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enPiT everi 社会人向け「人工知能・ロボット・IoT」に関する短期講義・演習プログラム

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[everiPro科目]おもてなしDXラボ

 

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

科目名 おもてなしDXラボ
科目名(英名) Omotenashi DX Laboratory
担当講師(氏名・所属) 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)
分類 ラボ
授業形態

遠隔

本科目はオンラインにて実施するため、どの地域からも受講が可能です。
受講日時については日程表をご確認ください。
時数 16コマ
時間数(コマ数✕1.5) 24時間
授業の概要 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。
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(前提知識) 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
(準備学習・前提知識)
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