2008年12月30日

コンサル内定者の一年の使い方

 そろそろ、2010のコンサル内定者も出揃いつつある時期らしい。
 本年度の就活は後輩の話を聞く限り、前年度よりさらに早まった印象を受ける。
 残すはBCG春ジョブ/RB/AC通常採用みたいな感じらしい。まだ決まっていないコンサル就活生頑張ってください。
 
 で、今回の本題なのだが、このブログの本来の目的だあったはずのコンサル内定者の1年間の記録が全く機能していないので、友人などのコンサル内定者が1年間どのように過ごしているかを紹介することで少しは補完しようと思う。

 ちょうど内定者も出揃いつつあって、入社までどうするか悩み始めると思うので時期はピッタリ!とか言ってみる。

自分の感覚だが、内定者の1年の主な過ごし方は次の4タイプに分かれると思う。

1,アカデミックな勉学や研究にいそしむタイプ


 社会人になってしまっては、もうアカデミーの道には(なかなか)戻れないから
今のうちにしっかり勉強しておこうという方々。
 元々研究者志望であったり、ポストコンサルにビジネス以外の道を考えている人が多い気がする。(例えば、国際機関とかシンクタンクとか、その専門での海外留学とか)
 また、研究室が厳しくてやむを得ずそうなっている方もたぶん多いw

2,コンサルに関係する勉強に勤しむタイプ


 「学生のうちの勉強は、仕事始めれば一週間で追いつく」と先輩に言われるからか、実はあまりいないタイプ。例外としては、入ってからは中々時間を取れない英語を頑張る人はいる。TOEIC700以下の人はこのタイプになった方が良いと思われる。
 英語以外は、ファームに出された課題図書を読むだけってのがせいぜいな気がします。
 一部、勉強会を開いてMBAのケース問題を解いて勉強しているグループがあるぐらいですかね。

3,実戦で仕事を学ぶタイプ


 立ち上げ期のベンチャーにフルコミットメントしてみたり、学生団体作ってみたり、海外ヘッジファンドに長期インターン行ってみたり、一番アグレッシブな方々。
 一番充実していてそうで傍から見ていると、かなり成長している印象を受ける。ただ、生き急いでいるように見えるのも確か笑
 今までにそういった経験がない人には一番お勧めする一年間の過ごし方。
 でも、コンサル内定者って既に経験済みで、今更それに一年費やしたくないって人が多いのも事実。

4,思いっきり遊び倒すタイプ


 「コンサルになったら、遊べなくなるから今のうちにたっぷり遊んでおけ!」という社員さんのアドバイスを旗印にトコトン遊ぶ方々。
 遊びのタイプは人それぞれで、ほぼ毎日合コンしてますみたいな合コン三昧の人がいるかと思えば、ドラクエ・FFシリーズ全部やりなおしてみたとかマンガ1ヶ月で200冊読みましたが何か?みたいな人もいる。
 あとは海外旅行に行く人も多い感じ。単位取りきってる学部生だったりするとほとんど日本にいないみたいな強者も。そこまで行かなくても、語学の勉強兼ねて1か月近く海外に行く人は多い。


以上が、自分の周りを見た感じの印象です。
ただ、どれかだけってことはもちろんなく、1に軸足を置きながらも2や3もって言う要領の良い人はたくさん居ます。上の分類はあくまでどこに軸足を置いているかってことなので。自分は残念ながら、4の遊んでるタイプです笑

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2008年12月14日

つづき2(学び):初コンサル♪

初コンサル♪及び、つづき:初コンサル♪
の続編です。

前回のエントリー目次に従うと
0.前提
1.結果
2.流れ
3.学び(←ここ)

 一応、断わっておくと、「初コンサル♪」と言いつつも
今回の自分の仕事はコンサルティングと言うより分析なので
そっちに偏った学びになります。

3.学び


自分でも整理しきれてないので、羅列形式。


  • 分析は分析自体よりデータの整理、ゴミ取り等の準備に時間がかかる


  • 本当に意外なことにデータ分析の時間よりも、分析できる状況にするのが大変だった。クロス分析するなら、初めからその分析を前提としてデータが構築されている場合を除き、別々のデータを関連付けなくてはいけない。

       例えば、ある女性服の売上とその服を取り上げたファッション雑誌の合計部数(露出量)の関係を見るならば、服の売上と言うデータとファッション雑誌の部数という別のデータを組み合わせる必要があるわけです。この場合、あるアイテムがどの雑誌に載っていたのかというデータを媒介にして、各アイテムと合計部数を関連付ける作業が出てきます。こう言うデータを関連付けるのが意外にめんどくさい作業のひとつ。
    (ちなみに、この女性服とファッション雑誌での露出量は綺麗に相関が出るそうです)

     あとはデータが増えてくると、不完全なデータとか明らかにおかしいデータも紛れてくるのでそう言ったゴミ取りも時間を食います。
     例えば、アンケートを取ったとして、未記入ばっか、矛盾する回答パターンなどデータとして使えないものが含まれているならば除去する必要がある。

    ⇒簡単な分析でも、準備に時間かかる可能性を考えて計画立てる。
    30分の分析で終わると思っても、そのデータ収集・整理に4時間かかるかもしれない。

  • 意外に企業は頭使ってデータ集めていない


  • 前項に関係するんだが、分析する側として最高なのはその分析を前提としてデータが構築されている場合である。例えば、財務諸表なんかは典型的で、企業分析を前提に綺麗にまとまっているので、収益の分析、財務状況の分析は簡単にできる。
     ただ、実際そんなに恵まれている場合は少ない。自分が経験したひどい例で、初コンサル♪とは違う企業の営業成績と各人の属性のクロス分析(年齢・所属・地域・これまでの経験部署等)がある。この時は、全社員のデータ(関連会社・派遣・パートも含む数万人)と直近3カ年の月次営業成績のデータを渡された。その二つがあれば簡単に関連づけられるはずなんだが、この時は相当苦労した。

     その理由は、全社員の名簿と営業成績のデータが何を考えたのか共通のIDを使ってなかったのだ。その何が問題かと言うと、IDが共通でなければ名前で各人と営業成績を結び付けなくてはいけない。しかし、数万人もいると何十人も同姓同名がいるのである。しかも悪いことに契約社員から正社員に採用されるなど採用区分が変わるとアカウントが代わり、変わった月から同じ名前の違う営業成績のデータが生まれていた。

     その結果、関数だけで関連付けられないデータ数百。同姓同名系のデータは生年月日で判別するのがセオリーだが、営業成績の方には生年月日のデータはなかった。
     仕方ないので、この時は支店を元に目視で関連付けをした。(支店は異動があるので、一人のデータに複数の支店がヒットし、単純に関数でやると取ってこれない)
     営業成績のデータ取るのであれば、全社的にクロス分析やるのは当然なんだから、同姓同名の問題とか簡単に思いつくはずである。現にメールアドレスは同姓同名対策をしていた。営業成績データに共通ID用いるとか、メールアドレスを入れとくとかするだけで、ガクンと分析の作業量減るのであるから、システム開発にgoサインを出す前に5分でいいから考えて欲しかった気がする。
    ⇒他人が作ったデータに期待しすぎない&自分がデータ集める時は使うときのことを最大限考える。

  • 分析してると作業自体が楽しくなる


  •  データが揃って分析できる段になると、分析自体が楽しくて熱中してしまい要らない分析をしてしまいがち。仮説を裏付けるもしくはそれを否定する可能性がある分析のみをやるべき。
     そもそもデータ分析するのはそれが目的ではなく、そこから何らかの示唆を取り出すのが目的である。逆にいえば、何の示唆も生まない分析は意味が全くない。

     ⇒分析を行うときは常に仮説を意識する。

  • ・何でもかんでもexcelでやろうとしてしまう


  • excelで分析できるぐらいだと、関数、マクロ、VBAなどを使っていかに楽に作業しようかと意識して作業するようになっていると思う。その姿勢自体は大変いいんだが、あとから考えるとそれ無理してexcelでやらなくてもいったんcsvで吐き出してからテキストエディッタ使った方が良くね?とかデータ量多すぎor関数使い過ぎで再計算に10分かかるくらいなら素直にアクセス使ったら?とか、今思うとexcelに固執しすぎて逆に生産性落としていたなと思うことがかなりある。
     ちなみにvlookupとか検索系はかなり重い関数です。便利だけど多用しすぎると後で軽く泣けます。

     ⇒視野は広く、あくまで重視は生産性(正確さは前提としても)


    あ、ちなみにエクセルでのデータ分析をしたい方はまず次の本を読むことをお勧めします。
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    ◆関連記事
    初コンサル♪

    つづき:初コンサル♪

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2008年12月09日

つづき:初コンサル♪

以前書いた、初コンサル♪というエントリーを全くフォローせず放置をしていたが、意外にこのエントリーにアクセスが多いので、
拾っておこうと思う。

目次としては
0.前提
1.結果
2.流れ
3.学び(別エントリへ)

0.前提
前エントリーから概要を拾ってくると
そもそもこのエントリはバイトで次のような仕事を振られたもの。
守秘義務に抵触してしまうので詳しくは書けないが、
 すごい大雑把に言うと、
  その会社が提供しているある営業支援サービスがある。
  あるクライアントでその活用が上手くいっていない。
  クライアントとしてはアクティブユーザーを増やしたいらしい。
  
 と言うわけで、その提言を作れと言うのが今回のお仕事。


 コンサルとは言いつつも、インタビューーとかがあるわけではなくexcel(時にaccess)を使った分析only。まぁ、なんだかんだでバイトに振る内容なので^^
 具体的には当該サービスのログとユーザーの属性が分かる各種データベースを渡され、それをクロス分析した。

1.結果
かなりざっくり言うと

 対策1:業務プロセス改善で対象全員が触れるように。
 対策2:新たなヘビーユーザー作成。

2.流れ:時系列っぽくツラツラと。
詳しくすると、特定されかねないので、以下サービスを掲示板に例えます

このサービスの利用状況は以下の通り。
この掲示板の対象ユーザーの100に対して
過去半年にアクセスしたことある人:20
毎週見てる人(ROM):10
投稿している人:0.3

 対象にも関わらず、アクセスすらしてない人がほとんどで
見てる人が10%、主体的に活用している人は0.3%しかいない状況。
(ただし、アクセスから、次の段階へのコンバージョンは良い)

 自分のバイト先が対応できるのは、掲示板にアクセスしたことある人をどう次のステップにいかせるかのところ。かつ、アクセス後のコンバージョンはいいのでそこを上げるのは難しい。
 従って、アクティブユーザー増やすにはアクセスする人を増やすしかないのでこの時点でクライアントの経営企画室マターへ。

 ただ、丸投げするわけにもいかないので、アクセスや投稿と各種属性の相関を取り、明らかに相関があるものとなぜそうなるかの仮説をまとめてこれを経営企画室に提供。
========自分の仕事ここまで=========================
 
 その後、経営企画室が活用出来ているとこと出来ていないところ数店舗をピックアップしてインタビュー。
 (店舗・統括支社ごとに傾向あったため)
 で、おおざっぱに言うと
 活用出来ているところ:
  店舗で日常の業務の一環として利用する習慣あり。
  (イメージ的には、日報書く流れで掲示板利用)
 活用出来ていないところ: 
  上はノータッチ。むしろちゃんと上が理解していないため、
  使ってると遊んでると思われる。

 というわけで、各店舗に任せず本社が音頭を取って業務プロセスの中に組み込みましょうとなったわけ。

 それとは別系統で、ヘビーユーザーがその周りにユーザーを作っていく傾向が見られたので(環境要因を除外しても)、ヘビーユーザーにインタビューして、なったきっかけみたいなものを見出して、それをこっちから働きかけて作る施策を打ち出した。
 (こっち系統は詳しく知らない)

3.学び 次回へ回す

取り敢えず、特定されない程度に書くのが難しいことが分かった笑
訳わからなかったらごめんなさい。

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posted by ナオ at 03:06 | Comment(0) | TrackBack(0) | 成長戦略
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