今回は「それちょっと、数字で説明してくれる？」という本をご紹介します。
数字で説明する能力って、どこでも必要なスキルですよね。
企画 管理は今までの統計を取るために数字が必要
営業マンには売上げ数字がつきもの。
エンジニアはデータの解析が必要。
社長や部長 管理職は会社全体の数字を把握しないといけないです。
役職者 営業社員 内勤社員どこの立ち位置でも数値化は必須スキルです。、
数値で説明できる できないで説明力 説得力 プレゼン力と、様々な部分で差が出てきます。
ちなみに就活生の皆様！
GDでコレが出来るようになったら最強です。
「おっ、この子は出来る子だな」と思われます。
今のうちにマスターしておきましょう！！
目次
・オススメの人
・すぐに実行できる3つのポイント
・まとめ
・書籍情報
・Amazonの聞く読書
オススメの人
・新入社員の方
・営業職の人
・ロジカルシンキングを勉強したい人
すぐに実行できる3つのポイント
1.データで曖昧さをなくす
2.仮説を立てる
3.garbage-in garbage-out
1.データで曖昧さをなくす
データがあれば、説得力が増します。
例えば
パターン①
「あそこのグループってなぁなぁじゃない？、
「そんなグループにいると自分もだれてくるよな」
って言われても感覚的には分かるけど、なんか説得力に欠けるよなぁ～。ってなりますよね。
今のがダメな例です。
パターン②
「2：6：2の法則って知ってる？」
「人間が10人いれば2人が頑張って、2人はサボる 6人は中間層みたいな感じで分かれるんだって」
「やから、生ぬるいグループにいてたらもっとだれてくるで」
こう言われと、「そうなんだ～、自分も2割に入らないと 環境は改めないと」ってなりませんか？
今のは簡単にお話しましたが、本来はもっと細かいデータがあります。
今までの統計があれば、自然と数字に表す事が出来ます。
最低30個のデータ。
多ければ多いほど、制度は上がると言われています。が、そういうわけではないです。
なぜなら、例外が起るからです。
去年の売上げが20％落ちた。と言われて、コロナのせいで落ちていたら、例外になってしまうので、イレギュラーがあった年のデータ活用は難しいです。
（あえてそういう風なデータを使う事もありますが）
はたまた仕様の変更でまったく違うものになってしまったり。
別の例でいくと、売上が前年比の130％アップ！と言われると、良く聞こえませんか？
ですが、業界全体が150％アップしていれば、それだけしか上がってないの？ってなりますよね。
しっかりしたデータ解析が必要です。
会議やプレゼンの場では
「自分の経験上」だとか「〇〇だと思う」ではなくて、〇〇のデータをとったから、▼▼なんだよ。
数字で言うと〇〇％は売上アップが見込めます。と伝えれるようになりましょう。
～思うなんて言っていると、論破王のひろゆきさんに詰められますよ（笑）
2.仮説を立てる
仮説を立てる事も非常に重要です。
ある企業で売上が下がった話をします。
なぜ売上げが下がったのか。
〇〇の商品は夏の時期によく売れるけど、冬の時期には売れないな。 季節はずれだからかなぁ。
去年まではそんな事なかったのになぁ。
そういえば、新人の子が接客しているからかぁ。
だとしたら、誰がやってもうまくいく新卒用のマニュアルが必要だな。
新卒の接客の子まだまだだって聞くしなぁ。
もしかしたらそっちに原因があるかも。
とこのような感じで進んで来ます。
あくまで仮設なので、実際はどうか分かりませんよ。
ただ無作為に進めていくより、仮設を立てて進めていく方がはるかに早く答えに行きつきます。
本書では落ちているお金を探すのを例に例えていました。
皆さん子どもの頃に自動販売機の下にお金がないか、探した覚えはありませんか？笑
私は結構探しましたね～
これってちびっこながら仮設を立てています。
<道端にお金が落ちていないか>無作為に探すより、<お金を落とす人が多い自動販売機下>を探す方がよっぽど効率が良いです。
子どもの頃から仮設を立てて行動していたんだなぁ～。としみじみします(笑)
3.garbage-in garbage-out
この言葉がとても気にいったのでご紹介☺
garbage（ガーベージ）とはゴミという意味です。
ゴミのインプットからはゴミのアウトプットしか生まれない。という意味です。
一見きつい言葉ですが、確かにそうだなぁ～
と思って、自分のかっこいい英単語リストに入れました。
インプットはどれだけ質の良いことをインプットするかで決まります。
ブログやオンラインサロン Voicy等を活用している方は、インプットってめちゃくちゃしているはずなんです。
大人が平日に勉強する平均時間って 6分 です。
すくなっ！って思いましが統計的にはそうです。
この平均時間を圧倒的に超えているのであれば、アウトプットに時間を使うべきです。
アウトプットする方がもっと頭にはいります！
<書くこと> <話をすること> <繰り返し読むこと>
等々アウトプットの方法はたくさんあります。
ぜひぜひ 質の良いインプットをして質の良いアウトプットをしていきましょう☺
まとめ
いかがだったでしょうか？？
数値化って社会人の壁ですよね。
上の人間になればなるほど、数字で説明できなければ恥ずかしい思いをします。
私も再認識できたので、数字で物事をとらえる大切さを改めて実感しました。
本書では部下と上司の対話調で話が進む場面が多く、読みやすさも抜群に良いです！
リーダーになりたての部下とベテラン上司の会話必見です‼‼
書籍情報
・作者 柏木 吉基
・出版日 2015年8月1日
・定価 ¥1,540-
・頁数 278
・目次
第１章 数字やデータで考えるための「ロジカルシンキング」Story「本当の課題」をデータで再度考えよう？
第２章 現状を知り、「課題」（What）を特定するStory「なんでA商品が問題って言えるの？」「そ、それは～」
第３章 データで「なぜ問題が起こっているのか」（Why）を確認するStory「商品寿命が終わったって本当？」
第４章 結果を伝えるStory 今までの話を整理する
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