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東京都のデータアナリストの求人176件応募資格・募集要項・仕事内容を見る
Lead Analytics Specialist
- 給与
- 応相談募集要項に金額の記載がなく、経験・能力などに応じて決まります
- 勤務地
- 東京都渋谷区
- 休日
- 年間休日121日
- 雇用形態
- 正社員
- ハイブリッド勤務
- 在宅勤務あり
- コアタイムなし
- 年間休日120日以上
- 退職金あり
どんな仕事かAIによる生成
Lead Analytics Specialistは、自動販売機(VM)ビジネスにおいて、データを活用した意思決定をリードするポジションです。VM営業・マーケティング・オペレーションなどと連携し、売上(NSR)・収益性・業務効率の向上に貢献するインサイトを提供します。A/Bテストやパイロット施策の設計・評価、Data Science / AIチームとの連携にも携わります。
この求人に応募
応募資格
必須
- Bachelor’s or Master’s degree in Business Analytics, Economics, Data Science, or related quantitative field.
Experience:
- 5+ years in analytics, insights, or business intelligence roles supporting commercial teams in FMCG, retail, or vending businesses.
- Proven success in conducting deep-dive business analysis and delivering actionable commercial insights.
- Experience leading A/B tests or pilots, including design, statistical evaluation, and business impact analysis.
Technical Skills:
- Advanced SQL (Snowflake) for data extraction, manipulation, and analysis.
- Strong Power BI skills for dashboarding and self-service analytics.
- Python (Databricks) for exploratory data analysis and statistical testing (e.g., hypothesis testing, regression).
- Knowledge of agile delivery methodologies and working in sprint-based environments.
- Understanding of commercial KPIs such as NSR, unit margin, operational efficiency, and workforce productivity.
- Basic knowledge of data quality frameworks and QA processes.
Business & Communication Skills:
- Strong stakeholder engagement and business partnering skills with commercial teams.
- Effective communicator with the ability to distill complex data findings into actionable recommendations.
- Highly collaborative and proactive, with a focus on driving business impact through analytics.
- Fluency in Japanese
- 分析・BI・インサイト領域での実務経験(5年以上)※FMCG・小売・自販機ビジネス経験があれば尚可
- SQLを用いたデータ分析の実務経験
- Power BI等のBIツールを用いたダッシュボード構築経験
- ビジネス部門と連携し、分析結果を提言に落とし込んだ経験
- ビジネスレベル以上の日本語能力(会話だけでなく読み書き含む)
歓迎
- Familiarity with collaborating on DS/AI projects preferred.
- Business level English
- A/Bテストや実証実験(パイロット)の設計・評価経験
- Python等を用いた統計分析・データ分析経験
- Data Science / AIプロジェクトとの協業経験
- アジャイル/スプリント環境での業務経験
- ビジネスレベルの英語力
求める人物像
- Highly collaborative and proactive, with a focus on driving business impact through analytics.
募集要項最終確認 10/5
- 職種
- データアナリスト
- 雇用形態
- 正社員3か月
- 役職
- Lead Analytics Specialist (M4)
- 給与
- 応相談
- 給与の詳細
- スキル・経験により決定
- 手当
- 休日手当
- 勤務地
- 150-0002東京都渋谷区渋谷4-6-3 3F
- 働き方
- 標準勤務時間 9:00~17:45 フルフレックス、在宅勤務可能150-0002東京都渋谷区渋谷4-6-3 3F※在宅勤務制度あり
- 勤務時間
- 標準勤務時間 9:00~17:45 フルフレックス、在宅勤務可能
- 年間休日
- 121日
- 休日・休暇
- 年間休日数121日。週休2日(土日休)会社カレンダーに準ずる結婚休暇葬祭休暇公傷病休暇私傷病積立休暇公用休暇罹災休暇赴任休暇配偶者出産休暇リフレッシュ休暇(永年勤続表彰)子の看護休暇/介護休暇(年間5労働日)ならし保育休暇ととのえ休暇(生理休暇)出産休暇育児休業介護休業
- 福利厚生
- 財産形成:退職金制度(企業型確定拠出年金 ※100%会社負担)、従業員持株会、グループ保険育児短時間勤務(子供が小学校3年生終了まで)チャレンジ休業制度;社員のキャリアアップ(学位や専門能力取得)を目的に6か月以上3年以下の休業を認める制度ウェルカムバック制度(再雇用制度)その他:共済会、健康支援、各地契約保養施設、各種割引券など
- 社会保険
- 社会保険完備(健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険)
- 経験年数
- 5年以上
- 学歴
- 大学院修了以上
- 掲載日
- 2026/10/04 11:59(2日前)
- 最終確認
- 2026/10/05 22:02(1日前)
仕事内容
Role Purpose:
- The Lead Analytics Specialist plays a critical role in delivering business-partnered insights across VM business, the most commercially significant area within Coca-Cola Bottlers Japan Inc. (CCBJI). This role partners directly with VM teams to provide deep, data-driven recommendations that enable growth in NSR, profitability, and operational efficiency.
- Beyond analytics delivery, this role leads the design and execution of A/B tests and other hypothesis-driven pilots (e.g., pricing, assortment, or placement), ensuring insights are statistically robust and directly applicable to business strategy. This role also supports the implementation of continuous improvement processes, both in terms of analytics output and data quality.
- Additionally, the role plays an important role in cross-functional collaboration with the Data Science & AI team, ensuring that fast insights and business-grounded learnings influence AI/ML model development and real-world adoption. This role is expected to foster a data-driven culture within VM, empowering teams to make informed and measurable decisions.
Business-Partnered Insights Delivery
- Deliver actionable insights to key VM business units, addressing commercial challenges such as declining NSR, margin erosion, suboptimal assortment, or operational inefficiencies.
- Become a trusted analytics partner for VM stakeholders, providing high-quality recommendations that influence pricing, placement, and sales strategies.
- Deliver scenario modeling (“what if” analysis) and forecasting to support key business decisions and future-planning.
- Contribute to business case development for strategic projects (e.g., expansion of pilots or commercial programs).
Commercial Deep Dives & Opportunity Identification
- Analyze trends and drivers of machine-level profitability, product mix effectiveness, workforce allocation, and pricing elasticity.
- Conduct root cause analyses and variance investigations, providing insights and clear recommendations to address commercial performance gaps.
- Identify top-line growth and bottom-line efficiency opportunities across VM channels and customer segments.
A/B Testing & Pilot Execution
- Design, implement, and evaluate A/B tests and pilot programs (e.g., pricing, assortment, promotional changes) to support Marketing and Commercial teams.
- Apply hypothesis testing and advanced statistical methods to ensure experiment results are accurate and actionable.
- Develop business-ready recommendations based on experimental results, including next steps for scaling or refining initiatives.
- Support knowledge sharing of experimentation best practices across the VM organization.
Collaboration with DS & AI Team
- Collaborate with the DS team to ensure business insights inform and enrich DS/AI model development (e.g., Assortment optimization, Column Reallocation).
- Assist DS teams by validating model results against real-world operational insights and business assumptions.
- Participate in sprint-based delivery cycles to contribute insights into AI/ML model design and deployment.
Agile Delivery & Continuous Improvement
- Work within agile delivery frameworks alongside the Analytics Portfolio Manager to ensure timely execution of prioritized analytics tasks.
- Drive continuous improvement through the automation of recurring analyses and optimization of reporting processes.
- Contribute to retrospectives and sprint planning, ensuring feedback loops from business teams are incorporated into analytics delivery.
Data Quality Monitoring & Enhancement
- Monitor and identify data quality issues impacting analytics outputs (e.g., missing data, inconsistent definitions, reporting anomalies).
- Collaborate with ML Data Engineers and Data Governance teams to improve data pipelines and ensure data assets are accurate, timely, and reliable.
- Implement validation and QA steps within analysis workflows to ensure robust and trusted insights are delivered to VM stakeholders.
Key Outputs:
- High-quality analytics outputs and insights that improve profitability and operational KPIs (e.g., machine-level performance, NSR uplift).
- Dashboards and reports that drive business decisions in areas such as pricing, assortment, sales, and operations.
- Completed and validated A/B test and pilot evaluations, with statistically sound recommendations for business scaling or iteration.
- Operational insights that directly contribute to the refinement and impact of DS/AI models.
- Documentation of data quality issues and actions taken to remediate them, resulting in improved reliability of analytics deliverables.
Performance Success Criteria (Examples):
- Deliver and actioning insights resulting in X% improvement to NSR or margin uplift within first year.
- Execute at least 2 statistically robust A/B tests or pilot evaluations with clear business recommendations within the first year.
- Identify and remediate at least 3 recurring data quality issues, improving the accuracy and reliability of insights delivered to VM stakeholders.
- Achieve stakeholder satisfaction score of 8/10 or higher within the first 12 months.
- Reduce turnaround time for recurring analytics deliverables by 15% through process optimization or automation.
ポジション概要
- Lead Analytics Specialistは、コカ・コーラ ボトラーズジャパン(CCBJI)の中核事業である自動販売機(VM)ビジネスにおいて、データを活用した意思決定をリードするポジションです。
- VM営業・マーケティング・オペレーションなどのチームと密接に連携し、売上(NSR)・収益性・業務効率の向上に貢献する実践的なインサイトを提供します。 また、価格・アソートメント・配置などに関するA/Bテストやパイロット施策の設計・評価を通じて、ビジネス成長を支援します。
主な業務内容
- VMビジネスにおける課題(売上、マージン、商品構成、業務効率等)に対する分析・インサイト提供
- 価格・アソートメント・プロモーションなどのA/Bテストやパイロット施策の企画・評価
- シナリオ分析・予測分析を活用した意思決定支援
- Power BI等を用いたダッシュボード・レポート作成
- Data Science / AIチームと連携した、分析結果のモデル活用・実装支援
- データ品質の確認・改善に向けた関係部門との協業
このポジションの魅力
- 日本最大級の自販機事業において、意思決定に直結する分析に携われる
- ビジネスに近い立場で、分析結果が実際の施策に反映される手応え
- Data Science・AI活用を含む、先進的なデータ活用に関与可能
- 自らの分析で成果創出をリードできる裁量の大きさ
この求人は、コカ・コーラ ボトラーズジャパン株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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- 出店戦略
- マーケティングディビジョン:データ&インサイトグループ - データアナリスト
- データサイエンティスト/データアナリスト:広告事業本部
- データ分析・データマネジメント、戦略立案
- データアナリスト
- ネット事業マーケティング推進 データ分析/事業企画担当
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