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東京都のデータアナリストの求人178件

マーケティングデータアナリスト(事業分析・施策企画)

412.5〜630万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のデータアナリストの求人の中央値(525万円)より112万円低い

勤務地
東京都中央区
休日
土、日、祝日、年末年始、年次有給休暇(半休・時間有給も取得可)
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

「スーパーデリバリー」の取引データを抽出・分析し、営業・企画など現場の担当者が判断できる材料をつくる仕事です。データ抽出・集計、事業KPI分析、可視化、施策の企画・効果検証などを担当します。分析結果をもとに、将来的には担当領域のマーケティング戦略の立案やKPI設計も担います。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与412.5〜630万円/年

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応募は募集元の採用ページで受け付けています。当サイトに応募フォームはありません。

応募資格

必須

歓迎

  • SQLを用いたデータ抽出・分析の実務経験
  • マーケティング・営業企画など、事業部門でのデータ分析経験
  • 広告効果のレポーティングや市場調査など、分析結果を整理・報告する業務の経験
  • BIツール(Tableau等)での可視化・ダッシュボード作成経験
  • 統計学の知識、または統計への関心
  • 金融・商社・流通業界での実務経験
  • 研究・実験などで、データを定量的に分析しまとめた経験
  • Python等を用いたデータ分析・業務自動化の経験

求める人物像

  • データから「なぜ」を考え、自分の考えを理由とともに説明できる方
  • 依頼を待つのではなく、現場の声から必要な分析を自ら汲み取り、形にできる方
  • 情報システムやデータ分析の経験を活かし、マーケティング領域に仕事の幅を広げたい方
  • マーケティングの経験を活かし、SQL・データ分析のスキルを伸ばしたい方
  • コミュニケーションを通じて情報を集め、戦略やKPIに落とし込むことに興味がある方
  • 統計やデータに興味があり、企画から実行まで自ら手を動かせる方
  • 幅広い業務を習得し、成果に繋げていくことを楽しめる方

使用ツール

募集要項最終確認 10/8

職種
データアナリスト
雇用形態
正社員あり(3ヶ月、条件変更なし)
給与
412.5〜630万円/年
給与の詳細
【和久井さん要確認】月給制 275,000円~420,000円 ※年収ベースで約412.5万円~630万円を想定しております。※前職及び、年齢・経験・能力を考慮の上、決定します。※昇給(6ヶ月に1回の査定により)※残業手当 残業30時間分は月給に含まれます。残業時間30時間を超過した分に関しましては、別途支給。
手当
交通費月:上限5万円まで住宅補助2万円支給/月
勤務地
東京都中央区日本橋蛎殻町1-14-14
働き方
記載なし
勤務時間
フレックスタイム制コアタイム:10~15時 フレキシブルタイム:5~10時、15~22時休憩1時間、実労働時間8時間
休日・休暇
土、日、祝日、年末年始、年次有給休暇(半休・時間有給も取得可)いつでも長期休暇(毎年7月付与、1年間有効の休暇)慶弔休暇特別休暇(生理休暇 等)産休・育児休暇リフレッシュ休暇※いつでも長期休暇:夏期休暇を拡張していつでも取得できるようにした5日間の連続取得を推奨する休暇(うち3日は「いつでも長期休暇」で付与、2日は有給休暇を使用)※リフレッシュ休暇:勤続年数5年ごとに連続5日間付与される特別休暇。
福利厚生
社販制度(「スーパーデリバリー」に掲載されている商品を掲載価格で社員が購入できる仕組み)株式給付制度(業績に連動して自社株を従業員に付与する制度)社員持株会(奨励金20%)はたらくーん制度(産前・産後および育児しながら働くパパママ社員のための職場支援サービス。出産祝金や保育料の補助、時短勤務など)積立年休制度(利用期間を過ぎてしまった有給休暇を別途積み立てて、大きな病気や怪我をしてしまった時の療養に充てられます)社員旅行企画制度(社員が企画する旅行に対する補助金制度)サークル活動(ビリヤード部、バンド部、テーブルゲーム、ものつくりなど、活動に応じて一定額の活動費を支給)
社会保険
各種社会保険完備
業務の変更の範囲
会社の定める業務(ただし、出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務)
就業場所の変更の範囲
会社が定める場所(被雇用者の自宅または自宅に準じる場所を含む)
掲載日
2026/10/08 02:11(今日)
最終確認
2026/10/08 02:11(今日)

仕事内容

募集背景

  • 2002年の開設以来、BtoB卸・仕入れサイト「スーパーデリバリー」は、全国のメーカーと小売店をつなぐ仕入れのインフラとして成長を続けてきました。20年以上にわたって蓄積された取引データは、当社にとって大きな資産です。
  • 数年前までは、このデータを十分に活かしきれていませんでした。現在は分析基盤の整備が進み、データから戦略を描き、PDCAを回し、経営判断につなげる体制へと着実に進化しています。取引・顧客・商品のデータを横断的に読み解き、事業の構造的な課題と成長機会を捉えて、戦略へと落とし込んでいます。
  • この変革の中心にいるのが、事業部に身を置き、SQLとマーケティングの知見をあわせ持つデータアナリストというポジションです。一般にデータ分析は情報システム部門や開発部門の役割とされがちですが、当社では事業の最前線にデータ人材を置いています。現場の課題を自ら捉え、分析から施策提案、経営戦略の立案まで一気通貫で推進するスタイルです。
  • 私たちが目指すのは、事業の隅々までがデータで可視化され、現場の声や顧客の実感といった定性的な知見とデータを掛け合わせて、確度の高い意思決定ができる事業推進です。この挑戦を加速させ、より高度な経営戦略に踏み込んでいくために、このポジションの層を厚くしたいと考えています。
  • データとマーケティングの両輪で事業の未来を描き、その実現を自らの手で推し進めたい方からのご応募をお待ちしています。

お任せする仕事内容

  • 「スーパーデリバリー」の取引データを抽出・分析し、営業・企画など現場の担当者が「次に何をすべきか」を判断できる材料をつくる仕事です。
  • ご入社後は、まずデータ分析担当者のもとで、社内のデータ構造やSQLの書き方を実務を通じてしっかり習得していただきます。その後、現場からの分析依頼に対応するところから始め、慣れてきたら、ご自身で課題を見つけ、施策(戦略)を一つずつ任せていきます。

入社後1〜2年で期待すること

  • 欲しい結果に合わせて、自分でSQLを書いてデータを抽出できる
  • メーカー別・商品別のリストを作成し、弱点や伸びしろを分析できる
  • 分析結果から自分なりの考えをまとめ、理由とともに説明できる

具体的には

  • 現場からの依頼に基づくデータ抽出・集計(カスタムSQLの作成)
  • メーカー別・商品別の分析リスト作成と課題分析
  • 事業KPI(GMV・購入者数・リピート率など)の分析
  • 広告運用ツールや販促施策、アンケートのレポーティング
  • 営業チームへの分析支援(ターゲットリスト作成等)
  • Tableauを用いた現場向けの可視化とデータ活用の推進
  • 分析結果をもとにした施策の企画・効果検証 等

配属先のデータ分析担当者が現在担っている業務

  • 将来的には、以下のような業務にも段階的に携わっていただくことを想定しています。
  • 事業KPIの分解・予実管理
  • 月次経営分析会向けレポートの作成と施策提言
  • 会員セグメント分析(RFM・LTV・離脱分析等)
  • クーポン・ポイント・送料施策などの販促企画とROI管理
  • MA(メール・Webレコメンド)施策の設計・運用
  • ABテスト設計・効果測定
  • ファネル分析に基づくプロダクト改善要件の策定
  • データマート・ダッシュボードの構築
  • Python・生成AIを活用した定型業務の自動化
  • 部門方針のKPI設計 等

使用ツール・環境

  • Snowflake/dbt(データ基盤)、Tableau・Streamlit(可視化)、Salesforce Marketing Cloud(MA)、Python、生成AI(Claude等) 等
  • ※Tableauは導入済みですが、現場での活用はこれから広げていく段階です。活用を推進していく役割も期待しています。

将来的には

  • 経験を積んだ後は、分析にとどまらず、担当領域のマーケティング戦略の立案やKPI設計までを担っていただくことを期待しています。組織の拡大に伴い役割分担が進んだ際には、ご本人の志向に応じて、データ分析・マーケティング戦略のいずれかの専門性を深めていくことも可能です。

お任せする仕事の楽しさ、やりがい、厳しさ

  • 「スーパーデリバリー」は全国のメーカーと小売店が取引するプラットフォームであり、扱うデータの量・種類はBtoB ECの中でも豊富です。自分で抽出・分析したデータが現場の判断材料となり、施策を通じて流通額や購入者数といった事業の数字に表れていくため、「自分の分析で事業が動いた」という手応えを感じられる仕事です。
  • また、データの抽出から分析、現場への提案、施策の検証までを一貫して担うため、技術とビジネスの両方のスキルを幅広く身につけることができます。現場との距離が近く、営業や企画のメンバーと直接やりとりしながら仕事を進められるのも魅力です。データ基盤やTableau、生成AIなどのツールを、自らの判断で業務に取り入れていける裁量もあります。
  • 一方、厳しさとしては、依頼されたデータをそのまま出すだけでは価値になりません。「売上が上がりそうな」といった曖昧な問いを具体的な抽出条件に落とし込み、現場が本当に必要としているものを自ら汲み取って形にする姿勢が求められます。また、なぜその結論になるのかを、データを根拠にわかりやすく説明する力も必要です。SQLなどの技術面とマーケティングの知見の両方を学び続ける必要があり、自ら手を広げて吸収していける方でないと難しい環境でもあります。

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