No.5728求人 » データマイニングにおける営業コンサルティング
東京都 , 在宅勤務 , その他 , ～30万 掲載日時：2009/12/28 21:23
| 年齢 | 特になし |
|---|---|
| 資格 | 特になし |
| 賃金 | 完全出来高制(成功報酬型) |
| 募集期間 | 2010年03月末日 |
| 勤務日/時間 | 特になし |
| 勤務地 | 杉並区 他首都圏 |
仕事内容
近年，企業に大量に蓄積されるデータを統計的に解析し，その中に潜む項目間の相関関係やパターンなどを探し出すマーケティングリサーチ技術として，データマイニングと呼ばれる技術が注目を集めており，情報技術の向上により潜在的な顧客ニーズが眠る情報源として，実務的にも非常に大きな潜在的需要がでてきております。
このデータマイニングと申します技法ですが，コンビニエンスストアのＰＯＳデータや金融機関，ダイレクトメール発送代行会社などが保有する顧客データ等，大容量データを分析することによりデータの背後に潜む規則性を導き出し，その規則性を活用し経営効率，企業や小売店の収益を改善しようという技法でございます。
（たとえば，コンビニエンスストアのＰＯＳデータを解析することにより，同時に購買される傾向のある商品の組み合わせを見つけだし，それらの商品を並べて陳列させることで売り上げ向上を図る，ダイレクトメール発送代行会社の保有する顧客リストを解析することにより，その商品やサービスを本当に購入してくれそうな顧客を見つけだし，その顧客のみにピンポイントでダイレクトメールを発送することで発送コストを削減する，といった分野で応用されております。最近では携帯電話会社が通信履歴等を分析することで携帯端末の解約防止策を打ち出す，といった分野にも広く応用されております。）
ご対応可能な分野でございますが，上記小売業界，流通業界をはじめ，インターネット上の文章解析（自然言語解析），金融機関におけるクレジットリスク分析等，データマイニングに関するビジネスを幅広く手掛けさせて頂いております。また，分析ツールと致しましてＳＰＳＳ，ＳＡＳシステムと呼ばれるツールを使用させて頂いておりますのでこれらの分析ツールに関しましてもコンサルティングを行わせて頂くことが可能でございます。
こういった分野のニーズをお持ちの会社様を【出来高制にて】新規開拓して頂ける営業のご担当者を若干名募集させて頂いております。
御契約条件でございますが，昨今の不況の影響もあり，完全出来高制にて成約時に成約金額の１～２割程度をコミッションとしてお支払いさせて頂く形式を希望いたしております。
もし、こういった契約形態でもかまわないので業務をお引き受け頂ける方がおりましたら是非ご協力をいただきたいと思い書き込みをさせて頂きました。
ご検討の程宜しくお願い申し上げます。
【コンサルティング内容】
１．金融業界における信用リスク分析
２．流通小売業界における顧客データ分析，ＰＯＳデータ分析
３．ＳＡＳシステムの導入支援
等。
詳しくはお問い合わせください。
- 求人企業：坂巻総研
- 採用担当者：坂巻
- Tel：メールでお問い合わせください
- PR：ごあいさつ 近年，企業に大量に蓄積されるデータを統計的に解析し，その中に潜む項目間の相関関係やパターンなどを探し出すマーケティングリサーチ技術として，データマイニングと呼ばれる技術が注目を集めており，情報技術の向上により潜在的な顧客ニーズが眠る情報源として，実務的にも非常に大きな潜在的需要がでてきております。 最近のマーケティングは，一つの商品をできるだけ多くの顧客に売るという考え方から，一人の顧客にできるだけ多く買ってもらうという考え方に変わってきております．CRM（Customer Relationship Management）に代表されますように，顧客との良好な関係を保ち続け，顧客一人ひとりの要求に応えるような仕組み作りが行われているわけです． そのためには，個々の顧客の嗜好の違いを識別する必要があり，データマイニングの手法が注目されております．通信販売をはじめとするダイレクトマーケティング業界では，1980 年代後半に基幹業務システムの整備が終了し，個人顧客の購買データを収集できるようになってまいりました．そしてこれらのデータを売上げや収益の向上に活用することが検討され始めたわけです．その頃，データベース上に蓄積されたデータをもとにマーケティング戦略の立案や販促活動などを行うデータベースマーケティングという概念が米国より紹介されるようになりました． しかし，日本の企業でマーケティングに利用できるデータを蓄積している企業は少なく，採用は一部の企業や業態にとどまった．その後，景気後退の影響などで新規の顧客の獲得が難しくなり，そのための費用も増大しマーケティング方針の転換が図られるようになってきます．新規顧客を獲得するよりも，既存顧客からの売上げを拡大する「顧客維持」へと方針が転換されるようになったわけです．これがすなわち，One-To-Oneマーケティングのはじまりです．これは，従来の一つの商品をできるだけ多く売る「市場シェア」重視の考え方から，一人の顧客の消費をできるだけ多く自社に取り込もうとする「顧客シェア」重視の考え方への移行であるといえます． 以上のようなマーケティング上の要求を満たすためには，一人ひとりの顧客の特性を識別することが必要です．現在，ポイントカードやマイレージカードを発行して顧客個人のデータを収集している企業が増えております．こうして集めた顧客データを分析することにより売上げの拡大を図ろうとしているわけです．そこでは，顧客データから個々の顧客の特性を明らかにする顧客分析が重要になっており，そのための手法としてデータマイニングが注目されており実務的な側面からも多くの潜在的ニーズがあると考えられます。
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