クリティカル・シンキング2（問題解決編）

グロ放題より
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自己メモ_φ(･_･

「未」の部分は随時更新予定。

コース紹介

頑張っているのに、なかなか成果に繋がらない→成功確率の低い方法で頑張っている
同じ頑張るのであれば、成功確率の高い方法を取った方が良い

問題解決とは何か？

今月の売上が大きく下がってしまった。課長と面談があるので、来月に向けて何か考えておきたい
新規顧客の訪問を増やす、営業トークを磨く研修を受けようと思っている。→まずできることを思いついた
まず出来ることをしようとする姿勢は素晴らしいが、せっかくの努力が成果に結びつかないかもしれない
売上が下がった原因を追求していない、問題の原因は新規顧客とは限らない、思いついたアイデアに飛びついてしまっている
実行したとしても効果が上がらなかった場合、検証もままならなくなる
問題解決の考え方を使うと
- 適切な解決策を導き出せて、確率が上がる
- 効果がなかった場合に検証できる
問題とは何か？
- あるべき姿と現状のギャップである
- あるべき姿は人によって異なる。自分は問題と思っていないのに厳しく指摘される。自分は問題だと思っているのに、周りはわかってくれない
- 組織ではあるべき姿の共通認識を作ることが重要
問題解決のステップ
1. What
  - 問題の明確化：問題は何か？どの程度の問題か？
2. Where
  - 問題箇所の特定：どこが悪いのか？
3. Why
  - 原因の追求：なぜ、そうなっているのか？
4. How
  - 解決策の立案：どうすればいいのか？

問題解決の落とし穴

失敗事例
- ドラッグストアの店長、本社と話し合って決めた今月の目標に対して5％のギャップがある。なんとかしなければ
  - 売上が下がった問題を「商品」「価格」「販売チャネル」「プロモーション」の4つの観点に分解してみた
    - 3つの観点は大きく変わっていない
    - プロモーションについては経費削減の方針もあってやり方を変えた
    - プロモーションが問題なので改善する必要あり
店長の考えの問題点1
- 売上が下がったことで、問題箇所の特定を十分に行わないまま、原因を分析している
- 5％のギャップを問題点としているのでWhatは明確化できている
- 4つの観点に分解しているがこの分解方法でよかったのか？Whereの問題箇所の特定は怪しい
問題解決の落とし穴1
- 「商品」「価格」「販売チャネル」「プロモーション」はインプット
- 「売上：来店客数、購買率、客単価」「コスト：固定費、変動費」はアウトプット
- インプットを変えればアウトプットは変動する、例えば「価格」を下げると「購買率」は上がるが「客単価」は下がる
- Where、問題特定をする時に、人はついつい「インプット」に飛んでしまう
- 結果系、アウトプットから見ていく必要がある
- 店長は売上がマイナス5％の問題特定で「プロモーション」を上げたが、これはインプットである
- 「来店客数」「購買率」「客単価」などのアウトプットを分解して問題特定を行う必要がある
- でないと次のステップであるWhyで真の原因や適切な打ち手が見出せない可能性がある
- 「プロモーション」を改善するにあたっても、真の原因が「来店客数」なのか、「購買率」なのか、「客単価」なのか、によって打つ手は変わってくるはず
- インプットとアウトプットを混同しないこと
店長の考えの問題点2
- アウトプットである「購買率」、特定の時間帯が下がっていることがわかった
- 先月レジ打ちスタッフが新人に入れ替わり、特定の時間帯のレジ打ち担当は新人たちだった
- 店長は購買率が下がった原因は、レジが混雑しているからだと仮説を立てた
- 他の時間帯でレジの混雑が発生していないのかを調べていない
- 他の店舗でもレジが混雑すると購買率が下がっているのか確認していない
問題解決の落とし穴2
- 仮説をちゃんと検証できていない
- 他にも原因があるかもしれない
- 直感的に原因を決めてしまうことを根拠のない決め打ち、という
- 特に慣れた業務だと深く検証せずに決め打ちしてしまうことがあるので注意
店長の考えの問題点3
- 他の店舗や時間帯を調べてみたら、レジが混雑したからといって購買率が下がるわけではないことが判明した
- データを調べてみる。お客様をカテゴリー分けして購買率を調べてみることに
- ポイントカード導入によりお客様の住所がわかる。住んでいる地域別に購買率を調べてみる
- この調べ方は感度の良いものか？
- 細かく分類するのは良いとして、あてもなくやると時間を浪費する
- 分類方法は本社の戦略などにより決定する方が良い
- 簡単に手に入る方法での分類が正しいとは限らない。正しい目的を意識する
まとめ
- インプット・アウトプットの混同
  - 問題箇所の特定はアウトプットから
- 根拠のない決め打ち
  - 仮説は検証が必要
- 無目的な分析による時間の浪費
  - 分類分析に意図や目的を持つ

MECE

カフェの店長がここ最近取ったお客様アンケートについて悩んでいる
- 色々なお客さんから不満が寄せられているとのこと
- まずはお客さんを分けてどんな層でどんな不満があるのかを見ようとしている
- 分け方は「常連」「街に遊びに来る若者」「会社員」とした
- その分け方で本当にいいのか？
- 「常連」「若者」「会社員」の分け方ではかぶっている可能性があり、曖昧な分け方（若者って何歳？）、分析すべき顧客層に漏れがある可能性がある
構成要素に分解して考える
- 分解とは、現状を把握するのに欠かせない基本操作
- 分解の際に押さえておくことは、「MECEに分解する」「目的に沿って、切り口・切り方に留意する」
MECEとは、ある要素を「余すことなくもれなく見落としなくダブりなく」切り分けた状態のことをいう
カフェのお客様の分け方の例
- 客別単価
- 年代別
- 来店回数
- 滞在時間別
- 1人でくる客、2人でくる客、3人以上でくる客、など。。。
分解する切り口
1. 層別分解：全体集合を部分に分ける、「〜である、〜でない・それ以外」など、年齢別、住所別、職業別など
2. 変数分解：事象を変数で分ける、売上＝単価＊販売数量、利益率＝利益＊売上など、売上減は単価低下、販売数量減のどちらに問題があるか？など
3. ある事象にいたるプロセスで分ける：ある事象のプロセスのどこに問題があるのか？、カフェの場合、お客さんが不満を持つのはどのプロセス？注文時？飲食中？退店時？など
様々な切り口で分解する際に行うべきことは、「全体」を明確に定義することである
分解するときは細かくせずざっくりと分けて、全体の傾向を捉える
違う観点の切り口を混ぜないこと
まとめ
- MECEとは、ある要素をモレなくダブリなく切り分けた状態のこと
- 分解する切り口の主なパターンは3つ
  - 層別分解：足し算型の分解
  - 変数分解：掛け算や割り算のイメージ
  - プロセス分解
MECEは問題解決のWhere、Why、Howに活用が可能