【未経験OK】データサイエンスマーケター/Google、Instagram等のアルゴリズム解析によるWEBマーケティング

仕事内容

▍北の達人コーポレーションとは ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 「日本を代表するグローバルメーカー」を目指し、自社開発の商品（化粧品・健康食品など）をオンライン限定で販売している東証プライム上場企業です。 中でも、「利益率重視」のマーケティング力には定評があり、業界では“マーケティングの会社”と評されることも少なくありません。 プライム上場企業の平均従業員数が約10,000人とされる中、当社の従業員数はわずか260人。 この規模感ながら売上は100億を超え、高い利益率を誇り、少数精鋭で着実に成長を続けています。 ▍当社マーケティングの特徴 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 私たちが重視しているのは“売上”ではなく“利益”です。 そのため、「誰に届くか分からない」テレビCMのようなマスマーケティングではなく、狙ったユーザーにだけ届けるWeb広告に注力しています。 たとえば、YouTube・Instagram・Google・LINEといった媒体で、購入可能性の高いユーザー層をデータで見極めて配信。 この手法によって、広告費を抑えながらも、より高い利益を生み出す集客が可能になっています。 私たちは「たくさん売る」ではなく「賢く売る」ことにこだわる、プロフェッショナルなマーケティング集団です。 ▍データサイエンスマーケターとは ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ そんな当社の広告戦略を支えるのが、データサイエンスマーケターです。 ・広告媒体（Google、Instagram、LINEなど）のAI配信アルゴリズムを解析 ・膨大な配信実績データをもとに仮説を立て、PDCAを回す ・どのユーザーに、どの広告を、どんなタイミングで届けるかを論理的に設計する データサイエンスマーケターは、ユーザー観点だけでなく、広告媒体のアルゴリズムという観点から逆算してマーケティングを行う仕事です。 データと向き合い、仮説を立て、再現性を検証する過程に、知的な面白さとやりがいがあります。 媒体ごとに挙動の異なるブラックボックス化されたアルゴリズムに対し、自社の実績を元に挙動を推測しながら、“使いこなす”というレベルを超え、“仕組みそのものを攻略”するという表現が近いでしょうか。 ※広告クリエイティブの作成は当ポジションとは別の専任チームが担当。データサイエンスマーケターはアルゴリズムの攻略と戦略立案に集中できます。 ▍この仕事の面白さ・難しさ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ Web広告は単に「狙った相手に届ければよい」と思われがちですが、実際には非常に繊細なバランスが求められます。 ・絞り込みすぎると配信対象が減り、利益拡大が早い段階で頭打ちになる ・絞らなさすぎると自社商品のニーズのないユーザーへの配信量が多くなるため、広告費が無駄になる というトレードオフがあります。 さらに、各広告媒体のAIはブラックボックス化されています。 たとえば「Googleではうまくいった手法が、LINEでは通用しない」といったことも日常茶飯事です。 そこで必要なのは、数値の裏にある“規則性”を見抜き、仮説を立て、検証し続ける力です。 この仮説検証のプロセスそのものにゲームのような知的興奮を感じられる人にとっては、最高の環境です。 ▍チーム構成 ￣￣￣￣￣￣￣￣ 現在、データサイエンスマーケターとして活躍している社員は、全員が完全未経験からの入社です。 前職は化学品の研究職、システムエンジニア、会計士、コンサルタント、バイヤー、営業など、多様なメンバーがいます。 そんな中でも共通しているのは、 「数字を見るのが好き、数値化していくことが好き」 「規則性や構造を捉えるのが得意」 「適切な形で見えないものを見える化していくことが得意」 という思考特性です。 実際に、チームメンバーは全員がIQ120以上（東大生の平均レベルと言われています）で、「なぜこの結果になったのか？」「次は何をすべきか？」といった問いに対し、論理的に仮説を立て、検証していくプロセスそのものに面白さを感じている人ばかりです。