ROE分解(デュポン分析)を実務で使うときに陥りやすい3つの罠
この記事でわかること ROEのデュポン分解の仕組みと3つの構成要素 ROEが高い企業=良い企業ではない理由(具体的な数値例つき) 実務で陥りやすい3つの罠と、それぞれの対策 ROEと併せて見るべき指標 […]
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I took a “Service Management” course at business school. I’ll be looking back on t […]
この記事でわかること STP分析の全体像とマーケティング戦略における位置づけ セグメンテーションの4つの変数と使い分け ターゲティングの判断基準「6R」 ポジショニングマップの作り方と良い軸の選び方 […]
この記事でわかること バリューチェーン(VC)分析の基本構造と目的 VC分析の5ステップ(業界VC→自社VC→競合比較→強み弱み特定→戦略示唆) ポーターの3つの基本戦略(コストリーダーシップ・差別化 […]
前回(機械学習入門⑩)は、MBAデータサイエンス講座の集大成となるDemo Dayの体験記と、6回分の学びの振り返りを書いた。 シリーズの最終回は、講座の最終日にもう一つ大きく扱われたテーマ──AIと […]
この記事でわかること KSF(重要成功要因)とは何か、KBFとの違い 業界KSFを見つけるための3つの分析ステップ 5フォース分析からKSFにつなげる具体的な思考プロセス 顧客KBFの変化がKSFに与 […]
In my previous post (Intro to ML #10), I wrote about Demo Day — the final session of my MBA data sci […]
この記事でわかること P/L・B/S・CFSそれぞれの役割と「何を表しているか」 3つの財務諸表がどこでつながっているか(3つの接点) 「利益が出ているのに現金がない」が起きる3つの原因 発生主義・実 […]
この記事でわかること 戦略策定プロセスの全体像と5つのステップ 「いきなり解決策に飛びつかない」ための分析の道筋 業界KSFと自社のGAP(経営課題)を見つける方法 M&Aとアライアンス、どち […]
前回(機械学習入門⑨)は、生成AIをかしこく使うための方法──プロンプト・RAG・MCP・エージェント──をMBAでの学びをもとに整理した。 そして今回が、シリーズの締めくくりだ。MBAのデータサイエ […]