勘に頼るだけでないデータドリブン経営の重要性が高まっている。本コースでは観光事業における「課題設定の方法」、「KGI,KPI設定の方法」「データ収集法」「データ解釈法」などについて実践的に学ぶ。
実際に存在する課題の演習を通して、データドリブン経営について演習を通して理解し学ぶ。「学習事項を自社で活用→課題発見・設定→ラボで課題共有→相互レビュー」のサイクルを回し続け、定着を図る。知るだけでなく、できるようになることを目指す。
科目一覧
Omotenashi DX Laboratory
観光事業におけるデータドリブン経営について演習を通して理解し学ぶ
おもてなしDXラボ
担当講師 | 齋藤 健太(KUROCO株式会社)、巌洞 秀樹(一般社団法人海峡都市関門DMO)、石田 一彦(株式会社ワーズワース) |
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分類 | ラボ |
授業形態 | 遠隔 |
時数 | 16コマ |
時間数 | 24時間 |
到達目標 | ①「課題設定の方法」「KGI,KPI設定の方法」「データ収集法」「データ解釈法」を理解し、自社で活用できる。 ②上記を会社内の仲間に説明し、相手を納得させることができる。 |
難易度 | ★★ |
分野別難易度 | 表計算:★ データ:★ ※履修モデルならコース内で学習できます。 |
履修上の注意 | この科目は「おもてなしDXモデル」のラボ科目です。 同モデルの事前学習科目はこちら(推奨科目) ・IT基礎1 WEB・情報編 ・データ基礎 ・統計基礎 すでに上記いずれかを習得済の方へのおすすめ(取替可) ・IT基礎2 PGエントリ編 その他 ・ピポッドテーブル等のExcelスキル |
授業計画 ・内容 |
授業計画・内容については、大筋で下記の内容であるが、カリキュラム構成の追加検討により、若干の調整を行う可能性がある。 1コマ=90分の内容 1. 全体オリエンテーション(観光とは、今の観光で必要なこと、DMOとは) 2. 【インプット】関門DMOとは、メンバー自己紹介、数字に少し触れる※ワーク有り 3. ビジネスにおけるデータ活用の現状/ビジネスとデータの関係性 4. ビジネスにおけるデータ分析の進め方 5. 【ワーク】自社の売上を上げるための分析設計 6. ビジネス現場におけるデータ分析事例 7. エクセルでのデータ分析するために最低限覚えておくべき関数・機能 ※ワーク有り 8. 【ワーク】各店舗の収益に影響を与えている要因を見つけて改善策に繋げる 9. 【ワーク】パン屋の売上アップをするための施策を考える 10. ビジネス推進に必須のWebマーケティングで見るべき指標 ※ワーク有り 11. データ分析のためのKGI/KPIの設定 ※ワーク有り 12. 【ワーク】施設売上を上げるための分析①②/個別分析説明 13. 個別自社事例の発表&フィードバック 14. 個別自社事例の発表&フィードバック 15. 個別自社事例の発表&フィードバック 16. 個別自社事例の発表&フィードバック、総まとめ |
事前・事後学習 の内容 |
学習したことを自社に引きつけて演習すること(復習90分程度) |
成績評価の 方法 |
到達目標1:クイズ(30%) 到達目標2:最終プレゼンテーションとディスカッション(50%) 積極的な授業への参加(20%) |
教科書 ・参考書等 |
授業中に必要な資料を配布する |
キーワード | 地域創生、観光業、DX、マーケティング分析、KPI |