＜データ分析を活用したマーケティング支援＞
1.マーケティング課題のヒアリングとデータ設計
クライアント（自動車メーカー、飲食業、自治体など）のビジネス課題やマーケティングニーズをヒアリングし、それに基づいたデータ設計を行います。
顧客のターゲティングやパーソナライズ戦略を支援するため、適切なデータを収集し、次の段階で分析と可視化を進めます。
（例）自動車メーカー向けのCRM業務では、過去の顧客データを基にしたターゲティングを行い、マーケティング施策の効果を高めます。

2.マーケティング施策のためのデータ抽出・加工
必要なデータをSQLやPythonで抽出・加工し、分析に適した形式に整えます。クライアントの販売データや顧客データを基に、キャンペーンやプロモーションの改善策を導き出す準備をします。
（例）飲食業プロジェクトでは、ID-POSデータや商圏データを基に顧客行動を分析し、キャンペーンの見直しに役立てます。

3.データの可視化・分析
抽出・加工したデータを、可視化ツール（Tableau、GoogleAnalytics、PowerBI）を使って視覚的に表現し、クライアントが課題やインサイトを容易に理解できるようにします。
統計分析を中心に、データをもとにしたマーケティング施策の効果測定や、顧客の行動パターンの分析を行います。
（例）Tableauを活用し、顧客の購買行動をグラフやチャートでわかりやすく表現し、意思決定をサポートします。

4.データに基づくマーケティング提案のサポート
可視化したデータや分析結果をレポートにまとめ、クライアントが意思決定を行うための材料として提供します。クライアントがデータに基づいて意思決定できるように最適な施策や改善案を提案します。
（例）自治体向けプロジェクトでは、患者満足度や職員満足度の可視化結果を基に、サービス改善策を提案します。

＜使用ツール・開発環境＞
・クラウド環境：AWS、GCP、Azure
・分析ツール：Tableau（メイン）、SAS、SPSS
・データベース：OracleDatabase、SQLServer、MySQL、PostgreSQL
・その他：GoogleAnalytics、SQL、Python、R

＜入社後（研修）の流れ＞
SQL・Python・BIツールなど、入社後１～３ヶ月程度、スキル・経験に応じた研修があります。
★Step1:データ分析環境の理解
最初のステップでは、データ分析の基盤となるデータ環境や構造の理解から始めます。
クライアントのビジネスにおけるデータの流れを把握し、データベースの仕組みやデータ抽出方法を学びます。
使用環境・ツール：SQLServer/MySQL/PostgreSQL/OracleDatabase
習得スキル：データベース管理、データ抽出、基礎的なSQLスキル

★Step2:コーディングによるデータ加工
次に、必要なデータを効率よく処理・加工し、分析可能な形に整えます。SQLやPythonなどを活用し、集計やフィルタリングを行いながら、データの質を高めます。ここで算出された数値が、分析の土台となります。
使用環境・ツール：SQL/Python/SAS/R
習得スキル：データ加工、データクレンジング、統計的手法の基礎

★Step3:データの可視化・分析
データの取り扱いに慣れてきたら、次は実際の分析フェーズに進みます。ここでは、GoogleAnalyticsやTableau、PowerBIを用いて、データを視覚的に表現し、インサイトを見つけます。データの傾向や異常値を分析し、課題を明確化する能力を養います。
使用環境・ツール：GoogleAnalytics/Tableau/PowerBI
習得スキル：データの可視化、ビジネス課題の発見、マーケティング施策への応用

★Step4:レポーティング・報告提案
最後に、分析結果をレポートとしてまとめ、クライアントの意思決定を支援する材料を提供します。BIツールでダッシュボードを作成し、PowerPointやWordを使って報告書を作成します。データをわかりやすく伝えるプレゼンテーション力も重要なスキルです。
使用環境・ツール：ダッシュボード（BIツール内）/PowerPoint/Word
習得スキル：レポーティング、プレゼンテーション、クライアントへの提案力