データ分析と聞くと高度な計算や知識が必要と身構えてしまいます。多少の知識は必要になりますが、”手早く簡単に数字の動向を調べたい” など目的によっては特別な分析ツールや知識を大量に要せずとも可能な場合が多くあります。
多くの方になじみのあるExcelでも可能な分析もまた、多くあります。普段使いの延長で操作可能なものが多いため、普段データに触れない方でも比較的簡単に分析できるかと思います。以降Excelを使った分析のメリット・デメリット、できることや機能の紹介をしていきたいと思います。

執筆者のご紹介

くりた
所属：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　アナリスト事業部　データアナリスト
データアナリストとしてメーカーや、スーパーなどの小売業の分析を行っています。具体的には売上の分析、施策の効果検証や設計に携わっています。
分析ツールの一つである Tableau を中心に扱い、膨大なデータから目的となるデータの抽出・分析、可視化やダッシュボード化を行っています。
その他ツールではExcelやPythonを状況に応じて活用しています。
経歴
メーカーの営業を経て2023年にメンバーズ入社
顧客企業にデータアナリストとして常駐し施策効果検証や顧客分析、データ活用の内製化を支援。

 

目次
01.| そもそもExcelでデータ活用は可能なのか？
02.| Excelで分析を行う際のメリットとデメリット
　　メリット
　　デメリット
03.| Excelでデータの活用を行う場合のポイント
04.| データ活用の際備えておくべきExcelの基礎知識とは
05.|売上データ分析をExcelで行う際の方法は？
　　分析のためのデータ加工
　　Excelで代表的な分析
06.|Excelでは難しいデータ分析はある？
　　複雑な分析の実施
　　データ量の制限
07.|まとめ

 

そもそもExcelでデータ活用は可能なのか？

売上データ分析において、Excelは最も手軽に使用できるツールの一つです。Excelは、企業や個人がデータの集計や分析を行うために日常的に使用しており、基本的なデータ入力や簡単な計算、グラフ作成ができるため、データ活用初心者にとって非常に親しみやすいソフトです。

ただし、Excelでのデータ分析には限界があります。Excelは基本的な売上データの集計や分析に十分対応しますが、データ量が多くなったり、複雑な分析が必要な場合には性能や機能の限界が生じることもあります。たとえば、Excelにはデータの行数に制限があり、大規模なデータセットを扱う場合には、他のツールとの併用が必要になることがあります。

では、Excelを使って売上データを分析する場合のメリットとデメリットを見てみましょう。

 

Excelで分析を行う際のメリットとデメリット

メリット

  1. 広く使われているツール：Excelは多くの企業や組織で日常的に使用されており、ユーザー同士での共有が容易です。また、インターフェースが直感的であるため、初心者でも簡単に操作できます。
  2. 基本的な集計・分析が容易：Excelの基本機能だけでも、SUMやAVERAGEといった基本的な関数を使って簡単にデータを集計したり、売上の推移を可視化するグラフを作成できます。これにより、基本的な売上分析をすぐに行うことが可能です。
  3. ピボットテーブルによるデータ操作：Excelのピボットテーブル機能を使えば、売上データを条件ごとに柔軟に集計することができます。例えば、商品カテゴリーや地域ごとの売上を簡単に集計し、異なる切り口でデータを分析できます。
  4. コスト効率が高い：Excelは多くの企業ですでに導入されているため、新たにツールを購入する必要がありません。初期投資が少なく、データ分析を始めるには手頃なソフトウェアです。

 

デメリット

  1. データ量の制限：Excelは大量のデータを扱う際にパフォーマンスが低下することがあります。特に行数や列数が増えると、ファイルが重くなり、操作が遅くなる場合があります。大規模データの処理には、他の専門的なツールを検討する必要があります。
  2. 複雑な分析には不向き：Excelでは、基本的な集計やグラフ作成には適していますが、機械学習や統計的な回帰分析などの高度な分析には向いていません。このような場合、PythonやRといったデータ分析に特化したプログラミング言語が必要になることがあります。
  3. 共同作業が難しい：リアルタイムでの共同編集は、Googleスプレッドシートのようなクラウドベースのツールと比較してExcelでは制限があります。複数の人が同時に編集する場合、データのバージョン管理が課題になることがあります。

 

Excelでデータの活用を行う場合のポイント

 

Excelで売上データを効果的に活用するためには、いくつかのポイントを押さえておく必要があります。これにより、データ分析をスムーズに進めることができます。

1. データの整備

まず、データが正確に整備されていることが重要です。データの不整合や誤入力があると、正しい分析結果を得ることができません。例えば、日付形式や通貨の表示形式を統一することで、エラーを防ぎ、正確な集計が可能になります。

2. 関数の使いこなし

Excelの強力な機能の一つが関数です。売上データを分析する際には、SUM、AVERAGE、COUNT、IF、VLOOKUPなどの基本的な関数を使いこなすことが重要です。これらの関数を使えば、簡単に売上合計や平均値を計算したり、特定の条件に基づいてデータを抽出することができます。

3. ピボットテーブルの活用

ピボットテーブルは、Excelのデータ分析において非常に便利な機能です。大量の売上データを瞬時に集計・分析することができ、条件を変更してさまざまな視点からデータを分析することが可能です。売上データを効率的に整理し、月別、商品別、地域別の売上推移を簡単に確認できるため、マーケティングや営業戦略に活用できます。

4. データの可視化

データを視覚的に表現することで、トレンドや異常値を一目で把握できるようになります。Excelのグラフ機能を使えば、売上の変動や比較を視覚化でき、経営層やチームメンバーに分かりやすくプレゼンテーションすることが可能です。たとえば、折れ線グラフを使って月別売上の推移を視覚化したり、棒グラフで商品別の売上を比較することができます。

 

データ活用の際備えておくべきExcelの基礎知識とは

 

Excelを最大限に活用して売上データを分析するためには、いくつかの基本的な機能を理解しておく必要があります。

 

1. ピボットテーブルの基本操作

ピボットテーブルは、データを集計・分析するための強力なツールです。例えば、商品カテゴリー別の売上をまとめたり、月別売上の推移を分析する際に非常に役立ちます。ピボットテーブルを使えば、元のデータを変更することなく、瞬時に結果を表示させることができ、分析の効率が格段に向上します。

2. 関数の組み合わせ

Excelでは、複数の関数を組み合わせることで、より複雑なデータ処理が可能です。たとえば、IF関数とSUMIF関数を組み合わせて、特定の条件に基づいて売上の合計を求めることができます。複数の条件を設定して集計や分析を行うことで、より詳細なデータ分析が可能になります。

3. 条件付き書式の活用

条件付き書式を使えば、特定の条件に一致するデータに対して自動的にフォーマット（色付けやフォント変更）を適用することができます。これにより、売上が一定の基準を超えた商品や、逆に売上が低迷している商品を一目で確認することができます。視覚的に重要なデータを強調することで、データ分析のスピードを上げることができます。

 

売上データ分析をExcelで行う際の方法は？

Excelを使って売上データを分析する際には、いくつかのステップを踏む必要があります。ここでは、データ加工の方法から具体的な分析手法までを詳しく解説します。

分析のためのデータ加工

売上データの分析を行う前に、データを整備・加工することが重要です。データが正確で整理されていなければ、分析の結果も正しくありません。以下のポイントを押さえながらデータの準備を行いましょう。

データの形式統一：日付や金額の表記がバラバラだと、Excelの関数やピボットテーブルで正確に集計することが難しくなります。日付形式や通貨の表示形式を一貫させることで、後の分析作業がスムーズになります。

Excelで代表的な分析

Excelを活用して売上データを分析する際、以下の代表的な手法を使って効率的にデータを読み解いていくことができます。

売上推移の可視化

売上の推移を可視化することで、季節ごとのトレンドや全体の成長率を把握できます。月別、四半期ごとの売上を棒グラフや折れ線グラフで表示することで、過去のパフォーマンスと比較した上で将来の予測が可能になります。具体的な手順としては、以下のようになります。

  1. 売上データを時系列で並べ替えます。
  2. 時系列ごとにデータを選択し、「挿入」タブから適切なグラフ（棒グラフ、折れ線グラフなど）を選択。
  3. グラフの見やすさを調整し、必要に応じてタイトルやラベルを追加。

このように、売上の時系列データを可視化することで、ビジネスの傾向を一目で把握することができます。

ABC分析

ABC分析は、売上データを基に商品や顧客をA、B、Cの3つのカテゴリに分類し、最も重要な商品や顧客に注力する方法です。例えば、総売上の80％を占める商品を「Aランク」、次の15％を「Bランク」、残りを「Cランク」に分類することで、どの商品が売上に貢献しているかを視覚的に理解することができます。Excelでは以下の手順で行います。

  1. 商品ごとの売上金額を計算。
  2. 売上が高い順に並べ替え、各商品の割合を算出。
  3. 累積売上に基づいて、A、B、Cのランクを割り当てる。

ABC分析により、リソースを集中させるべき商品や顧客を特定することができます。

売上予測

Excelの「移動平均」や「回帰分析」機能を使用して、過去の売上データに基づいた将来の売上予測を行うことも可能です。予測分析を行うことで、将来の売上動向を把握し、効果的なマーケティング戦略や在庫管理を計画できます。

  1. 過去の売上データを選択。
  2. 「データ分析」ツールを使い、「移動平均」または「回帰分析」を適用。
  3. 結果をグラフにして、予測される売上推移を可視化。

これにより、データに基づいた将来の売上予測が可能となります。

 

Excelでは難しいデータ分析はある？

Excelは非常に多機能なツールですが、全てのデータ分析に対応できるわけではありません。特にデータ量が多い場合や、高度な統計分析、機械学習モデルの実行などではExcelに限界があります。

複雑な分析の実施

Excelでは基本的な統計分析や売上予測が可能ですが、複雑な分析には不向きです。特に多次元データや非線形なパターンを扱う場合、Excelの機能だけでは対応が難しいです。こういった場合には、PythonやRなどのデータ分析専用ツールが役立ちます。例えば、回帰分析やクラスター分析をより精度の高いモデルで実行するには、より高度なプラットフォームを利用する方が効率的です。

データ量の制限

Excelはデータ量が多い場合、その処理能力に限界が生じます。Excelには1シートあたりの行数が104万8576行までという制約があり、これを超えるデータを扱う場合には、処理速度が遅くなるだけでなく、クラッシュするリスクも高くなります。大量の売上データを分析する際には、BigQueryやTableauといったBI（ビジネスインテリジェンス）ツールやデータベースと組み合わせることが推奨されます。

 

まとめ

Excelは売上データの基本的な分析に非常に役立つツールです。特に、ピボットテーブルやグラフ機能を使えば、売上推移や顧客の傾向を視覚的に把握することができ、経営判断に必要なインサイトを短時間で得ることができます。さらに、関数を駆使すれば、日常的な売上データの集計・分析を効率よく行うことが可能です。

しかし、データ量が膨大になったり、複雑な分析が必要な場合には、Excelの限界が見えてきます。こうした場合には、Excelと他のBIツールや専用のデータ分析ツールを組み合わせることで、より高度な分析が実現できるでしょう。

データ活用初心者にとって、まずはExcelで基本を学び、売上分析の基礎を固めることが大切です。その上で、さらに高度な分析が必要な場合には、適切なツールを選択し、Excelと併用する形でデータの可能性を最大限に引き出していくことが理想です。まずは小さなデータから始め、徐々にスキルを高めていきましょう。

 


\ データ活用についてのご相談はメンバーズデータアドベンチャーまで /

　お問い合わせはこちら ＞　

\ 相談する前に資料を見たいという方はこちら /

　資料ダウンロードはこちら ＞　

総務省（2020）「デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究※1」によると、データ利活用の効果を享受するには、データ活用を高度化することが有効であるとの分析結果が得られています。高度化とは、難解な分析手法を用いることでは必ずしもないと思っています(手法を知っていることは大事ですが)。難解な手法を用いるというよりかは、適切な課題設定とそれに対応した分析手法とデータ選定を行い、分析結果を解釈して意思決定することだと考えています。本記事では、データ利活用を効果的に行うために何をどのように行うべきなのかを以下6つのステップで紹介していきます。
①データ活用とは
②データ活用のメリット
③どのように利用するデータを決めるのか
④データ生成過程を確認する
⑤分析手法ってどうやって決めるの？
⑥分析結果をどのように解釈し意思決定に活用するのか？

※1　出典：「令和５年版情報通信白書」(総務省)
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/pdf/n2100000.pdf
licensed under CC BY 4.0　https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja

執筆者のご紹介

所属
サービス開発室 秋山
業務内容
データ利活用に関する試験研究/新規事業開発案件における企画・推進をリードしています。GIS（地理情報システム）や機械学習・深層学習モデルなどの技術を活用したり、評価指標設計をしたり、プロジェクト方針の意思決定をしたりしています。
経歴
経済学部卒業後、外資系SIerにて生命保険事業におけるEUCシステムの設計・構築とプロジェクトリードを経験しました。社会人経験後、一橋大学経済学研究科にて産業組織論や応用ミクロ経済学、計量経済学を専攻し、ジョイントベンチャーなどの企業組織形態の最適化に関する理論分析や企業カルテル・談合に関する実証分析などを行ってきました。大学院卒業後、株式会社メンバーズ データアドベンチャーカンパニーに入社した。

目次
01.|データ活用とは
        データ活用の目的
　　具体例
02.|データ活用のメリット
　　意思決定の精度向上
　　コスト削減
　　顧客満足度の向上
　　イノベーションの促進
03.|どのように利用するデータを決めるのか
　　目的の明確化
　　関連性のあるデータの特定
        データの信頼性と品質の確認
        データのコストと入手方法の評価
04.|データ生成過程を確認する
　　データの収集
　　データの処理とクレンジング
        データの保存
        監査と記録
05.|分析手法を決定する
        目的の明確化
        データの特性評価
        手法の選択
        モデルの構築と評価
        モデルの適用とチューニング
06.|分析結果の解釈と意思決定への活用
        結果の確認
        結果の解釈
        意思決定への反映
        フィードバックと改善
        コミュニケーション
07.|まとめ

 

データ活用とは

データ活用は、組織や企業が日々の活動で収集したデータを活用して、ビジネス戦略や意思決定に役立てるプロセスです。
現代のビジネス環境では、データを単に保存するだけでなく、それを分析し、具体的なアクションに反映させることが重要視されています。
データを適切に活用することで、組織は競争力を高め、業務の効率化や顧客満足度の向上を図ることができます。

データ活用の目的

データ活用の目的は、以下のように多岐にわたります。

  1. 業務プロセスの最適化：データを活用して、業務効率を向上させる方法を見つけます。
  2. 市場トレンドの理解：顧客の行動パターンや消費者の嗜好を把握し、マーケティング戦略に役立てます。
  3. リスクの最小化：データから得た知見を使い、予測精度を高め、リスクを最小限に抑えた意思決定を行います。

具体例

  1. 顧客データの分析：顧客の購買履歴や行動データを分析し、効果的なマーケティング施策を実行します。
  2. 製造プロセスの改善：センサーや機械の稼働データを基に、生産工程を効率化し、コスト削減や品質向上を図ります。

 

データ活用のメリット

データ活用のメリットは、ビジネスのあらゆる領域において効果を発揮します。データを活用することで、企業はよりスマートな意思決定を行い、持続的な成長を促進することができます。

メリット1：意思決定の精度向上

  1. 客観的なデータに基づいた判断：データ分析を基にした意思決定は、直感や過去の経験に頼る意思決定と比べて、信頼性が高まります。
  2. リスク軽減：売上データや市場トレンドのデータを活用して予測を行うことで、投資の失敗やリスクを軽減できます。

メリット2：コスト削減

  1. 在庫管理の最適化：需要予測を行うことで、過剰な在庫を抱えるリスクを軽減し、在庫コストを削減できます。
  2. 効率的なリソース配分：効果的なリソースの投入により、無駄を最小限にし、コストを抑えることができます。

メリット3：顧客満足度の向上

  1. パーソナライズドなアプローチ：顧客の購買履歴や嗜好に基づいたサービスを提供することで、顧客満足度が向上します。
  2. リピーターの獲得：満足した顧客は、再度サービスを利用する可能性が高まります。

メリット4：イノベーションの促進

  1. 新しいビジネスチャンスの発見：市場や消費者の行動データから、新しいトレンドや機会を早期に察知し、新製品やサービスの開発に活かせます。


どのように利用するデータを決めるのか

データ活用を成功させるためには、適切なデータを選ぶことが重要です。すべてのデータが有用というわけではないため、目標に合致したデータを選定することが鍵となります。

ステップ1：目的の明確化

まず、何を達成したいのかを明確にします。例えば、顧客満足度を向上させたいのか、売上を最大化したいのかによって、必要なデータが異なります。

ステップ2：関連性のあるデータの特定

次に、目的に関連するデータを特定します。顧客のフィードバックや購買履歴、ソーシャルメディアでのコメントなどがその一例です。

ステップ3：データの信頼性と品質の確認

データの正確性と信頼性を確保するため、データソースが信頼できるものであるかを確認します。最新かつ信頼性の高いデータを使用することが、正確な分析に不可欠です。

ステップ4：データのコストと入手方法の評価

必要なデータが社内に存在しない場合、外部から購入することを検討します。データのコストも考慮に入れ、費用対効果の高い選択を行います。

 

データ生成過程を確認する

データがどのように生成され、管理されているかを確認することは、データの信頼性と品質を保証するために不可欠です。

ステップ1：データの収集

データはさまざまなソースから収集されます。具体的には、センサー、トランザクションシステム、顧客管理システム（CRM）、ソーシャルメディアなどが例として挙げられます。収集したデータがすぐに使える状態にあるとは限らず、適切な整理や加工が必要です。

ステップ2：データの処理とクレンジング

収集されたデータは、クレンジングと呼ばれるプロセスを経て、誤りや欠損を修正し、一貫性を持たせます。この作業により、分析に適したデータセットが作成されます。また、必要に応じてデータのフォーマット変換や統一も行います。

ステップ3：データの保存

クレンジングされたデータはデータベースやデータウェアハウスに保存され、後の分析に備えます。保存する際には、データの整合性やセキュリティを確保するための対策が必要です。

ステップ4：監査と記録

データの生成過程全体を監査し、記録を残すことで、後にデータの出所や変更履歴を確認できるようにします。このステップは、データの信頼性を保つために非常に重要です。

 

分析手法を決定する

データを活用する際には、目的とデータの特性に応じた分析手法を選ぶことが重要です。以下に、分析手法を決めるステップと代表的な手法を示します。

ステップ1：目的の明確化

まず、何を達成したいか、どのような課題を解決したいかを明確にします。例えば、売上の予測を行うのか、顧客のセグメンテーションを行うのか、目的に応じて適用する手法が異なります。

ステップ2：データの特性評価

次に、使用するデータの種類や特性を把握します。以下のポイントを考慮します。

ステップ3：手法の選択

目的とデータの特性を把握した上で、適切な分析手法を選択します。以下は、代表的な手法です。

  1. 回帰分析：数値データを使い、変数間の関係をモデル化し、未来の数値を予測するために使用されます。売上予測に非常に有効です。
  2. クラスター分析：データをグループに分け、特定のパターンを発見するために使用します。顧客セグメンテーションや市場の分析に用いられます。
  3. 決定木分析：決定木は、データを階層構造で分類・予測するために使われます。顧客行動の分類や商品の売上予測に有効です。
  4. 時系列分析：時間に沿ったデータを用いて、将来のトレンドや傾向を予測します。売上データや市場の変動を予測する際に使用されます。
  5. テキストマイニング：テキストデータを分析し、重要な情報やトピックを抽出します。顧客レビューやフィードバックの解析に活用できます。

ステップ4：モデルの構築と評価

選択した手法を基にモデルを構築します。モデルの性能を評価する際には、次の指標を使用します。

ステップ5：モデルの適用とチューニング

最終的なモデルを選択し、適用します。パラメータの調整やアルゴリズムのチューニングを行うことで、モデルの精度やパフォーマンスをさらに向上させることができます。

 

分析結果の解釈と意思決定への活用

データ分析の結果を正しく解釈し、それを基に意思決定を行うことが重要です。以下に、結果をどのように活用するかのステップを示します。

ステップ1：結果の確認

まず、分析の結果が予測通りかどうか、正確に確認します。これにはグラフや統計指標を使って、視覚的に結果を表示する方法が有効です。異常値や想定外のパターンがないかをチェックします。

ステップ2：結果の解釈

次に、分析結果をビジネスの状況に当てはめて解釈します。たとえば、売上予測モデルの結果から、特定の季節に売上が増加する傾向が見られた場合、その原因を探り、さらなる分析を行います。また、顧客セグメントの結果から、どの顧客層が最も利益を生むのかを考察し、今後の施策に反映させます。

ステップ3：意思決定への反映

解釈した結果に基づき、具体的なアクションプランを策定します。たとえば、季節ごとの売上増加に備えて、特定の時期に在庫を増やす、または利益率の高い顧客グループに対してターゲットマーケティングを行うといった対応を検討します。

ステップ4：フィードバックと改善

分析結果を基に実施した施策の成果を定期的にモニタリングします。期待通りの成果が得られたか、何がうまくいかなかったかを評価し、次のアプローチに反映させます。このプロセスを繰り返すことで、データ分析の精度と意思決定の効果が継続的に向上します。

ステップ5：コミュニケーション

最後に、分析結果を関係者に分かりやすく伝えることが必要です。専門用語や複雑な統計情報は避け、シンプルかつ具体的に説明することで、組織全体で共通理解を得られ、意思決定のプロセスがスムーズに進行します。ビジュアル要素（グラフ、チャート）を使ってプレゼンテーションすることも有効です。

 

まとめ

データ活用は、現代のビジネスにおいて競争力を高めるための必須のプロセスです。収集されたデータを分析し、そこから得た知見をもとに意思決定を行うことで、企業は効率的な業務運営や顧客満足度の向上を実現できます。データの選定から生成過程の確認、適切な分析手法の選択、結果の解釈、意思決定への活用に至るまで、一連のプロセスを体系的に実施することで、企業は持続的な成長を遂げることが可能です。

また、データ活用は一度の取り組みで終わるものではなく、継続的に分析プロセスを改善し、意思決定の精度を高めていくことが必要です。組織全体でデータに基づく意思決定を推進し、競争力を維持・向上させるためには、データ活用の重要性を全員が理解し、実践することが重要です。

 


\ データ活用についてのご相談はメンバーズデータアドベンチャーまで /

　お問い合わせはこちら ＞　

▶こちらも要チェック

データアドベンチャーのサービスご紹介

マーケティングにおけるデータ活用の重要性と具体的な手法


現代のビジネスにおいて、データは「新しい石油」とも称され、その価値は計り知れません。
特にマーケティングの分野では、データを活用することで、ターゲット層の理解を深め、効果的なアプローチを実現できます。
しかし、データ活用の重要性は理解しつつも、その具体的な方法については戸惑いを感じている方も多いでしょう。
本記事では、データ活用の基本から具体的な手法までを、初心者にもわかりやすく解説します。

執筆者のご紹介

髙木
所属：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　アナリスト事業部、データアナリスト
顧客企業に常駐し、現在は学習塾の申込情報を基に生徒の行動分析や各講習会の効果検証、データ分析基盤の構築を担当
経歴
大学院で分析手法の開発に関する研究を経て、2022年にメンバーズに新卒入社。
入社後、データアナリストとしてECポータルサイトのデータ抽出、加工、可視化といった基本的な業務に従事。2023年から現職。

 

目次

01.|データ活用とは？
       データの種類とその活用方法
02.|顧客データ
        市場データ
        ソーシャルデータ
03.|データ活用のステップ
        データの収集
        データの分析
        戦略の策定
        アクションの実施
        モニタリングと改善
04.|データ活用の未来
         AIとデータ活用
        データプライバシーの重要性

 

データ活用とは？

まず、データ活用とは何かを定義しましょう。データ活用とは、企業が保有するさまざまな情報（データ）を整理し、それを基にビジネスの意思決定を行うことを指します。マーケティングにおいては、顧客の購買履歴、ウェブサイトのアクセスデータ、ソーシャルメディアでの反応など、多種多様なデータを活用します。

このデータ活用により、以下のような効果が期待できます。

 

データの種類とその活用方法

 

次に、マーケティングで使用される主なデータの種類と、その活用方法について説明します。

顧客データ

顧客データとは、顧客に関するあらゆる情報を指します。例えば、以下のようなデータが含まれます。

これらのデータを活用することで、顧客の購買行動を予測し、適切なタイミングで効果的なアプローチが可能となります。例えば、過去の購入履歴を基に、次に購入する可能性の高い商品をレコメンドすることで、クロスセルやアップセルを促進できます。

 

市場データ

市場データとは、業界全体や競合他社に関する情報を指します。例えば、以下のようなデータが市場データに含まれます。

市場データを活用することで、競争環境を把握し、自社の強みを最大限に活かしたマーケティング戦略を立案することができます。例えば、競合他社がまだ手を付けていないニッチ市場を狙うことで、競争優位性を確保することが可能です。

 

ソーシャルデータ

ソーシャルデータとは、SNSやブログ、オンラインレビューサイトなど、ソーシャルメディア上での消費者の発言や行動に関するデータを指します。例えば、以下のようなデータがソーシャルデータに含まれます。

ソーシャルデータを活用することで、消費者のリアルな声を拾い上げ、ブランドイメージの向上や改善に繋げることができます。例えば、SNS上でネガティブなコメントが増えている場合、その原因を特定し、迅速に対策を講じることで、ブランドイメージの低下を防ぐことができます。

 

データ活用のステップ

 

次に、データを活用してマーケティング戦略を構築するための基本的なステップを紹介します。初心者の方でも実践しやすいよう、具体的な手順を解説します。

データの収集

まず、マーケティングに必要なデータを収集します。データ収集には、以下のようなツールや手法を活用します。

これらのツールを使って、必要なデータを効率的に収集し、データベースに蓄積します。

 

データの分析

次に、収集したデータを分析します。分析には、データサイエンティストやマーケティングアナリストの協力が不可欠です。以下のような分析手法があります。

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールを活用することで、データを視覚的に分析しやすくなり、意思決定のスピードを向上させることができます。

 

戦略の策定

分析結果に基づき、具体的なマーケティング戦略を策定します。このステップでは、ターゲットセグメントを明確にし、それぞれに対するアプローチを詳細に設定します。

 

アクションの実施

策定した戦略に基づき、実際のマーケティング施策を実施します。以下は、具体的な施策の例です。

 

モニタリングと改善

実施した施策の効果をモニタリングし、必要に応じて改善を行います。このステップでは、KPI（重要業績評価指標）を設定し、施策の成果を定量的に評価します。

PDCAサイクルの実践: Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Act（改善）のサイクルを回し、継続的に施策を改善します。

 

データ活用の未来

 

最後に、データ活用の未来について考察します。テクノロジーの進化に伴い、データ活用の可能性はますます広がっています。

AIとデータ活用

今後、AI（人工知能）がデータ活用において重要な役割を果たすことが予想されます。AIを活用することで、より精度の高い予測分析や、リアルタイムでの意思決定が可能となります。例えば、AIを活用したチャットボットは、顧客の質問に迅速に対応し、顧客満足度を向上させることができます。

 

データプライバシーの重要性

データ活用が進む一方で、データプライバシーの重要性も増しています。個人情報の取り扱いに関する規制が強化されているため、企業は適切なデータ管理とプライバシーポリシーの策定が求められます。データ活用を進める際には、プライバシーを尊重し、透明性のあるデータ運用を心がけることが重要です。

 


\ データ活用についてのご相談はメンバーズデータアドベンチャーまで /

　お問い合わせはこちら ＞　

▶こちらも要チェック

データアドベンチャーのサービスご紹介

今回は基本的なデータ分析の手法やその際に利用できるツールのご紹介、そしてそれらを実のあるものにするために大切なことをお話しします。
今やデータ活用の重要性は多くの企業に認識されていますが、データを蓄積し、ツールを導入したものの、有効な活用方法を見いだせていないという方もまだまだ多いのではないでしょうか。せっかくの貴重なデータやツールが宝の持ち腐れにならないよう、適切に活用していく。それこそが、データ活用の最も大切なポイントです。

執筆者のご紹介

谷
所属部署、職種：株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー　アナリスト事業部、データアナリスト
現在大手ディベロッパーのマーケティング部署に常駐し、業務支援を行っています。主な担当業務は、TableauというBIツールやExcelなどを使用したデータ分析、集計業務、そして、Tableauの社内活用の促進のためのスキルアップ支援です。またその他にも、サービスや優待、イベントなど施策立案やメールマガジンの編集の補佐等、幅広い業務を行っています。
経歴：2022年新卒入社でメンバーズ入社。研修期間を経て入社4か月目から現在のクライアントに常駐しています。

 

目次
01.|マーケティング部署で取り扱うデータとは？
　　顧客データ
　　市場データ
　　ソーシャルデータ
02.|データ活用で得られるメリットとは？
　　ターゲティングの精度向上
　　施策のパフォーマンス向上
　　顧客ロイヤリティの向上
03.|どのような分析手法が活用できる？
　　クロス集計分析
　　分散分析
　　時系列分析
　　アソシエーション分析
　　RFM分析
　　クラスター分析
04.|データ活用で使用できるツールを一部ご紹介
　　Tableau
 　　Googleアナリティクス4
05.|まとめ

 

マーケティング部署で取り扱うデータとは？

現代のマーケティングでは、データが成功の鍵となっています。マーケティング部門が活用するデータには、さまざまな種類があり、それぞれがビジネスの成長に貢献します。ここでは、マーケティングでよく取り扱うデータを簡単にご紹介します。

1. 顧客データ

顧客データは、マーケティングにおいて最も重要なデータの一つです。具体的には、以下の情報が含まれます。

顧客データを活用することで、消費者の行動パターンや興味を把握し、パーソナライズされたマーケティング施策を展開することが可能になります。

2. 市場データ

市場データは、ビジネスが成長するための戦略を立てるために必要な情報です。例えば、以下のようなデータが含まれます。

市場データを分析することで、競合との差別化戦略や新規市場への進出戦略が立てられます。

3. ソーシャルデータ

ソーシャルデータは、SNSやオンラインコミュニティでの顧客の声を集めたデータです。ソーシャルメディア上の反応やフィードバックをもとに、以下のような情報を得ることができます。

このデータを使うことで、ブランドイメージの向上や、顧客の満足度向上につながる施策を実施することができます。

 

データ活用で得られるメリットとは？

 

データをマーケティングで効果的に活用することには、さまざまなメリットがあります。これにより、単なる「勘」に頼った施策ではなく、データに基づく正確で効果的な施策が実現します。

1. ターゲティングの精度向上

データを活用することで、ターゲット層を正確に特定し、最適なメッセージやコンテンツを提供できます。例えば、顧客の購買履歴や興味のある商品に基づいて、個々の顧客に合わせたメールを送ることで、クリック率や購入率が向上します。

2. 施策のパフォーマンス向上

広告やキャンペーンの効果をリアルタイムで測定し、改善が可能です。これにより、無駄な広告費を削減し、最大の効果を引き出すことができます。例えば、Google Analyticsを使えば、どの広告が最もクリックされているか、どのページでユーザーが離脱しているかを瞬時に把握でき、迅速に施策を調整することが可能です。

3. 顧客ロイヤリティの向上

データに基づいたパーソナライズされたサービスを提供することで、顧客との信頼関係を深め、リピーターとしてのロイヤリティを向上させることができます。例えば、特定の顧客が好む商品を提案したり、彼らの購買履歴に基づいた特別なオファーを提供することができます。

 

どういう分析手法が活用できる？

 

マーケティングで活用するデータを最大限に生かすためには、適切な分析手法を選び、施策に活用することが重要です。ここでは、代表的な分析手法を紹介します。

クロス集計分析

クロス集計分析とは、2つ以上の変数を掛け合わせてデータを分析する手法です。たとえば、性別と年齢層に分けて購入データを分析することで、どの年齢層の男性が特定の商品に興味を持っているかを把握できます。これにより、より細かいターゲティングが可能になります。

分散分析

分散分析は、異なる要因が結果にどの程度影響しているかを調べる分析手法です。例えば、異なる広告キャンペーンが売上に与える影響を調べ、どのキャンペーンが最も効果的かを把握できます。

時系列分析

時系列分析は、時間の経過に伴ってデータがどのように変化しているかを分析する手法です。これにより、過去のデータを基に将来のトレンドを予測できます。季節ごとの売上変動を分析し、繁忙期に向けて適切な在庫管理やプロモーションの準備ができるようにします。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、どの商品の組み合わせがよく購入されるかを分析する手法です。例えば、ある商品を購入した顧客が、他にどの商品を一緒に購入しているかを調べることで、クロスセルやバンドル販売の効果を高めることができます。

RFM分析

RFM分析は、顧客を「最新の購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標で評価し、顧客を分類する手法です。この分析を用いることで、どの顧客に特別なキャンペーンを展開するべきかを判断し、リピート購入を促進することができます。

クラスター分析

クラスター分析は、類似した特徴を持つ顧客をグループ分けする分析手法です。これにより、異なるセグメントに対して異なるマーケティング施策を展開し、それぞれのニーズに応じたアプローチが可能になります。

 

データ活用で使用できるツールを一部ご紹介

 

Tableau

Tableauは、データの可視化に特化したBI（ビジネスインテリジェンス）ツールです。直感的なインターフェースでデータを視覚化できるため、データに詳しくないマーケターでも簡単に使うことができます。データを視覚化することで、売上のトレンドや顧客行動のパターンを把握しやすくなり、意思決定を迅速に行うことができます。

 Googleアナリティクス4

Googleアナリティクス4（GA4）は、ウェブサイトやアプリ上のユーザー行動を追跡し、分析するための無料ツールです。ユーザーがどのページで離脱しているか、どのデバイスでアクセスしているかなどを詳細に把握できるため、デジタルマーケティング施策の改善に非常に役立ちます。特に、広告キャンペーンやコンテンツマーケティングの効果をリアルタイムで確認し、すばやく調整することが可能です。

 

まとめ

マーケティングにおけるデータ活用は、今や競争力を維持するために不可欠な要素となっています。顧客データや市場データ、ソーシャルデータを適切に活用し、効果的な分析手法を取り入れることで、ターゲティングの精度を高め、施策のパフォーマンスを向上させることが可能です。また、適切なツールを導入することで、これらのデータ分析を効率的に行うことができます。

データ活用の第一歩は、小さな成功を積み重ねることです。最初は限られた範囲のデータから始め、徐々に分析手法やツールを高度化させることで、マーケティングの効果を最大限に引き出せるようになります。今後もデータドリブンなアプローチを採用し、ビジネスの成長を加速させましょう。

 


\ データ活用についてのご相談はメンバーズデータアドベンチャーまで /

　お問い合わせはこちら ＞　

 

▶こちらも要チェック

データアドベンチャーのサービスご紹介

こんにちは。データアドベンチャーの北島です。
今回は、データアドベンチャーが具体的にどのようなサービスを提供しているかについて、サービス体系や事例を交えながらお話ししたいと思います。

執筆者のご紹介

北島史徒
株式会社メンバーズ　メンバーズデータアドベンチャーカンパニー（以下データアドベンチャー）　サービス開発室 所属
戦略プランナー
データ活用におけるお客様の課題に対して高付加価値のサービスを提供する「エキスパートサービス」の開発や、実際にお客様へ課題のヒアリング〜提案業務を行っています。
経歴：2019年 株式会社メンバーズ入社。顧客専任のデジタルマーケティング運用支援チームのマネージャーとして顧客のデジタルトランスフォーメーション（以下DX）やカスタマーサクセスの推進を支援。2023年からデータアドベンチャーのサービス開発室へジョインし、データをキーに顧客のDX、カスタマーサクセスの推進をサービス開発という立場から後方支援しています。

 

目次
01.| そもそもデータ分析サービスって何？
02.| サービスの支援範囲は？
03.| どのようなサービスを提供してくれるの？
04.| 導入のメリットは？
05.| 導入コスト・費用感は？
06.|まとめ

 

そもそもデータ分析サービスって何？

①顧客のDX現場を「内製化支援」するサービス

企業がビジネス戦略上デジタル化が必要な領域に対して、自社内において「内製化」の潮流が生まれています。
メンバーズでは、顧客チームの一員として継続的に運用・実行フェーズの支援を行うことを「現場支援」と呼んでいます。
データアドベンチャーは、「データ」を軸に企業が業務で発生する情報を収集・蓄積したり、または分析することで、顧客の生産性向上や業務効率化、売上向上に貢献します。データアドベンチャーでは顧客と一体化したチームとして顧客の運用・実行フェーズの現場支援を行っています。このようなデータ活用業務の「内製化」を支援するサービスを提供しています。

②データ領域特化型の「伴走型プロフェッショナル常駐サービス」

データ活用には様々な工程があります。
たとえば、何を目的としてデータを活用すべきかを定義する「データ活用戦略」、実際にデータ活用するための環境を作る「分析基盤構築」、データの収集から加工、可視化そしてビジネス上の意思決定まで一連のデータライフサイクルを回す「運用定着化」などが挙げられます。
データアドベンチャーでは、これら各工程における必要な業務をデータの専門家として顧客のオフィスへ常駐しあたかも社員のように伴走しながら現場支援を行っています。

伴走型支援サービスについて
※当社サービス資料より引用

③様々な業種の企業に導入していただいています

非デジタル系大手企業からデジタルサービスメガベンチャーまで様々な業種の企業に導入していただいております。
扱うデータはデジタルマーケティング系のトラフィックデータ、売上データ、会員データが中心。デジタルマーケ、ビジネス貢献をゴールとした分析が強み。
一部デジタルマーケに止まらず経営・事業に資する分析や、データ活用組織の立ち上げや組織設計まで対応しております。

データアドベンチャーカンパニー導入事例
※データアドベンチャーカンパニーHP（https://www.dataadventure.co.jp/）より引用

④導入事例の一部をご紹介

ある大手ECサイト運営企業様においては、顧客のデータ活用推進チームを設立するところからご支援をさせていただきました。この事例は「データ活用戦略」「分析基盤構築」「運用定着化」の各工程を段階的に継続的にご支援しました。
各工程で取り組む業務に対し、データアドベンチャーから最適なデータ人材を配置しながら顧客のデータ活用内製化を推進していきました。同時に、顧客へスキルトランスファーを行いチーム一丸となってデータ活用の高度化を実現した事例です。

ECサイト運営企業導入事例
※当社サービス資料より引用

 

サービスの支援範囲は？

データ活用の各工程に最適なサービス・人材の提供が可能です

各工程によって専門領域の異なるデータのプロフェッショナル人材をアレンジして体制を構築していくことが可能です。
人材にはデータエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト等様々な職種が存在します。

弊社データ人材のご支援範囲
※当社サービス資料より引用

 

どんなサービスを提供してくれるの？

①各工程に応じたサービスパッケージをご用意しています

「データ活用戦略」「分析基盤構築」「運用定着化」の各工程に応じて、顧客のデータ活用を支援するために様々なサービスをパッケージとしてご用意しております。
顧客の課題に最適なサービスを弊社からご提案し、顧客とコミュニケーションを取りながら支援内容や人材のマッチングを図ります。

データ活用の各フェーズで必要な人材によるご支援
※当社サービス資料より引用

②どんなデータ人材がいるの？

各種サービスにはそれぞれ得意なプロフェッショナル人材がおります。

これらの系統の中に、さらに各業務に特化した9種の職種で構成しています。
人材の各役割については、ご提案時に弊社から詳細をご説明させていただきます。

 

貴社課題に合わせサービスプラン＊提供職種をプランニングいたします
※当社サービス資料より引用

データ活用に必要なスキルと対応職種・エキスパート職種
※当社サービス資料より引用

 

導入のメリットは？

顧客と伴走することでデータリテラシーを高め内製化を支援すること

データアドベンチャーの5つの強みによって顧客へ価値提供が可能です。

弊社の強み
※当社サービス資料より引用

 

導入コスト・費用感は？

①標準価格表をご用意しております

各サービスに対応した標準価格と人材の対応職種のご用意がございます。
実際はご提案の際に、ご依頼を受けた案件において顧客の課題解決を遂行するために必要なスキル、業務適正を見極めたうえで、業務難易度に応じてジュニア、ミドル、エキスパートといった形で人材単価をご提示の上、ご提案させていただきます。
価格表については、本ページ下よりお問い合わせ頂ければ弊社から追ってご案内させていただきます。

②サービス利用例と費用感

たとえば、顧客の現状のデータ運用に課題がある場合は、

このように顧客のデータ活用の「運用整備」と「内製化」を同時に実現していくといったパッケージプランの場合、弊社メンバーは顧客データ活用の高度化を目指すためのご支援を提供することが可能です。この場合の費用感も参考までご紹介させていただきます。

サービスパッケージ利用例　

※当社サービス資料より引用

 

まとめ

弊社のサービス詳細をまとめた資料をダウンロード頂けます。ぜひご活用ください。
またデータ活用に関する困りごとやご相談がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

 


\ データ活用についてのご相談はメンバーズデータアドベンチャーまで /

　お問い合わせはこちら ＞　

\ 相談する前に資料を見たいという方はこちら /

　資料ダウンロードはこちら ＞　

プレスリリース（PDF）はこちら

DX現場支援で顧客と共に社会変革をリードする株式会社メンバーズ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：髙野 明彦、東証プライム：2130、以下「メンバーズ」）のデータ領域プロフェッショナル常駐サービスを展開する専門組織、メンバーズデータアドベンチャーカンパニー（カンパニー社長：白井 恵里、以下「データアドベンチャー」）は、データの収集・管理をはじめとしたデータ活用に関わる補助作業を専門に行うリーズナブルな人材派遣サービス「メンバーズデータアドベンチャースタッフ」の提供を開始します。
本サービスでは、提供サービスをデータ分析に関する補助業務に限定することで、既存のサービスよりも価格を抑えることを実現しました。

 

通信インフラの高度化やデジタルサービスの普及・多様化とともに、我が国のネットワーク上でのデータ流通量は飛躍的に増大しています（※1）。
その中でもすでにデータ活用に取り組んでいる企業においてはデータ利活用を阻むハードルとしてデータ人材の不足が多く挙げられており（※2）、担当者がビジネス成果を出すためのデータ活用まで着手できていないケースが増えています。
担当者が本来解決すべき問題と向き合い成果を出すためには、データ収集・管理に関わる補助作業を切り離し、委任することが有効な手段の一つです。一方で、補助作業にもデータに関する一定の知識や技術が必要であるため、そのような人材の採用・育成にかかる時間とコストがパフォーマンスに見合わないというご相談を多くいただいております。

データアドベンチャーの提供する「データ領域プロフェッショナル常駐サービス」では、顧客のデータ活用課題に合わせてデータ領域のプロフェッショナルが常駐することで、人材不足の解消に貢献しています。
この度、上記のような補助業務人材の採用・育成コスト課題を解決すべく、データ業務のなかでもデータの収集・管理をはじめとした補助作業のみを専門に行うことでリーズナブルな価格設定を実現した、データ分析サポート特化型派遣サービス「メンバーズデータアドベンチャースタッフ」の提供を開始します。

 

  1. データ収集・加工
    ・アンケートデータやWebサイトのアクセスログなどのデータ収集
    ・収集したデータを分析しやすいように加工・整形
    ・データの品質をチェックし誤りがあれば修正
  2. データ分析の補助
    ・派遣先担当者の指示に従ってデータ分析作業に対応
    ・データの集計や可視化などの比較的簡単な分析業務
    ・分析結果の報告書などのドキュメント作成
  3. データ入力
    ・商品情報や顧客情報などのデータベース入力
    ・入力したデータの正確性チェック
    ・データ入力に関するマニュアルの作成・改定補助
  4. データの可視化
    ・分析結果をまとめたレポート作成（ダッシュボード含む）
    ・グラフや表などを用いた分析結果の表現
    ・レポートの構成・修正

 

・提供サービスを分析サポートに限定し、既存サービスよりもリーズナブルな価格でデータ領域のプロフェッショナルを提供。
・提供人材は、データ活用能力だけでなく業務遂行能力のある弊社正社員。
・データ分析に関する基本技術や各種ツールの知識を習得し、外部顧問や社内勉強会などを通じて最新の知見を獲得している人材を提供。
・業務内容やご要望に応じたデータ人材を選定。
・業務開始後も、データ領域のプロフェッショナル人材約150名が技術面で後方支援。
・最短でご相談の翌営業日に人材提案が可能。
・3か月単位での契約更新となるため、業務の繁閑に合わせて柔軟にご利用いただくことが可能。

 

導入に関する費用、流れ、詳細のお問い合わせは下記メールアドレスへご連絡ください。
mail：data_sales@members.co.jp

 

※1　出典：「令和５年版情報通信白書」(総務省)
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/pdf/n2100000.pdf
licensed under CC BY 4.0　https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja

※2　自社調査：データ利活用の取り組み「内製化」では不十分？ 約7割がデータ利活用に課題を感じているという結果に -データ利活用の課題と各社の取り組み状況を調査-（株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャーカンパニー）
https://www.dataadventure.co.jp/post-329/

 

 

 

株式会社日経リサーチの活用事例に、弊カンパニー社員のインタビュー記事が掲載されました。

 

自社の提供価値を最大化するために －市場ニーズを的確に捉える「日経IDリサーチサービス」の活用

 

「日経IDリサーチサービス」活用事例と、データ活用の重要性についてお話ししております。

ぜひご覧ください。

2024年7月4日(木) 〜 6日(土)に開催される、IVS KYOTO実行委員会主催『IVS2024 KYOTO』に弊カンパニー社長の白井がスピーカーとして登壇します。

登壇概要

IVS2024 KYOTO

パネルタイトル：データから探る日本の勝ち筋　～国産生成AI基盤とプライベートデータ活用の今～
概要：日本の勝ち筋として、大量のオープンデータではなくプライベートなデータをもとにした独自のモデル開発に期待が高まっている。すでに日本で大企業内のデータの収集から独自のモデル開発を進めているスタートアップのキーパーソンを中心に、日本のAI産業発展をデータ起点で考えていく。
日時：2024年7月4日（木）11：30～
場所：京都パルスプラザ
参加費：有料　※詳細参照
詳細：https://www.ivs.events/ja

登壇者紹介

白井 恵里（しらい　えり）

株式会社メンバーズ 執行役員
兼 メンバーズデータアドベンチャーカンパニー社長

東京大学を卒業後、株式会社メンバーズへ入社。
大手企業のオウンドメディア運用、UXデザイン手法での制作や、デジタル広告の企画運用に従事したのち、2018年11月に社内公募にてメンバーズの子会社（現、社内カンパニー）社長として株式会社メンバーズデータアドベンチャーを立ち上げ。
データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアなどデータ領域のプロフェッショナルの常駐により企業のデータ活用を支援し、顧客ビジネス成果に貢献するサービスを提供。
2020年10月から株式会社メンバーズ執行役員兼務。現在カンパニーに所属するデータ分析のプロフェッショナルは約150名。
2024年、一般社団法人Generative AI Japan立ち上げに伴い、理事就任。
X @EriShirai

2024年8月29日（木）～30日（金）に開催される、株式会社アイスマイリー主催『AI博覧会 Summer 2024』に弊カンパニー社長の白井が登壇します。

登壇概要

AI博覧会 Summer 2024

登壇セッション：生成AI社会実装の現在と展望
セッション概要：デジタル・データ分析領域における生成AI活用事例と、今後の社会実装のための取り組みをご紹介します。

日時：2024年8月30日（金）10:00～10:30
場所：ベルサール渋谷ファースト
参加費：無料　※要参加登録
詳細：https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/2024_summer_visitor/

登壇者紹介

白井 恵里（しらい　えり）

株式会社メンバーズ 執行役員
兼 メンバーズデータアドベンチャーカンパニー社長

東京大学を卒業後、株式会社メンバーズへ入社。
大手企業のオウンドメディア運用、UXデザイン手法での制作や、デジタル広告の企画運用に従事したのち、2018年11月に社内公募にてメンバーズの子会社（現、社内カンパニー）社長として株式会社メンバーズデータアドベンチャーを立ち上げ。
データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアなどデータ領域のプロフェッショナルの常駐により企業のデータ活用を支援し、顧客ビジネス成果に貢献するサービスを提供。
2020年10月から株式会社メンバーズ執行役員兼務。現在カンパニーに所属するデータ分析のプロフェッショナルは約150名。
2024年、一般社団法人Generative AI Japan立ち上げに伴い、理事就任。
X @EriShirai

自走力が高く、“中の人”目線で動ける
データ活用のプロフェッショナルを提供します

お問い合わせ

データ活用のプロになるための
学習・実践環境を用意します

採用情報