「働く」ことを考える課

「働く」ことに悩んでいる人たちに、少しでも勇気や元気を持ってもらえるように、「働く」ことを前向きに、そして色々な視点で考えていきます。

デジタル時代の今、リーダーに求められる「データリテラシー」

time 2019/04/14

デジタル時代の今、リーダーに求められる「データリテラシー」
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【デジタル時代の今、リーダーに求められる「データリテラシー」】

データ・統計分析ができる本

【リーダーに求められる冷静な判断】

リーダーであれば、日々、部下から、色々な提案を受けます。

そして、その部下からの提案には、部下の個人的な感情や思い込みが、往々にして入っているものです。

部下の言っていることを、何も考えずにうのみにしてしまうと、本当にだまされてしまいます。

そこで、リーダーには、部下からの提案を、冷静に判断することが求められます。

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【判断に必要な「データリテラシー」】

そして、冷静に判断するために、必要なのがデータです。

まず、部下からの提案は、その根拠を、必ず、データで確認するようにしましょう。

そして、その根拠となるデータは、判断するのにふさわしいデータなのか、またふさわしいデータが正しく使われているのかも、必ず、確認するようにしましょう。

数字は正しくても、使い方を間違ってしまうと、判断も間違ってしまいます。

また、同じ数字でも、いくらでも操作が可能ですし、数字の見せ方も、様々です。

この、判断するのにふさわしいデータなのか、またふさわしいデータが正しく使われているのか、そして正しい根拠から正しい判断につなげられるのか、ということは、リーダーに求められる、非常に重要なスキルとなります。

そして、この、データを活用する能力を、「データリテラシー」と言います。

デジタル時代の今、この「データリテラシー」は、リーダーに、確実に求められるようになりました。

それちょっと、数字で説明してくれる? と言われて困らない できる人のデータ・統計術

【事例で考える「データリテラシー」】

今回は、この「データリテラシー」について、いくつかの事例に基づき、考えてみたいと思います。

【事例1「商品戦略を考える」】

部下が、以下のような提案をしてきました。

「課長!

当社の商品を購入しているお客さんの、年齢層を分析してみました。

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この20代と30代に、もっと購入してもらうために、この年代に商品戦略を絞りましょう。」

20代と30代で、6割を占めます。

まさか、これだけで

「よっしゃー!

その年代に絞り込んで、商品戦略を考えるぞ!!」

などと、単純には、乗っかっていきませんよね。

商品戦略は、その会社にとって、業績を左右する、非常に大きな問題です。

この、当社の商品を購入している、この年齢層のデータだけで、商品戦略を決めて良いでしょうか。

例えば、以下のようなツッコミは必要ありませんでしょうか。

「確かに20代と30代の購入が多いよね。

では、何故、40代以上の方は、買ってくれないのだろうか?

その理由は、調べてみた?

今の日本の人口構成は、中高年が圧倒的に多いわけだから、40代以上に買ってもらえたほうが、良いと思わない?

もっと、広い視野で、調べてみてくれる?

そこで、改めて、検討しなおそう。」

【事例2「販売戦略を考える」】

部下が、以下のような提案をしてきました。

「店長!

最近、家族連れのお客様が、減ってきているように思うんです。

Aさんも、Bさんも、最近は家族と一緒じゃなく、一人で来店されるんです。

もっと、家族でご来店いただけるような、イベントが必要だと思います。

例えば、5,000円以上お買い上げいただいた方に、お子さん向けのおもちゃをプレゼントしてみてはいかがでしょうか?」

まさか、これだけで

「よっしゃー!

お子さん向けのプレゼントは、何が良いか、みんなで考えるぞ!!」

などと、単純には、乗っかっていきませんよね。

そもそも、このお店は売り上げが、本当に減ってきているのでしょうか?

そして、売り上げが減っているとしても、その原因が、家族連れが、本当に減っているからなのでしょうか?

また、家族で来店されないと、売り上げは落ちるのでしょうか。

その、根拠はどこにあるのでしょうか?

実際に、Aさんも、Bさんも、一人ではありますが、来店はしているのです。

そして、プレゼントをするにも、コストがかかります。

その、コスト分の、利益を稼げるだけの客数増は見込めるのでしょうか?

本当に、ツッコミどころ満載の提案です。

リーダーであれば、すぐに、このような違和感を覚えることと思います。

是非、部下に、ツッコミを入れてください。

そして、広く情報を集めて、たくさんの切り口の中から、冷静に判断をするようにしてください。

【事例3「売上対策を考える」】

部下が、以下のような提案をしてきました。

「マネージャー!

こちら、今年度の、各支店の売り上げの、前年比の推移です。

ほぼ、前年から売り上げは微増の状況ですが、このD支店だけ、前年比85%と落ち込んでいます。

D支店の売り上げ増の対策が、早急に必要だと考えます。

早速、D支店に行って、状況を探ってきたいのですが、出張の承認をいただいてもよろしいでしょうか。」

まさか、これだけで

「よっしゃー!

すぐにD支店に行ってくれ!!

そして、支店長とメンバーから、売り上げ減の原因を聞いてきてくれ!!!」

などと、単純には、乗っかっていきませんよね。

そして、まさか、出張ついでにお土産など、頼んでませんよね。

前年比85%という落ち込みであれば、前年は、D支店で、何か特別なプロモーションをやってなかったでしょうか?

もしくは、D市全体のイベントに乗っかっていたことも考えられます。

そして、まさか、D支店は新店で、新店景気で前年の売り上げが、異常に高かったということは、ありませんよね?

色々な要因が考えられますし、本部で、すぐに調べられます。

D支店に行くにしても、本部で調べられることを、しっかりと調べたうえで、仮説を立てて行くべきです。

明日からつかえるシンプル統計学 ~身近な事例でするする身につく最低限の知識とコツ (現場の統計学)

【「データリテラシー」は日々の業務から】

今回は、簡単な事例を取り上げてみました。

部下からの提案や示された根拠は、リーダー自身が判断するために、ふさわしいデータなのか、そして正しく使われているのかなど、まずは疑ってかかりましょう。

そして、ふさわしいデータを、正しく使い、そして正しい判断につなげていきましょう。

これは、日々のトレーニングが必要です。

そして、日々の業務がトレーニングになります。

是非、日々の業務から、データを意識し、「データリテラシー」を高めていきましょう。

ビジネスのためのデータ処理リテラシー

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