| 案件内容 |
マーケティングの各タッチポイント整理し、PoCレベルにて顧客分析(CX)などを現状実施しています。(カスタマージャーニー/CXプラットフォーム)
すでにCDP(TresureData<tokyoリージョン>)も構築いたり、ダッシュボードも施行で作成していますが、
今回2020年度予定している9本ほどのダッシュボード作成をお任せいたします。
・ツールはTableau
・CDPに収集されたデータをもとに、データマートを作成。
・業務側(ディストリビューター)と要件をすり合わせて、
・要件定義(どういうダッシュボードが必要か、現地を巻き込み進める)
・テレカンにて英語で現地ヒアリング(出張が厳禁のため)
・TresureDataの扱いにおいてSQLは必要。データの要件総数を考慮し、
データマートまでをモジュール化、TresureDataに実装する。
・サーバー、ネットワークなどについて現地状況確認や調整が必要(TresureDataのセグメントはTokyo)
・現地のディストリビューターのシステムに加えてどうやって活用していくか、なども検討する。
・運用に引き継げるドキュメンテーション |
|---|---|
| 必須スキル | ・CDP(TresureData)経験、SQL経験 ・Tableau経験 ・システムエンジニア経験(サーバ、ネットワーク、システム全般) ・英語必須 |
単価90万円以上の案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:1612件
単価90万円以上の案件を探す
| 案件内容 |
◆業務内容
クライアントのデジタルマーケティング活動を技術領域から提案。
CRMデータベースを使ったデータ分析を担当してもらいます。(費用の最適化)
システムは、データ分析基盤にトレジャーデータのCDPやBigQueryを活用(広告DMPやIoTログ)
見込み顧客のニーズが把握(来店頻度や閲覧ページなどのからオンラインの行動をトラッキング)
行動履歴や 属性情報などから、検討の度合いを計算するスコアリングもしていただき、
顧客の購入意欲の予測、購入傾向の分析などがメインとなります。
マーケティングのROI検証、予算配分計画の作成等に活用することが目的です。
<ロイヤル顧客育成要因/顧客離脱要因> |
|---|---|
| 必須スキル | 以下のいずかに当てはまる方 ・アクセスログ解析 ・オンライン・メディア価値分析 ・新規KPIの設計 ・CRM 分析 |
| 案件内容 |
案件(業務)内容:
商業施設における顧客分析
ショッピングモールの会員データやPOSデータ等の様々な顧客データを分析し、ビジネスに生かしていきます。
課題抽出⇒施策⇒結果⇒改善のPDCAサイクルを回していきます。
分析環境はトレジャーデータとtableauです。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・tableau、トレジャーデータを活用したデータ分析 ・分析結果を、マーケンティング施策に落し込むナレッジ、思考力 ・情報を構造化し、相手に応じた説明方法を組み立てられること ・単なる作業者ではないこと、途中でフェ―ドアウトしないこと ・コンサルティングファームでの経験 |
| 案件内容 |
内容:
大きく以下3つの業務をお任せします。
①部門内のデータ民主化PJTのプロジェクトマネジメント
②非テック人材への基礎的なSQLやBIツール利用方法のレクチャー ※BIはGoogle Data PortalとTableauを利用
③各チームのKPI設計とダッシュボード要件検討の支援
開発環境:
・インフラ:GCP(データ関連)/ AWS(ユーザー向けサービス)
・ETL:CloudComposer (Airflow)
・サーバーレス環境:GAE / CloudRun
・インフラ管理:GKE / Docker
・DWH:BigQuery
・監視:Stackdriver
・可視化ツール:Data Studio / Tableau
・分析環境:Jupyter Notebook
・その他:GitHub / Slack / Qiita:Team
|
|---|---|
| 必須スキル | ・業務改善を中心としたプロジェクトマネジメントの豊富な経験 (目安は3年以上) ・データ分析の実務経験 (基礎集計レベルでも可) ・KPI設計の実務経験 ・BIツールなどでのデータ可視化の実務経験 |
| 案件内容 |
【業務内容】
・各種メタデータの加工・整備
データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する
・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良
・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築
・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業
・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備
【現在の開発環境】
・言語 : Python2.7/3.6/3.7
・フレームワーク:Django, Flask, Angular
・データベース: Redshift/MySQL/PostgreSQL
・インフラ : AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline)
・エディタ : 指定なし
・コミュニケーション: Slack,GitHub,Backlog,Confluence
|
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視 ・DBテーブル設計の経験 ・社内業務ツールの開発経験(googleスプレッドシートのGoogle Apps Script、またはエクセルでVBAや JavaScriptなど) |
| 案件内容 |
■案件概要
自動車メーカーにて、DWH/ETLを使った分析から可視化までの
分析基盤のアーキテクト案件。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・AWSの構築・設計経験 ・SQL |
| 案件内容 |
クライアントの課題抽出
要件定義
レポート設計
実装指示書作成
ツールの設定業務
ツールを利用したデータ分析
プロジェクトマネジメント |
|---|---|
| 必須スキル | ・マーケティングテクノロジーまたはビッグデータ関連ソリューションの実務経験 ・HTML/CSSに対する理解 ・論理的思考能力 ・新しい技術を迅速にキャッチアップできる飲み込みの良さ |
- 〜¥1,500,000 /月
- データサイエンティスト
- 渋谷区
- IT・情報通信
| 案件内容 | ・データ加工 ・基礎分析 ・ユーザークラスタリング ・ロイヤルユーザー要因分析 ・CTR予測モデルの作成 ・クリック予測モデルの作成 ・施策提案 ・実環境(GCP)の導入 |
|---|---|
| 必須スキル | 1.分析・モデリング経験 2.アドテク 3.基盤(GCP中心に) |
| 案件内容 |
■業務内容
機械学習・ディープラーニングなどを活用して自社サービス開発を行うチームにて、
機械学習・ディープラーニングなどを活用して、新たなサービスの開発や機能の改善を行います。
具体的には、下記の業務を担当します。
・投稿されたファッション商品画像、スナップ写真の画像認識向上
・ユーザの持ち物かから好みの予測およびコーディネートの提案
■業務の特徴:
・大量のユーザデータ、洋服、コーディネートの画像を扱う事が出来ます。
・既存の仕組みにとらわれることなく、新しい技術にチャレンジできる環境です。
■主に利用している技術
Golang Python Tensorflow, MySQL |
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL、Pythonが使えること ・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識 ・TensorFlowを使える方 ・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル ・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上) |
| 案件内容 |
オンライン・オフラインのデータをクラウド環境で統合して分析できる基盤構築を行うための環境構築、ETL設計・開発、データ抽出を行います。
データを効果的・効率的に活用するための基盤を構築する戦略的なポジションになります。
クラウド環境:AWS |
|---|---|
| 必須スキル | SQL/データベースに精通していること ETLの開発経験 Linuxサーバ構築経験 SparkやHadoopのような分散処理システムの経験 |
検索結果1612件中1411-1420件





