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博報堂プロダクツ DBDD Data Business Design Division RECRUIT データビジネスデザイン事業本部 採用サイト

INFORMATION

2018年11月1日
採用サイトをオープンしました。

データビジネスデザイン
事業本部とは

データの力で、
ビジネスをデザインする。

データから価値を創出し、
マーケティング成果へと導くことが、
私たちのミッションです。

はかるひと

データビジネスデザイン事業本部では
企業が抱える課題を解決するために、
様々な「はかる」を行っています。

  • はかる
  • はかる

量る現状を把握する「健康診断」を実施。

KPIプランナー 大谷内 翔平
KPIプランナー 大谷内 翔平
業務得意先:製靴メーカー
若者をターゲットとするため、
インスタグラムを活用していきたいという得意先の考えがありました。
その上で、インスタにどのような写真を投稿すれば「いいね!」がもらえるのか、
得意先内で知見を深めることが本プロジェクトの目的。
まずは、どのような写真が閲覧者の気を引くのかを知る必要がありました。
私たちは、他社(競合に限らず、ファッション系全般)のインスタをチェックし、
「いいね!」が多かった約200枚の写真に共通する要素を探った上で、得意先の課題を整理。
そこから得た、「いいね!」が多くもらえる撮影カットの仮説を、弊社デザイナーと共に考案、得意先に提案するに至りました。
結果、仮説を元にした投稿開始後は、「いいね!」を過去比較で約2倍にまで伸ばすことに成功しました。(フォロワー数も2,000人弱獲得)
はかるポイント!
「いいね!」やコメントが多い投稿の共通要素を洗い出し、得意先の問題点を明確にするという現状把握をしっかり行ったことが、「いいね!」の大きな増加を作ったと思います。

図る新たな視点を加えたり、
アンケートデータで補足したりすることで、
「ブレイクスルー」を狙う

シニアデータベースマーケティング ディレクター 毛利 俊介
シニアデータベースマーケティング
ディレクター 毛利 俊介
業務得意先:トイレタリーメーカー
ティッシュの需要期である3月~4月に売り上げのピークをつくるための、施策ターゲット選定が課題でした。
まず、購買傾向からターゲットを3,40代の女性に絞り込みました。次に、この商品は何と一緒に買われているのか、併買傾向を分析。すると、ペット用品や食卓用品との併売傾向が高く、花粉症用品との併買傾向は意外と低いことが分かりました。
また、購入者口コミでは、「水回りで使いやすい」や、「かさばらず持ち運びやすい」といった意見が多く存在。
これらを踏まえ、ソフトパックティッシュに魅力を感じる可能性の高い30,40代主婦をターゲットとし、行楽やペット用品としての購入訴求提案をしました。
はかるポイント!
時期的には「花粉症でティッシュを購買している」と考えがちですが、主観に頼らず分析からしっかり取り組んだことが、ペット用品や食卓用品との併買傾向が高いという新たな視点を得ることに繋がったと思います。

図る新たな視点を加えたり、
アンケートデータで補足したりすることで、
「ブレイクスルー」を狙う

データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
業務得意先:国産メーカー
広告媒体がチラシというアナログ媒体からデジタル媒体へ移行していく中、チラシのあるべき姿を提言することが求められていました。
そこで、まずは顧客の来店経路を分析したところ、チラシで来店する人の約8割がインターネットを使わず、チラシのみを見て来店していることが分かりました。 また、チラシで来店する人数も無視できる規模ではなく、媒体別成約率もチラシが最も高いということが浮き彫りになりました。
これらを踏まえ、チラシというコンテンツがいかに重要か、根拠の整った報告を実施しました。
はかるポイント!
チラシには、チラシでしか獲得できない顧客層がいることと、元々存在する売上の大きさを提示することで重要性を説くことができました。

計る予測モデルを作って「未来を語る」

データアナリシススタッフ 大桃 詩歩
データアナリシススタッフ 大桃 詩歩
業務得意先:金融系企業
広告出稿によるリード(見込み客)獲得から契約となるまでの期間が最長半年くらいかかるダイレクト商品*において、「売上予測が難しい」という課題がありました。
そこで過去3年間のデータを得意先から預かり、成約・売上の予測モデルを構築することで、課題解決を目指しました。
データの内容は、見込み客の資料請求時に取得できる「性」「年代」「商品の種類」「商品の詳細」「出稿媒体」「媒体名や局名」など、様々です。
上記データを用いて構築した予測モデルは、良い時で99%の整合率を誇り、より正確な売上予測を可能としました。

*ダイレクト商品…資料請求→申込み→審査→契約の流れの中で、顧客と顔を合わせずに契約まで至る商品
はかるポイント!
予測モデルは出稿後3日で半年後のより正確な売上予測を実現し、PDCAを早く回せるようになったため、達成すべき売上ベースの出稿計画を可能にしました。

諮る相手に寄り添いながらも
ファシリテーションして「正しく導く」

シニアデータベースマーケティング ディレクター 毛利 俊介
データマーケティング
ディレクター 飛松 信太朗
業務得意先:国内メーカー
より費用対効果の高い販売戦略の立案が本プロジェクトの目的でした。
我々は、経営戦略として掲げている「新商品を回転良く売り続ける」戦略と、その戦略が上手く回ることによって発生している問題として、中古品の滞留が起こってしまっている事態に注目しました。
そこで、中古品に対する購買意欲を分析したところ、新品を検討している人の約4割は中古品も検討していることが分かりました。
これを踏まえ、「新品を買うのは諦めたけれど」といった方に対し、中古品をお勧めすることを得意先に提案しました。
はかるポイント!
中古事業に「てこ入れ」をすべきという提案を、得意先の経営戦略に絡めて行った点です。

諮る相手に寄り添いながらも
ファシリテーションして「正しく導く」

データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
業務得意先:国産メーカー
あるサービスを普及させたいが、利用が伸びない原因を掴めないという課題がありました。
そこで、課題解決のためアンケートを実施し、利用しない人達をペルソナ化しました。(操作不安層、労働時間長いビジネスマン、など。)
その過程で、そもそも利用しないのではなく、「使い方が分からない為に使用できない」といった問題があることが分かり、 サービス認知のための施策も必要だが、利用方法の伝え方改善も必要であるという提案をしました。
はかるポイント!
未利用者へのアプローチの仕方に問題があると考えていた得意先に対し、利用意向があっても利用できていない層の存在とその対策の必要性を提示できました。

測る新しい指標の提案、切り口の提案など
「モノサシを創る」

データベースマーケティング プランナー 内山 綾乃
データベースマーケティング
プランナー 内山 綾乃
業務得意先:国内メーカー
得意先のブランドを支持する顧客はどのような人達なのか、分析することが目的でした。
分析をするにあたり、まず得意先のデータ管理状態を確認したところ、データ群は販売するモノベースで管理されていました。
そこで、モノベースのデータをヒトベースのデータに置き換えることに。
すると「どのような人がどの種類の商品を買ってくれているのか」といった分析がより明確にできるようになりました。
また、数種類の商品を同じブランド名でデータ管理していた状態を改善することで、「商品種別」での分析も可能に。その結果、これまでとは違った切り口のブランド分析結果を示すことに成功しました。
はかるポイント!
モノベースのデータをヒトベースのデータに置き換えたことで、
・性別、年齢などの顧客属性
・メンテナンスの有無やタイミング・買い替え時期
・商品種別ごとの購買者特性
などの新たな分析を可能にしました。

謀るネクストアクションの提示、施策立案など
「次なる一手」を打ち出す

KPIプランナー 岡田 紗英
KPIプランナー 岡田 紗英
業務得意先:通販企業
顧客の購買状況をお試しサンプルから
継続購買に引き上げたい(引き上げ率を上げたい)という課題がありました。
そこで、お試しサンプルから継続購買に移行した顧客を中心に分析。分析の結果、継続率が高い顧客は、電話での申込みやクレジットカード登録者であることを確認。
次なる一手として、電話での申込みを増やす重要性を得意先に提言することができました。
はかるポイント!
電話での申込みを増やす重要性を説明するとともに、「出稿クリエイティブにおいて電話番号を目立たせる」などの施策に繋げることができました。

謀るネクストアクションの提示、施策立案など
「次なる一手」を打ち出す

シニアデータベースマーケティング ディレクター 毛利 俊介
データマーケティング
ディレクター 飛松 信太朗
業務得意先:国内メーカー
商品を買って3つ分のシールを貯めることで、他商品に使用できるポイントが貰えるキャンペーンの応募を増加させることが目的でした。
そこで、キャンペーンに応募してくれなさそうなセグメントや、あと1枚シールを集めればポイントが貰える人に対し、応募喚起のLINEを送る、などの施策を実施。 その結果、実際に商品の販売数を大きく伸ばすことに成功。 期間内にライバル商品のキャンペーンも行われており販売低下の恐れがありましたが、当該期間の日別販売数は普段と同程度を維持。
キャンペーンを販売数の低下防止に繋げることもできました。
はかるポイント!
効果があると考えられるセグメントに対して、適切なタイミングで施策を打つことキャンペーン効果を拡大させました。

謀るネクストアクションの提示、施策立案など
「次なる一手」を打ち出す

データアナリシススタッフ 荒牧 輝
データアナリシススタッフ 荒牧 輝
業務得意先:嗜好商材企業
得意先商品の継続購買率を増加させるという目的のもと、各商品の分析を実施。
その結果、A・B・Cなどの味のうち、Cが継続購買率高めであるということが分かりました。
甘いCを好む人自身の購買ポテンシャルが高いのか、それともCに「また買いたい」と感じさせる力があるのか、因果関係は分かりません。
しかし、配信するメール上で、Cを目に入りやすい位置に掲載する、新しい甘い味の商品を増やすなどの施策を実施した結果、全体の継続購買率を向上させることができました。
はかるポイント!
売れているものを可視化することで、Cを利用して継続購買率を上げる施策に繋げることができました。

謀るネクストアクションの提示、施策立案など
「次なる一手」を打ち出す

データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
業務得意先:国産メーカー
分析目的は、いかにしてキャンペーンの応募者数を増加させるかを知ること。
まず、これまでのキャンペーン結果のデータから、どういった系統の賞品が応募者に人気なのかを把握することにしました。
その結果、支払いに使用できるポイントの他に、レジャーランドチケットを希望する声も多いことが確認できました。 また、お買い上げ金額別に応募できる賞品を変えていたのですが、低額コース応募者のうち15%が高額コースに応募可能な購買額があり、高額コース賞品の魅力不足を示すことができました。
他にも、何でキャンペーンを認知したかを見てみると、約8割がキャンペーンレシートで、他の告知方法も展開していく必要があることや、多くの人が、応募の際の住所の再入力など応募に対する手間に不満を持っており、解消する必要があることも提示し、応募者数拡大の糸口を提案することに成功しました。
はかるポイント!
応募者数拡大に有効な賞品の把握とともに、「告知方法を増やす」「住所の再入力などの手間をなくす」なども次の一手として有効だと示すことができました。

量る現状を把握する「健康診断」を実施。

KPIプランナー 大谷内 翔平
KPIプランナー 大谷内 翔平
業務得意先:製靴メーカー
OPEN
若者をターゲットとするため、
インスタグラムを活用していきたいという得意先の考えがありました。
その上で、インスタにどのような写真を投稿すれば「いいね!」がもらえるのか、
得意先内で知見を深めることが本プロジェクトの目的。
まずは、どのような写真が閲覧者の気を引くのかを知る必要がありました。
私たちは、他社(競合に限らず、ファッション系全般)のインスタをチェックし、
「いいね!」が多かった約200枚の写真に共通する要素を探った上で、得意先の課題を整理。
そこから得た、「いいね!」が多くもらえる撮影カットの仮説を、弊社デザイナーと共に考案、得意先に提案するに至りました。
結果、仮説を元にした投稿開始後は、「いいね!」を過去比較で約2倍にまで伸ばすことに成功しました。(フォロワー数も2,000人弱獲得)
はかるポイント!
「いいね!」やコメントが多い投稿の共通要素を洗い出し、得意先の問題点を明確にするという現状把握をしっかり行ったことが、「いいね!」の大きな増加を作ったと思います。

図る新たな視点を加えたり、
アンケートデータで補足したりすることで、
「ブレイクスルー」を狙う

シニアデータベースマーケティング ディレクター 毛利 俊介
シニアデータベースマーケティング
ディレクター 毛利 俊介
業務得意先:トイレタリーメーカー
OPEN
ティッシュの需要期である3月~4月に売り上げのピークをつくるための、施策ターゲット選定が課題でした。
まず、購買傾向からターゲットを3,40代の女性に絞り込みました。次に、この商品は何と一緒に買われているのか、併買傾向を分析。すると、ペット用品や食卓用品との併売傾向が高く、花粉症用品との併買傾向は意外と低いことが分かりました。
また、購入者口コミでは、「水回りで使いやすい」や、「かさばらず持ち運びやすい」といった意見が多く存在。
これらを踏まえ、ソフトパックティッシュに魅力を感じる可能性の高い30,40代主婦をターゲットとし、行楽やペット用品としての購入訴求提案をしました。
はかるポイント!
時期的には「花粉症でティッシュを購買している」と考えがちですが、主観に頼らず分析からしっかり取り組んだことが、ペット用品や食卓用品との併買傾向が高いという新たな視点を得ることに繋がったと思います。

図る新たな視点を加えたり、
アンケートデータで補足したりすることで、
「ブレイクスルー」を狙う

データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
業務得意先:国産メーカー
OPEN
広告媒体がチラシというアナログ媒体からデジタル媒体へ移行していく中、チラシのあるべき姿を提言することが求められていました。
そこで、まずは顧客の来店経路を分析したところ、チラシで来店する人の約8割がインターネットを使わず、チラシのみを見て来店していることが分かりました。 また、チラシで来店する人数も無視できる規模ではなく、媒体別成約率もチラシが最も高いということが浮き彫りになりました。
これらを踏まえ、チラシというコンテンツがいかに重要か、根拠の整った報告を実施しました。
はかるポイント!
チラシには、チラシでしか獲得できない顧客層がいることと、元々存在する売上の大きさを提示することで重要性を説くことができました。

計る予測モデルを作って「未来を語る」

データアナリシススタッフ 大桃 詩歩
データアナリシススタッフ 大桃 詩歩
業務得意先:金融系企業
OPEN
広告出稿によるリード(見込み客)獲得から契約となるまでの期間が最長半年くらいかかるダイレクト商品*において、「売上予測が難しい」という課題がありました。
そこで過去3年間のデータを得意先から預かり、成約・売上の予測モデルを構築することで、課題解決を目指しました。
データの内容は、見込み客の資料請求時に取得できる「性」「年代」「商品の種類」「商品の詳細」「出稿媒体」「媒体名や局名」など、様々です。
上記データを用いて構築した予測モデルは、良い時で99%の整合率を誇り、より正確な売上予測を可能としました。

*ダイレクト商品…資料請求→申込み→審査→契約の流れの中で、顧客と顔を合わせずに契約まで至る商品
はかるポイント!
予測モデルは出稿後3日で半年後のより正確な売上予測を実現し、PDCAを早く回せるようになったため、達成すべき売上ベースの出稿計画を可能にしました。

諮る相手に寄り添いながらも
ファシリテーションして「正しく導く」

シニアデータベースマーケティング ディレクター 毛利 俊介
データマーケティング
ディレクター 飛松 信太朗
業務得意先:国内メーカー
OPEN
より費用対効果の高い販売戦略の立案が本プロジェクトの目的でした。
我々は、経営戦略として掲げている「新商品を回転良く売り続ける」戦略と、その戦略が上手く回ることによって発生している問題として、中古品の滞留が起こってしまっている事態に注目しました。
そこで、中古品に対する購買意欲を分析したところ、新品を検討している人の約4割は中古品も検討していることが分かりました。
これを踏まえ、「新品を買うのは諦めたけれど」といった方に対し、中古品をお勧めすることを得意先に提案しました。
はかるポイント!
中古事業に「てこ入れ」をすべきという提案を、得意先の経営戦略に絡めて行った点です。

諮る相手に寄り添いながらも
ファシリテーションして「正しく導く」

データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
業務得意先:国産メーカー
OPEN
あるサービスを普及させたいが、利用が伸びない原因を掴めないという課題がありました。
そこで、課題解決のためアンケートを実施し、利用しない人達をペルソナ化しました。(操作不安層、労働時間長いビジネスマン、など。)
その過程で、そもそも利用しないのではなく、「使い方が分からない為に使用できない」といった問題があることが分かり、 サービス認知のための施策も必要だが、利用方法の伝え方改善も必要であるという提案をしました。
はかるポイント!
未利用者へのアプローチの仕方に問題があると考えていた得意先に対し、利用意向があっても利用できていない層の存在とその対策の必要性を提示できました。

測る新しい指標の提案、切り口の提案など
「モノサシを創る」

データベースマーケティング プランナー 内山 綾乃
データベースマーケティング
プランナー 内山 綾乃
業務得意先:国内メーカー
OPEN
得意先のブランドを支持する顧客はどのような人達なのか、分析することが目的でした。
分析をするにあたり、まず得意先のデータ管理状態を確認したところ、データ群は販売するモノベースで管理されていました。
そこで、モノベースのデータをヒトベースのデータに置き換えることに。
すると「どのような人がどの種類の商品を買ってくれているのか」といった分析がより明確にできるようになりました。
また、数種類の商品を同じブランド名でデータ管理していた状態を改善することで、「商品種別」での分析も可能に。その結果、これまでとは違った切り口のブランド分析結果を示すことに成功しました。
はかるポイント!
モノベースのデータをヒトベースのデータに置き換えたことで、
・性別、年齢などの顧客属性
・メンテナンスの有無やタイミング・買い替え時期
・商品種別ごとの購買者特性
などの新たな分析を可能にしました。

謀るネクストアクションの提示、施策立案など
「次なる一手」を打ち出す

KPIプランナー 岡田 紗英
KPIプランナー 岡田 紗英
業務得意先:通販企業
OPEN
顧客の購買状況をお試しサンプルから
継続購買に引き上げたい(引き上げ率を上げたい)という課題がありました。
そこで、お試しサンプルから継続購買に移行した顧客を中心に分析。分析の結果、継続率が高い顧客は、電話での申込みやクレジットカード登録者であることを確認。
次なる一手として、電話での申込みを増やす重要性を得意先に提言することができました。
はかるポイント!
電話での申込みを増やす重要性を説明するとともに、「出稿クリエイティブにおいて電話番号を目立たせる」などの施策に繋げることができました。

謀るネクストアクションの提示、施策立案など
「次なる一手」を打ち出す

シニアデータベースマーケティング ディレクター 毛利 俊介
データマーケティング
ディレクター 飛松 信太朗
業務得意先:国内メーカー
OPEN
商品を買って3つ分のシールを貯めることで、他商品に使用できるポイントが貰えるキャンペーンの応募を増加させることが目的でした。
そこで、キャンペーンに応募してくれなさそうなセグメントや、あと1枚シールを集めればポイントが貰える人に対し、応募喚起のLINEを送る、などの施策を実施。 その結果、実際に商品の販売数を大きく伸ばすことに成功。 期間内にライバル商品のキャンペーンも行われており販売低下の恐れがありましたが、当該期間の日別販売数は普段と同程度を維持。
キャンペーンを販売数の低下防止に繋げることもできました。
はかるポイント!
効果があると考えられるセグメントに対して、適切なタイミングで施策を打つことキャンペーン効果を拡大させました。

謀るネクストアクションの提示、施策立案など
「次なる一手」を打ち出す

データアナリシススタッフ 荒牧 輝
データアナリシススタッフ 荒牧 輝
業務得意先:嗜好商材企業
OPEN
得意先商品の継続購買率を増加させるという目的のもと、各商品の分析を実施。
その結果、A・B・Cなどの味のうち、Cが継続購買率高めであるということが分かりました。
甘いCを好む人自身の購買ポテンシャルが高いのか、それともCに「また買いたい」と感じさせる力があるのか、因果関係は分かりません。
しかし、配信するメール上で、Cを目に入りやすい位置に掲載する、新しい甘い味の商品を増やすなどの施策を実施した結果、全体の継続購買率を向上させることができました。
はかるポイント!
売れているものを可視化することで、Cを利用して継続購買率を上げる施策に繋げることができました。

謀るネクストアクションの提示、施策立案など
「次なる一手」を打ち出す

データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
データアナリシススタッフ 宮崎 貴大
業務得意先:国産メーカー
OPEN
分析目的は、いかにしてキャンペーンの応募者数を増加させるかを知ること。
まず、これまでのキャンペーン結果のデータから、どういった系統の賞品が応募者に人気なのかを把握することにしました。
その結果、支払いに使用できるポイントの他に、レジャーランドチケットを希望する声も多いことが確認できました。 また、お買い上げ金額別に応募できる賞品を変えていたのですが、低額コース応募者のうち15%が高額コースに応募可能な購買額があり、高額コース賞品の魅力不足を示すことができました。
他にも、何でキャンペーンを認知したかを見てみると、約8割がキャンペーンレシートで、他の告知方法も展開していく必要があることや、多くの人が、応募の際の住所の再入力など応募に対する手間に不満を持っており、解消する必要があることも提示し、応募者数拡大の糸口を提案することに成功しました。
はかるポイント!
応募者数拡大に有効な賞品の把握とともに、「告知方法を増やす」「住所の再入力などの手間をなくす」なども次の一手として有効だと示すことができました。
募集職種はこちら

SPECIAL MESSAGE 「はかるひと」たちを率いるデータビジネスデザイン事業本部幹部からあなたへの特別メッセージ。SPECIAL MESSAGE 「はかるひと」たちを率いるデータビジネスデザイン事業本部幹部からあなたへの特別メッセージ。

データビジネスデザイン事業本部 事業本部長菊地 友幸

データ活用で創る未来。

OPEN

データビジネスデザイン事業本部ではビジョン(目指す姿)を「アジアでNO.1のデータビジネスランド」として活動をしています。
もちろん○○○ランド、というのはテーマパークを意識しています。
そこに行くことによって様々なアトラクションを経験・体験し、食事やイベントも楽しんで満足して帰る訳です。データビジネスランド、も、そうありたいと思っています。

クライアント課題の解決のため、データを使う様々なアトラクション(ビジネス/サービス)を用意し、高いレベルで提供・実行ができる組織です。そしてそのアトラクションを進化・追加し続けることでクライアント課題の解決力を高め続けます。そこにはクライアントは何度も足を運んでくれるでしょう。我々は常にクライアントのマーケティング成果を意識して活動しています。

そして、データでビジネスをデザインする当本部は同じ志で進んでいける仲間を求めています。

ぜひ、一緒にデータ活用ビジネスの未来を創りましょう!

データビジネスデザイン事業本部ではビジョン(目指す姿)を「アジアでNO.1のデータビジネスランド」として活動をしています。
もちろん○○○ランド、というのはテーマパークを意識しています。
そこに行くことによって様々なアトラクションを経験・体験し、食事やイベントも楽しんで満足して帰る訳です。データビジネスランド、も、そうありたいと思っています。

クライアント課題の解決のため、データを使う様々なアトラクション(ビジネス/サービス)を用意し、高いレベルで提供・実行ができる組織です。そしてそのアトラクションを進化・追加し続けることでクライアント課題の解決力を高め続けます。そこにはクライアントは何度も足を運んでくれるでしょう。我々は常にクライアントのマーケティング成果を意識して活動しています。

そして、データでビジネスをデザインする当本部は同じ志で進んでいける仲間を求めています。

ぜひ、一緒にデータ活用ビジネスの未来を創りましょう!

データビジネスデザイン事業本部
エグゼクティブデータベースマーケティングディレクター
大木 真吾

データで生活者を理解し、
新たな行動をクリエイトする。

OPEN

データで生活者を理解し、新たな行動をクリエイトする。私たちデータビジネスデザイン事業本部は、
単に分析だけをする部隊ではありません。商品・サービスの課題を解決するために、生活者を理解し、課題の解決を実践するコミュニケーションPDCAそのものにコミットします。
データに耳を傾け、クリエイティブティ溢れる施策を考案し、成果を出す。
面白いチャレンジを、ぜひ一緒に取り組みましょう。

◎データ分析に興味がある
◎生活者の購買行動を掘り下げてみたい
◎コミュニケーションアイディアを実現させてみたい

二つ以上あてはまる方、ぜひ当社を検討してみてください。

データで生活者を理解し、新たな行動をクリエイトする。私たちデータビジネスデザイン事業本部は、
単に分析だけをする部隊ではありません。商品・サービスの課題を解決するために、生活者を理解し、課題の解決を実践するコミュニケーションPDCAそのものにコミットします。
データに耳を傾け、クリエイティブティ溢れる施策を考案し、成果を出す。
面白いチャレンジを、ぜひ一緒に取り組みましょう。

◎データ分析に興味がある
◎生活者の購買行動を掘り下げてみたい
◎コミュニケーションアイディアを実現させてみたい

二つ以上あてはまる方、ぜひ当社を検討してみてください。

RECRUIT

データビジネスデザイン事業本部は
はかるひと
を求めています。

募集職種

  • 新卒採用
  • 中途採用

データマーケティング職

「求める人物像」
-マーケティングサービス全般に興味を持っている
-マーケティング視点でのデータ分析やプランニングに興味を持っている
-データに基づく意思決定の重要性を理解している
-旺盛かつ根源的な知的好奇心(新しく面白いことを新たに知ることが好き)
-コミュニケーション能力
-理解力、論理的思考力
-顧客志向、マーケット志向
「歓迎するスキル」
-マーケティング、広告/プロモーションに関する知識
-データ分析やプランニングなどのPDCAサイクルに関する知識
-基本的な統計解析に関する知識
-データベースに関する知識

データアナリスト職

「求める人物像」
-マーケティングサービス全般に興味を持っている
-データに基づく意思決定の重要性を理解している
-データ分析を支える学術・技術への学習意欲(知的好奇心)
-旺盛かつ根源的な知的好奇心(新しく面白いことを新たに知ることが好き)
-コミュニケーション能力
-理解力、論理的思考力
-顧客志向、マーケット志向
「歓迎するスキル」
-数学、統計、機械学習の知識
-プログラミングスキル(R/Python/SAS等)
-データベースへの理解・SQLの理解・活用

データマーケティング職

「職務内容」
データ志向をもったマーケティングと施策立案のプロとして、
・データアナリストに対しての分析ディレクション
・課題の抽出から戦略策定
・戦略に基づくアクションプランニング
・結果に対する検証、考察等の一連の流れを推進します。
「必須とする経験・スキル」
-マーケティング関係(企業のマーケティング部門、広告会社、マーケティング関連会社、コンサル会社、デジタル系会社)での経験5年程度
-仮説立案からデータ抽出、検証・課題抽出までの一連のPDCAプロセスを用いた複数人での業務経験
-基本的な統計解析に対する理解とデータアナリストへのディレクション経験
-マーケティングや、アクションへとつなげる施策プランニングの理解や経験
「歓迎する経験・スキル」
-マーケティング企業、クライアント側企業での統計解析、データ分析経験
-マーケティング、広告/プロモーションに関する知識、理解
-分析を作業としてではなく、その先のアクション方針を考えてできる方
-課題に対して「どのような分析をしたらいいのか」を自身で判断できる方

データアナリスト職

「職務内容」
統計解析、データ分析のプロフェッショナルとして、クライアント課題の解決に向けたデータ利活用を推進します。データ構造・環境の把握、分析用データへの加工、データ分析からファインディングス抽出、ネクストアクション方針策定といった一連の流れに対応していきます。
「必須とする経験・スキル」
-統計解析、データ分析による課題解決や意思決定支援業務の経験(3年程度)
-「R」「Python」「SAS」等の統計解析ソフトによるデータ加工・分析スキル
-「SQL」を用いた業務経験、もしくはその一定のスキル
-論理的思考力、コミュニケーションスキル
「歓迎する経験・スキル」
-機械学習を活用した業務経験
-大規模なデータ/サービスの分析経験
-データ分析プロジェクトの業務経験(課題抽出、分析設計、プロジェクト内での折衝・報告、施策提案)
-事業会社またはクライアント企業での統計解析、データ分析経験
-BIツールを活用したデータ可視化環境の構築経験
-マーケティング、広告/プロモーションに関する知識
-Kaggle等の分析コンテストの参加経験

採用情報

  • 新卒採用
  • 中途採用
募集資格
2019年4月〜2020年3月に専門学校または4年制大学卒業見込み、
または大学院修了見込みで就業経験のない方
待遇
●給与:
正社員
月給250,000円(2017年4月実績※みなし残業代100,000円を含む)/賞与 年1回
契約社員(正社員登用制度あり)
月給240,000円(2017年4月実績※みなし残業代96,000円を含む)
●勤務時間:9:30〜17:30(フレキシブル時間勤務制度:所定時間外勤務有り)
●諸手当:通勤交通費支給、住宅支援制度 ※条件有
●勤務地:本社(豊洲)及び各オフィス(赤坂オフィス、関西支社、九州支社、名古屋支社) 等
●休日休暇:完全週休2日(土・日)、祝日、年末年始(12月29日〜1月3日)
年次有給休暇(初年度20日、契約社員の場合12日間)
フリーバカンス制度(年2回、連続5日間の休暇制度、契約社員の場合4/1、10/1の年2回付与)
リフレッシュ休暇(正社員登用後、勤続5年毎に、連続5日間の休暇付与)、その他特別休暇
●福利厚生:保険/雇用・労災・健康・厚生年金保険制度/企業年金(正社員のみ)、育児・介護休暇制度 等
施設/軽井沢クラブ、保養所、診療所、その他各地に契約施設
●教育・研修:マンツーマントレーナーによる教育制度、グローバルチャレンジ制度、資格取得支援制度
待遇
●雇用形態:正社員・契約社員(正社員登用制度あり)
●給与:前職の年収、経験・能力に応じて、当社規程により決定します。
●勤務時間:9:30~17:30(フレキシブル時間制度、裁量労働制度/所定時間外勤務あり)
●諸手当:通勤交通費支給
●勤務地:本社(豊洲)及び各オフィス(赤坂オフィス、関西支社、九州支社、名古屋支社) 等
●休日休暇:完全週休2日(土・日)、祝日、年末年始(12月29日〜1月3日)
年次有給休暇(初年度20日、契約社員の場合12日間)
フリーバカンス制度(年2回、連続5日間の休暇制度、契約社員の場合4/1、10/1の年2回付与)
リフレッシュ休暇(正社員登用後、勤続5年毎に、連続5日間の休暇付与)、その他特別休暇
●福利厚生:保険/雇用・労災・健康・厚生年金保険
制度/企業年金(正社員のみ)、育児・介護休暇制度 等
施設/軽井沢クラブ、保養所、診療所、その他各地に契約施設

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