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【データリテラシー醸成シリーズ】データ活用力向上研修

情報リテラシー（統計・データ分析）

【データリテラシー醸成シリーズ】データ活用力向上研修

データをビジネスに活かすうえでのポイントと手法を、シーンに分けて実践的に学ぶ

No. 2200017 9905083

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職層

・顧客データを使い営業戦略の構築に携わる方
・市場データでマーケティング分析を行う方
・品質管理等のデータを用いて改善活動を行う方
・人材データを使い人事戦略の構築に携わる方

よくあるお悩み・ニーズ

  • データをベースにした業務改善を提案したい
  • データを根拠にしたマーケティング提案ができるようになりたい
  • 営業活動における課題解決支援をデータにもとづいて行いたい

＞ワンランク上の仕事力「データリテラシー醸成シリーズ」ラインナップはこちら

研修内容・特徴outline・feature

データの読解力や分析力を高めても、その結果を改善や価値創造に活かすことができなければ意味がありません。本研修では、ビジネスにおけるさまざまな活用シーンを想定したうえで、どんな情報を獲得し、どんな手法を使うことで、どんなメリットが得られるのかを具体的にお伝えします。

なお本研修は、データリテラシーを養成する研修シリーズの総まとめとして、収集・読解・分析の全ての要素を踏まえたデータ活用の方法を考えます。

到達目標goal

  • ①データがビジネスの中でどのように活かされるのかが分かる
  • ②プロセス改善、マーケティング、営業活動におけるデータの活かし方を理解する
  • ③経営戦略におけるデータの活かし方が分かる

研修プログラムprogram
内容
手法
  • １．データ活用によって何ができるのか
    （１）あらためて「目的」の重要性を考える
    ①残念なデータ活用の事例　②データ活用において「目的」が重要である理由
    （２）データが活きる意思決定のシーンとは
    ①問題を特定しその解決につなげる　②テコのかけどころを探り生産性を高める
    ③将来を予測し成長戦略を立てる　④計画の進捗状況を把握し必要な判断を下す
講義
  • ２．具体的活用その１～プロセス改善
    （１）ＣＳ改善
    ＜活用できるデータ＞
    ①アンケート調査データ　②カスタマーセンターの対応履歴　③ソーシャルメディアデータ
    ＜活用できる分析手法＞
    ①クロス集計分析　②ポートフォリオ分析 ③テキストマイニング
    （２）品質管理
    ＜活用できるデータ＞
    ①プロセスデータ　②検査データ
    ＜活用できる分析手法＞
    ①散布図　②ヒストグラム　③パレート図
    （３）従業員エンゲージメント向上
    ＜活用できるデータ＞
    ①パフォーマンス指標　②アセスメントデータ
    ＜活用できる分析手法＞
    ①因子分析　②主成分分析
    【ワーク】顧客満足度調査アンケートを通してあるべきデータ分析の手順を考える
講義
ワーク
  • ３．具体的活用その２～マーケティング活動
    （１）新商品開発
    ＜活用できるデータ＞
    ①顧客データ　②アンケート調査データ　③ソーシャルメディアデータ
    ＜活用できる分析手法＞
    ①クラスター分析　②コンジョイント分析
    （２）販売促進
    ＜活用できるデータ＞
    ①購買データ　②デジタルマーケティングデータ
    ＜活用できる分析手法＞
    ①ＡＢＣ分析　②ＲＦＭ分析
    【ワーク】店舗に蓄積された顧客リストを活用し、特別招待イベントを企画する
講義
ワーク
  • ４．具体的活用その３～営業活動
    （１）商圏分析
    ＜活用できるデータ＞
    ①地域別統計データ　②地図データ
    ＜活用できる分析手法＞
    ①セグメンテーション分析　②地図グラフ
    （２）営業の活動支援
    ＜活用できるデータ＞
    ①営業活動データ　②顧客との交渉データ ＜活用できる分析手法＞
    ①営業プロセス分析　②回帰分析
    【ワーク】自社の営業プロセスにおいて把握すべき活動と取得すべきデータを考える
講義
ワーク
  • ５．具体的活用その４～戦略の意思決定
    （１）売上予測
    ＜活用できるデータ＞
    ①過去の売上データ　②ＫＰＩデータ
    ＜活用できる分析手法＞
    ①時系列分析　　②重回帰分析
    （２）需要予測
    ＜活用できるデータ＞
    ①過去の顧客実績データ　②外部要因データ　③顧客の購買記録データ
    ＜活用できる分析手法＞
    ①移動平均法　②加重移動平均法　③決定木分析
    【ワーク】ケースにおける需要予測に必要なデータの種類とその分析手法を考える
講義
ワーク
  • ６．まとめ
ワーク

企画者コメントcomment

データは実にさまざまなビジネスシーンで使われるものであり、ビジネスの「米」ともいうべきものです。自身が直接関わっている業務だけでなく、幅広い分野でどんなふうにデータが活用されているのかを知ることで、この先のキャリア展望にも活かしていただければ、という願いを込めて本研修を企画しました。

スケジュール・お申込み
（オンライン型／来場型開催）schedule・application

オンライン型開催

ご希望の日程がない場合の、日程・会場のリクエストはこちら

来場型開催

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  • 同業の方のご参加はご遠慮いただいております
  • 会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
  • カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

キャンセルやお申込みの期日はオンライン型開催と来場型開催で異なります、ご注意ください

受講者の評価evaluation

実施、実施対象
2025年7月　　　　　14名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
100%
講師：大変良かった・良かった
92.9%
参加者の声
  • 課題解決のための手法として取り入れていきたい。データ分析の際は、仮説力を生かしながら目的、戦略をしっかり議論をしたうえで、分析を行う。
  • 生成ＡＩなどを上手く活用して、データ取得にこだわりすぎずに人間がやるべき領域で上手くデータ活用できるようにしたいと思います。
  • 何を達成したいのか、業務の目的を明確にし、関係者の合意を得たうえで、データは何のために必要なのかを考えて分析・活用していきたい。
  • 目的を持ち、その解像度を上げることを第一に習慣づけようと思います。またクラスター分析、回帰分析は実務で活かしていきたいです。
  • 目的を明確にしてから進めることを意識します。目的意識をもってデータ分析にあたろうと思いました。

実施、実施対象
2025年5月　　　　　3名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
100%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 活用するデータや要因を自社に当てはめて、今回学んだなかから適切な分析手法で売上予測等をしてみたい。マーケティングや従業員エンゲージメントについても学ぶことができ、有意義だった。

実施、実施対象
2025年2月　　　　　6名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
100%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • ありがとうございました。なかなか自分の会社の業務では検討しないような話もあり、大変参考になりました。社内アンケートで実施ている満足度調査に生かしたいです。
  • 独自の分析手法が正しいのか、ほかに見方がないのかなど気になっていたので、答え合わせができてよかった。新しい考え方を習得できた。的を決めてデータを収集することが重要だと理解した。今後、社内で予測数字を出す際に今回学んだ手法を生かせるようにしたい。

実施、実施対象
2024年10月　　　　　6名
業種
インソース
評価
内容：大変理解できた・理解できた
83.3%
講師：大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 研修の内容自体、自分の担当業務と合致しており参考になるものと思いましたが、加えて、講師のメッセージがとても本質的で、データ活用力というテーマにとどまらない貴重な講義でした。データリテラシーの重要性を再認識しました。
  • データより規則性や律速をあぶりだし、データに基づく業務効率改善や将来の戦略立案に役立てたい。日常の出来事や講師の方のご経験を踏まえたお話が非常に興味深かった。
  • データ活用をするうえで、机上の分析だけにとどまらず現場の実態を押さえる姿勢を忘れないようにする。とてもためになったので、他にも様々な研修に参加したいと思った。

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