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マーケティングコミュニケーション事業
データアナリスト職

ビッグデータから
ビジネス課題を抽出し、
最適な次の一手を導き出す
ユーザー属性・行動を可視化し、
サイトやマーケティング、ビジネス上の課題を抽出し、改善策を考案します。
統計解析/データマイニング等の知識だけでなく、
クライアントのビジネスモデルや業界理解などの周辺知識も用いながら、
ビジネスの成長に繋げるための最適な次の一手を導きだします。
分析内容
メディア最適化
マーケティングROIを最大化するために、広告・WEB来訪・アプリ利用・SNS会員・店舗来訪・アンケート等のデータを分析し、メディアやターゲットセグメント、時間や曜日等、あらゆる角度での最適なメディアプランニング、予算分配を導き出します。
効果測定
継続的なビジネス成長を支えるためには、施策の良し悪しを判定する効果検証が必須です。マーケティングは複数の施策を同時に行うことが多く、外的要因も受けやすいため、多数の変数を扱ってそれぞれの施策の貢献度を探っていきます。
ユーザー行動分析
webやアプリに蓄積されたユーザー行動データを丁寧に分解し、示唆を見つけ出します。先入観にとらわれず、数字と向き合って事象を拾い上げ、分類していきます。
Webアクセス解析
GoogleAnalyticsやAdobeAnalyticsを使ってWebサイト訪問者の特性や行動を分析し、Webサイトの成果アップに繋げていきます。ユーザーペルソナを理解した上でCVのボトルネックを探し出し、解決方法を編み出していきます。

求められる資質
数字に強い
仕事をする上で、データの解釈と事象の定量化が頻繁に発生します。蓄積された客観的な数値データを抽出・集計・加工・分析し、導かれた結果を解釈し伝える力と、また反対に、抽象的な現象をどう定量化できるかを導く力の両方が求められます。
論理的思考
データ分析はすべて論理に基づいて実行されます。闇雲に分析しても事象の本質に辿り着くことは困難なため、要素を分解し、順序立てて、なぜなぜを繰り返しながら解を見つけ出し、それを他者に適切に伝えるために論理的思考が必要になります。
追求心
データ解析によるアウトプットの質は追求心によって左右されます。ビジネス貢献が高い解を導き出すためには、1つの解では満足せず、その解釈が本当に正しいかあらゆる視点で検証したり、解を深ぼれるだけ深ぼり解釈の質を高めたり、もっと良い案がないかと仮説を元に解析の幅を広げるなど、追求を辞めない姿勢が求められます。
求められる人物像

- 目的思考で分析がしたい人
- データを見るのが好きで数値の整合性に気づける人
- 得意な分析手法を持っている人
- 修士・博士研究で数値を元にした研究を実施していた人