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職種が「マーケティング（企画・調査・分析・広報）」

の受講生の学び

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戦略思考はどう磨く？ 戦略的に考えるためには、自己の経験や感覚に頼るだけでなく、フレームワークの活用や他者の視点を取り入れながら抜け漏れなく整理することが重要だと学びました。また、フレームワークを使ったとしてもそれだけで万能になるわけではなく、本当に大切な要素を選び抜くセンスと大胆さが求められ、実践を通して戦略的思考を磨く経験が不可欠だと感じています。 分析手法はどうする？ 3CやSWOT分析の概要や方法は理解していたものの、実際の業務の場面では十分に活用できていなかったと実感しています。現在携わっている中期戦略の検討において、これらのフレームワークを積極的に取り入れてみたいと考えています。 競合とブランディングは？ 特にコーポレートブランディングの領域では、これまではあまりフレームワークを用いてこなかったため、SWOT分析を通じて自社の強みや弱み、外部環境の影響を整理し、3C分析では市場・顧客および競合の状況を評価することに挑戦したいと思います。ただし、3C分析で「競合」の範囲をどの程度広く設定するかについては、引き続き検討が必要と感じています。

データ比較はどう捉える？ データは比較によってその価値が際立ちます。「何と比較するか」が特に重要です。仮説を立てる際には、フレームワークを活用し、網羅性を確保することが肝心です。また、仮説を切り捨てる際には、なんとなくではなく、はっきりとした理由を持って切り捨てることが必要です。 商品の見直しはどう？ 売上が低迷している商品のリニューアル方針を考える際には、自社および他社の新商品や売上が好調な商品、不振な商品の販売動向や購買者の分析が求められます。特に間接競合においては、「何と比較するか」の経験的な蓄積があまりないため、これは大いに活用できる視点です。新商品のコンセプト評価が芳しくない場合には、方向転換も検討すべきです。 仮説検証の鍵は？ 仮説を立てるプロセスでは、前提を疑い、フレームワークの活用や他部署からの意見を取り入れることで、網羅性を持たせることが重要です。仮説を検証する際には、比較対象を慎重に選ぶ必要があります。また、仮説を絞り込む段階では、切り捨ててよい理由を明確にしておくことが、今後同様の案件が発生した際にも活用可能な知見となります。

顧客のニーズはどう深める？ 顧客のニーズを深掘りし、ペインポイントを見つけることが重要で、その部分は顧客自身も気づいていないことが多いという点が非常に印象に残りました。確かに、表面的な満足に達した状態でさらに深い部分に気づくのは難しく、それをしっかり観察して具体化していくことが重要だと感じました。今回の動画や内容についても、とても楽しく進めることができました。 自社強みはどう見える？ 自社が提供する商品やブランドについて、もっとお客様のニーズやペインポイントを探っていきたいと感じています。購入者へのインタビュー以外にも、さらに深掘りできる方法を見つけ出して実施していきたいです。また、自社の強みについても、社員の視点だけでなくお客様のイメージを聞き出し、見出していけたらと考えています。 調査内容はどう決める？ デプスインタビューを企画したので、その対象者への調査内容を作成していきます。同僚とも結果を共有し、他社の事例などを参考にして調査内容を決定していきたいと思います。さらに、自社の強みをお客様から引き出せるかどうかについても、上司に相談してみます。

平均値の使い方は？ 単純平均だけで判断すると、外れ値の影響でデータの見誤りが発生する可能性があることに気づきました。これに対して、加重平均や幾何平均についてはこれまで自分自身で使った経験がなく、今後習得していきたいと考えています。これまで、適材適所の数値の出し方をあまり意識していなかったという反省もあります。 データ分析はどう？ セミナーの申込者数やWebからのコンバージョンの分析において、年商別や案件化金額などのデータを、散らばりや加重平均、幾何平均を取り入れて比較分析したいと考えています。具体的には、同じソリューションのセミナー同士や異なるソリューション間の比較、時期を分けた比較、Webとセミナーでのリードの比較など、さまざまな切り口で分析を行いたいと思います。 比較検討の進め方は？ まずは、参加者が多く、分析しやすい直近のセミナーを対象に、年商別の申込者数や過去のセミナー参加数を、前回同じテーマで実施したセミナーと比較してどのような変化があるかを検討する予定です。その結果を踏まえ、他のソリューションのセミナー分析にも展開していく狙いです。

代表値で分かる？ データの状況を評価するためには、単純平均、加重平均、幾何平均といった代表値や中央値が用いられます。平均値は計算が簡単で直感的に理解しやすい一方、極端な値（外れ値）の影響を受けやすいという面があります。そのため、データのばらつきを示す標準偏差と併せて確認することが重要です。 小規模店舗見えてる？ 複数の店舗の売上やイベントの各店舗での来場者数などを平均値だけで評価すると、店舗ごとの規模や条件の違いから、小規模な店舗や一時的な変化を見落とす可能性があります。こうした場合、標準偏差や中央値などの指標を追加することで、より詳細な状況把握が可能となります。 分析体制整える？ レポート作成においては、平均に加え中央値、最頻値、標準偏差など複数の代表値やばらつきの指標を数値化することで、微細な変化に気づきやすい分析体制を整えることが求められます。さらに、ヒストグラムや折れ線グラフ、棒グラフなどを用いて直感的に理解できる分析を行い、Lookerstudioやスプレッドシートでテンプレートをあらかじめ用意しておくと、作業の効率化にも寄与します。

仮説はどんな意味？ ビジネスにおける仮説という視点と、フレームワークを活用した論点整理の方法を学びました。仮説を持つことで、仕事に取り組む姿勢が変わり、対峙する問題に対する説得力が増すとともに、ビジネス全体のスピードと精度の向上につながることが理解できました。 どう書き出す？ また、仮説を立てる際には、単なる思い込みではなく、まずフレームワークに沿って書き出す方法を試してみようと思います。もし思い込みのまま仮説に基づいて行動を始めると、後に仮説と異なる検証が有効であった場合、その検証を継続することが難しくなる恐れがあります。 現状把握の理由は？ さらに、仮説設定に入る前の現状把握や定義のすり合わせにも十分な時間を割く重要性を感じました。これにより、データの項目や取得環境などにも注意を払い、より確かな仮説設定ができると考えています。 仮説確保はなぜ？ チームでプロジェクトを進める際には、結果以上に良い仮説設定が成功に直結することを改めて認識しました。そのため、検証プロセスに入る前に、仮説設定に十分な時間を確保するよう努めたいと思います。

データ比較の基本は？ データ分析は比較という原則に基づいており、数値同士の比較を通してデータの実態や分布を探る作業です。まず、データの中心に位置する代表値を把握し、その上でデータがどのように散らばっているかを確認することが基本となります。代表値としては、単純平均のほか、加重平均、幾何平均、中央値が用いられ、散らばりを評価するには標準偏差の算出が有効です。 業務で分布を確認すべき？ 普段の業務においては、データの分布を確認する試みが十分になされていないと感じます。分布を求めるためには、まずデータを分類するための項目が必要です。そのため、データ加工を前提として目的を明確にしながら項目を選定することが重要です。分析の目的と加工という手段を意識して検討することが、成功のポイントだと実感しました。 算出方法をどう活かす？ 今回紹介された算出方法を効果的に活用するためには、標準偏差の算出、ヒストグラムの作成、加重平均や幾何平均を使いこなすスキルが求められます。今後は、これらの技法を実践的な練習問題などで訓練し、習得していきたいと考えています。

文章構成はなぜ重要？ 文章を書く際には、主語と述語を明確にし、文章全体を俯瞰して構造を整えることが重要です。これにより、論理的かつ順序立てた表現が可能になります。ただし、自分の文章を見直すのは難しく、相手の視点を忘れがちなので、注意を払う必要があります。 書く力はどう鍛える？ 言語化することで思考を整理し、概念の理解を深められることに加え、文章を書く習慣を持つことで、その力をさらに鍛えることができます。特に、週に1回400字を目安に文章を作成する習慣を持つと、書く力だけでなく思考力も向上します。 効果的なコミュニケーションはどう実現する？ 業務においては、チームや上司への報告や外部の方へのコミュニケーションでも、理由をわかりやすく明確に伝えることが肝心です。メールや書類を送付する前には、内容に間違いがないか、理由が明瞭に書かれているかを確認する習慣をつけます。また、会議ではピラミッドストラクチャーを意識して情報を整理し、わかりやすくまとめるとよいでしょう。このようにして、言語化のプロセスを通じて、より効果的なコミュニケーションを実現します。

プロセスの意味は？ 今週は、一連の思考プロセスに沿って問題解決のステップを学びました。それぞれのステップで重要な点を復習する機会をいただき、事象を把握する際に、すぐに手法に飛びつくのではなく、しっかりとプロセスを踏むことが実は近道であると実感しました。迅速に本質へ近づくため、その手間を惜しまない姿勢を大切にしたいと感じています。 徹底の課題は？ また、問題解決策にたどり着き「これを徹底しよう」と意気込んだ場面でも、大規模な職場においては徹底が困難であるという新たな課題に直面しました。この単科で学んだ内容を活かすためには、その後の徹底方法、すなわちどのようにして人が動くのかという視点も欠かせないと考えています。思考プロセスは数字の分析だけでなく、さまざまな状況に応用できる点が魅力的だと改めて感じました。 本質を追うには？ 徹底ができていない現状（What）に対して、なぜ徹底できないのか（Why）をインタビューなどを通して探ることで、新たな気づきを得たいと思います。今後も、この思考プロセスを駆使し、問題の本質を追究していきたいと考えています。

仮説の前提って何？ 起こった問題や今後の課題に対して、仮説を立てること自体はよく行っていましたが、自分で仮説の前提を作るという点については、あまり意識していなかったため、とても勉強になりました。 どうして巻き込む？ また、コーチング手法においても、相手に仮説を立ててもらうことを意識することで、チーム全体を巻き込みやすくなると感じました。 なぜ多角で考える？ 具体的には、プランニング時や、問題が発生したプロセスを振り返る際、また未来に具体性を持たせる必要があるときや、チームに各自の未来を考えてもらう場合など、幅広い場面で役立つと実感しています。さらに、一つの仮説だけでなく、異なる視点からの仮説を立てることも重要だと思います。 先が見える計画は？ ビジネスプランの策定においては、チームに問いかける際に仮説を促す話し方を意識したり、あえて自分で仮説の前提を設定することで、未来のプランを頭に落とし込みやすくなります。さらに、予想外の事態が起こった場合でも、そのロジックを考え直し、未来に活かすことを意識するようになりました。

初期仮説の危険性は？ 仮説は初めから決めつけず、幅広い視点で持つことが大切です。あらかじめ仮説を立て、それに基づいて検証するため、もし初期の仮説に誤りがあれば、その後の工程にも大きな影響が出る可能性があります。 計画的データ収集は？ また、仮説を検証する際には、必要なデータを計画的に収集することが求められます。必ずしも全ての情報が揃っているとは限らないため、誰にどのように情報を収集するか、目的に沿って進める必要があります。 売上データで何発見？ 日々の業務で売上データを見る中で、発生した事象に対してまずは幅広く仮説を出すことが有効だと感じました。これまで漠然とした感覚で仮説の検証に取り組んでいたため、今後はより意識的に取り組むことが必要だと思います。 周囲の意見は頼も？ 仮説を立てる際は、自分一人で考えるのではなく、周囲のメンバーからの意見も取り入れ、網羅性を高めるよう努めます。過去の経験や先入観をなるべく排除し、フラットな視点で物事を俯瞰することを心がけるとともに、仮説検証の目的を踏まえて最適なデータ収集方法を選択していきます。

平均に秘めた疑問は？ 教育現場では、単純平均ばかりが重視されがちです。標準偏差を基に算出される偏差値は、詰め込み教育の象徴とされることもありますが、標準偏差を無視すると真実を見誤る可能性があることを、ぜひ周囲にも伝えていきたいと思います。 統計教育の難しさは？ 私は高校で数学の教員を務めており、新課程において数学の統計分野が必修となったため、標準正規分布まで教えることになりました。この単元は多くの数学教師にとって教えにくいと感じられがちですが、実際に社会人になってから最も役立つ知識であると実感しています。実際、校内の制度を変更する際には、正規分布に基づくデータを示すことで説得力を得た経験があります。 定量分析に挑戦すべき？ また、私は生徒の成績データを扱う部署に所属しており、統計の知識はすでに成績データの分析に活用されています。一方で、生徒募集に関しては、一般企業での営業活動に例えられるように定性データが中心で、定量データの解析が進んでいません。そこで、データ収集の方法を見直し、次年度から定量的な分析を強化していこうと考えています。