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女性

受講生の学び

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事例から学ぶ 今回の事例から、同じ商品でもどのように魅せて売るかが売上を伸ばす上で重要であることを学びました。顧客目線に立つことは初めのうちはできているものの、次第に競合を意識しすぎて当初の目的とずれてしまうことがあると感じました。特にネーミングの重要性を改めて認識しました。 顧客目線はなぜ重要？ また、顧客の立場に立って考えることは、新規事業においても非常に重要だと思います。大きな事業になりがちですが、ターゲティングやポジショニングを活用し、客層やニーズを絞ってから考える習慣をつける必要性を感じました。さらに、自分が顧客だった場合、今進めている事業が本当に必要なものかどうかを再検討する必要があるとも感じました。 なぜ商品は売れない？ 例えばスーパーなどに行った際、売れていない商品がなぜ売れないのか、どうすれば売れるようになるのかを自分なりに考えてみます。また、気になる新商品のPR方法やCMが何を伝えようとしているのかも考察します。

原因は何でしょう？ 問題を解決するためには、原因をプロセスごとに分解して明らかにする方法が効果的だと実感しました。広告にかかる費用と表示回数だけで費用対効果を計算しても、課題解決には至りません。しかし、クリック数や申し込み数といったデータを加えて各割合を算出することで、具体的な解決策のヒントを得ることができました。 A/Bテストはどう？ また、業務では主に定量分析や可視化を中心に行っているため、これまで触れる機会の少なかったwebマーケティングで活用されるA/Bテストについて学べたことは非常に新鮮でした。 仮説、どう作る？ さらに、日々の業務でデータ分析や問題解決を行う際、どうしても過去の経験や周囲の意見に基づくストーリーに頼ってしまい、データ活用が十分にできていなかったことに気付きました。今後は、「What」「Where」「Why」「How」の各ステップや様々なフレームワークを活用した仮説の立案を取り入れ、より効果的な解決策を模索していきたいと思います。

数字の裏を見る？ 数字をただ眺めるだけでなく、何を調べたいのか、どの点が重要かを事前に考える習慣が身についたと感じています。事前にどのようなデータが必要か、どんな情報がありそうかを予測し、仮説を立てることの大切さを、実際の分析を通じて実感できました。 売上の謎は？ また、売上の上昇や下降といった大枠だけを把握した後、次のステップとして自ら仮説を立て、複数のデータを組み合わせて検証する練習にも取り組んでいます。データ分析専門のチームが示す資料をそのまま受け入れるのではなく、自己の視点でデータを比較検討することに注力しています。 実践の手順は？ 具体的には、以下の手順で実践しています： ①　週明けに発表される週次予約情報や売上実績を前週と比較し、自分なりの考察を深める。 ②　得たデータを企画書に盛り込み、提出する。 ③　これらの実践にあたり、必要なデータの提供をデータ分析チームに依頼してみる。 これらの取り組みを通じ、分析力の向上を実感できています。

ビジネスコンセプトの影響は？ ビジネスのコンセプトが異なるだけで、数字に与えるインパクトが大きく変わることが分かりました。何を大切にするかによって、数字の使い方も異なり、PLを読み解くことで他社の戦略や重要視している点を把握できるようになると感じました。 PLをどう活用するか？ まずは自分の会社のPLを読み解く場面でこの知識を活用できると思います。また、自分の会社で数字を作成する上で、どこに力を入れるのかを具体的に考える手助けになります。以前はお金を使うことはよくないことだと考えていましたが、実際には会社のコンセプト次第でお金を活用することも戦略の一環であることを理解しました。 有価証券報告書の読み方は？ さらに、同業他社の有価証券報告書を読む宿題が上司から課されていますが、この知識はその場面でも役立ちそうです。同業他社のお金の使い方が、自分の会社の方向性を示していると感じました。まずは1週間に1回、1年分の報告書に目を通すことから始めてみようと思います。

比較の意義は何？ 分析とは、比較を通じて物事を具体的にはっきりさせ、より良い意思決定のための手段です。適切な比較対象を選び、物事を細かく分けて整理することで、各要素の性質や構造を明確にし、具体的な比較対象や基準を設けることができます。 目的と進め方は？ 分析のプロセスは、まず①目的を明確にするところから始まります。その後、②必要な項目やデータ、仮説を設計し、③目的に応じた様々なデータを用いて分析を進め、最後に④結論をまとめていきます。 学びのコツとは？ また、学びのコツとしては、①言語化、②教訓化、③自分自身の理解に取り入れることが重要です。分析を行う際には、まず仮説を立て、比較すべき項目を決定します。そして、比較の際に決定因子となる基準をはっきりと設定することを意識することが、より正確な判断に繋がります。 依頼実施のポイントは？ このようなプロセスとコツを踏まえ、分析の依頼や実施の際には、目的や比較項目、基準をしっかりと押さえることが大切です。

体験重視の差別化はどう？ ものを売るだけではなく、体験を通じた差別化が重要です。体験を提供することで、ブランディングや顧客のロイヤリティが向上し、結果として競合との差別化につながります。今日から実践できるアクションとして、感情の変化を感じた際には、その理由をじっくり考えてみることが挙げられます。また、価格競争に巻き込まれないためにも、何が他にないオンリーワンの強みとなるかを真剣に見極めることが必要です。 行政の体験促進は？ 一方、行政のプロモーションについて考えると、従来はサービス内容や機能の訴求に終始してしまっている印象があります。住民が実際に体験できるプロモーションがあっても良いのではないかと感じます。例えば、子育て・教育、福祉、遊び、大人のレジャーなど様々な領域において、住民に体験の機会を提供することで、付加価値を生み出す工夫が考えられます。住民同士や、共通の関心を持つ愛好者同士がつながる仕掛けを導入すれば、自然と愛着が深まる効果も期待できるでしょう。

外部環境への気づきは？ 6週間の講座を通じて、これまで自分が所属していた業界のみに注目していたことに気づき、外部環境にも目を向ける重要性を学びました。マンネリ化した視点から脱却し、広い視野で世の中を俯瞰することで、変化の激しい時代に柔軟に対応する必要性を実感しました。 未来をどう描く？ 特に、VUCA時代においては常に変化に敏感であるべきであり、不確実性が高い環境下では、複数の未来を見据えたシナリオプランニングが有用であると感じました。また、マクロ環境の変化を整理するためのPEST分析の活用も、事業環境の理解に大いに役立つと考えています。 実践で何を活かす？ 今後は、マーケティングをはじめとする業務において、従来の業界知識に加えて新たな環境への情報整理に、これらのフレームワークを積極的に活用していこうと思います。また、表面的な対応にとどまらず、状況を中長期的な視点で分析し、根拠に基づいた判断を行いながら、チームマネジメントにも活かしていく所存です。

手法の意図は何？ 今回のデータ分析では、まず「分けて比べる」という手法を意識し、対象や基準を明確に設定して検証しています。データ分析の目的—つまり、何のために分析を行い、どのような成果を期待するのか—をはっきりさせた上で、ゴールや仮説、今後の取り組みイメージを具体的に描くよう努めています。また、目の前にあるデータのみを頼りにせず、生存者バイアスに十分注意しながら分析を進めています。 売上向上の秘訣は？ 購入者の分析とパートナー企業の売上分析の双方について、各々の良い点と改善すべき点を明確に整理することで、パートナー企業全体の売上向上に寄与するマクロサポートへと繋げたいと考えています。さらに、サンプルデータや本講座を通してデータ分析の実践回数を積み重ねることで、これまでの経験に加え新たなプロジェクトに活かせる知識を身につけたいと思います。過去に他のプロジェクトで培った分析経験を再検証し、今後のプロジェクトに向けたデータ収集や分析手法の向上を図っていく所存です。

利益の把握はどうなってる？ 本業での利益、財務活動後の利益、最終利益といった各利益の数字を通して、経営全体の状態や借金の負担状況などが把握できることを学びました。また、仮説を立て検証するプロセスを通じて、物事をより深く掘り下げることができると実感し、今後は仮説立案の習慣を身に付けたいと思います。さらに、「PL＝運動成績表」という表現が非常にしっくりと感じられました。 検証はどのように進む？ 具体的には、子会社のPLの変化について自ら仮説を立て、各利益の動向を前月比や前年比で分析、検証していくことを目指します。また、同業他社の比較を通じて、各利益率の違いの背景にある要因を探り、その特徴を明らかにできるようになりたいと考えています。まずは、検証のために用いる分析指標について検討し、同業他社のWEBページに記載されている財務指標を参考に、各社がどの指標に重点を置いているのかを確認。自社との比較を行い、問題点を明確にして改善案の検討につなげていきたいと考えています。

パス・ゴール理論を活かす？ パス・ゴール理論は初めて学んだものでしたが、この理論を用いて「どんな仕事をどんな相手に任せるのか」をきちんと整理し、自分の行動を決める際のポイントを押さえたいと思いました。このプロセスを意識せずに行えるようになるまで繰り返し実践することも重要だと考えています。 部下対応は合ってる？ また、部下に応じて関わる態度や使用する言葉を変える必要性を強く感じました。特に、能力の高いスタッフには指示型よりも参加型で関わることが有効です。リーダーになりたての部下には支持型アプローチを、ある程度経験を積んだリーダーには支援型や達成型のアプローチで接する方針です。 実践の効果は？ 来週からは、SNS運用が苦手なスタッフには支持型アプローチを試みます。逆に、営業に関しては支援型アプローチで関わり、その効果を観察して評価したいと考えています。他の新人リーダーには、指示型で関わりつつ、今回学んだパス・ゴール理論も紹介しながら関わってみようと思います。

自分の思考の偏りは？ 改めて自分の思考の偏りを認識し、イシュー設定が浅いために分析が網羅的になり非効率になっていたことに気づきました。 グループの見解は違う？ また、グループワークを経験する中で、同じ課題に対する捉え方が個人によって大きく異なることを実感しました。互いに理解しやすい形で意見を共有できた一方、学んだことが必ずしもすぐに実践に結びつくわけではないという現実も感じました。 話し合いで見解は変わる？ 人と話し合い、同じ課題について考えることで視野が広がり、学びや分析がより深まる機会となっています。 メンバーと意見は合う？ 今後は、メンバーと「何を考えているか」を常に共有し、同じ方向を目指して改善活動に取り組みます。今回の講座を通じ、私たちが同じ問いを持っているという思い込みが思考のばらつきを生む原因であることに気づきました。考えを文章やグラフなどで明確にすることで、チーム全員が一つの目標に向かって業務を進めることができると考えています。

仮説はどう整理する？ 仮説を立てる際は、まず複数の仮説を考え、その中から適切なものを絞り込むことが重要です。それぞれの仮説が互いに網羅性を持つように、さまざまな切り口で考えを広げる必要があります。 データは十分かな？ 次に、立てた仮説に基づいて分析に必要なデータを収集します。もし手元に十分なデータがない場合は、誰にどのように聞くかを決め、比較のためのデータも合わせて収集しておくことが求められます。 仮説の基本って何？ 仮説思考とは、目的（コミュニケーションや問題解決）と時制（過去・現在・未来）を整理しながら、結論を導く仮説や問題解決のための仮説を立てる考え方です。 ギャップをどう埋める？ 施策を検討する際は、現状（ASIS）と目標（TOBE）とのギャップ（GAP）に着目し、その差を埋めるために仮説を構築します。メンバーと意見を交わしながら、多くの仮説を出し合い、その中から絞り込みを行い、最終的に必要なデータを集めるプロセスが重要だと感じました。