PMI

PMI（プロジェクトマネジメント協会）は、プロジェクトおよびプログラムマネジメントに関する教育と専門能力の開発に取り組む、世界的な非営利専門職団体です。PMIは、『PMBOKガイド』をはじめとする業界標準やガイドを策定し、PMP、CAPM、PMI-ACP、PMI-CPMAIなどの認定資格を提供しています。また、プロジェクト専門家向けに、研修、イベント、調査、ソートリーダーシップ、PMI Infinityなどのデジタルツール、企業向けソリューション、会員サービスも提供しています。

企業の求人

マーケティングデータ分析マネージャー

PMIのマーケティングデータ分析を統括し、データアーキテクチャ、指標ガバナンス、予測モデリング、経営層向けレポートを管理します。\nアナリストを率い、エンジニアリングチームと連携して信頼性の高いマーケティングデータプロダクトを構築します。

6 日前

アメリカ合衆国リモートフルタイムシニアリード必須言語：英語データアナリスト

ETL Python SQL クラウド

仕事内容

マーケティング部門の管理対象セマンティックレイヤーにおける主要指標とビジネスルールを定義する
複数領域にまたがる複雑なマーケティングニーズに対応するセマンティックモデルを指定し、Snowflakeの実装をレビューする
ファクト、ディメンション、粒度、関係、階層、コンフォームドディメンションを含むマーケティングデータアーキテクチャを統括する
獲得、エンゲージメント、コンバージョン、認定、会員、更新、収益を対象とする分析モデルを構築する
高度なSQLを使ってデータをプロファイリングし、ソースを検証し、指標を照合し、再利用可能なデータセットを作成して複雑な問いに答える
ソースから指標へのマッピング、データリネージ、ドキュメント、エンティティの説明、承認済みの用途、既知のデータ制約を維持する
Cortex Analystや自然言語分析向けのVerified Query Repositoryで、ビジネス上の質問、期待結果、同義語用語集を管理する
Snowflake、BI、Adobe Analytics、マーケティングプラットフォーム、財務レポート、業務システム間の不整合を調査する
ソースデータ、ID解決、イベント構造、ディメンションの一貫性における不足を特定する
ソースシステム、エンジニアリング済みデータプロダクト、セマンティックモデル、レポートレイヤーの責任範囲を明確にする
3～4名のアナリストを率い、指導し、育成する
マーケティング分析のロードマップを策定し、リソースを割り当て、業務の受付と優先順位付けを統括する
SQL品質、ピアレビュー、テスト、ドキュメント、再利用、モデリング、分析の厳密性に関する基準を策定する
モデル、クエリ、分析結果を関係者に共有する前にレビューする
チームのパフォーマンス、採用、育成計画を統括する
収益、コンバージョン、CAC、CPA、ROAS、リテンション、ファネルの進捗、進行ペース、チャネル効率などのマーケティングKPIを定義し、管理する
月次ビジネスレビューやQBR分析を含む定期的な経営層向けレポートの正確性と明瞭さを担保する
プラットフォーム、アトリビューションモデル、財務、インクリメンタリティ調査が報告する指標を照合する
アトリビューション、コホート、インクリメンタリティ、予測モデリング、セグメンテーション、ライフサイクル、リテンションの分析を主導する
予測モデルの特徴量、目的変数、検証方法、性能しきい値、更新スケジュール、ドリフト監視、活用制御を設定する
A/Bテスト、ホールドアウト、地域実験、コンバージョンリフト調査の基準を策定する
ファネル、顧客状態、ライフサイクル段階、行動シグナルについてプロダクト部門やマーケティング部門と連携する
全社BIおよび可視化プラットフォーム上のマーケティング分析プロダクトを管理する
Adobe Analyticsと、Adobe Experience Platform、CRM、コマース、有料メディアシステムのデータを活用してデジタル行動とコンバージョンを分析する
デジタル計測、タグ付け、ID、スキーマの専門知識を活用し、測定やアーキテクチャ上の問題を特定する
Snowflake、BI、自然言語ツールを通じた管理対象のセルフサービス分析とAI支援分析を拡大する
AIエージェントや自然言語ツールのアクセス、データ粒度、正確性、評価に関する統制を設定する
データエンジニアリング、データアーキテクチャ、データガバナンスとの分析業務でマーケティング部門を代表する
ビジネス上の質問を分析要件とデータプロダクト仕様に落とし込む
エンジニアリングチームと連携し、変換ロジック、データ契約、ソース統合、モデル設計、データ品質に取り組む
マーケティングチームと連携し、測定ニーズと優先事項を調整する
分析結果、パフォーマンス傾向、提案を上級リーダーに報告する

応募要件

マーケティング分析、顧客分析、アナリティクスエンジニアリング、または関連分野で10年以上の経験があり、その中に分析チームのリーダー経験を含むこと
分析チームを率いて育成しながら、自ら技術業務にも携わるスキルを維持した経験
ETLおよびELTの概念、変換パイプライン、データ依存関係、データ品質統制に関する実務知識
レイヤー型、ディメンショナル型、またはメダリオン型データアーキテクチャの経験
CRM、マーケティング、デジタル、コマース、トランザクションシステムのデータを統合・分析した経験
ID解決、イベントスキーマ設計、オーディエンス活用を含む顧客データプラットフォームのアーキテクチャ経験
アトリビューション、実験、インクリメンタリティ、コンバージョン、CAC、CPA、ROASにまたがるマーケティング測定の経験
解約モデルやリテンションモデルなど、予測モデルや傾向モデルを指導または構築した経験
大規模データセットでの複雑な結合、CTE、ウィンドウ関数、変換、データプロファイリング、照合、検証を含む高度なSQLスキル
Snowflakeまたは他の最新クラウドデータプラットフォームの実務経験
ビジネスおよび分析データモデルを設計し、エンジニアリングチーム向けに仕様を作成した経験
ファクト、ディメンション、粒度、カーディナリティ、緩やかに変化するディメンション、階層、コンフォームドディメンションを含むディメンショナルモデリングの知識
複数の企業システムにわたる指標、データリネージ、照合の管理経験
分析内容を効果的に伝える力と経営層向けの高いコミュニケーション能力
Snowflake Semantic Views、Cortex Analyst、Cortex Search、dbt Semantic Layer、Lookerなどのセマンティックレイヤーやコンテキストツールの知識があれば尚可
エンタープライズ向けWeb分析プラットフォームの経験があれば尚可
dbtまたは同等のSQL変換フレームワークの経験があれば尚可
高度な分析、自動化、モデリングにPythonまたはRを使用した経験があれば尚可
Gitとバージョン管理を使った分析開発の経験があれば尚可
データテストおよびオブザーバビリティフレームワークの経験があれば尚可
マーケティングミックスモデリング、地域実験、コンバージョンリフト、因果推論、または解約・傾向・顧客生涯価値分析のための機械学習の知識があれば尚可
必要に応じて最大10%の出張に対応できること