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「データ・アナリティクス入門」

に関する学び

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仮説立案の基本は？ 仮説には、結論に至る仮説と問題解決に焦点を当てた仮説の二種類があり、問題解決の仮説では「What（問題は何か）」「Where（どこに問題があるか）」「Why（なぜ問題が発生しているのか）」「How（どうすべきか）」の順序で検証することが基本と学びました。 フレームワークは効く？ また、仮説を立てる際には、3C分析（市場・顧客、競合、自社）や4P分析（製品、価格、場所、プロモーション）といったフレームワークの活用が有効で、これにより具体的かつ詳細な仮説を構築しやすくなると理解しています。 効果検証はどう？ 現在、交通系ICカードで決済するとポイントが10倍になるキャンペーンの効果検証に取り組んでおり、決済回数や決済金額の増加などを評価指標としています。この分析に際しては、問題解決の仮説を立て、3C分析や4P分析を積極的に取り入れることで、データ分析の精度を向上させることを目指しています。 分析精度を上げるには？ 所属部署では専門のデータ分析担当者がおらず、これまで独学で自己流に分析を行ってきました。今回学んだ仮説の立て方やフレームワークをさらに活用し、数値の取り方や検証方法を体系的に整理することで、分析の精度を一層高めたいと考えています。

分解と分析はどうする？ 分析を行う際は、まず対象を要素に分解することが重要です。ロジックツリーやMECEの考え方を活用し、問題解決のステップとしてWhat、Where、Why、Howに分けることで、あるべき姿と現状、そして現状と理想のギャップを正確に把握できるよう心がけています。 店舗のギャップは？ また、実務の現場では、宿泊客のデータ比較や社内の研修で、グループ内の各店舗のありたい姿を設定し、現状とのギャップを店舗ごとに分析する取り組みが行われています。このような分析により、各店舗の改善点が明確になり、実効性のある対策が立てられるようになっています。 研修資料はどう整える？ さらに、新入社員向けの研修資料作成においてもMECEを意識し、内容を整理することが求められています。現状、社内向けの資料が十分に整備されていないため、今回学んだことを活用して、より実用的で分かりやすい資料作りに努めています。 口コミ低評価をどう克服？ 口コミ評価が低い店舗を訪問する場合、現状とあるべき姿のギャップを3つ以上洗い出し、具体的な改善点を見つけることが求められます。初回の動画視聴だけでは本質を理解しきれないため、何度も視聴しながら自分の手でメモを取ることで、理解と記憶の定着を図っています。

問題解決の4ステップは？ 問題解決には、what（何）、where（どこ）、why（なぜ）、how（どのように）の4ステップがあります。経験や勘に頼らず、まずは事象をMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）に分解することが根本的な解決につながります。 分析のストーリーは重要？ データを目の前にして即座にグラフ化したり、平均値や割合を出すのではなく、「なぜそうなったのか？」というストーリーを持って分析することが重要です。 データ取得の企画段階とは？ 今後進行する実証実験の検証項目を明確にするため、企画段階からデータ取得方法を組み込む必要があります。また、マーケティングインテリジェンスのグループに異動するにあたり、ネット上のデータを鵜呑みにせず、なぜそうなっているのかの背景をシステマチックに考えることが大事だと感じました。 実証実験のゴールは？ 現段階で検証項目の洗い出しは終わっているため、最終的な実証実験のゴールと、理想的なデータを意識しながら、今月中に取得方法を検討します。また、市場調査ではデータだけでなく、なぜそのようなデータが集まったのかについて、社会動向をチームメンバーとディスカッションする機会を設けます。

売上予測の計画をどう立てる？ 売上予測においては、過去の事例や他社、海外の事例と比較しながら計画を立てることが重要です。実績が更新されるたびにその計画との比較を通じて事業の進捗を評価し、改善策を議論しています。このことから、「分析は比較なり」という定義はやはり真理だと感じています。また、扱うデータの理解を深め、その知見をステークホルダーと共有するためには、アウトプットの整理と見せ方を適切に選ぶ必要があります。 分析計画表はどのように工夫する？ 分析を進める際には、毎回分析計画表を記載し、目的に合わせた分析手法を選択して言語化した上で作業を進めています。しかし、どのデータをどのように加工して用いるかにはあまり触れていないことが多いと感じました。そのため、テンプレートを見直し、自分以外の人がその分析の思考プロセスを理解しやすくするよう工夫が必要です。 新たなデータ分析のアプローチは？ 具体的には、現在のテンプレートでは実際に分析に用いたものしか記載されておらず、選択可能なデータの種類とその選択理由、分析手法の採用理由を明確化するような構成に変更する予定です。新たなデータを分析する場合、そのデータの特性や限界を適切に確認し、分析結果とともに共有することが重要だと考えています。

直感は信頼できる？ 普段の仕事やデータを扱う際、経験や直感に頼った仮説が基本であったことを改めて実感しました。データ分析そのものではなく、むしろデータ収集の段階で不足している点が原因だったと考えています。この経験が、部門費などの予算策定時における変化の捉え方を再見直すきっかけとなりました。 予算根拠は正確か？ 部門費の策定根拠や、今後の設備投資に関する理由付けについては、未来を見据えた考察が十分でなかったと感じています。何か異変があった場合の修理費用が予算に計上されず、過去の事例や頻度を確認することで、適正な管理につながる一手段としたいと思います。 委託実態はどうだ？ 請負会社に業務を委託している現状では、作業の安定性はもちろん、雇用期間が短期に終わる点にも課題を感じています。労働内容に加え、職場環境も影響していると考え、既に委託から10年が経過している案件も多いことから、改めて状況把握から始めたいと思います。 記録整備は必要？ 具体的には、請負会社で働く方々の実務経験年数や年齢層などの基本情報の収集を行い、当社を離れる理由なども可能な限り情報として集める予定です。また、設備投資に関しては、過去の作業記録のデータベース化が未実施であるため、そこから着手する方針です。

なぜ仮説が必要なの？ 分析においては、単にデータを整理して新しい気づきを提供するだけではなく、自分自身で仮説を立て、その仮説に基づいてどのような分析を行いたいか、また必要なデータは何かを考えることが重要だと学びました。以前は無意識に必要なデータを集めていたこともありましたが、目的を明確にすると分析のアプローチが大きく変わると感じます。同時に、立てた仮説に囚われることなく、他の可能性も公平に検討するスキルを身に付ける必要があると認識しました。 市場と売上の本質は？ また、毎日の売上実績の確認は、単純に前年との比較やKPIの向上を狙うだけでなく、競合他社のマーケット動向や顧客へのアプローチについても視野を広げることが求められます。一社だけではなく、３Cの観点から広く分析することで、データが十分でなくても次の一手を打つための新たな視点が得られると考えています。 データ活用の秘訣は？ 日々の実績やKPIのチェックに加えて、整理したデータをどう活用するか、チャレンジ精神を促す分析やその見せ方を意識することが必要です。競合の市場シェアデータなどを随時入手し、自分の活動が先月や過去と比べてどのように変化しているのかを具体的に確認できると、より実践的な行動変化にもつながると期待しています。

学びの方向性は？ 学んだことを振り返る中で、今後の方向性を整理できたことが大きな学びとなりました。データ分析に留まらず、組織の問題解決に向けた示唆を提供し、行動結果をデータで検証するPDCAサイクルの推進に貢献する狙いがあります。 分析スキル向上は？ そのため、まずはデータ分析スキルを実用レベルに引き上げ、第三者から分析を依頼される水準を目指します。これが、データ収集や提案のための足掛かりとなります。 予測と検証は？ さらに、現在仕掛り中のデータ予測の考え方を完成させ、組織内で実践して効果検証を行う予定です。問題解決のステップを実践することで、理解をさらに深める狙いもあります。 プロセス整理は？ また、現状の取り組みを踏まえて、問題解決のプロセスを説明資料に落とし込み、ステップごとの流れを整理することが計画されています。これにより、理論と実践の両面での理解が進むと考えています。 実施計画はどう？ 具体的なスケジュールとしては、まず9月頃までに過去データを用いた効果検証を行い、データ予測の手法を固めます。その後、検証結果をもとに承認を得た上で、10月以降に実施に移ります。実施前には、どのように効果検証を行い、どの基準で判断するかの基準を明確にしておく予定です。

視点で課題を探る？ 現状を分析する際、what、Where、why、howの視点に沿って整理することで、取り組むべき課題が明確になります。このアプローチにより、現実の問題点が見えやすくなり、解決すべきポイントを正確に把握できます。 手法で何が見える？ また、ロジックツリーやMECEの手法を活用する際は、単に細分化することにこだわるのではなく、課題解決に有用な切り口になっているかどうかを検討することが重要です。具体的な視点でアプローチすることで、効率的な分析が可能となります。 計画とのギャップは？ さらに、売上要因の分析においては、まず課題が計画との乖離から生じているのか、あるいは目指すべき姿とのギャップから発生しているのかを明確にする必要があります。その上で、ロジックツリーやMECEを活用し、分析すべき要素を網羅的に洗い出すことで、後戻りのリスクを低減できると感じました。 次の一手は何か？ これまでの分析は、小さな仮説を立てながら進め、随時追加の仮説と分析を行ってきました。今後は、分析に着手する前にロジックツリーとMECEを用い、what、Where、why、howというステップに沿ってしっかりと検討することで、より効率的かつ効果的なアプローチを目指していきます。

なぜ分解して考える？ プロセスを分解して問題の本質に迫る手法について、非常に分かりやすい事例から学ぶことができました。特に、採用プロセスの一部である中途採用面談や、顧客への提案における在庫差異の問題解決に、このアプローチを活用できると感じています。また、ABテストにおいては、条件をできる限り同一とし、検証範囲を絞るための仮説設定が重要である点も再認識しました。 採用面談、何が問題？ まず、中途採用面談に関しては、自身が関与する採用活動において、プロセスのどの部分で問題が発生しているのかを明確にするため、面談調整に要する日数と採用結果の情報を人事部から収集することを検討しています。この情報をもとに、面談調整に時間がかかる原因を特定し、改善策を提言することで、採用率の向上を図ることができると考えています。 在庫の差異、どう解決？ 次に、顧客への提案、特にシステム間の在庫差異に関する課題解決では、既に現状の業務プロセス分析は実施していますが、課題が発生しているプロセスの粒度が細かすぎるため、より単純化した形で説明する必要性を感じました。問題となりうる箇所を明示した上で、システム改善または運用プロセスの変更のいずれかを提案し、顧客にとって最適な解決策を提示していく考えです。

フレームワークの重要性を実感 前期の戦略入門でも感じたことだが、まずはフレームワークや型にはめて物事を考えることの重要性を改めて実感した。分析においてはWhat, Where, Why, Howのステップが基本であり、日々の業務においてもこの点を意識して進める必要があると強く感じた。今週の演習を通じて、これまでの経験や感覚に頼っていたことを再認識したので、今後の学習期間中はこの点を意識して取り組んでいきたい。 大幅に下回る結果を改善するには？ 現在の業務において、前年以上の売り上げを上げている施設や地域がある一方、前年を大幅に下回る施設や地域も存在する。このような場合において、問題や原因を特定し、その要因を探り、どのように改善に繋げていけるかを追求するために、今週の学びを早速活かしていきたいと考えている。 MECEを使った分析の取り組み 今週の学びの一つであるフレームワークを自分のものにするために、現状の業務に適用してみることにした。週次で分析を進めている特定の地域がなぜ前年を下回る結果となっているのかを題材に、MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）を意識しながらロジックツリーを活用して分析していきたい。

問題解決の新しい視点を学ぶ 問題解決において、原因や解決すべき課題を特定する際には、現状と理想の姿との差だけを見るのではなく、その差の割合などの影響も考慮することが重要であると学びました。 思考プロセスの再確認は効果的か？ また、思考する際にはWhat、Where、Why、Howといったステップで考えることや、MECE（モレなくダブりなく）で考える重要性を再認識しました。 数字の乖離をどう対処する？ 収支分析を行う際、複数の資料から数字を作成していくプロセスで、資料間の数字の乖離が大きくなることがあります。このような場合、原因を特定して修正する必要がありますが、Week2で学んだ問題解決のプロセスを意識することで、原因特定の時間を短縮し、より精緻な資料を作成できると感じています。 資料作成時に気をつけるべきことは？ 資料作成時に数字の乖離が発生した際には、やみくもに資料を見返すのではなく、乖離の大きい箇所や影響度を考慮しながら、順番に細かく確認することで、より早く原因を特定することが可能です。 チームでの確認プロセスは有効か？ さらに、この考え方をチームメンバーにも共有し、異なる視点から同様の確認を行うことで、資料の精度をさらに高めることができます。

MECEの重要性を再認識 MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）という概念を知ってはいたものの、長い間実務で意識して使ってこなかった。そのため、What, Where, Why, Howをしっかりと整理しながら進めないと、方向性を見誤る原因となり、結果として漏れが多い分析で無駄に時間を消費することになってしまう。 実務でのMECE活用法 こうしたミスを防ぐには、実務を進める際に常にMECEを頭に浮かべるトレーニングが必要だ。特に仮説を立てる場面が多く、成果が出ない原因になりがちである。特に営業戦略を立てる際には、一般消費者向けのプロモーション内容が的外れになる可能性があるため、プロセスの重要性が極めて高い。 書き出しで得られる効果は？ 動画でも言及されていたように、文字として落とし、ビジュアル化することは重要だ。書き出すことで漏れや重複を回避し、整理が進むはずだ。ロジックツリーは何年も使ったことがないが、時間の問題にもなるものの、逆に簡潔化され、スピードが上がるプロセスになるかを試してみたいと思う。また、その過程で「目的は何か」を見失わないようにし、表面的かつ形式的にならない工夫を取り入れたいと考えている。