tokyoR20181020

toykoR.2018/10/20発表資料です

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1. 事業会社でのマーケティングデータ活用 ・データ系人材のキャリア 考 Tokyo.R 2018.10.20
2. ◆自己紹介 Connpass:romomi 【経歴】 マーケティング調査会社 ＊リサーチ/分析・研究/商品開発 ↓ 某事業会社のマーケティング部門 ＊リサーチ・データ分析・戦略立案 ＊研究・白書/記事執筆 【分析ツール】 SPSS（今はほぼExcel統計ばかり） ★Rは初心者です（自主研究のために勉強中） 【自主研究テーマ】 カルチャーショック ・価値観/文化研究 ・小集団研究 ・職業研究
3. ◆本日のテーマ 【テーマ】 ①事業会社でのマーケティングデータ活用まで の構造 ②データ系人材のキャリア展開 【お話する理由】 同じような仕事や課題を抱えている人 とつながりたいです… Where? ★本日はRのコードを使っていないです。ごめんなさい!
4. 0.専門会社と事業会社のデータ分析が表す意味の違い 事業会社 データ分析 の専門会社 データ 分析 データ 分析 ＝ 活用 事業会社だと、データ分析を活用しないと、お金を生み出せない イコール つかって 生み出す
5. 0.マーケティング部署の構造 マーケティング部署は、企業により、どのような領域を指しているのか、実質異なっている マーケティング 商品/ サービス 企画 広告宣伝 PR 営業企画 メディア 開発 市場 調査 売上 管理 etc
6. 0.マーケティング部署のデータ（例:toCメーカー） 購買/生産 消費者・トレンド・社会状況 データの収集 商品/サービス/価格 外 部 デ ー タ 社 内 デ ー タ 集積・統合 加工 分析・施策化 BI化 競合情報 外部情報・データベース 販路 -直営店舗/卸、ECサイトなど 広告宣伝 予算/実績 自社顧客 商品 お届け お金 顧客 目標到達度 単一で分析・施策化したり 統合したり・・・ 下記は例。マーケティングデータは、その企業がどんな商材/販路などを持っているか、 によって異なる
7. 1.データ・分析利用のフェーズ データ 分析 Plan 計画 Do 実行 Check 評価 データ 分析 データはPDCサイクルのP（計画）・C（チェック）に基本的に利用。 “活用”をされて、D（実行）に至る。 活用
8. 2.分析が施策実施されるまでの段階 活用場所 戦略 戦術 （商品・サービスの 企画・改善） 施策※ 戦略立案（モノ・カネ・ヒト） ・マーケティング ・営業戦略/販売戦略 ・サービス/商品企画・改善 ・広告効果、広告クリエイ ティブ改善 ・Webページ/App改善 など ・サービス・生産管理などの ロジック など 分析→施策実施されるまでのステップ 戦略 策定 施策 策定 施策 実施 施策 実施 施策 策定 施策 実施 分 析 分 析 分 析 step1 step1 step1 step2 step2 step3 ※分析自体が、施策として直接効果を発揮するものを「施策」とした “どの場所に使われる分析か”で、実際に使われる（＝施策実施）までのステップ数がちがう 活用 活用 活用
9. 2.分析が施策実施されるまでの段階 活用場所 戦略 戦術 （商品・サービスの 企画・改善） 施策※ 戦略立案（モノ・カネ・ヒト） ・マーケティング ・営業戦略/販売戦略 ・サービス/商品企画・改善 ・広告効果、広告クリエイ ティブ改善 ・Webページ/App改善 など ・サービス・生産管理などの ロジック など 分析→施策実施されるまでのステップ 戦略 策定 改善 策定 施策 実施 施策 実施 施策 策定 施策 実施 分 析 分 析 分 析 step1 step1 step1 step2 step2 step3 ※分析自体が、施策として直接効果を発揮するものを「施策」とした ステップ数がちがう＝効果に結びつくまでに、他の要素が多いということ 成果は、どこまで追いかけるのか、検討のしどころ？ 会議 会議 会議
10. 3.データ系人材のキャリアの方向性（案） スキル軸 マネジメント軸 データ分析 データ分析以外 横軸 縦軸 専門性 複数職種 キャリア展開の方向性は、下記？ DB 環境 構築 Web 開発 戦略 立案 広告 宣伝 etc 統計 分析 事業 構造 複数 領域 記事 執筆 環境構築 ビジネス
11. Enjoy 気になることがあったら、おしえてください!