし現場側に理想がなければ、関係者と共に理想の策定に取り組む必要があります。 目標設定は本当に明確? 自身の業務においては、現場で設定される各部門の達成目標=理想を出発点とし、そこから現状とのギャップを明確に報告する役割があります。しかし、現実には現場で理想が設定されていなかったり、目標が曖昧である場合が多く、部署として理想について十分に把握できず、ギャップを正確に報告できていない現状があります。 理想共有はどうやる? このため、まず現場の「理想」を共有し、正確に把握することが重要です。もし、現場側で理想が不明確であれば、定量的な目標の設定を提案し、協力して策定することが必要です。次に、現場の理想と実際の状況との間に存在するギャップをしっかりと報告するステップに移ります。 連携で成果は得られる? 以上のプロセスを実践することで、現場と部署が連携し、理想に近づくための効果的な問題解決が進むと感じています。

データ・アナリティクス入門

分析力で交渉力を高める秘訣

比較の重要性をどう捉える? 分析の本質は比較にあります。条件を揃えて比較することが重要であり、この際、目の前の情報に引っ張られないよう注意が必要です。また、目の前にないものについても、目的に照らして何と何を比較するべきかを見極めることが重要です。最終的に、分析によって明らかにしたいことを明確にし、その目的に沿った比較対象を選定することが求められます。 交渉をどう深める? 私の場合、データを直接使用する仕事ではありません。しかし、交渉事の割合が多いため、この考え方を活用したいと考えています。例えば、説明や交渉時に事実を列挙することは重要ですが、それだけでなく、「もしそれがなかったらどうだろう?」といった異なる前提を考慮に入れた論理構成を加えることで、説明や交渉に深みを持たせたいと考えています。 分析に必要な視点とは? 抑えるべきポイントは以下の通りです。まず、目的を明確にすることです。今までの行動パターンでは、調べて比較するというアクションをとっていましたが、結果的にただ彷徨い、同じ場所をぐるぐるしているだけでした。 見えない情報をどう扱う? さらに、目に見えない情報も考慮する必要があります。目の前の情報だけで判断すると、ありきたりで的外れな結論に至ってしまうことがあります。正しい分析方法を身に付けたいと強く思っています。

データ・アナリティクス入門

仮説で紡ぐブランドの未来

変化にどう対応する? ビジネス環境は刻々と変化しており、すべての情報をあらかじめ把握することは難しくなっています。そのため、仮説を立てながら方向性を見出し、PDCAサイクルのスピード感を向上させることが不可欠だと感じています。仮説があることで、リソースを効果的に活用し、時間や費用の無駄遣いを防ぐことができると実感しています。 ブランドの価値はどう見る? 特に新規事業で新しいブランドを立ち上げる際は、単に機能面の優位性だけではなく、ブランドのストーリーや価値が重要になると考えています。そこで、ターゲット層に確実に響く戦略を構築するため、仮説検証を繰り返し行っています。 仮説検証は効果的? まずは以下の仮説を設定しました。 ① ターゲット層は単に高価格だけでなく、ブランドのストーリーに価値を見出す。 ② 既存の高級製品と比べ、性能面での優位性を示すことで購買意欲が高まる。 これらの仮説を検証するため、ユーザーへのインタビュー、限定販売での反応テスト、SNSやマーケットでのフィードバック収集を実施しました。もし仮説が誤っていた場合には、その原因を徹底的に分析し、新たな仮説を立て直しています。 このようなプロセスを通じて、ターゲットにしっかりと刺さる戦略を練り上げ、新ブランドの価値を最大限に引き出すことを目指しています。

戦略思考入門

規模と範囲の経済性を活かす鍵

規模の経済性とは? 規模の経済性と範囲の経済性は、ビジネスにおいて重要な概念である。生産量を増やすことでコストを削減できる規模の経済性を追求することは有用だが、注意しなければならないのは、これが過度になり、かえって利益を阻害する規模の不経済に陥る可能性もあるということだ。一方、範囲の経済性は、異なる商品を同じ生産設備で生産しコスト削減を図るもので、ビジネス環境においても応用が効く。例えば、他部署や他社での経験を新しい仕事で活かすことで、経済性を高めることができる。 個人としての成長戦略とは? 自社の場合、規模の経済性を活用することは得意だが、範囲の経済性は十分に発揮できていない。今後は、自社のビッグデータを上手に活用したビジネスを見つけ出し、ビジネスの基盤をより一層強化していく必要があると考えている。 個人としては、現在の職務を徹底的に極めることが重要であると感じた。このことは、将来的に他部署に配属された際に、範囲の経済性を高めることに繋がると考えている。具体的には、備品什器の仕入れにおいて、自部署では規模の経済性を活用している。現在、自社工場への移行を進めることで仕入れコストを下げているが、価格交渉の見直しを行うことも検討する価値があると感じた。また、自身のスキルについてはその棚卸を行い、得意分野と苦手分野を明確にしていきたい。

データ・アナリティクス入門

数値と論理で見える理想の未来

どの方法で解決? 問題解決には大きく2つのアプローチがあると感じています。1つは、あるべき姿と現状のギャップを埋め、正しい状況に戻すための方法です。もう1つは、未来に向けたありたい姿と現状のギャップを解消し、望む状態に到達するための方法です。どちらの場合も、目指す状態と現状を定量的に示すことが非常に重要です。 分析手法は何? そのため、ロジックツリーやMECEといった分析手法が有効だと考えています。これらのツールを使うことで、問題やデータを細かく分解し、整理された形で把握することが可能になります。 顧客データ整理はどう進む? 具体的には、現在保有している顧客データに含まれる情報を、国や契約の条件などの観点から整理する必要があります。これまで「顧客データ」とひとまとめにされていた部分を、ロジックツリーを用いて項目ごとに分解し、各顧客についてどのような情報が含まれているのかを明確にすることが求められます。また、業務における理想の状態と現状のギャップについても、数値などの定量的な指標を用いて示すことが大切だと感じました。 手法活用の可能性は? このように、定量的な情報の整理と、体系的な分析手法の活用が、問題解決を実現する上で不可欠であると再認識しました。今後も、これらの手法を業務の改善に積極的に取り入れていきたいと思います。

デザイン思考入門

試作とフィードバックで見つける新たな一歩

目的と設計はどう変わる? 自分の目的と相手の目的を整理しながら、自社のWebサイトの設計を見直す必要性を感じました。無形商材の場合、ユーザーに疑似体験させる工夫が重要で、サービスの流れや機能を紙やスライドで視覚化し、細かいフィードバックを受けることが効果的だと考えています。 試作で何を掴む? 試作(テスト)からフィードバックを迅速に得ることが大切です。また、どのようなフィードバックを求めるかという視点を事前に持つことも必要だと感じました。課題の定義や情報設計が漠然としていると、良い試作へとつながりにくいため、前提をしっかり作り込み、アイデアを十分に出し切ることが重要です。 小さな挑戦はどう効く? さらに、小さな試みを積み重ねることで、結果的に近道が見えてくると実感しています。正解へいち早く辿り着きたいという焦りが、かえってネックになることもあるため、スピード感と丁寧さの両面を大切にしていきたいと思います。 情報設計で成果を出す? 情報設計においては、自分の目的と相手の目的を再検討し、課題の定義と連動させる余地があると感じています。さまざまなプロトタイプが存在し、それぞれの簡易さや工程の多さに違いはあるものの、得られるフィードバックの質にも個性があり、細かな確認を積み重ねることで質の高い成果物を生み出すと確信しています。

クリティカルシンキング入門

イシューで見える成長のカタチ

イシューは何だろう? 今回の学びは、「イシュー」がいまここで答えを出すべき問いであるという点にあります。改善や成長のためには、この問いをしっかりと特定することが重要であり、特定したイシューを出発点に課題の因数分解を始めることで、具体的な改善策が見えてきます。 論点ずれはなぜ? また、会議などで論点がずれてしまうケースの原因として、イシューが特定できていなかったり、共通認識が持てていなかったりする可能性に気づきました。 部下の意見はどう捉える? マネジメントの現場では、部下からの提案や課題提起があった際に、まずはイシューが何であるかを明確にし、その上でフィードバックを行うことが大切だと実感しています。 全体で認識を合わせる? チームで施策の検討をする際にも、まず全体のイシューを特定し、全員が共通認識を持つことが基本です。その後、担当ごとにイシューを出発点とした施策検討を進めることで、より効果的な対策が打てると考えています。 議論開始はどう進む? さらに、話を聞く際には相手のイシューが明確になっているかに注意を払い、自分が話すときにはそのイシューをはっきりと伝えて話を始めるように努めています。複数人で議論を始める場合は、まずイシューを特定する議論から入ることで、思い込みや決めつけを避けることができると感じました。

データ・アナリティクス入門

小さな実験、大きな変革

A/Bテストの意義は? 今週は、A/Bテストの重要性とその実施ポイントについて学びました。効果検証においては、目的と仮説が非常に大切であり、1要素ずつ同条件で比較することで、検証の精度が上がると実感しました。この考え方は、今後の業務改善にも大いに役立つと思います。 現場での工夫は? 学んだ内容は、現場での作業効率向上や安全対策の見直しに応用できると感じました。たとえば、同じ作業を複数の方法で実施し、作業時間や事故発生の状況を比較することで、どの方法がより効果的か客観的に判断できます。また、新しい手順やツールを導入する際には、いきなり全体に適用するのではなく、まず小規模でテストし、得られたデータをもとに判断することで、リスクを抑えた改善が可能となります。こうした手法は、現場改善の精度を高め、納得感を持たせるためにも有用です。 改善策はどのように? まずは、改善したい作業手順を一つ選び、従来の方法と新たに提案する方法の両方を明確に定義します。その上で、両手法を同条件・同期間で実施できるよう現場を調整し、作業時間や安全面、作業者の負担などのデータを記録・比較します。実施前には「どちらの方法がより効率的か」という仮説を立て、検証の目的を関係者と十分に共有してからテストを行い、効果が確認された場合は現場全体への展開を検討する方針です。

戦略思考入門

優先順位に革命!社内広報の秘訣

どう優先順位を決める? 優先順位の付け方について、日頃から意識はしているものの、実行には至っていないと実感しました。その原因は、感覚的な対応に頼っていたことだと思います。具体的な数値を用いて、定量的に判断できる場合には数値で明確化し、そうでない場合でも様々な観点からどこに注力すべきかを書き出して判断しようと考えました。 社内広報の効果は? 特に社内広報の実施において、この考え方が役立つと感じています。全ての要望を受け入れるのではなく、自部門の目標に沿っているかを大前提として考え、その情報を求める社員がどのくらいいるのか、公開することでどのような価値が生まれるのかを明確にしながら実施を検討したいと思っています。一方で、メンバーに自発的に取り組ませる仕事を提供することも重要です。受け取る社員の価値と自部門のメンバーの成長を考慮して、実施の判断を行いたいと考えています。 実施基準はどう決める? 社外だけではなく社内広報に関しても、実施判断のための基準を設けたいと思っています。現在は実施を前提とした記事テンプレートを用意していますが、実際に実施するかどうかの判断は明確にされておらず、都度非論理的に判断してしまっています。実施基準を明確にすることで、メンバーも「なぜこの仕事を捨てるのか」を感情論ではなく理解できるようになると思います。

「場合」に関する類似の人気キーワード

ご自身のペースでいつでもどこでも学習できる
6週間の短期集中オンライン講座「ナノ単科」 6週間の短期集中
オンライン講座「ナノ単科」

1週間毎に区切られた6週間のカリキュラムを、他の受講生とともに、オンラインかつ好きな時に自分のペースで学び、仕事で実践・活用する一歩を踏み出せる内容となっております。
to left to right