(9ページ目)

職種が「営業」

の受講生の学び

---

Whatの重要性とは？ 問題解決のステップにおける「What」の重要性として、「あるべき姿と現状を埋めるギャップ」を意識することが挙げられます。ここでも、正しい状態（ありたい姿）と現状の「比較」が必要であることを学びました。 ロジックツリーの活用は？ 問題の明確化・特定の段階で活用できるフレームワークとして、層別分解と変数分解があります。特に変数分解の観点でMECEを考えることは、要素の抜け漏れが少なくなる可能性が大いに期待できると感じました。 また、ロジックツリーのコツ・留意点として、「感度の良い切り口をたくさん持っておく」という点が重要です。業界や会社ごとにキーとなる要素があるため、その観点をロジックツリーに組み込めるよう、日ごろから情報収集に努める必要があります。 分析スキルをどう向上させる？ 分析を行う際、目の前の情報に飛びついて、初めから原因を勝手に予想してしまい、本質を捉えきれていない分析を行うことが度々ありました。面倒くさがって「What」を適当にしてしまうこともありましたが、分析は「What」と「Where」にこそ時間をかけて問題を特定すべきだと感じました。しかし、「What」を考えるにあたって、まず何をMECEを意識して分解するかが重要になります。自身の仕事においても、まず「What」「Where」のステップのクオリティを上げられるように努めていきたいです。 学びを実務にどう生かす？ WEEK2で学んだことの共有やロジックツリーのフレームワークを活かせる業務の選定、過去のキャンペーンを取り上げて、講義と並行して学んだことをアウトプットできるような分析の場を設けることにも取り組みます。講義終了後、チームに共有します。

効率重視は正しい？ これまで、効率性を追求する視点から「やめる（捨てる）」検討を行い、昔からの習慣や非効率な業務を見直してきました。しかし、その一方で、顧客利便性に直結する「餅は餅屋に任せる」といった視点が不足していたと感じ、今回の見直しではその点も取り入れることにしました。 判断基準は見直す？ また、捨てる基準については、これまで感覚的に判断してきた部分があったと実感しています。今後は、これまでに学んだ各種フレームワークを用いて、自社事業を体系的に整理・分析することが重要だと考えています。 サービス整理はどう？ 具体的には、提供するサービスの見直しが求められます。現在は、顧客のニーズに幅広く応える総花的な展開をしているため、販売状況や3C、SWOT、VRIO分析などを通じて、中期的に利益が見込めるサービスに絞り込むべきだと感じています。なお、捨てると判断した領域の中でも、一定の顧客ニーズが認められる場合は、他社との協業により提供することも検討しています。 顧客対応は改善？ さらに、顧客対応の方針やプロセスについても改善が必要です。販売状況や顧客基本情報の分析を基に、顧客を適切にセグメントし、各層ごとに積極提案やデマンドに応じた対応など、対応の軽重を明確にする基準を整備することで、これまで営業担当者の主観に頼っていた部分を戦略的に見直すことができると考えます。 サイト見やすさは？ 加えて、自社ホームページの情報提供も再検討する必要があります。情報自体は充実しているものの、顧客にとって見やすさに課題がある可能性があるため、デザインや案内内容の整理によって、内部の業務効率性と合わせ、顧客利便性の向上を図ることが重要だと思います。

数字分解で見える問題解決策 目で見た情報をそのまま鵜呑みにするのではなく、内訳の計算やグラフ化などの加工をすることで、その数値を見て問題解決のための分析を行うことが重要です。数字を分解することで、問題の要因や発生箇所を特定できます。この際、「MECE」を意識して分解を行うことで、効果的な分析が可能となります。どこからどこまでが「全体」なのかをしっかり定義し、目的に応じた分け方をすることがこの分析の鍵です。 複数の視点で数字を分析する 数字を分析する際には、一つの切り口だけでなく複数の切り口から見て比べることが大切です。そうすることで、一見正しそうな仮説の間違いに気づいたり、本質的な情報の傾向を掴むことができます。数字を分ける際は、機械的に分けるのではなく、「問題は個々にあるのではないか」と仮説を立て、それを確かめるような切り方を試みることが有効です。 採用戦略の数値で見える傾向 採用戦略を立案する際には、クライアント企業の採用プロセス（求職者への求人リーチ～応募喚起、書類選考通過率、面接合格率、内定後の意思決定率など）ごとに数値を分析します。これにより、どこでスタックしているのかを明確にし、それに応じた打ち手を考案し、実行できます。そして、それが自分で解決できる問題なのか、クライアントに動いてもらうべき問題なのかを切り分け、自身の行動を決定していきます。 戦略改良のための比較分析とは？ クライアント企業の求人閲覧者を全体として捉え、どれくらいが応募し、そのうちどれくらいの人数が書類選考を通過したかを明確にしてクライアントに提示します。他社や市況感全体と比較することで、どのような傾向にあるのかを伝え、戦略を練っていくことが重要です。

成功のための顧客理解とは？ 今週の事例では、顧客の隠れた真のニーズを深堀し、自社の強みを活かした製品を製造・販売することがヒット商品の成功要因だと実感しました。キャッチーなネーミングも販売を後押しする重要な要素です。また、最後の動画で「ビジネスチャンスのタネがなくなっている」や「今後AIが進化し、仕事がなくなるのでは？」といった懸念についても触れられていました。私も同様の懸念を抱いていましたが、動画を通じて、環境が変化すれば人々のニーズも変化し、そこにビジネスチャンスが生まれることを知りました。今後、顧客視点に立ち、敏感にニーズを察知し、深堀することの重要性を改めて感じました。 顧客のニーズをどう捉える？ 「顧客自身が欲求に気付いていないため、単純な質問ではうまくいかない」という点は特に印象に残りました。実際にツール開発のための要望アンケートを提案していましたが、うまくいかない理由が手法の誤りにあると気付きました。顧客のニーズをヒアリングやアンケート、グループインタビューだけでなく、行動観察といった多角的な視点から捉えることが重要だと感じました。 次のステップで何をすべき？ 今後取り組みたい具体的なアクションとしては、以下の点に重点を置きます。 - 常に「なぜそのように思うのか？」や「本当にそれが物事の本質なのか？」を考える癖をつける - 会社が提示する自社の強みについて、他にもないかを考える - 社内で議論し、新しい付加価値を顧客に提案する - 自社商品のカスタマージャーニーを実践する - 他業種のニーズを考え、自分自身で分析する癖をつける 以上のアクションを通じて、顧客視点を持ちつつ、自らの分析力を高めていきたいと思います。

規模と範囲の違いは？ 規模の経済性と範囲の経済性について学びました。規模の経済性は、現在の業務においても馴染み深いものであり、生産を拡大してコストを削減し、生産効率を向上させる手法です。一方で、範囲の経済性は複数の製品やサービスを同時に生産することでコストを低減する方法です。そのコストダウンのアプローチにはデメリットもあるため、目的に応じた選択が重要です。 演習で何を実感？ また、最後の演習では、与えられた数値や資料を基に仮説を立て、その仮説の正しさを検証することから始めました。この過程で、粒を出すことまではできても、それを整理するためのフレームワークの活用がまだまだ不十分であると感じたため、分析能力の向上が必要だと痛感しました。 中長期戦略はどう？ 今後の中長期的な視点としては、新規事業への挑戦時に学んだ内容を活用します。新たにBPO・BPR事業に参入する際には、3C分析、SWOT分析、PEST分析を活用し、目的に合わせた組織形成や業務設計を提案することを目指します。 課内改革は何から？ 短期的には、課内の組織編制の検討に学んだフレームワークを活用します。現在の業務における課題を明確にし、その課題解決のために適切な組織形態を提案できるようにしていきます。 分析の始め方は？ 分析においては、定量的なデータが多いほど効果的であるため、定性的なデータも可能な限り定量化していくところから開始します。また、定性的なデータにおいても進捗が確認できる指標を検討し、目的やKPIを設定します。この設定に当たっては、現状把握を正確に行い、そのための課題や解決策を設計するために学んだフレームワークを活用していきます。

なぜ分析は重要？ 分析とは、単にデータを分類し比較するだけでなく、目的に沿った深い理解を得る手法です。基本となる4つのステップ―目的の明確化、仮説の立案、データ収集、結論付け―を踏むことで、より有意義な結果を導き出すことができます。 比較対象はどう決定？ 分析を行う際は、比較対象の選定が重要です。分析したい要素以外の条件を揃えるとともに、目的に合った比較対象を選ぶことで、情報が正確かつ具体的に浮かび上がります。 受動から能動へは？ これまで、航空会社での営業活動において、社内の分析チームから共有されたデータやコメントを受動的に読み取っていました。しかし今後は、共有された情報に頼るだけでなく、自ら積極的に情報を集め、複数の視点から状況を把握できるよう努めたいと考えています。 予約状況はどう見る？ 例えば、週間予約動向の分析では、毎週発表されるどの便・クラスの予約状況が一定の割合で埋まっているというデータを参照するだけでなく、先週との比較や他社の状況との違いを検討し、より広い視野で状況を評価していきたいと思っています。 売上分析の切り口は？ また、売上実績の分析においては、単に他社や昨年度同月との比較にとどまらず、国籍、性別、年齢別のデータも取り入れ、顧客のニーズをより深く探る視点を持ちたいと考えています。 仮説設定はどうする？ このような分析を行う際には、まず「何を知りたいのか」という目的を明確にし、データを眺める前に自分なりの仮説を立てることが大切です。数値をただ確認するのではなく、自身の考えを持ってさらに深堀りし、既存のコメントに影響されすぎず、自らの視点でデータを解釈する姿勢が求められています。

状況はどう見える？ 演習のように、客観的に状況を見れば、何が上手くいっていないか判断できることがあります。しかし、自分のこととなると、冷静に状況を判断して行動するのは難しいと感じました。クリティカルシンキングで自分を批判する思考が重要で、これはリーダーシップの学びとも繋がります。例えば、「相手が目標を理解した」と思い込まず、「どうして理解したと思うのか？」と自問することで、認識のズレが減り、確認する「問い」が生まれます。これにより、お互いに理解し合いながら業務を進めることが可能になると感じました。 振り返りのタイミングは？ また、定期的に目標を設定し、行動を確認し、振り返る機会を持つことが重要です。その際、自分自身の目標の基準が明確かどうか、委任していることが相手にとってちょうどよいストレッチとなっているかを確認しながら、日々調整することができると思いました。忙しいと振り返りを後回しにしがちなので、スケジュールの段階で振り返りを設定しておくことが大切だと考えます。明確で共感を得た目標、大胆な行動、そして緻密な振り返りを行うことで、ポジティブな循環が生まれると感じました。 達成基準はどう見る？ 昨日、ちょうど目標設定が終わり、成功の基準を設けて目標を設定することができました。次に、その基準達成に向けて具体的な手段をアウトプットしながら、短期的な振り返りを迅速に行い、個人の振り返りの際には自身の行動を内省し、言語化できるようにサポートしていこうと思います。 対話で成長できる？ さらに、自分自身でもこれを実践し、上司との対話を通じて成長につなげる効果的な対話ができるよう、自分のことも意識して言語化しつつ行動していきます。

今週の学びは何？ 今週の学習では、グラフや図、文字の視覚効果を活かす工夫と、ビジネスライティングについて学びました。特に「相手に読んでもらえる」という良い文章作成のポイントに大きな共感を覚えました。 グラフはどう使う？ まず、グラフや図の効果的な使い方では、時系列には棒グラフ、推移や変化の表現には折れ線グラフ、割合やパーセントの表示には円グラフが有効であることを学びました。また、フォントや色、下線、アイコンを適切に活用することで、伝えたい内容がより明確に伝わる工夫についても理解を深めました。 良い文はどう作る？ 次に、ビジネスライティングにおいては、良い文章を作るための4つの勘所―目的を明確にする、読み手を理解する、内容をしっかりと構成する、そして相手に読んでもらえる工夫をする―という点が示されました。さらに、冒頭にアイキャッチを置いたり、リード文を工夫する、文章の硬軟を調整する、体裁を整えるなど、読みやすさを高める具体的な手法も学びました。 学びをどう生かす？ これらの学びを、今後の業務に積極的に活かしていきたいと考えています。たとえば、社内会議や説明会、研修会などのプレゼンテーションでは、以前は伝えたい内容を分かりやすく伝えることに注力していましたが、今後はグラフや図、表の活用により視覚効果を高め、より丁寧な資料作りに取り組む予定です。メール文章では、結論を先に述べ、余計な表現を削ぎ落とすとともに、「相手に読んでもらえる」ための工夫をさらに磨いていきます。さらに、社内報告や議事録においては、文章の冒頭に要旨を簡潔にまとめるとともに、フォントや色、アイコンを活用することで、情報を効果的に伝えることを目指します。

データ分析の基本概念とは？ 今回の講座を通じて、データ分析のアプローチ方法や考え方を学ぶことができました。特に以下の点について多くの学びがありました。 まず、「分析とは比較である」という基本的な概念を理解しました。また、データ分析においては仮説思考が重要で、最初に仮説を立ててからデータを使ってその確からしさを確認するプロセスが大切であることを学びました。特に印象的だったのは、スポーツチームの例を通じて、単に打率ではなく得点貢献度に注目することでチームが勝つための分析方法を実践している点でした。 問題解決の枠組みは？ さらに、問題解決のアプローチ方法として、「what、where、why、how」という枠組みを学びました。また、分析の視点としてインパクト、ギャップ、トレンド、ばらつき、パターンの五つの視点を持つことの重要性を認識しました。それぞれの視点に合わせたグラフの見せ方も習得しました。 今後の実践計画は？ これらの学びを実務に反映させるべく、現在進めているマーケットプランの中で実践していきたいと思います。具体的には、仮説思考を取り入れてロジカルにフレームワークを組み立て、その仮説をデータで証明するために正しいグラフを選び、説得力のある資料を作成します。そのために、フレームワーク、ロジカルシンキング、グラフの見せ方を再度復習しました。 9月14日から9月16日にかけての期間に、これらの復習を行いました。そして、9月中には今回習ったことを営業組織にフィードバックし、アウトプットに向けての準備を進めます。これらの知識とスキルを、日常のマーケットプラン、アカウントプラン、計数管理、CS調査に役立てていきます。

数字の活用法は？ 数字を味方にするためには、分解して解像度を上げることが重要です。数字をうまく利用することで、問題箇所を特定しやすくなります。迷った時には、とにかく手を動かすことが肝心です。 データ加工の工夫は？ まず、数字の加工に関しては、与えられたデータをそのまま使用するのではなく、自分で追加の欄を設ける工夫が必要です。仮説を持ち、どの単位で分解すると有益かを考えることがポイントです。 切り口はどう考える？ 数字を分解する際の留意点としては、切り口をMECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）で考えることが挙げられます。一つの傾向が見えても複数の切り口で他に傾向がないか探すことが重要です。傾向が見えなくても、それはそれで意味があります。 強みと弱みは？ 営業成績の振り返りにおいては、担当者の強みや弱みを把握すること、代理店内の強みや弱みも同様に把握することが肝要です。また、品質に関しても同様に、担当者や代理店の強みと弱みを理解することが求められます。 業務分担と数値は？ 業務適正化には、月間スケジュールと週間スケジュールの策定、および業務の分担が含まれます。さらに、営業成績の振り返りでは、まずは活用していた数字が正しかったかの確認から始め、決まった期間で得られる数値を把握し、分解する項目を決定。そして、その項目をルーティンで確認することが重要です。 品質分析はどう？ 品質の振り返りにおいては、定められた数値に対して新しい切り口を模索するために時間をかけることが求められます。業務適正化では、現状の分析と必要業務の確認が中心となります。

背景はどう思う？ 意見の背景にある事情を踏まえて考察することで、市場環境の変化、顧客要望、自社の課題など、3Cの骨格がより明確に見えてきました。これまで漠然と感じていたフレームワークが、意識して活用することで分析の解像度を高めることができたと感じています。 分析方法は何？ 広い状況把握には、PEST、3C、SWOT、バリューチェーンといったフレームワークが非常に有効です。得意先の現状分析にはPESTを用い、相手が置かれている環境や抱える課題を正確に読み解くことが可能となります。また、自社は3Cを活用して市場環境や取引先のニーズ、競合との比較を行い、強みと弱みを把握してより的確な提案に繋げていく意向です。さらに、SWOT分析を通じて、表面的な強みに留まっていた自社の良さを改めて具体的に捉えることができるようになりました。 連携はどう取る？ バリューチェーンについては、今回初めて学びました。これまで、所属部署内での状況把握に注力していたため、他部署との連携や大規模なプロジェクトに取り組む際には、バリューチェーンを活用して内部状況を正確に把握し、できることとできないことの判断、リソースの効率的活用、そして納期の正確な実現を目指したいと考えています。 活用はどう進む？ 今後は、フレームワークを確実に記憶に定着させ、業務のあらゆる場面で即座に活用できる体制を整えようと思います。具体的には、学んだ内容を記載したメモを毎朝のリマインダーに設定し、日々使用するアプリにもフレームワークの内容を記録します。さらに、業務で利用する際にはチームメンバーと共有して共に考える時間を設け、実践での活用を深めていきたいと感じています。

現状と目標はどう？ データ分析の基本は、まず現状を正確に把握し、理想の状態を明確にすることにあります。現状を理解した上で目標を設定することで、実現可能な改善策の検討が可能となり、より効果的な意思決定につながります。 比較で見えるものは？ また、分析作業においては、異なる時期やグループ間での比較が鍵となります。比較を行うことで、問題点や改善策が明確になり、データから得られる示唆が深まると感じました。 切り口の変化に気づく？ さらに、データの分解や分類、そして視点の切り替えを適切に行うことが分析の精度向上に直結します。目的に合わせた切り口でデータを見ることで、従来は見落としがちな傾向や改善点が浮かび上がり、最終的に意思決定を行う上で必要な情報が明確になります。 グラフで何が分かる？ 実務での分析において、ヒストグラムや散布図を取り入れる試みを行いました。これまで平均値や中央値といった基本的な数値だけで評価をしていたため、賃貸物件の募集データにおけるばらつきや分布の傾向を見逃していました。しかし、ヒストグラムや散布図を作成することで、特定の物件の賃料が極端に高いまたは低いケースが存在していることに気づくことができ、単純な平均値だけでは把握できなかった重要な情報を得ることができました。 次は何に注目する？ 今後は、データ収集時に注目すべきポイントや重要な変数を明確にし、分析の目的に合ったデータを選定することを徹底します。また、定期的にヒストグラムや散布図を作成してデータのばらつきや傾向を常時確認し、分析結果を関係者に報告してフィードバックを受けることで、さらなる改善を進めていくつもりです。