データ・アナリティクス入門

問題の原因をデータ分析で解明!

問題の原因をどう探る? 問題の原因を探るためには、データを確認しながら原因を突き止めることが重要です。問題の原因を明らかにするために、プロセスを分散して問題箇所を絞り込み、原因の仮説を立てるのが効果的です。問題がある場合、その結果には必ずその流れがあり、その流れを押さえることで、プロセスのどの段階に問題があるのかを特定できます。 解決策の検討はどう進める? 解決策を検討する際は、複数の選択肢を洗い出し、根拠を持って絞り込むことが求められます。ステップを踏んでデータを分析し、問題解決の精度を高めることと、仮説を試しながらデータを収集し、より良い問題解決に繋げることは、両者のアプローチを組み合わせることが効果的です。まず手始めに身の回りのデータを分析すること、分析の練習を積み重ねること、そしてどんな分析計画を立てるかシミュレーションし、どんな情報を誰から収集するのか、データはどんな形で収集すればよいかを考えることが大切です。 シンプルで低コストなA/Bテストの利点 A/Bテストは、AとBの施策を比較するシンプルなテストです。運用や判断がしやすく、低コストで少ない工数で実施できるため、リスクが少ない。A/Bテストを行う際には、目的や仮説をしっかりと明確にし、有効なデータが集まるまで実施します。ただし、複数の要素をテストしたい場合には別の手法を検討すべきです。また、パターンは同時に同じ期間行うことが必要です。 データ分析の第一歩は何から始める? 解決策を考えるときには、必ず複数の選択肢を検討し、「ステップを踏んでのデータ分析」と「仮説を試しながらのデータ収集」の両輪で分析を行うことが効果的です。分析が苦手な方には、まず身の回りのデータを分析すること、分析の練習を積み重ねること、そして問題にはそこに至るまでの流れがあることを意識することをお勧めします。

データ・アナリティクス入門

ロジックツリーで描く未来

4視点の意義は? 問題解決のステップとして、「What」「Where」「Why」「How」という4つの視点があることを学びました。関係者間で「あるべき姿」や「ギャップ」の認識を共有する重要性にも触れ、特に問題を特定する際には、単なるアイディアに頼らず、定量的な数値を比較することで、より客観的に捉えられる点が印象的でした。 原因はどう見る? また、原因分析においてはロジックツリーを用いることで、漏れなく重複なく問題を分解できることを実感しました。全体を複数の部分に分ける「層別分解」や、詳細に細分化して検討する「変数分解」といった手法も、新たな気づきとなりました。 合意形成は可能? チームプロジェクトでは多くの関係者が参加するため、事前に「あるべき姿」や「ギャップ」を共有し、チーム内で合意形成をとることが必要だと感じました。特に、最初の「What」が明確でないと、後のステップで方向性がぶれてしまうため、優先的に確認しながら進めることが重要です。 ロジックの活用は? MECEの考えを意識していましたが、実際にロジックツリーを書き起こして検討する機会が少なかったことは反省点でした。今後は、層別分解と変数分解をそれぞれ活用し、チーム内の合意形成に役立てていきたいと考えています。 手順の意図は? また、クリエイティブな業務では、Howのアイディアから発想してしまいがちです。そのため、4つのステップの順序に沿って思考する癖をつけることが必要だと感じました。日常生活では、電車内の広告などを見ながら、「何を狙っているのか」「どのような問題が起こり得るのか」「その原因は何か」「どうすれば解決できるか」といったプロセスを意識してみるとよいでしょう。さらに、業務中にも毎日5~10分間、ロジックツリーを用いてざっと洗い出す習慣を取り入れていきたいと思います。

戦略思考入門

戦略で学ぶ!時間と戦うビジネス学

トレードオフとは何か? 戦略における選択や「捨てる」というプロセスを実践する中で、トレードオフの概念について学びました。これは、何かを追求する際に別の何かを犠牲にしなければならないという理論です。この考え方は、ビジネスだけでなく日常生活でも無意識のうちに実践していることで、とても身近に感じられました。 優先順位の付け方の重要性 ビジネスの場面では、特に時間という限られた資源に直面することが多く、必然的に何かを捨てる選択を迫られます。今回、優先順位の付け方を実践的に学ぶことで、これまで直感に頼っていた判断に客観的な視点を加えることができるようになりました。その結果、判断軸がぶれることなく、問題解決にスピード感を持って取り組むことができると感じました。 スタック・イン・ザ・ミドルのリスク また、コスト・リーダーシップ戦略と差別化戦略というトレードオフの関係にある要素を両立しようとすると、「スタック・イン・ザ・ミドル」に陥るリスクがあることも学びました。 効果的なコンテンツ企画とは? 今後、国際戦略の一環としてイン・アウトバウンドを促進するために、新たなコンテンツ企画を進める予定です。その際、効果的な戦略を考えるとともに、工数と集客効果のバランスにも配慮したいと思います。具体的には、インタビュー企画を検討していますが、広報活動においてはあまり凝った制作をせず、限られた時間内で魅力的なコンテンツを制作することを心掛けています。 媒体選定と効果検証のポイント まずは、どの媒体にコンテンツを掲載するのかを決め、その効率性を考慮します。過去の閲覧数やフォロワー数を参考に、より良い結果を得られる媒体に集中して時間を使い、その後、仮説が正しかったか検証します。そして、予期しない結果が得られた場合には、次回のコンテンツ企画に向けて修正案を練る予定です。

戦略思考入門

選択の先に輝く未来

満足度向上の秘訣は? まず、限られたリソースの中で、従業員がどのように「給与」「キャリア」「ワークライフバランス」「福利厚生」などの要素を組み合わせるとより高い満足度(効用)を得られるかを考える「無差別曲線」の考え方を、人事領域に応用することが有効です。こうしたアプローチにより、会社の方針と従業員の価値観が合致しているかどうかを検証し、施策の優先順位を見極めることができます。 意思決定のバランスは? また、意思決定においては必ずトレードオフが伴います。たとえば、人材開発への投資が短期的には人件費効率を低下させる可能性があるというように、ある施策を採用することで別の面が犠牲になる場合、そのバランスを明確にして経営陣と十分に共有することが重要です。これにより、「すべてを取る」ではなく、「何を捨て、何を採るか」という具体的な意思決定を促せます。 戦略連動で成果は? さらに、企業戦略と人材戦略を連動させることも欠かせません。クライアント企業がコストリーダーシップ型か差別化型かをまず見極め、あるいはその判断が曖昧である場合は、その点を指摘しながら一緒に方向性を模索します。コストリーダーシップ型の場合は、標準化された研修プログラムや明確なKPI管理など、効率的な人材運用を提案し、差別化型の場合は、独自のリーダーシップ開発や従業員体験のデザインなど、独自性を際立たせる施策を展開することが考えられます。 現場で意識する点は? 日常の業務としては、クライアントとのヒアリング時に「この施策を採る場合、何を優先し、何を後回しにするのか」というトレードオフの観点を取り入れること、そして、人材施策を効用の観点で整理・可視化する練習を重ねています。また、企業の競争戦略と人材戦略がしっかりと噛み合っているかを随時確認することで、最適な施策を提案できるよう努めています。

戦略思考入門

捨てる選択が未来を変える

専門家に任せるの? 今回の学びを通して、顧客メリットを最大化するためには、あえて不要なものを「捨てる」選択が有効であるという考え方に気付かされました。自社で多機能を抱え込むとコストが増大する場合も多く、「餅は餅屋」の精神で専門家に任せる選択肢を検討することが重要だと感じました。 どの価値を優先する? また、何かを追求すれば別の何かを失うトレードオフの問題についても深く考えさせられました。高品質な商品と低価格な商品を同時に提供するのは困難なため、効用の最大化を狙い、両者のバランスが取れるポイントを見極める必要があります。さらに、どの要素に注力するか明確な方向付けを行い、メリハリのある資源配分を心がけるべきだと学びました。 業務の棚卸しは? また、「やらなくてもいい」業務の棚卸しの重要性も理解しました。大量のドキュメントや、念のため作成された監視設定をリストアップし、現状の業務内容を見える化することで、不要な作業を見極め、業務効率の向上に繋げることができると感じました。 捨てる基準は? さらに、何を捨てるかの基準を自分なりに設定することの大切さを実感しました。「本当に必要か」「ないと困るか」「頻度はどの程度か」といった基準に基づき、不要なものを削除し、トレードオフの課題に対しては、どちらの要素を優先するか、またはどのようなバランスが理想かを考えるプロセスが重要だと考えています。 実践の手順は? 最後に、具体的なアイデアの出し方とその評価にも取り組むことが必要だと感じました。設定した基準に沿って不要なドキュメントや監視設定の整理を進め、コスト削減とセキュリティ維持、または性能とのバランスをとるための施策を複数検討しました。その中から現実的で効果の高い方法を選び、具体的な実行手順を考えることで、より実践的な取り組みができると感じました。

戦略思考入門

実務で学ぶ!戦略的フレームワーク活用

フレームワークの利便性とは? フレームワークを活用することで、情報の収集が網羅的に行え、見落としを防ぐことができると感じています。自分の判断に頼ると、偏った情報や自分に都合の良い情報を選びがちですが、フレームワークは効率的に必要な情報を集められる手助けとなります。 ターゲット設定はどうする? ターゲットを設定する際、具体的にしすぎると市場が狭まり、逆に抽象的だと広がりすぎる印象があります。このバランスについて、他の人の意見も参考にしながら学んでいきたいと思っています。 長期視点での差別化は可能? また、実現可能性や差別化の持続性を判断する際には、即座に取り組めるものもあれば、費用や時間、人材が関与し、長期的な視点が必要となる場合もあります。事例によっては、品質、量、価格、サービスなど、様々な側面での改善策を検討し、優先順位を設定して取り組むことが重要だと感じました。 顧客視点でのニーズ把握 実務を通じて、自分は競合製品との差別化に対する意識が高いと感じています。担当製品だけでなく、疾患領域の課題を検討することで、顧客視点でのニーズを把握できると考えています。製品の視点を疾患領域に変えることで、新たなポジショニングの視点が見える可能性もあると感じます。 将来を見据えた判断とは? さらに、実現可能な策においては、自社の過去の取り組みや製品の動向を把握することで、判断の参考にしています。疾患領域のトレンドを確認し、ガイドラインや学会のトピックスを理解することで、5年から10年後の治療を予測する準備ができます。そして、領域全体の中での適正なポジショニングを考えたいと思っています。 経営層の判断基準を理解する 直近のプランの審議では、経営層の判断基準を議事録から確認し、過去の製品のプランを参照して領域の特性を理解していきたいです。

マーケティング入門

潜在ニーズを引き出す新戦略の魅力

潜在ニーズをどう見極める? 顧客の潜在ニーズを見極め、それを形にすることの重要性を改めて理解しました。特に、顧客が自分でも気づいていない「潜在ニーズ」を引き出す手法として、行動観察やデプスインタビューが効果的であることを学びました。また、曖昧なニーズに基づく商品開発にはリスクが伴うため、価格競争を避けるためにSTP分析を活用することで、ターゲットの絞り込みやポジショニングの明確化が重要であることが強調されました。さらに、ペインポイントを特定し、それを解消して「ゲインポイント」に変える視点が、新しい価値創造に直結すると感じました。全体を通じて、マーケティング視点の重要性と顧客の立場に立ったプロセス構築の鍵を再認識しました。 顧客接点にどう活かす? 顧客との接点を持つ企画や商品開発、サービス改善の場面で、これらの知識は有用だと感じました。具体的には、顧客が不満や不便を抱える「ペインポイント」を見つけ、それを解消するサービスを提案・実装していくことです。また、STP分析を活用し、自部署が競争優位を築けるポジションを明確にしつつ、顧客の「AIDMAモデル」に沿ったプロモーションを行うことで、効果的なマーケティング戦略を立案することが可能だと感じました。私の業務では営業店が主要な顧客であるため、そこに焦点を当てつつ、次なる顧客層の獲得に向けて行動することが急務です。 既存と新規、どちらに注力すべき? 既存業務の拡充と新規業務に向けた促進行動の両方に目を向け、行動していかなければなりません。既存顧客層については、顧客インサイトの把握が容易な環境にあり、日常の不満点やペインポイントの洗い出しを進めていきます。一方、新規領域においては未知の分野が多く、確定的な判断はできませんが、顧客満足に基づいて利益を得るという学びを活かし、行動計画を図っていくつもりです。

マーケティング入門

顧客を惹きつける表現の極意を学ぶ

商品魅力はどう伝える? 今週は「どう魅せるか」を考えることに集中した1週間でした。顧客に正しく商品の魅力を伝えるためには、その商品に対するイメージやメリットを理解し、効果的に伝えることの重要性を学びました。具体的には、ある商品の名称変更に伴うヒットの事例から、「はまる」表現の力を知ることができました。 普及要件はどう理解? さらに、新しい商品が普及するために重要な5つの要素、イノベーションの普及要件についても学ぶ機会を得ました。私の仕事では、新たな金融商品に関するサービスを開発する場面があるため、試用可能性などは今後の仕事に活かせる重要な視点となりました。 差別化の罠、どう防ぐ? 顧客を見ているつもりでも、つい競合他社との比較にばかり注目し、差別化を意識するあまり、肝心の顧客の気持ちから遠ざかってしまう「差別化の罠」についても理解が深まりました。これは、特に社内でよく起こることであり、慎重に対応する必要があると感じています。 普及のポイントは? 特にセキュリティトークンなどの普及していない金融商品サービスを開発する際には、イノベーションの普及要件が有効な指針となるでしょう。現在、同じ部署内で開発中のサービスはリリース直後で、提供予定の企業から機能のヒアリングを行いながらロードマップを作成しています。ただ、意見をそのまま取り入れようとする傾向があるため、それで大丈夫なのかとPdMに確認したいです。 実践にどう繋げる? 今週の学びが直接的に私の仕事に活かせる場面を具体的にイメージするのは難しいですが、自社プロダクトの開発チームと積極的に対話をしてみたいと思います。また、ナノ単科修了までに金融教育系のサービス企画書を完成させたいと考えており、その際に顧客が抱くイメージを設定し、サービス名(仮称)を検討したいと考えています。

データ・アナリティクス入門

データ分析の要点と活用法を深堀りするコツ

Week6での気付きは? Week1から学んでいたことが、ようやくWeek6で腑に落ちた感じがしました。 仮説思考の重要性とは? ライブ事業では、ストーリーを立てて分析する方法を具体的に学びながら復習することができました。 よい分析のためには「仮説思考」が重要です。まず目的を明確にし、問いに対する仮説を立てます(例:打率ではなく失塁率が高い選手が原因ではないか)。次にデータを収集し、その仮説をデータで検証します。仮説がデータにより証明されなければ、新たな仮説を立て直します。 データ収集はどう進める? データ収集の手段としては、検索エンジンや公開データ、アンケートやABテストなどがあります。 分析を進める際の5つの視点として、以下の点が重要です: - インパクト:影響度の大きさ - ギャップ:何がどのように違うのか - トレンド:時間的な変化の傾向 - ばらつき:分布に隔たりがあるか - パターン:法則性があるか WEBマーケティング分析のポイント グラフ化のステップとしては、まず仮説やメッセージを明確にし、比較対象を決めて、適切なグラフを選びます。 WEBマーケティングの売上に繋がりやすい顧客の分析には、以下の点を考慮していきます: - 企業規模や購入製品群(リピート購入か、多種製品群を購入しているかなど) - 地域による差異 - 製品の月別の差異 - 顧客情報の獲得経路の有効性 これらをMECEに分解し、先入観を避けつつ仮説検証を進めます。 来月以降、少し余裕ができるので、上記の分析を進め、WEBサイトの改善を図ります。ロジックツリーの活用で細かく分解しつつも、Week6の講義にあったとおり、目的に必要な分析範囲を見極めたいと思います。また、メンバーに説得力のあるプロセスを踏み、説明することも重視したいと思います。

クリティカルシンキング入門

伝わる資料作りのヒント集

視覚化のコツは? 相手に伝えるべきメッセージを視覚化するためのポイントについて学びました。具体的には、【グラフの見せ方】、【文字表現の工夫】、【スライドの丁寧な作り方】、そして【良い文章の条件】といった点に注目しています。これらを意識することで、伝えたい内容を読み手に分かりやすく届けられると感じました。 情報が埋もれる? これまで、自分の作った資料やスライドが情報過多で、伝えるべき核心部分が埋もれてしまっていたと反省しています。今後は、何度もアウトプットを繰り返し、自分のものにしていくことで、要点をよりスマートにまとめて伝えられるよう努めたいと思います。 資料は何が違う? たとえば、プロジェクトの説明や障害報告、スキルトランスファーといった種類の資料作成では、それぞれ読み手と伝えるべき内容が異なります。しかし、基本となる【グラフの見せ方】や【文字表現の工夫】、そして【スライドの丁寧な作り方】を活用することで、読み手が悩むことなく内容を理解できる資料が作成できると実感しました。 ブログ作成の秘訣は? また、技術ブログ作成の際には、【良い文章の条件】をもとに「何を伝えたいのか」を明確にしながら、効果的なアイキャッチや適切なフォント・色使い、読みやすい体裁を常に心がけることで、読み手の興味を引く記事作りにつながると考えています。 メールで伝える力は? さらに、日々のビジネスメールにおいても、相手に読みやすく、返信しやすい内容を意識することが大切だと認識しました。これにより、コミュニケーションがより円滑になると感じています。 グラフ選びはどう? 最後に、従来はグラフの作成にあまり深く考慮していなかった部分を見直し、今後は伝えたい内容にマッチしたグラフの選定を心掛けることで、情報の整理・伝達をさらに強化していきたいと思います。

データ・アナリティクス入門

気づきを得た!ABテストでSNSフォロワー倍増作戦

ABテストの学びを深めるには? 問題の原因を探るためのポイントと、適切な解決策を決定するための手法である「ABテスト」について学びました。 まず、問題の原因を探るためのポイントとして、以下の二つが挙げられます。 1. プロセスに分解すること。 2. 解決策を検討する際には、複数の選択肢を洗い出し、その中から根拠をもって絞り込むこと。 ABテストの手法はどう実行する? 次に、ABテストの手法についてです。ABテストでは、できる限り条件を揃えることが重要です(例えば時間帯や曜日)。具体的なステップは次の通りです。 1. 目的を設定する。 2. 改善ポイントの仮説設計を行う(ABテストの立案)。 3. 実行する。 4. 結果の検証と打ち手の決定を行う。 SNSフォロワー増加策の提案 直近の課題として、所属組織の公式SNSアカウントのフォロワー数増加策にABテストを活用したいと考えました。 具体的な解決案は以下の通りです。 - 目的の設定:フォロワー4000(現在2000) - 検証項目:フォロワーの属性、いいね回数、再投稿回数、テキストの文体、メディアの有無 - 仮説:文体が固くとっつきにくいのではないか - 解決策:ABテストを行い、1週間程度、「ですます調」と「だである調」で投稿の文体をテストする この課題解決案を所属部署に提案します。 問題解決の手順は? 最後に、問題解決の4ステップを説明します。 1. What:問題の明確化→同業他社に比べてフォロワー数が増えない 2. Where:問題箇所の特定→投稿への反応が少ない(いいね、再投稿) 3. Why:原因の分析→投稿頻度が少ない?文体が固い? 4. How:解決策の立案→ABテストで文体を変えて投稿してみる 以上、学んだ内容と計画した解決策について共有させていただきます。

データ・アナリティクス入門

仮説力で見える未来のカタチ

仮説検討は効果的? フレームワークを使って仮説を検討する重要性を改めて実感しました。自分の視点だけで考えると、異なる仮説が実は同じ意味を持っていたり、抜け漏れや重複が生じ、MECE(漏れなく、ダブりなく)にならないことがあると感じました。また、業務では自社の既存データを中心に扱っており、外部のデータと比較する機会が少ない点にも気づきました。一般的なデータにも注意が必要で、信頼性が低かったり数値が大げさに見せられるケースもあるかもしれません。こうした状況だからこそ、学んでいる知識を活かし、有効なデータと信頼できる情報源を見極める必要があると思いました。 動画から何を学ぶ? 先週のグループワーク後に視聴した関連動画で紹介されたさまざまなグラフや分析手法も非常に参考になりました。自分がこれまでなんとなく実施していた方法が当てはまる部分もあれば、これまで注目していなかった視点に気付くこともあり、改めて復習する意欲が湧きました。 実務で新発見は? 実務では、指示通りに同じグラフを作成することが多い中、自分自身でフレームワークを活用して仮説を立て調査することで、新たな発見につながる可能性を感じています。現在の職場では、これまでにない未来的な取り組みが多く、自社の過去のデータだけでは捉えきれない視点が必要だと再認識しました。大きな歴史的流れに沿った視点も、今後の改善に大いに役立つと考えています。 改善策の検証は? まずは、フレームワークを用いて「どの部分が改善され、会社の売上に貢献できるか」という仮説を立て、データの収集と検証に取り組みたいと思います。また、データだけに頼らず、職場の改善点や取り組みについても多角的な視点を持って検証することで、会社全体の業績向上だけでなく、自分自身の成長につながる発見があると期待しています。

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