■募集背景

2002年の開設以来、BtoB卸・仕入れサイト「スーパーデリバリー」は、全国のメーカーと小売店をつなぐ仕入れのインフラとして成長を続けてきました。20年以上にわたって蓄積された取引データは、当社にとって大きな資産です。
数年前までは、このデータを十分に活かしきれていませんでした。現在は分析基盤の整備が進み、データから戦略を描き、PDCAを回し、経営判断につなげる体制へと着実に進化しています。取引・顧客・商品のデータを横断的に読み解き、事業の構造的な課題と成長機会を捉えて、戦略へと落とし込んでいます。
この変革の中心にいるのが、事業部に身を置き、SQLとマーケティングの知見をあわせ持つデータアナリストというポジションです。一般にデータ分析は情報システム部門や開発部門の役割とされがちですが、当社では事業の最前線にデータ人材を置いています。現場の課題を自ら捉え、分析から施策提案、経営戦略の立案まで一気通貫で推進するスタイルです。
私たちが目指すのは、事業の隅々までがデータで可視化され、現場の声や顧客の実感といった定性的な知見とデータを掛け合わせて、確度の高い意思決定ができる事業推進です。この挑戦を加速させ、より高度な経営戦略に踏み込んでいくために、このポジションの層を厚くしたいと考えています。
データとマーケティングの両輪で事業の未来を描き、その実現を自らの手で推し進めたい方からのご応募をお待ちしています。

■お任せする仕事内容

「スーパーデリバリー」の取引データを抽出・分析し、営業・企画など現場の担当者が「次に何をすべきか」を判断できる材料をつくる仕事です。

ご入社後は、まずデータ分析担当者のもとで、社内のデータ構造やSQLの書き方を実務を通じてしっかり習得していただきます。その後、現場からの分析依頼に対応するところから始め、慣れてきたら、ご自身で課題を見つけ、施策（戦略）を一つずつ任せていきます。

【入社後1〜2年で期待すること】

• 欲しい結果に合わせて、自分でSQLを書いてデータを抽出できる
• メーカー別・商品別のリストを作成し、弱点や伸びしろを分析できる
• 分析結果から自分なりの考えをまとめ、理由とともに説明できる

【具体的には】

• 現場からの依頼に基づくデータ抽出・集計（カスタムSQLの作成）
• メーカー別・商品別の分析リスト作成と課題分析
• 事業KPI（GMV・購入者数・リピート率など）の分析
• 広告運用ツールや販促施策、アンケートのレポーティング
• 営業チームへの分析支援（ターゲットリスト作成等）
• Tableauを用いた現場向けの可視化とデータ活用の推進
• 分析結果をもとにした施策の企画・効果検証 等

【配属先のデータ分析担当者が現在担っている業務】
将来的には、以下のような業務にも段階的に携わっていただくことを想定しています。

• 事業KPIの分解・予実管理
• 月次経営分析会向けレポートの作成と施策提言
• 会員セグメント分析（RFM・LTV・離脱分析等）
• クーポン・ポイント・送料施策などの販促企画とROI管理
• MA（メール・Webレコメンド）施策の設計・運用
• ABテスト設計・効果測定
• ファネル分析に基づくプロダクト改善要件の策定
• データマート・ダッシュボードの構築
• Python・生成AIを活用した定型業務の自動化
• 部門方針のKPI設計 等

【使用ツール・環境】
Snowflake／dbt（データ基盤）、Tableau・Streamlit（可視化）、Salesforce Marketing Cloud（MA）、Python、生成AI（Claude等） 等
※Tableauは導入済みですが、現場での活用はこれから広げていく段階です。活用を推進していく役割も期待しています。

【将来的には】
経験を積んだ後は、分析にとどまらず、担当領域のマーケティング戦略の立案やKPI設計までを担っていただくことを期待しています。組織の拡大に伴い役割分担が進んだ際には、ご本人の志向に応じて、データ分析・マーケティング戦略のいずれかの専門性を深めていくことも可能です。

■お任せする仕事の楽しさ、やりがい、厳しさ

「スーパーデリバリー」は全国のメーカーと小売店が取引するプラットフォームであり、扱うデータの量・種類はBtoB ECの中でも豊富です。自分で抽出・分析したデータが現場の判断材料となり、施策を通じて流通額や購入者数といった事業の数字に表れていくため、「自分の分析で事業が動いた」という手応えを感じられる仕事です。

また、データの抽出から分析、現場への提案、施策の検証までを一貫して担うため、技術とビジネスの両方のスキルを幅広く身につけることができます。現場との距離が近く、営業や企画のメンバーと直接やりとりしながら仕事を進められるのも魅力です。データ基盤やTableau、生成AIなどのツールを、自らの判断で業務に取り入れていける裁量もあります。

一方、厳しさとしては、依頼されたデータをそのまま出すだけでは価値になりません。「売上が上がりそうな」といった曖昧な問いを具体的な抽出条件に落とし込み、現場が本当に必要としているものを自ら汲み取って形にする姿勢が求められます。また、なぜその結論になるのかを、データを根拠にわかりやすく説明する力も必要です。SQLなどの技術面とマーケティングの知見の両方を学び続ける必要があり、自ら手を広げて吸収していける方でないと難しい環境でもあります。

• SQLの基礎知識（データの抽出・結合・集計ができるレベル。業務・独学は問いません）
• データを集計・分析し、結果をレポートや提案としてまとめた経験

• SQLを用いたデータ抽出・分析の実務経験
• マーケティング・営業企画など、事業部門でのデータ分析経験
• 広告効果のレポーティングや市場調査など、分析結果を整理・報告する業務の経験
• BIツール（Tableau等）での可視化・ダッシュボード作成経験
• 統計学の知識、または統計への関心
• 金融・商社・流通業界での実務経験
• 研究・実験などで、データを定量的に分析しまとめた経験
• Python等を用いたデータ分析・業務自動化の経験

■こんな方が活躍できる環境です！

• データから「なぜ」を考え、自分の考えを理由とともに説明できる方
• 依頼を待つのではなく、現場の声から必要な分析を自ら汲み取り、形にできる方
• 情報システムやデータ分析の経験を活かし、マーケティング領域に仕事の幅を広げたい方
• マーケティングの経験を活かし、SQL・データ分析のスキルを伸ばしたい方
• コミュニケーションを通じて情報を集め、戦略やKPIに落とし込むことに興味がある方
• 統計やデータに興味があり、企画から実行まで自ら手を動かせる方
• 幅広い業務を習得し、成果に繋げていくことを楽しめる方