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データアナリスト/ビッグデータを組み合わせた指標や分析スキーム企画

データアナリスト
Mid-career

on 2019-05-30

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データアナリスト/ビッグデータを組み合わせた指標や分析スキーム企画

Mid-career
Mid-career

Jun Okutomi

■学生時代 埼玉県川越高校⇒上智大学⇒上智大学院 (理系:修士号 専門は機械工学、音響工学) ■職歴 OPTに2010入社。2011年OPT所属事業部とCCCにより設立されたジョイントベンチャーのPlatformIDに出向後転籍。 Web解析のASPツールの販売業務に従事 ASPツールデータを用いた分析、プラットフォームユーザ会員基盤を用いたマーケティング分析のコンサルティングに従事。 Webにおける様々な行動と実購買の因果関係を明らかにする購買証明というサービスを立ち上げる、稀有なノウハウを保有。 2015年度全社MVP受賞。データアナリスト。 社内選抜の研修で経営者育成研修を満期受講。経営の基礎・会計に関する知識も学ぶ。 2018年コネクトムにジョインし、新規事業としてプロダクトオーナーとして事業の創造を推進。デジタルマーケティングとリテールの架け橋となるべく、そして常に分析志向で業務に臨む。 ”情熱は溢れてなんぼ♪” ■ライフワーク ギター(エレキ、アコースティック、クラシック) ミュージシャン仲間と定期的に演奏させてもらっていたりします。JAZZ、FUNK、POPS、ソロギターなどなど ■趣味 音楽演奏、バスケット、スピーカー、料理、書道

舛田健太

(株)オプト入社後、プロダクト開発部に所属し自社製品のアドサーバー開発管理と顧客サポートを兼任。 2011年にオプトとCCCマーケティングの合弁会社Platform ID設立に携わり創業メンバーとして出向後、転籍。 Platform IDでは、自社製品のDSP/SSP/DMPの立ち上げに貢献し製品に関する顧客サポート全般を担当。 現在は、Platform IDよりオプトに転籍し(株)コネクトムに出向、マーケティング部に所属。 株式会社コネクトム マーケティング部 プロダクトオーナー 【業務に対してのこだわり・信念】 常に謙虚である事。 それぞれの人が考えている事を想像し、優しくある事。 人と人が気持ち良いと思えるような絆をつくる事。

飯田志織

株式会社コネクトム's members

■学生時代 埼玉県川越高校⇒上智大学⇒上智大学院 (理系:修士号 専門は機械工学、音響工学) ■職歴 OPTに2010入社。2011年OPT所属事業部とCCCにより設立されたジョイントベンチャーのPlatformIDに出向後転籍。 Web解析のASPツールの販売業務に従事 ASPツールデータを用いた分析、プラットフォームユーザ会員基盤を用いたマーケティング分析のコンサルティングに従事。 Webにおける様々な行動と実購買の因果関係を明らかにする購買証明というサービスを立ち上げる、稀有なノウハウを保有。 2015年度全社MVP受賞。データアナリスト。 社内選抜の研修で経営者育成研修を満期受講。...

What we do

コネクトムは社会のデジタルシフトを推進するデジタルホールディングスのグループ子会社です。デジタルホールディングスは広告代理事業からデジタルシフト事業への転換を目指し2020年7月にオプトホールディングから社名を変更しました。 コネクトムは位置情報を中心としたデータを利用した広告配信プロダクト『toSTORE Local ad.』をメイン事業と据えて有店舗事業者を支援しておりましたが、現在はグループのデジタルシフト事業への転換に伴い、マーケティングのデジタルシフトの一端を担う存在としてビジネスモデルをSaaS型に変更し以下の2つのプロダクトを展開して店舗集客効率化を支援しております。 ■『toSTORE Local Search.』(トストア ローカルサーチ) 多様化するMAP・チャネルで表示される店舗情報を一元管理し、表示される情報のリアルタイム更新やクチコミ分析などを低コストで簡易に実現します。生活者のローカルな(「カフェ 渋谷」等の)検索に合わせ、正確で最新の情報を常に発信し、プロモーション効果を向上させます。 ■『toSTORE Dynamic Contents.』(トストア ダイナミックコンテンツ) これまで『toSTORE Local Ad.』にてデモグラ、サイコグラフィックでのターゲティングに加え、ジオターゲティングを実現したWeb広告を配信してきました。これは、生活者の現在地から店舗までの距離や時間・天気や気温など、シチュエーションで最適化したクリエイティブを表示することにより、来店動機・購入意欲を向上させるプロダクトになります。 DCはその技術と経験を生かしたプロダクトです。クライアントのサイト全体を分析し、シチュエーションで最適なコンテンツを表示させることで、サイトのコンバージョン効率を高めます。 ↓「toSTORE(トストア)」プロダクトサイト https://tostore.jp/
「toSTORE」は導入実績500社以上。多くの実績を生かして、店舗の来店数・購入率・LTVを効率化するツールです。
「toSTORE」の特徴はワンソース・マルチユース・フルファネルです。
Mission ”Feel good.”
Vision ”Needs meet values.”

What we do

「toSTORE」は導入実績500社以上。多くの実績を生かして、店舗の来店数・購入率・LTVを効率化するツールです。

「toSTORE」の特徴はワンソース・マルチユース・フルファネルです。

コネクトムは社会のデジタルシフトを推進するデジタルホールディングスのグループ子会社です。デジタルホールディングスは広告代理事業からデジタルシフト事業への転換を目指し2020年7月にオプトホールディングから社名を変更しました。 コネクトムは位置情報を中心としたデータを利用した広告配信プロダクト『toSTORE Local ad.』をメイン事業と据えて有店舗事業者を支援しておりましたが、現在はグループのデジタルシフト事業への転換に伴い、マーケティングのデジタルシフトの一端を担う存在としてビジネスモデルをSaaS型に変更し以下の2つのプロダクトを展開して店舗集客効率化を支援しております。 ■『toSTORE Local Search.』(トストア ローカルサーチ) 多様化するMAP・チャネルで表示される店舗情報を一元管理し、表示される情報のリアルタイム更新やクチコミ分析などを低コストで簡易に実現します。生活者のローカルな(「カフェ 渋谷」等の)検索に合わせ、正確で最新の情報を常に発信し、プロモーション効果を向上させます。 ■『toSTORE Dynamic Contents.』(トストア ダイナミックコンテンツ) これまで『toSTORE Local Ad.』にてデモグラ、サイコグラフィックでのターゲティングに加え、ジオターゲティングを実現したWeb広告を配信してきました。これは、生活者の現在地から店舗までの距離や時間・天気や気温など、シチュエーションで最適化したクリエイティブを表示することにより、来店動機・購入意欲を向上させるプロダクトになります。 DCはその技術と経験を生かしたプロダクトです。クライアントのサイト全体を分析し、シチュエーションで最適なコンテンツを表示させることで、サイトのコンバージョン効率を高めます。 ↓「toSTORE(トストア)」プロダクトサイト https://tostore.jp/

Why we do

Mission ”Feel good.”

Vision ”Needs meet values.”

社長の久米田は、まだオプト(グループ会社)で勤めていた2011年にO2O(Online to Offline)という考え方に出会いました。当時オプトの主軸はECサイトなどインターネット事業に関わる企業に対して、ネットを活用したマーケティング支援をすることでした。その支援の幅を、実店舗を持つリアルな世界にも広げていくという概念にワクワクし、コネクトムを創業。設立当初は、当時としては画期的な、リアルタイムの在庫データと連動した広告の取り扱いからスタートしました。 店舗のデータをマーケティングやプロモーションに活かすという軸は変わりませんが、今コネクトムが目標としているのはユーザーの「欲しい」と「お店・製品価値」が最も便利に繋がる場の創造を経て、大きな社会貢献していくことです。 実店舗が持っている価値は、実際にお店に行かないと分からないことが多く、ユーザーからすると事前に立てられる計画に限界があります。もっとデータ化が促進されれば、ペインは解決できるはずです。 例えば、新しいテーブルとイスを買いたいときに、お店を回って探しても、なかなかテーブルに合うイスが見つからないというケースは多々あります。それは、2つの商品がブランドやメーカーを跨いで別々のお店にあり、別々のお店にあるという事実がデータ化されていないからです。同じ系統のデザインの製品在庫がこの店にあるというデータがあれば、それがヒントとなりテーブルに合うイスにたどり着きやすいです。 こういった状況を解決するために、ユーザーの購買意欲「欲しい」と「店・商品の価値」を徹底的に繋げる場をつくりたいと思っています。 また、現在はSaaS型のサービスづくりに注力していますが、今後はプラットフォーム型のサービスにも力を入れていきたいと考えています。Googleマップに限らず、ローカル検索に対応したプラットフォームは、これからさらに増えていくでしょう。そうなれば、企業側も色々なプラットフォームに情報を出す必要があり、複数にまたがるプラットフォームとその情報をつなぐことができるコネクトムのような存在の価値は上がっていくと考えています。 プラットフォームと企業の情報をつないでいく。これを続けていくことで、いずれ100万店舗分のデータが集まります。100万店舗分の店舗データ、商品データ、在庫データが集まるプラットフォームがあると、それを活用したビジネスアイデアが沢山生まれるはずです。その結果、世の中はいまよりももっと便利になってくると思います。 今欲しいものを入力するだけで、最も近くで、最も安価に売っているお店・商品の情報が出てくる。ECと同じように、リアルでもぜひそういう場を実現したいです。こうしたサービスを生み出すことで、世の中にもっと笑顔を増やし、生活を豊かにすることを追求し続けていきたいです。 ーーー ※グループ親会社のデジタルホールディングスのサイトにて当社社長 久米田のインタビュー記事が掲載されております。下記リンクから全文をご覧いただけます。 https://digital-holdings.co.jp/careers_top/careers/20200929/970

How we do

▪フルリモート(週2日までなら出社も可能。オフィスはフリーアドレス制。) ▪フレックス制(コアタイム11:00~16:00) ▪MTGはほぼ全てオンライン(社内は主にGoogle Meet) ▪連絡はslackメイン ▪上司とは毎月1回の月次面談、毎週1回の1on1MTG実施 ▪月末には「リスペクトスタンプ(感謝のメッセージ)」の送り合い☆ ※デジタルホールディングス(旧オプトホールディング)のグループ会社であり、福利厚生などは基本的にグループ会社と同じです。 2020年にビジネスモデルをSaaS型に転換し、現在グループ会社内でも注目されています。 現在40人弱の組織であり、ほとんどが中途入社でバックグラウンドも仕事の「当たり前」もバラバラです。模索中の事柄が多く加えてリモートワークも始まったので、受け・待ちの姿勢ではなく自律して動ける方を求めています。 社員の傾向としては、穏やかな中に秘めた情熱を感じさせる人が多い会社です。 ストーリーにて社員インタビューを公開していますので、そちらも是非ご覧ください♪

As a new team member

コネクトムはオプトの子会社として2014年に創業しました。「持続的成長を志す有店舗事業者のデジタルシフトを成したい欲に最も効率的かつ簡単に応えるOMO支援事業」を事業ドメインとしています。 創業時から他社に先駆けて注力してきたO2O広告市場の規模は2018年は205億円規模に達し、2019年には405億円を見込まれています。2024年には2019年比約6.4倍の、2,586億円に達すると見込まれています。 このような成長市場において、先行優位性を確立し業界をリードするためにも自社プロダクトtoSTOREの拡張・拡充のために、コネクトムのミッション/ビジョン/バリューに共感して一緒に働いてくれるデータアナリストを募集しています。 所属はマーケティング部であり、職種はPO(=プロダクトオーナー)です。データアナリストとして自社プロダクトtoSTOREのAnalysisチームのPOとなり、主に来店数をキーにして、その来店数の要因分析及び来店数アップのための施策提案の自動化を行うシステムを開発・運用していただきます。システム部とスクラムを組んで「実際に使ってもらえる・使いやすい」プロダクトを開発・運用していきます。 ・Webデータ、顧客データなどマーケティングに関するデータ分析(大規模データの取り扱いがより望ましい)経験 ・分析プロジェクトの企画から実行、報告までの一連の経験 ・統計解析や機械学習を活用したプロジェクトの経験 ・その他分析実務経験 など・・・ 経験・実績があって入社後すぐにご活躍いただける方を探しています。 ただ、もうひとつ必須で求めたいものがあります。 当社において、マーケティング部は事業の中心を担う心臓部ともいうべき部署です。 個としての能力は当たり前に求められる中で、私たちが出合いたいのは自分の仕事がどのような影響を与えるか先を考えられる人、かつスムーズな開発・運用のために顧客・セールス部・システム部など関わるすべての人とその気持ちを想像して仕事ができる人を求めています。 「自分がこのプロダクトを作っているんだ!」ということにワクワクし、責任をもって取り組める方、周囲や先のことに想いを巡らせてマネジメントできる方にコネクトムの取り組みについて話を一度きいてみてほしいと思います! 以下、歓迎スキル・経験です。 <コミュニケーションスキル> ・要件の整理、状況把握能力 ・外部 / 上長等への提案 / 交渉経験 <分析経験> ・各種分析手法の実施経験(多変量解析、RFM分析、クラスタリング分析、相関分析、CRM分析、レコメンデーション分析、需要予測モデリングの作成から分析、など) ・データ取扱い経験(位置情報、POSデータ、Webアクセスログ、アンケートリサーチデータ、など) ・統計解析、数理統計、機械学習、自然言語処理などを用いた分析経験 <ツールスキル> ・SQL、SPSS、R,Python、等の利用経験 ・Google Analytics、Adobe Analytisの利用経験 ・Big Query、Red Shift等からSQL構文を用いたDBからのデータ抽出経験 ・BIツールの利用経験(Tableau, re:dash, Power BI など) <その他知識・経験> ・メーカー/事業会社でのマーケティング、宣伝販促、CRM、エンジニアリング等の業務経験 ・インターネット関連の事業会社における分析経験、マーケティング経験 ・小売り業界におけるマーケティング実務経験
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