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アナリティクスコンサルタント(メンバー上位~リーダークラス)
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 年間休日126日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
アナリティクスコンサルタントとして、プロジェクトマネージャーとともにデータを分析し、事業課題や分析目的の整理、要因分析・効果検証、分析結果の報告・提案を担当します。クライアントと対話しながら、データから得た発見を施策や意思決定につなげ、検証・改善を重ねます。クラスに応じて、プロジェクトリーダーやプロジェクトマネージャーとして案件全体を統括する役割へ広がります。
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応募資格
必須
歓迎
- マーケティングや事業の現場でのデータ活用経験
- 統計学・機械学習の知識
- マーケティングテクノロジー(DMP、MA、CDPなど)の知見
- クラウド環境(Google Cloud、AWS、Microsoft Azure等)の利用経験
- データを可視化し、継続的にモニタリングする仕組みをつくった経験
求める人物像
- 分析して終わりではなく、データを具体的な施策や事業成果につなげたい方
- クライアントと議論しながら、課題設定や問いの設計から関わりたい方
- 分析結果の背景にある生活者の心理まで考え、施策に繋げたい方
- 未経験の技術や領域に向き合い、専門性を高めたい方
- 正解が定まっていない状況でも、自ら進め方を考えることを楽しめる方
- 関係者と信頼関係を築き、協働してプロジェクトを進められる方
募集要項最終確認 10/25
- 職種
- データアナリスト
- 雇用形態
- 正社員※試用期間6ヶ月中は、9:30~17:30(休憩1時間)での勤務となります。
- 役職
- プロジェクトリーダー(PL)プロジェクトマネージャー(PM)として案件全体を統括する役割
- 給与
- 471〜821万円/年
- 給与の詳細
- 年収 471万円〜821万円 想定年収:471〜821万円 役割:メンバー=チームの一員として分析を実行/シニア=プロジェクトリーダー(PL) 固定残業代を含みます。時間外・深夜・休日労働があった場合は法定に基づき別途支給します。詳細は面談にてご案内します。
- 勤務地
- 105-0021 東京都港区東新橋1-8-1
- 働き方
- ハイブリッド勤務(リモート・出社は本人裁量、出社は月数日程度が平均)。全国主要都市のコワーキングスペースも利用可。
- 勤務時間
- フルフレックスタイム制(コアタイムなし、所定労働時間7時間)始業・終業は個人の裁量に委ねられます(試用期間中を除く)。※試用期間6ヶ月中は、9:30~17:30(休憩1時間)での勤務となります。
- 年間休日
- 126日
- 休日・休暇
- 完全週休2日制(土日)祝日年末年始年間休日126日リフレッシュ休暇DXB特別休暇ウィメンズヘルス休暇 等。
- 福利厚生
- 電通健康保険組合の福利厚生スキルアップAID(外部研修・資格取得を年間12万円まで会社負担)ブックAID(書籍購入費全額補助)。
- 社会保険
- 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
- 受動喫煙対策
- 屋内禁煙
- 経験年数
- 2年以上
- 選考の流れ
- 弊社の選考フロー概要について、以下に記載いたします■選考フロー ・書類選考 ↓ ・一次面接(部長・マネージャー・チームリーダーのうち1〜2名) ↓ ・最終選考前のご準備 ・適性検査(SPI) ・ドキュメンテーション課題 ・リファレンスチェック ↓ 最終選考(執行役員・部長) ↓ 内定・オファー面談※ポジションや状況により、書類選考の前後にカジュアル面談を実施する場合がございます※ポジションにより、選考内容が変更となる可能性があります■ 最終選考前のご準備について 一次面接を通過された方には、最終選考までに以下をお願いしております。 いずれも、限られた面接時間だけでは分かりにくい部分を、双方向で理解するため実施をさせて頂きます。【適性検査】 Webにて受検いただきます。【ドキュメンテーション課題】 事前にテーマをお伝えし、資料を作成いただきます。 最終選考では、この内容をプレゼンテーションしていただきます。【リファレンスチェック】 弊社では、最終選考の前に、リファレンスチェックサービスを利用したご協力をお願いしております。※リファレンスチェックの結果のみで、採否を判断することはありません※弊社の選考を受けていることが、推薦者の方に伝わることはありません
- 掲載日
- 2026/09/10 02:26(47日前)
- 最終確認
- 2026/10/25 14:09(2日前)
仕事内容
職種定義
- アナリティクスコンサルタントは、自らデータを分析し、クライアントの意思決定を動かす「発見」を届ける仕事です。数字やレポートを提示するだけでは、事業判断は変わりません。「なぜ顧客はそのように行動したのか」「何が成果を生んでいるのか」を明らかにし、次の一手を決めるところまでクライアントと伴走します。
- 売上が伸びた理由、落ち込みの予兆、顧客が離れていく兆し。その答えは多くの場合、企業が持つデータの中にあります。私たちは、主に次の3つの視点から課題がどこにあるかを見極めます。
- 顧客:誰に効いているか
- 施策:本当にその施策が成果につながっているか
- 土台:成果を正しく測れるデータや環境が整っているか
- 同じ「効果が分からない」という課題でも、その原因は異なります。それを明らかにするところから仕事は始まります。
- SQL、Python、Rなどを用いて分析を行い、数字の背後にある「なぜそうなったのか」まで踏み込みます。そして、得られた発見を施策や意思決定に繋げ、クライアントとともに検証・改善を重ねます。分析が「作業」で終わらず、事業を前に進める力になることを実感できる職種です。
- この仕事の醍醐味は、誰も気づいていなかったことをデータの中から見つけ、その発見によって、クライアントの意思決定が変わる瞬間に立ち会えることです。
- ※クラスに応じて、分析実務からプロジェクトリーダー(PL)やプロジェクトマネージャー(PM)として案件全体を統括する役割へと広がります。
- ※配属先により、データ活用基盤の構築/データを起点としたマーケティング課題の解決/クライアント先での分析伴走など、担当領域が異なります(案件によりクライアント先に常駐することがあります)
業務内容
- プロジェクトマネージャー(PM)とともに、データを分析し、「何が起きたか」「なぜ起きたか」「次に何をすべきか」を明らかにする業務を担当します
- 事業課題・分析目的の整理
- 成功状態の定義と、指標・分析設計への落とし込み
- 顧客・施策・効果を測る土台の3つの視点から課題を特定
- クライアント保有のデータ(購買・Web行動・広告接触・顧客管理データ等)に加え、3rdパーティデータや調査データを用いた要因分析・効果検証
- 分析結果の整理、レポーティング、提案資料の作成
- 定例会議での報告、クライアントとの対話を通じた事業理解・信頼構築
- ※クラスが上がるにつれ、分析実務からプロジェクトリーダー(PL)へと役割が広がります
得られる経験
- クライアントの意思決定に近い立場で、課題設定から分析、施策検討まで関われる
- 1stパーティデータと、電通・ブレインパッドのデータや知見を掛け合わせて活用できる
- 多様な専門人材(データサイエンティスト・コンサルタント・外部パートナー等)と協働し、型の定まっていない課題を解決できる
- 幅広い業界(消費財、自動車、金融、サービス、メディア、流通・小売等)のデータ活用に関われる
- SQL・Python・R等を用いた分析技術と、数字の背後にある因果を読み解く力を磨ける
この求人は、株式会社電通クロスブレイン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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