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最終更新日：2024/9/30
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部署名マーケティング部 Data Scientist
仕事内容データ分析
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始業準備チームメンバーでそれぞれ今日一日どのような業務を担当するのかの共有を行い、納期に対する進捗確認や困りごとの確認を行います。また、前日の売上や客数、予算達成率などの数値を確認し、どの店舗やフォーマットに問題があるのか社内の情報を取得しています。
分析業務それぞれ自分が担当している分析案件に対して分析を行います。また、週に一度、チームメンバーが集まって勉強会を開催したりコンペに参加したりと、スキルアップのための勉強をしています。
昼食オフィスの隣にあるコンビニでお弁当を買ってオフィスで食べたり、周辺のお店で外食をすることが多いです。チームメンバーだけではなく、他部署の人と一緒に外食しにいくこともあります
引き続き分析業務午前中に引き続き分析業務を行います。分析した後は納期までにアウトプットを提出したり、結果を共有するためのミーティングがあります。そのため分析をするだけではなく、資料作成やミーティングなどもこの時間に行います。
退社準備キリのいいところまで分析を終わらせ、１日に行なったコードや資料の整理を行います。コードは基本的にgithub、資料はGoogle Driveで管理するなど、自分のPC内だけの保存にならないように心がけています。
【データ分析】紙チラシ、LINEチラシ、テレビCMといった販促に関わるもののデータ分析、数値集計業務を担当。また、チラシごとの商品の売り上げ確認や、週次・月次での売上や客数確認を手動で時間をかけて行なっていたものをプログラミングを用いて自動化する業務を担当しています。
【分析のおかげでみんなから喜んでもらえること】私のデータ分析の結果から、今までなんとなくしかわからなかったものが明確になったり、お客様の本当に必要な商品がわかったりと、依頼者だけでなくお客様にも喜んでもらえることがやりがいです。
【業務効率化】今まで手動で行っていた作業を、プログラミングを使えば短時間でできることに気付き、業務効率化するためのプログラミングに挑戦しました。入社してたった３ヶ月でしたが、トライすることでチームメンバーの役に立つことができました。このことがきっかけで値引きシミュレーションモデルを作成したり、別の帳票の自動化も手がけるなど今の仕事にもつながっています。
【実際の数値アップに貢献】分析を行ってすぐに結果が出るわけではなく、その分析結果をもとにたくさんの試作案が考えられます。分析をもとに、お店全体を揺るがすほどの結果を出せるよう様々な分野の分析に挑戦したいです。また、まだまだ人の手での作業が残っている部分を自動化し作業効率の向上に繋げることで、共に働くメンバーの悩みを解決していきたいと思います。
【お客様が本当に求めていることは何かを考える】分析を行う際は依頼者(お客様)がなぜこの数字を確認したいのかを考える必要があります。依頼者が本当に知りたい結果が何なのかを考えることで分析の質を高めることにつながっています。
