シニアデータアナリスト or マネジャー／ビジネスアナリティクス

ミッション：

コマーシャル分野でのデータの分析を推進し、ビジネスユニットが最大限の力を発揮できるよう貢献する。

結果責任：

• ビジネスユニット（特にマーケティング、In field team）の力を最大限に発揮させ、営業目標を達成する。

（以下マネジャー）

• 部署のメンバーに、自律自走でき、顧客からの信頼を得て、継続的に目標達成できる能力を身に着けさせるサポートを行なう。
• 部署のメンバーに業界・社内の規則を遵守させるサポートを行なう。
• 部署のメンバーに、The AbbVie Wayを浸透させるサポートを行なう。

役割詳細：

• コマーシャル部門に対する各種データ分析の提供
• 担当者として以下の業務が滞りなく行われ、最良の結果を出すことを担保する。（マネジャーは、それに加え、デリバリーにおいて上司のチェックがなくとも標準の品質を満たしていることを担保する。）
• データ分析を用いた価値の提供
• 本社部門と協業し、ビジネス上の課題の中から優先度が高くデータ分析で解決できる課題を特定し、仮説構築、分析に必要なデータの特定・取得、分析を実行する
• 分析結果をステークホルダーへコミュニケーションするとともにアクションの提案を行う。アクションの実行後、他部門と共同しアクションの実施状況や効果の継続的な分析を行うPDCAサイクルを構築する
• データ分析については、基本的なデータクレンジングから、データ集計、ダッシュボード、また統計的なデータ分析や機械学習を用いた高度なデータ分析まで、課題に適した手法でビジネスの意思決定につなげる（下記は想定されるデータ分析の例）
• 基礎的なデータ集計結果や、探索的データ分析（EDA）を行い、結果をBIツールで可視化する
• 統計的データなデータ分析を用い各種マーケティング＆セールス施策の効果を測定、次なるアクションの同定する
• マーケティングおよびフィールドの戦略・戦術立案につながる、チャネルインパクト、チャネルミックスの測定と提案を行う
• 以下、マネジャー
• データ分析の範囲にとらわれず、データ分析を活用するために必要なアクション（例えばステークホルダーとの合意取得、トレーニングなど）を立案・実行する
• チーム方針策定への貢献
• スペシャリスト
• チームに対して、データ分析をより活用するための手法・活用法の提案を行う
• マネジャー
• 分析ニーズ・経験、業界事例などからチームの方針決定に貢献する
• チームメンバーの育成
• スペシャリスト
• ジュニアなチームメンバーに対して、自身の実施した分析について教えることができる
• マネジャー
• ジュニアなチームメンバーに対して、ポジションで求められているもの及び次のレベルに到達するためには何ができる必要があるかを示し、現状とのギャップを分析するサポートを行なう
• リソース管理
• 自身のリソースを、ビジネスインパクトに基づくプライオリティにより配分する
• 必要に応じて社内外の他者に分析作業を依頼する、追加リソースをリクエストするなどの手段を講じる
• 以下、マネジャー
• 他者の実施したデータ分析に対する具体的なフィードバックを行う
• 必要時、クロスファンクショナルな分析プロジェクトをリードする

必要な能力要件：

マインド

• 顧客志向
• 顧客に対して、絶えず高い満足を提供し続けようとする意図的な活動姿勢
• 達成志向
• 「目標は必ず達成するもの」「数字に執着することが大事」「最後まであきらめない」という姿勢
• 効率志向
• 最少のインプットから最大のアプトプットを求めようとする姿勢
• 解決志向
• 自分を取り巻く環境の中で「何がうまくいっているのか」に着眼するマインド、対人関係では相手の強みや良い点を見ようとする姿勢
• 協同志向
• 自分とかかわる他者に関心を持ち、相手の立場に立って物事を考え、一緒に課題に向き合おうとする姿勢

知識

• 統計的データ分析手法や機械学習に関する知識
• 医薬品の市場データに関する知識（IQVIA、Ultmarc、Claims data、Rx data、Promotion auditなど）があれば尚可
• 医薬品のマーケティング知識があれば尚可

スキル

• 論理的思考・仮説思考
• ドキュメンテーション能力（MS PowerPoint、MS Word）
• プレゼンテーションスキル
• ビジネス課題の特定から、分析を利用して課題を解決するスキル（課題特定、仮説構築、データ洗い出し、解決案の検討実施）
• Rまたは、Pythonを使った分析経験、もしくは生成AIのサポートがあれば活用でき、End-to-End(データクレンズ、モデリング、結果の咀嚼)まで実施できる

分析具体例：分類予測・クラスタリング・決定木・因果探索・時系列予測など

• 分析結果の可視化を目的としたビジネスインテリジェンスダッシュボード構築（Tableau, Qlik, Power BI, Foundryなど）
• テスト＆コントロールデザインなど統計的な効果検証などの統計的分析スキル
• AI/機械学習を利用した分析スキル＋コーディングスキル
• プロジェクトマネジメントスキルがあれば尚可（マネジャーは必須）
• 英語力があれば尚可（マネジャーは必須）

望ましい経験：

• 経験／職歴
• データ分析のハンズオン業務経験
• 大規模なデータ分析プロジェクト（全社BI導入）やAI/機械学習を用いた分析の本番活用（POC除く）の経験があれば尚可（マネジャーは必須）
• 学歴
• 大学卒業以上（理系の大学院であれば尚可）

アッヴィは、機会均等を重視する雇用主であり、誠実な企業活動、革新の推進、人々の生活への貢献、そして地域社会への貢献に努めています。雇用機会均等に向けて、障がいを持つ方々も積極的に支援しています。