データサイエンスのツールとフレームワーク、ITマネジメント、そしてマーケティングを組み合わせて、デジタルトランスフォーメーションの思想的リーダーのトップから学ぶことができます。
Berkeley Executive Educations
が提供するデジタルトランスフォーメーションプログラムには、ビジネスを変革するためにデジタルテクノロジーとデータ管理の実践の機会について学びたいという強い希望以外に、参加への条件はありません。プログラムが8つのモジュールを進んでいくなかで、小売業とヘルスケアの例を用いたストーリーで、これら2つの非常に異なる業界がデータ、テクノロジー、および人間を中心に結束することでどのように便益を得られるのかをお見せします。
鍵となる機会を見極める
課題をデジタルソリューションの最適な機会として認識し、捉えなおす
組織の変革をマネジメントする
データ、テクノロジー、人間、処理過程を活用して、組織に測定可能で意義ある変化をもたらす
リーダーシップに将来性を持たせる
プライバシーやデータ保護など、デジタルビジネスを取り巻く法的および倫理的規定をナビゲートする
このオンラインプログラムは、ディスラプションを通じてビジネスユニットや組織をリードするための戦略を必要としている、中堅から上級職のマネージャーの方向けに設計されています。新しいアイデアを取り入れ、競合他社に後れを取らず、人材・データ・テクノロジーを連携させることについて、より革新的であるよう努めるリーダーたちこそが、このコースにもっともふさわしい受講者といえるでしょう。参加者は、各職務部門のリーダー、ビジネスユニットや地域の責任者、または総括経営責任者かもしれません。すべての業界が何かしらのディスラプションに対して脆弱です。つまり、あらゆる業界がこの実践的な経験から利益を得られるということなのです。このプログラムは、参加者が自分の役割や責任に適したレベルでの課題へのアクションプランを作成する、キャップストーン・プロジェクトとともに完了します。
顧客体験を最適化するために、オンライン小売業者はどのようにデータ分析結果や、提案エンジンのようなデータ駆動型アルゴリズムを活用しているかを学びます。
ある有名な世界最大の海運会社が、どのように所有するプラットフォームを有効活用し、ソーシャルメディアをターゲットに影響力を広げていったのかについても学びます。
最後に受講生の皆さんには、デジタル・トランスフォーメーションを成功させた組織を1つ探し、その組織が実行した活動のうち皆様が所属する組織で一番効果的に推進できるものは何なのか、熟考していただきます。
パーソナライズド・プライシングや価格差別などの価格設定に関する問題について掘り下げます。
データを参考にして継続的に価格を調整する手法である、ダイナミック・プライシングについて学びます。
デジタル商品とサブスクリプション・エコノミーについても検討します。
この週の後半では、企業がデジタルの世界で使用するさまざまなビジネスモデルを理解するために特に重要な2つの分野について学びます。
ネットワーク効果:製品やサービスの多くは、同じ製品を多くの人が使えば使うほどその価値が高まるという現象
市場の二面性
A/Bテストの例を挙げながらデジタル・アドバタイズメントの有効性を評価します。
サービスのプロセスとネットワーク分析方法を再デザインするため、事前事後調査を用いて高価値な顧客の特定を行います。
最後には、意思決定プロセスでデータを活用することに成功した組織を調査していただきます。
なぜデジタル・トランスフォーメーションを行う上で戦略的必須事項を特定する必要があるのか、その理由と、これらの必須事項に対する組織のパフォーマンスを測定するために使用できるKPI:主要業績評価指標について明らかにしていきます。
さまざまなタッチポイントにおいて、デジタルコンテンツが顧客との対話をどのように変化させることができるのかを分析していきます。
デジタルトランスフォーメーションの組織としての遂行能力に影響を与える、組織設計の選択について学びます。
組織を調査し、デジタルトランスフォーメーションの進捗状況を把握するために使用できる新しいデータやツールを紹介します。
データの利用目的を明らかにし、記述分析、予測分析、処方的分析について学びます。
色々なデータの情報源について学び、データの量やその形式に関する諸問題について学びます。古典的データ(サーベイ結果や取引データなど)をはじめ、比較的新しい形式のデータ(位置情報や文字、画像/動画データなど。往々にして新たな課題も併せ持つ。)についても解説します。
デジタル・トランスフォーメーションの成功の鍵となる、データ構造やデータ統合について学びます。
講の締めくくりとして、意義深い分析を行うために必要なデータ処理方法についても学びます。
データの収集と使用に関する規制と、そこから派生する倫理的な問題について学びます。この分野では、事件やスキャンダルが企業の評判を落とす可能性があるため、細心の注意を払う必要があります。
アルゴリズムバイアスについて学習し、アルゴリズムの判断がいつ、なぜ偏るのか、どうすれば偏らないのかを明らかにします。ソーシャルメディアのフィードから与信判断まで、私たちの日常生活にアルゴリズムが更に深く関与するようになったことで、これらの判断が不公平になるのではないかという懸念が生じています。
組織のデジタル・トランスフォーメーションを定義し、実現するためのフローチャートとして、いわゆるスイムレーンプロセスというものについて学びます。まず、スイムレーンプロセスとは何かを理解し、あなたの組織のプロセスフローの現状をスイムレーンプロセスに書き起こします。
次に、記述分析手法であるスイムレーンプロセスを使ってデジタル・トランスフォーメーションを行う機会を見つけ、その優先順位付けを行います。
量的および質的な分析手法の統合により、組織の既存のプロセスフローの根本原因を理解し、解決へ導く指標を特定できるようになるかを検証します。
デジタル化された新しい製品やサービスを生み出すためのスイムレーンプロセスフロー図の活用法を学びます。
これまでのモジュールで学んだことをまとめ、自社の全体戦略の文脈ではどのように活かせるか考えます。これには、社内のデジタルトランスフォーメーションの機会に関するポートフォリオの作成と、それらの機会ごとのスイムレーンプロセスフローの作成が含まれています。
既存のデータとインフラ、およびデジタルトランスフォーメーションを進めるために必要な要件を理解するための目録を行います。
デジタルトランスフォーメーションの成功を可能に、またその可能性を確実にするために社内の人的資本と文化的コミットメントを把握します。
どのようにすれば革新的でデジタルに変換された製品やサービスのコンセプトを生み出すことができるかを考察します。
コンセプトを実際に試作して検証するための実験的デザインについても再度触れる予定です。最新のトレンドを概観し、将来の展望を示して、この講の締めくくりとなります。