仕事内容【株式会社DataCurrentについて】
企業経営やマーケティング活動において、データの利活用は今後もますます重要な戦略テーマになっていきます。
しかし、せっかく集めたデータをどう活用するのか、目的が明確に定まっていないケースもあります。
これからの企業経営は「顧客」を中心としたバリューチェーンであり「顧客体験価値」を高めるためのビジネス設計が重要視されます。
同社は、適切なデータの取り扱いにおける知識と技術を起点に、生活者に対してデータを基にした最適な顧客体験を提供することをお客様企業と取り組んでまいります。
【組織ミッション】
顧客企業が抱える様々な事業課題に対し、データを活用して本質的な理解を行い、改善に向けたコンサルティングを提供します。
ビジネス課題の解決のために、顧客が保有する様々なビッグデータを解析し、課題の抽出と短期的、中長期的な事業戦略の構想支援を行います。
データ利活用においては、顧客環境におけるデータ集積基盤の開発や分析、データの可視化を支援することで事業開発やマーケティング施策への活用を実現します。
特定の商品を販売するのではなく、様々なソリューションパートナーとともに、顧客の環境や課題に合わせて最適なシステム環境や構成をその都度カスタマイズして提供するのが課題解決型コンサルティングである同社の特徴です。
当組織のミッションは、顧客企業のデータ利活用を支援することで、顧客とサービス利用者とのコミュニケーションデザインの場を開発することです。
【お任せする業務内容】
クライアントのデータ利活用やシステム刷新プロジェクトにおいて、単なる作業者に留まらず、プロジェクトメンバーとして最上流の要件定義から、データ・ツールの実務実装、プロジェクトの円滑なデリバリー(推進・実行)までを一気通貫で担当していただきます。
非エンジニアである顧客(経営層や業務部門)と開発チームの架け橋(翻訳者)となり、プロジェクトを着実に前に進めるコアメンバーとしての活躍を期待しています。
◎具体的な業務内容
クライアント(非エンジニアの経営層や業務部門)に対する、データ利活用の要件定義・分析設計
SQLやPythonを用いた大規模データの抽出・クレンジング、データマートの設計・運用
TableauやPowerBIを用いた、経営・営業KPI、顧客ヘルススコア等のダッシュボード開発と現場への定着化
統計学、機械学習、因果推論等を用いた高度な施策の効果検証や予測モデルの構築
生成AI(LLM)を活用した業務自動化・データ分析高速化のPoC推進および社内データ民主化のリード
▼具体的な案件事例
案件事例：老舗カタログ通販大手「千趣会」のDXを進化
課題
多くのデータを保有しているのに、顧客像が見えず、マーケティングの仕方が進化しない。
データ活用を推進するための専門部隊もなく、ペルソナ像作りも進まない。
各部門のKPIがうまく連動していない。
実施施策
データ活用戦略の大方針を策定し、実現に向けたパートナーとしてDataCurrentを選定
CDP(顧客データ基盤)によって会員データや外部データを活用し、より詳細な顧客プロファイルを可視化
顧客プロファイルに基づき、効果的な施策を展開
└例)見込層には属性と購入意向を基に商品レコメンデーション型コミュニケーションを展開し購入促進
データ分析ダッシュボードの導入により、社内の複数部署間での情報共有を促進し、分析結果に関する共通認識も得やすい環境を整備
案件事例：「WOWOW」10年選手のデータ基盤を刷新し、「仕組み・ガバナンス・人」を劇的に進化
課題
データ基盤の経年劣化(レガシー化)：約10年前に構築した基盤がつぎはぎの状態で複雑化。新しい施策を試そうにも構造の解明から始めなければならず、スピード感が損なわれていた。
データマネジメントの不在：中長期的な見通しやガバナンス意識が希薄なまま場当たり的に機能追加を繰り返した結果、誰も全体像を理解できない「ブラックボックス」になっていた。
ツールと指標の乱立：社内に複数のBIツールが乱立。部門ごとにデータ活用が閉じ、全社的なKPIの連動や共通認識が得づらくなっていた。
実施施策
データマネジメント起首の戦略策定：単なるシステム置換ではなく、事業貢献を目的としたデータ活用の大方針を策定。仮説に囚われず客観的な提言ができるパートナーとしてDataCurrentを選定。
Google Cloudを活用した次世代CDPの構築：
生成AI活用や保守効率を考慮し、最適なクラウド基盤を導入。
会員データと外部データを統合し、視聴履歴に基づくスコアリング(趣味趣向の可視化)など、詳細なプロファイルを生成。
ユースケース起点の施策展開：
10以上の部門にヒアリングを行い、「何をしたいか」から逆算した基盤設計を実施。
例)見込層へのアプローチ：属性や視聴意向に基づいたパーソナライズなレコメンドを展開し、会員体験を向上。
三位一体(仕組み・ガバナンス・人)の環境整備：
共通ダッシュボードの導入により、部門を跨いだ情報共有と共通認識の形成を促進。
人材トレーニング：操作方法だけでなく、データ活用の業務プロセス自体を見直すための教育を並行して実施。
成果
コストの大幅削減：クラウドコストをほぼ半減、BIツール関連コストも4～5割削減。
意思決定の迅速化：新サービスのデータ連携がスムーズになり、ダッシュボードへの生成AI実装(分析の自動要約など)により、データに詳しくない現場でもファクトベースの判断が可能に。
組織の変化：データが「一部の専門家のもの」から「全社の共通言語」へと変化し始めている。
◎得られるスキル
データ人材として市場をリードするスキルを包括的に習得可能
データ分析の様々な手法(ペルソナ分析・ファン分析・LTV分析・MMM分析など)
データマーケティングPDCA
データ集計プログラミング言語(SQL/Pythonなど)
クラウドの知識、経験(Google Cloud、AWSなど)
BIツール(Tableau、Looker Studio、Looker、QuickSightなど)
データサイエンス領域の知識、経験(AI、統計など)
データに関する法知識
◎このポジションの魅力
事業戦略や事業課題に関わるデータを活用したコンサルティングからそれを実現・解決するための技術支援、具体的なマーケティング施策の実行と全方位的にクライアントをサポートします。
少人数組織の為、必要とされる知識や技能はビジネス面から技術面まで幅広く、高度な専門性も身に付けることができる環境です。
【選考について】
選考フロー
・書類選考
・一次面接(現場マネージャー)
・適性検査
・二次面接(HRBP)
・最終面接(取締役)
※選考回数、面接官は変更の可能性有り
注意事項
選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります
1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています
入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします
ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します
バックグラウンドチェックについて
選考の途中で、バックグラウンドチェック(リファレンスチェック/コンプライアンスチェック)を実施します。同社と利用契約を締結したバックグラウンドチェックのサービス提供会社に対して、以下に掲げる応募者様の個人情報の開示(第三者提供)を行いますのでご承知ください。
応募者様の氏名
メールアドレス
応募書類(履歴書、職務経歴書など)
<バックグラウンドチェックのサービス提供会社>
back check株式会社
・同社の個人情報保護方針
https://backcheck.co.jp/policy/privacy
・同社の反社会的勢力に対する基本方針
https://backcheck.co.jp/policy/against_anti-social_forces
※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。
経験・資格＜必須要件＞
クライアントに対していずれかのツール・言語を横断し、実務でのデータ抽出・加工・分析した経験
＜歓迎要件＞
＜求める人物像＞
勤務地
想定年収
福利厚生・待遇
勤務条件勤務時間
9:30～18:30(所定労働8時間／休憩60分)
＜スーパーフレックスタイム制あり＞
・1日の標準労働時間：8時間
・コアタイム：なし
・フレキシブルタイム：6:00～22:00の間で労働者の決定に委ねる
・時間外労働有無：有
■休日休暇
休日休暇完全週休2日制（土・日）、祝日、 年末年始休暇、年次有給休暇（初年度入社日より12日付与）、ボーナス休暇、慶弔休暇、失効年次有給積立休暇、産前・産後休暇、生理休暇など
■有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります）
1月～2月入社：14日
3月～4月：12日
5月～6月：11日
7月：8日
8月：6日
9月：4日
10月：3日
11月：2日
12月：1日
入社日問わず、次休暇年度より17日
※年間休日：120日（2023年度実績）
※年次有給休暇取得率：65.6％（2023年度実績）
試用期間
3ヶ月
期間中の労働条件に変更なし
業績により決算賞与別途支給の可能性あり
年2回半期毎の見直し、交通費別途支給（月額5万円まで）
健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険
※健康保険：関東ITソフトウェア健康保険組合に加入
Recruiting No.
社名
事業内容
設立
従業員数
営業実績（売上高など）
【東証プライム上場 ECから金融まで展開するグローバル総合IT企業】 リスクマネジメント部門
【東証プライム上場 日本最大級の発電会社】 電力需給統括部 電力需給システム開発プロジェクトリード担当
【東証プライム上場 大手海運会社】 本社勤務 陸上総合職
マーケティング・コミュニケーションは、これまでの経験と勘に頼るスタイルから、データに基づいてPDCAを回すスタイルに変わり始めました。
グローバルと連携して業務を行うことができる為、現在海外で何が起きているのか直にその目で確かめることができます。
当社はEast & Westのカルチャーが上手く混在した広告会社といえると思います。
顧客の「売ること」にダイレクトに関与する仕事・自分の一生を賭けるにふさわしいと思いますよ。
顧客中心にチャレンジングな事業展開を図るために、MBOという手段が必要だった
社風は「真面目」そして「アツイ人が多い」です
