SMART フレームワークとは
現代の急激な変化と不確実性に直面する中で、企業は革新的なアイデアを生み出す必要があります。その際、正確な問いかけが重要な鍵となります。データ分析においても同様で、情報の質を向上させるためには、適切な問いかけが不可欠です。ここでは、「SMART フレームワーク」と呼ばれるアプローチを用いて、高い効果が期待できる問いかけの手法を紹介します。
SMART フレームワーク: 問いかけのプロセス
1.具体的 (Specific):
問いかけは特定のテーマや領域に焦点を当てていますか?
何に関する情報を得たいのかが明確ですか?
例: 「新しい車を買うとき、人々はどのような機能を重視するのか?」
2.測定可能 (Measurable):
問いかけには測定可能な指標や基準が含まれていますか?
回答を数値や評価で示すことができますか?
例: 「あなたの車が四輪駆動であることはどの程度重要ですか?」
3.行動指向 (Action-oriented):
問いかけの回答が、具体的な行動や判断に結びつく可能性はありますか?
新しい情報に基づいて行動を起こす手がかりが得られますか?
例: 「四輪駆動車にどのような機能があれば購入したいと思いますか?」
4.関連がある (Relevant):
問いかけの回答が、対象となる課題や決定にどれだけ関連していますか?
問いかけから得られる情報が意思決定に有益ですか?
例: 「その問いかけで、車を購入するかしないかを左右する機能を特定できるか?」
5.時間的制約がある (Time-bound):
問いかけには特定の時間枠や期限が設定されていますか?
過去や将来の特定の時点に焦点が当てられていますか?
例: 「この問いかけは、過去 3 年間のうちに人気だった機能のデータを検証しているか?」
効果的な問いかけの例
(1〜10 段階とし、10が最も重要としたうえで)、あなたの車が四輪駆動であることはどの程度重要ですか?
車の販売パッケージとして搭載してほしい機能ベスト 5 を教えてください。
四輪駆動車にどのような機能があれば購入したいと思いますか?
四輪駆動車を買うとしたら、予算はいくらくらい上乗せできますか?
この 3 年間で、四輪駆動車は人気になったでしょうか、そうでないでしょうか。
避けたい問いかけの例
誘導尋問のような問いかけ:
この商品は高いと思いますよね?
改善: 「この製品に関するあなたの意見をお聞かせください」
クローズドエンド(選択式)の問いかけ:
トライアルには満足していただけましたか?
改善: 「トライアルしてみて、この製品についてどんなことを感じましたか」
漠然とした問いかけ:
このツールはあなたに合っていますか?
改善: 「データ入力に関して、新しいツールは古いツールと比較して速いですか、遅いですか、それとも同じぐらいですか?もし速い場合、どれくらいの時間が節約できましたか?遅い場合、どれだけの時間をロスしましたか?」
問いかけの精度向上
現代のビジネス環境は急速に変化しており、企業はこの変化に適応し、次なる展望を見据える必要があります。この転換において、正確な問いかけが重要な役割を果たします。
これはデータ分析においても同様であり、どれだけ多くの情報を持っていても、正しい問いかけがなければデータは十分なインサイトを提供してくれません。そのために、「SMART フレームワーク」は効果的な問いかけのためのガイドラインとなります。
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