チームの一員としてクライアントのデータ利活用を支援します。

＜業務内容＞
案件により様々ではありますが、DMP構築などの要件定義から携わっていただく～時系列データベースの構築、BIツールに接続するためのデータマート構築まで、ご自身のスキルやキャリアに合わせて幅広く担当いただきます。

＜開発環境＞
・言語：SQL
・インフラ：GCP、AWS、Azure
・利用サービス：BigQuery、Redshift、Snowflake
・ETL：Informatica、Glue、Dataflow、DataSpider

＜プロジェクト例＞ ※多種多様な大手クライアント先からの直受け案件※
・通信事業者向けデータ基盤及びダッシュボード構築
・航空業の会員向けデータ基盤構築
・モバイル決済サービスの中間テーブルの構築／ダッシュボード構築
・大手食品会社向けDMP構築
・行動データのデータ分析基盤の設計支援
など

＜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

＜PJT例＞
■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