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【超入門】10分で学ぶ課題発見のプロセス
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前田晃平
October 03, 2019
Business
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【超入門】10分で学ぶ課題発見のプロセス
社会課題解決でも、ビジネスでも、重要なのはその本質的な課題を発見すること。
そこで押さえておくべき特に重要なことだけを抽出してまとめました。新人や、新卒の方向けの内容です。
前田晃平
October 03, 2019
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Transcript
超入門!10分で学ぶ 課題発見のプロセス 認定 NPO 法人フローレンス 前田晃平
課題発見が9割 …………………… p03 仮説ファースト …………………… p13 比較なしに分析なし ……………… p19 因果関係にご用心
………………… p24 もくじ
課題発見が 9 割
課題 ≠ 問題 解決策は重要だが、そもそも、課題がわからない と解決もできない。だから、課題発見が最も大切。 課題がみつかれば、解決策もわかる。 ただし、課題は問題とは異なるので要注意。
課題 問題 「問題」は数限りなくあるので、全部解決していたら時間が足りない。 「課題」はボーリングでいうとセンターピン。これを倒せば、 他の「問題」も一緒に倒れる。だから、課題は何か考える。
目標 時間 目標を阻む障害 = 課題 課題さえ突破すれば、目標達成できる! 今ここ
あなたが「課題」だと思っているものは 本当に「課題」ですか? ただの「問題」じゃないですか? この真偽を、できる限り 定量的に明らかにしよう!
課題は現象ではない 例題:あなたの目的はとあるイベントの集客。 しかし、まったく人が集まらない。分析ツールを 使って調べてみると、LP(ランディングページ)へ の流入者数が少ないことがわかった。 「流入者数が少ない」は課題か?
NO
「流入者数が少ない」はただの現象。 課題は、 「なぜ」流入者数が少ないのか、という 根本的な原因にあたるもの。 この課題を、可能な限り数字であぶりだす のが、あなたの仕事! ただの現象を報告することじゃないよ
例 これが課題! ただの現象 ここで対策を打つと、 「広告費 を増やす」でも OK だが… これは「広告費増」で は解決できない。
流入者数が少ない。 自然検索経由の流入者数が昨年対比で 50% だった。 ネットを検索すると、重要な検索キーワードで、 競合他社がフローレンスより上位に表示される。 最近社内でコンテンツを制作するにあたって、 優先順位を決めていなかった。 コンテンツマーケの戦略の不在。 「なぜ」の掘り下げ
課題は適度に掘り下げる 課題発見のための掘り下げを中途半端にしてしまうと、 それに対する打ち手が一時的な対処療法になってしまう。 一方、掘り下げ過ぎると課題の規模が大きくなり過ぎる こともある。すると、迅速な対策が取れなくなってしまう。 課題発見の目的は現実的な対策を立案すること。
仮説ファースト
01 分析は仮説ありき 「じゃあ、課題発見をするために定量データ分析をしてみよう!」 と、いきなり作業に取りかかるのは絶対に NG。 対象となるデータはしばしば 莫大であり、組合わせ次第では 調査対象は無限大に。 つまり、とても非効率的。データ分析をするには、 あらかじめ仮説を立てて、アテをつけてから行うのが大原則。
MECE 3C 4P AISAS 詳細については、ググってね。 適切なフレームワークを活用する 思考のフレームワークを活用すると効率的に仮説が導ける。 適切な枠組みを選んで、考える。 代表例:
実際に、描いてみる フレームワークにそって、頭の中にある情報を整理しながら 実際に紙やホワイトボードに図を描く。 メリット① : 仮説のアイデアを 効率的に導ける。 メリット② : 他人にアイデアを
共有しやすくなる
必ず、先輩に相談する 自分の頭の中にある情報をどれだけ整理しても、そもそも そこに必要な情報がなければ確度の高い仮説は導けない。 仮説が間違っていたら、絶対に課題は発見できない。 データ分析そのものが無駄になる可能性もある。 上長・先輩に前のステップで描いた図を持って 相談に行く。これで効率がめちゃくちゃ上がる
課題発見までのプロセスまとめ 良 く な い 現 象 発 生 課
題 の 仮 説 立 案 仮 説 の 磨 き 込 み 定 量 的 に 仮 説 を 検 証 課 題 発 見 先 輩 に 相 談 先 輩 か ら GO が 出 た ら 進 む 課 題 が 確 か ら し い と 考 え れ た 時 フレームワークを使って考える。 実際に図に落とし込む。 先輩に納得して もらえない場合 課題の仮説がデータで否定される結果がでた場合
比較なしに 分析なし
比較がないと、評価ができない 先輩、やりました!サイトの流入者数が 5,000 人 / 月を超えました!! 当然じゃないですか! 5,000 人 /
月ですよ!! ……そうか!?やったな! で、それはすごいのか? ………そうか!?
Apple to Apple 比較するときの大原則は、同じ条件、環境を設定すること。 この当たり前のことが、徹底されないケースが多い。 例えば、下記のような新聞の見出しがあった。 保育士の受け取る給与は、普通の人と比べて、 月に 10 万円以上も、本当に低いと言えるのだろうか。
厚生労働省の2017年の調査では、保育士の平均賃金は月22万9900円。 全産業平均とは10万3900円の開きがあった。
この記事のデータは、全業種で働いている全ての人と、 保育士として働いている全ての人を比較していた。 いっけん、Apple to Apple っぽいが… 全業種の働いている人の平均年齢は 42.3 歳、保育士は 32.4
歳 全業種の方の女性比率は 42% だが、保育士の方は 94% 当事例の計算方法の詳細が気になる方は、 右のワードでググってね。 【 note 保育士 給料 】 同世代の女性(40 代)で比較すると その差は 約2万円 ほどになる。
頻繁に使う比較の軸 時間 セグメント 施策の効果など、短期で計測できる。 先月比などでは時期が効果に及ぼす影響を排除 できないので、より正確な比較になる。 中長期的な数値の変化がみれる。課題の特定作業 で大雑把なアテをつけるのに便利。 対象全体で比較しても有意な結果が得られない 場合があるが、特定のセグメントで切り出して
比較すると、示唆が得られることがある。
因果関係に ご用心
例 当月 先月 2ヶ月前 流入者数 採用の為の集客に苦戦していたので、流入者数を増やす ために、SNS 広告に投資した。その結果、流入者数が 先月比で 30%
アップして、応募もその分増加した。 素晴らしい!比較もできているし、 この SNS 広告への投資は成功だったね! 継続して投資していこう!
ちょっと まった!!
当月 先月 2ヶ月前 流入者数 本年度 昨年度 2 年前 3ヶ年で流入者数の推移を比較してみると… 広告の効果は関係なく、ただの時期の要素だったということも
よくある話
時期は? 広告内容 は変化した? 説明会の回数 増やした? 応募要件 緩和した? 数字の意味を考える 数字は大切だが、考えなしに受け止めると本質を見失う。 その背景にある因果関係、意味を考えることが重要。
応募数 10 増
世の中を変える第一歩は、 組織の抱える課題発見から!
The End of Document.