Lead Data Analyst

• データサイエンティスト

(記入なし)

仕事の魅力

・ 小売データ × メーカー・卸の意思決定に直結する価値貢献
自社が保有するリテールデータ(ID-POS/棚割/店舗カメラなど)を活用し、
メーカーや卸企業の意思決定を支援。クライアントの事業成果に直接つながる、
インパクトの大きな分析・提案に携われます。
データを「集める・見る」に留まらず、「変える」ことに手応えを感じられる仕事です。

・ 実務 × 顧客支援 × マネジメントの三領域を担う戦略的ポジション
単なる分析実務にとどまらず、チームマネジメントや研修設計・講師業務なども担うポジションです。
ハンズオン分析のスキルを活かしつつ、クライアント対応・育成・業務推進など複数のスキルセットを磨くことができます。中長期的にはマネージャー候補としての成長も期待しています。

・ 実行伴走型の分析支援によるビジネス成果の実感
店舗施策や販促、営業研修、商品開発など、
クライアントの実行支援まで踏み込んだ「実行伴走型」の支援スタイルが特徴。
分析結果がどのようにビジネスに活かされたかを肌で感じられる手触りのある経験が得られます。

◇業務内容

◆(雇い入れ直後)
 流通・小売・メーカーを中心としたクライアントに対し、購買/棚割/店舗カメラなどのデータを活用し、
ビジネス課題の解決を目的とした分析支援のリードを担っていただきます。
単なるデータ抽出や可視化にとどまらず、
課題の構造化・仮説設計・施策提案・検証・仕組み化まで一気通貫で推進いただくポジションです。

<主な業務>
・クライアントの要望/課題ヒアリング、要件定義
・仮説立案、分析設計、データ抽出・加工(SQL・Pythonなど)
・BIツール等を用いた可視化(Tableau など)
・レポート作成/プレゼンテーションによる提案・示唆出し
・若手メンバーの分析レビュー、技術支援、育成方針策定
・案件推進におけるプロジェクトマネジメント(タスク管理・折衝)

<分析テーマ例>
・大手化粧品メーカー向け:CVI(Customer Value Indicator)分析による販売戦略支援
・日用品メーカー向け:営業チームへのDS教育プログラム構築
・小売・卸向け:棚割改善/補充最適化/購買パターン分析による売場改革

<勤務地>
週に1日はチーム出社日により宮若市脇田のオフィスへ出社していただきます。
また新人教育のため、週1程度、担当制で福岡市東区への出社がございます。

◆(変更の範囲)
・会社内の全ての業務のうち、会社が指示する一切の業務

◇期待する役割

Retail AIのリードデータアナリストとして、クライアントの課題構造の把握から、
仮説設計・分析・示唆出し・改善実装までを一貫して担い、プロジェクト全体のリードをお任せします。

特に以下の役割を期待しています。

・クライアントとの折衝を通じた課題設定/要件定義のリード
・分析プロセス(仮説立案・設計・実行・検証)全体の品質と成果の担保
・若手アナリストの育成・レビュー・教育設計への関与
・Team leaderへのレポーティング
・社内関係者(エンジニア/プロダクト/セールス)とのクロスファンクショナルな連携推進

上記に加えて:
・単なる分析やレポート作成ではなく、「メーカー・卸の意思決定を支えるパートナー」として支援できる方を歓迎します。
・現場の課題や要望をくみ取りながら、メンバーを育成・牽引できるリーダーシップが求められます。
・TableauやPower BI、BigQueryなどに加え、教育的な視点で分析ノウハウを伝えられる方が理想です。

実現したい事業未来

本ポジションが所属するData Analyst Service Teamは、
Retail AIの「Business Data Department」内の分析ユニットです。

小売・メーカーを中心に、ID-POS/店頭カメラ/棚割などのデータを起点とした、
顧客体験改善/販促・商品戦略支援/サプライチェーン最適化などの案件を推進しています。

・所属人数:5～6名程度(20〜30代が中心)
・主なクライアント:
・大手化粧品メーカー(CVI:Customer Value Indicator の設計・分析支援)
・大手殺虫剤メーカー(営業部門向けDS研修プログラム等)
・大手卸売企業(需給予測/棚割最適化)
・その他、大手菓子メーカー、食品メーカー、飲料メーカー等

・大卒以上(理系分野尚可)
・SQL・Pythonなどを用いたデータ分析の実務経験(2年以上)
・クライアントまたは社内関係者との要件定義・課題整理のご経験
・分析結果をもとにした施策立案・改善提案の経験
・ダッシュボード(BIツール※Tableau、 Lookerなど)を用いたダッシュボード設計・KPIモニタリング支援

・分析業務におけるレビュー・育成・技術支援の経験
・統計的モデリングや機械学習の活用経験(需要予測、クラスタリングなど)
・マーケティング領域での分析(販促・顧客セグメント・商品戦略など)の実務経験
・小売・消費財の業務知識・データ知見