募集内容

業務内容	データ分析を活用したマーケティング支援 1.マーケティング課題のヒアリングとデータ設計：クライアント（自動車メーカー、飲食業、自治体など）のビジネス課題やマーケティングニーズをヒアリングし、それに基づいたデータ設計を行います。顧客のターゲティングやパーソナライズ戦略を支援するため、適切なデータを収集し、次の段階で分析と可視化を進めます。 2.マーケティング施策のためのデータ抽出・加工必要なデータをSQLやPythonで抽出・加工し、分析に適した形式に整えます。クライアントの販売データや顧客データを基に、キャンペーンやプロモーションの改善策を導き出す準備をします。 3.データの可視化・分析抽出・加工したデータを、可視化ツール（Tableau、Google Analytics、PowerBI）を使って視覚的に表現し、クライアントが課題やインサイトを容易に理解できるようにします。統計分析を中心に、データをもとにしたマーケティング施策の効果測定や、顧客の行動パターンの分析を行います。 4.データに基づくマーケティング提案のサポート可視化したデータや分析結果をレポートにまとめ、クライアントが意思決定を行うための材料として提供します。クライアントがデータに基づいて意思決定できるように最適な施策や改善案を提案します。データ分析を活用したマーケティング支援 1.マーケティング課題のヒアリングとデータ設計：クライアント（自動車メーカー、飲食業、自治体など）のビジネス課題やマーケティングニーズをヒアリングし、それに基づいたデータ設計を行います。顧客のターゲティングやパーソナライズ戦略を支援するため、適切なデータを収集し、次の段階で分析と可視化を進めます。 2.マーケティング施策のためのデータ抽出・加工必要なデータをSQLやPythonで抽出・加工し、分析に適した形式に整えます。クライアントの販売データや顧客データを基に、キャンペーンやプロモーションの改善策を導き出す準備をします。 3.データの可視化・分析抽出・加工したデータを、可視化ツール（Tableau、Google Analytics、PowerBI）を使って視覚的に表現し、クライアントが課題やインサイトを容易に理解できるようにします。統計分析を中心に、データをもとにしたマーケティング施策の効果測定や、顧客の行動パターンの分析を行います。 4.データに基づくマーケティング提案のサポート可視化したデータや分析結果をレポートにまとめ、クライアントが意思決定を行うための材料として提供します。クライアントがデータに基づいて意思決定できるように最適な施策や改善案を提案します。変更の範囲：有会社の定める業務
必要な経験	マーケティング領域に興味・関心があり、以下いずれかのご経験がある方・SQLを使用したデータ処理業務経験・業務でのデータの分析/活用経験・データ分析に関する言語やツールの使用経験（SAS、Python、R、Tableau、SPSSなど）【求める人物像】・データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方・ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方・現状に満足せず自己研鑽をしている方・データ分析をマーケティング領域で活用したいと考えている方・主体的に考え、提案ができる方	マーケティング領域に興味・関心があり、以下いずれかのご経験がある方・SQLを使用したデータ処理業務経験・業務でのデータの分析/活用経験・データ分析に関する言語やツールの使用経験（SAS、Python、R、Tableau、SPSSなど）【求める人物像】・データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方・ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方・現状に満足せず自己研鑽をしている方・データ分析をマーケティング領域で活用したいと考えている方・主体的に考え、提案ができる方
必要な免許・資格	特になし
学歴	不問
求人の特色	仕事内容補足／将来的なキャリアパス／使用ツール・開発環境【仕事内容補足】 1.マーケティング課題のヒアリングとデータ設計（例）自動車メーカー向けのCRM業務では、過去の顧客データを基にしたターゲティングを行い、マーケティング施策の効果を高めます。 2.マーケティング施策のためのデータ抽出・加工（例）飲食業プロジェクトでは、ID-POSデータや商圏データを基に顧客行動を分析し、キャンペーンの見直しに役立てます。 3.データの可視化・分析（例）Tableauを活用し、顧客の購買行動をグラフやチャートでわかりやすく表現し、意思決定をサポートします。 4.データに基づくマーケティング提案のサポート（例）自治体向けプロジェクトでは、患者満足度や職員満足度の可視化結果を基に、サービス改善策を提案します。【将来的なキャリアパス】初めはデータの処理・集計・分析などの業務を担当していただきます。経験を積んだ後は、プロジェクト全体をリードし、クライアントに対する「分析企画・設計・要件定義～実施～提案」までの一連の流れをお任せします。【使用ツール・開発環境】・クラウド環境： AWS、GCP、Azure ・分析ツール： Tableau（メイン）、SAS、SPSS ・データベース： Oracle Database、SQL Server、MySQL、PostgreSQL ・その他： Google Analytics、SQL、Python、R 【仕事内容補足】 1. マーケティング課題のヒアリングとデータ設計（例）自動車メーカー向けのCRM業務では、過去の顧客データを基にしたターゲティングを行い、マーケティング施策の効果を高めます。 2. マーケティング施策のためのデータ抽出・加工（例）飲食業プロジェクトでは、ID-POSデータや商圏データを基に顧客行動を分析し、キャンペーンの見直しに役立てます。 3. データの可視化・分析（例）Tableauを活用し、顧客の購買行動をグラフやチャートでわかりやすく表現し、意思決定をサポートします。 4. データに基づくマーケティング提案のサポート（例）自治体向けプロジェクトでは、患者満足度や職員満足度の可視化結果を基に、サービス改善策を提案します。【将来的なキャリアパス】初めはデータの処理・集計・分析などの業務を担当していただきます。経験を積んだ後は、プロジェクト全体をリードし、クライアントに対する「分析企画・設計・要件定義～実施～提案」までの一連の流れをお任せします。【使用ツール・開発環境】・クラウド環境：・AWS ・GCP ・Azure ・分析ツール：・Tableau（メイン）・SAS ・SPSS ・データベース：・Oracle Database ・SQL Server ・MySQL ・PostgreSQL ・その他：・Google Analytics ・SQL ・Python ・R マーケティング領域の事例／この仕事の魅力は【マーケティング領域の事例】 1.外資系自動車メーカーでのCRM業務　全世界に展開する外資系自動車メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援　顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当　CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現 2.自治体サービス支援：市立病院での改善施策具体化支援　前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案　具体的なサービス改善のアクションプランの提供 3.飲食業における顧客分析　マーケティング戦略立案に対する支援　ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析　知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施【この仕事の魅力は】 1.ビジネスの企画から実装まで幅広く関わるチャンス　プロジェクトの初期段階からクライアントと協力し、データ分析を通じてマーケティング施策や業務改善の戦略立案に深く関与します。　提案だけでなく、実際の施策の実装に向けてデータを用いてサポートするため、ビジネス全体のプロセスに触れることができ、影響力の大きい役割を担えます。 2.最新のデータ分析技術に触れ、スキルを磨ける環境　TableauやPython、R、クラウド技術（AWS、GCP、Azure）など、最新のデータ分析ツールや技術を日常的に活用します。　統計分析をはじめ、データサイエンスの最前線に立ちながら、実務経験を通じて高度なスキルを習得できるため、技術者としての成長が期待できます。 3.クライアントの声クライアントの声を直接聞き、データ分析でビジネスに貢献　業界のクライアントと直接コミュニケーションを取り、それらのビジネス課題やニーズを直接ヒアリングします。　データを通じてクライアントの意思決定をサポートし、ビジネス成果を実感しやすい環境です。 4.多種多様な業界のデータに触れる機会　自動車、金融、エンタメ、通信、製薬、地方自治体など、さまざまな業界に関わるデータを取り扱うため、幅広いビジネス分野での経験を積むことができます。　業界ごとの特徴に応じた分析や提案を行うことで、マーケティングやビジネス戦略に対する深い知見を得ることができます。 5.社会貢献度の高いプロジェクトに携われる　自治体のサービス改善や地域振興プロジェクトなど、社会に直接的に貢献できる案件に携わることができます。　データを活用して社会的課題の解決に寄与し、ビジネスと社会の双方にインパクトを与えられることが、この仕事の大きな魅力です。【マーケティング領域の事例】 1.外資系自動車メーカーでのCRM業務・全世界に展開する外資系自動車メーカーのアフターセールス部門でのマーケティングオートメーション支援・顧客向けキャンペーンのデータマネージメント・レポーティング・売上分析を担当・CRM業務として過去の顧客利用データから「ターゲティング」「パーソナライズ」の戦略的な運用を実現 2.自治体サービス支援：市立病院での改善施策具体化支援・前年までの経年調査をもとにした患者および職員満足度の数値化、ならびに改善項目の優先順位の明確化を可能にする分析手法の構築・提案・具体的なサービス改善のアクションプランの提供 3.飲食業における顧客分析・マーケティング戦略立案に対する支援・ID-POSデータ、店舗データ、商圏データなどからお得意様の特徴を分析・知見をマーケティング施策に反映し、メニュー拡充や広告などの改訂を実施【この仕事の魅力は】 1.ビジネスの企画から実装まで幅広く関わるチャンス・プロジェクトの初期段階からクライアントと協力し、データ分析を通じてマーケティング施策や業務改善の戦略立案に深く関与します。・提案だけでなく、実際の施策の実装に向けてデータを用いてサポートするため、ビジネス全体のプロセスに触れることができ、影響力の大きい役割を担えます。 2.最新のデータ分析技術に触れ、スキルを磨ける環境・TableauやPython、R、クラウド技術（AWS、GCP、Azure）など、最新のデータ分析ツールや技術を日常的に活用します。・統計分析をはじめ、データサイエンスの最前線に立ちながら、実務経験を通じて高度なスキルを習得できるため、技術者としての成長が期待できます。 3.クライアントの声クライアントの声を直接聞き、データ分析でビジネスに貢献・業界のクライアントと直接コミュニケーションを取り、それらのビジネス課題やニーズを直接ヒアリングします。・データを通じてクライアントの意思決定をサポートし、ビジネス成果を実感しやすい環境です。 4.多種多様な業界のデータに触れる機会・自動車、金融、エンタメ、通信、製薬、地方自治体など、さまざまな業界に関わるデータを取り扱うため、幅広いビジネス分野での経験を積むことができます。・業界ごとの特徴に応じた分析や提案を行うことで、マーケティングやビジネス戦略に対する深い知見を得ることができます。 5.社会貢献度の高いプロジェクトに携われる・自治体のサービス改善や地域振興プロジェクトなど、社会に直接的に貢献できる案件に携わることができます。・データを活用して社会的課題の解決に寄与し、ビジネスと社会の双方にインパクトを与えられることが、この仕事の大きな魅力です。入社後（研修）の流れ SQL・Python・BIツールなど、入社後１～３ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解　最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。　クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。　使用環境・ツール：SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database　　習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工　次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、　データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。　使用環境・ツール： SQL / Python / SAS / R 　習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析　データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、　データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。　使用環境・ツール： Google Analytics / Tableau / PowerBI 　習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案　最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、　PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。　使用環境・ツール：ダッシュボード（BIツール内） / PowerPoint / Word 　習得スキル：レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力 SQL・Python・BIツールなど、入社後１～３ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。 ★Step 1: データ分析環境の理解データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。使用環境・ツール：SQL Server / MySQL / PostgreSQL / Oracle Database 習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル ★Step 2: コーディングによるデータ加工必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。使用環境・ツール： SQL / Python / SAS / R 習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎 ★Step 3: データの可視化・分析データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、Google AnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。使用環境・ツール： Google Analytics / Tableau / PowerBI 習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用 ★Step 4: レポーティング・報告提案最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。使用環境・ツール：ダッシュボード（BIツール内） / PowerPoint / Word 習得スキル：レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力

雇用形態	正社員試用期間：有/6ヶ月備考：試用期間中の勤務条件：変更無し
勤務地	勤務地1 東京都東京都23区プロジェクト先勤務地2 神奈川県本社：神奈川県藤沢市 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
給与	想定年収 350 ～ 500 万円月給 26 ～ 44万円給与形態固定給制(月給制) 年収例 ※若手からミドル層まで幅広く採用しており、ご本人様のスキル経験によって決定いたします。
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 15時間/月 [みなし残業] みなし残業なし
休日・休暇	[年間休日] 123日 [年次有給休暇] ～20日土曜日日曜日祝日年末年始慶弔特別産休育児 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能
手当・福利厚生	退職金通勤手当残業手当 ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当（2000円）■屋内全面禁煙屋外喫煙スペース有り ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当（2000円）■屋内全面禁煙屋外喫煙スペース有り
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年1回
保険	健康厚生年金雇用労災

勤務条件

雇用形態	正社員試用期間：有/6ヶ月備考：試用期間中の勤務条件：変更無し
勤務地	勤務地1 東京都東京都23区プロジェクト先勤務地2 神奈川県本社：神奈川県藤沢市 [変更の範囲] 有会社の定める勤務地受動喫煙対策屋内禁煙(屋内喫煙可能場所有)
給与	想定年収 350 ～ 500 万円月給 26 ～ 44万円給与形態固定給制(月給制) 年収例 ※若手からミドル層まで幅広く採用しており、ご本人様のスキル経験によって決定いたします。
勤務時間	[勤務時間] 9:00 ～ 18:00（実働：8時間00分）休憩時間：60分 [平均残業時間] 15時間/月 [みなし残業] みなし残業なし
休日・休暇	[年間休日] 123日 [年次有給休暇] ～20日土曜日日曜日祝日年末年始慶弔特別産休育児 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能 ◆完全週休2日制　◆創立記念日（8月15日）※年末年始休暇の他、長期休暇は個人で取得可能
手当・福利厚生	退職金通勤手当残業手当 ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当（2000円）■屋内全面禁煙屋外喫煙スペース有り ◆休日勤務手当　◆深夜勤務手当　◆組織貢献手当（教育・採用・部門運営など）■退職金制度■社内懇親会（2ヶ月に1回）※費用は会社負担■社外研修の費用補助制度■私服勤務OK（本社勤務の場合） ■在宅手当（2000円）■屋内全面禁煙屋外喫煙スペース有り
昇給・賞与	[昇給]年2回 [賞与]年1回
保険	健康厚生年金雇用労災

企業情報

企業名	株式会社分析屋
企業HP	http://analytics-jp.com/
本社所在地	〒2510052 神奈川県藤沢市藤沢 484-1 藤沢アンバービル4階
事業内容	【ライフサイエンス部門】～技術革新で人々の生活を豊かにする～・治験、臨床研究、製造販売後調査等の統計解析・センサーデータ解析（解析アルゴリズム開発、アプリ開発）【マーケティング部門】～リサーチ・分析で新しい価値を創造する～・商品・サービスの分析／施策提案（マーケティングリサーチ等）・企業の経営課題の可視化（業務最適化に向けた分析等）・デジタルマーケティング支援　　WEB広告出稿支援と効果測定　サイトやアプリのユーザ行動データ活用／分析／施策提案（GA分析など）　SNSのホットワード分析（テキストマイニング等）【分析部門】～データを正確に分析し、未来を予測する～・機械学習による予測モデル・AI開発	【ライフサイエンス部門】～技術革新で人々の生活を豊かにする～・治験・臨床研究・製造販売後調査等の統計解析・センサーデータ解析（解析アルゴリズム開発、アプリ開発）【マーケティング部門】～リサーチ・分析で新しい価値を創造する～・商品・サービスの分析／施策提案（マーケティングリサーチ等）・企業の経営課題の可視化（業務最適化に向けた分析等）・デジタルマーケティング支援 WEB広告出稿支援と効果測定サイトやアプリのユーザ行動データ活用／分析／施策提案（GA分析など） SNSのホットワード分析（テキストマイニング等）【分析部門】～データを正確に分析し、未来を予測する～・機械学習による予測モデル・AI開発
設立年月日	2011年 8月15日
代表者	溝口　大作
資本金	1000万円
従業員数	248名（平均年齢：32歳）