にじいろ紹介合同会社のバイト・アルバイト募集情報

◎分析力とそれによる企画力、提案力
膨大なデータを用いて、世の中の価値を見つけ出し、サービスがどんどん生まれる企業の案件を担当して頂きます。求められるレベルは高いかもしれません。間近でサービスが生まれ、PDCAを回し、新しいサービス企画に生かす、そんな現場は中々世の中にないと思います。

◎お客様と共に創り上げる喜び
当社の案件のほとんどが、お客様から直接依頼を受けているものなので、「言われた通りに仕事をする」ではなく、「自ら提案を行っていく」がスタンダードです。自分のアイディアが源泉となり、お客様の心を動かし、チーム一丸となって共に創り上げる、【モノづくりの醍醐味】が味わえます。

◎どこでも通用する基礎能力
お客様は日本トップクラスの大規模企業ばかりなので、企画・開発プロジェクトも丁寧(かつ迅速)に進行します。「きめ細かい」シゴトを行うという、ビジネスマンにとって大切な基礎能力が【最高レベル】で身に付けられます。
-----
<業務詳細>
上流から下流まで全工程に携わり、お客様の課題をデータ活用の側面から解決いたします。
・要件定義
・データパイプラインの設計/構築
・ダッシュボードの構築
・データ分析PDCAの仕組みづくり
・データ抽出(SQL)
・データ分析手法の選定、分析モデルの構築(RFM分析、多変量解析、時系列分析、レコメンドエンジンの構築など)
・施策の実施、分析レポート作成、分析結果の報告
など

<データの種類>
大手通信キャリアのビックデータ
大手時計メーカーの購買データ
スポーツ振興くじの購買データ
位置情報データ
電気・ガスなどの大規模な顧客データ
ポイントカードサービスの購買データ
某テレビ局の視聴データ、動画アプリの視聴データ
ECサイト、スマホアプリの行動データ
WEB広告のデータ
など


■例1
スマホアプリ利用促進施策の分析業務
施策立案をサポートする示唆出し

1.基礎分析(データを可視化)
RFMセグメントごとの属性やコンテンツの利用状況を可視化し傾向を把握
RFMセグメントの遷移ルートを可視化し傾向を把握
→傾向を元に施策の実行 or 強化
使用ツール:BigQuery、Looker Studio

2.予測モデル
ロジスティック回帰のオッズ比を用いて施策結果の説明性を向上
時系列モデルを用いてMydaizの利用ログから翌月のセグメントを予測
使用ツール:Python(scikit-learnなど)

3.レコメンドアルゴリズム
協調フィルタリング、バンディット等
使用ツール:Python(scikit-learn、Scratchなど)

■例2
ECを運営している事業会社様に対して全保有チャネルのマーケティングを支援し、CRMデータ分析により、効率的でデータドリブンなCRMコミュニケーション施策設計/運用に寄与

1.カスタマーデータ統合
GA360:web行動データ
Adjust:アプリ行動データ
EC Otange:ECトランザクションデータをユーザー単位で統合し、BigQuery上に分析DWHを構築

2.BI分析環境構築
BigQuery上の分析用DWHから、BI連携用データマートを作成し、Tableauやnehanなど各種BIツールと接続しデータ分析PDCAの仕組みを構築し、効率化を図る

3.CRM施策最適化
データ分析により、クロスチャネル下でのCRM施策、設計/運用を支援
獲得単価の低いチャネルで新規獲得させ利益率の高いチャネルへユーザー誘導するなど粗利を効率化する施策を実施

■例3
数理最適、物流配送ルート最適化支援(物流業)
→トラックの配送ルート最適化に伴うコスト削減

現状:配送ルートを決める作業について効率化ができておらずトラック・人にコストがかかっている
解決後:数理最適化を活用することで、集荷の時間指定・運行負荷なルート等を加味した上で最適なルートを算出