Lead Analytics Specialist (M4) in DSA, Vending Transformation Planning HQ

すべての人にハッピーなひとときをお届けし、価値を創造します - Deliver happy moments to everyone while creating value 私たちコカ･コーラ ボトラーズジャパンは、東は宮城県から西は鹿児島県まで1都2府35県を営業地域として、コカ･コーラ社製品を製造・販売するボトラーです。 日本のコカ･コーラシステムの約9割の販売量を担う、国内最大のコカ･コーラボトラーであるとともに、世界に250以上あるコカ･コーラボトラーの中でも、売上高でアジア最大、世界でも有数の規模を誇ります。 私たちはこれからも事業を持続的に成長させることで、利益還元の拡充と企業価値の向上を実現し、みなさまの期待に応えてまいります。 そして、お客さま･お得意さまの特性にあわせた営業活動や、製造分野における生産効率性向上など、国内外の知見を結集し、安全で高品質な製品をお届けすることで、コカ･コーラビジネスのさらなる成長を目指すとともに、日本の清涼飲料業界の発展に寄与してまいります。 当社は、人々の一生と日々の生活に寄り添い、人生のあらゆる場面においてハッピーな瞬間とさわやかさをお届けするトータル・ビバレッジ・カンパニーとして、お客さま、お得意さま、株主さま、地域社会、社員に対して、持続的に高水準の付加価値を提供してまいります。 当社をより詳しく知りたい方は画像をクリック！ (https://speakerdeck.com/2024ccbji/ccbjipitutibutuku) Role Purpose: The Lead Analytics Specialist plays a critical role in delivering business-partnered insights across VM business, the most commercially significant area within Coca-Cola Bottlers Japan Inc. (CCBJI). This role partners directly with VM teams to provide deep, data-driven recommendations that enable growth in NSR, profitability, and operational efficiency. Beyond analytics delivery, this role leads the design and execution of A/B tests and other hypothesis-driven pilots (e.g., pricing, assortment, or placement), ensuring insights are statistically robust and directly applicable to business strategy. This role also supports the implementation of continuous improvement processes, both in terms of analytics output and data quality. Additionally, the role plays an important role in cross-functional collaboration with the Data Science & AI team, ensuring that fast insights and business-grounded learnings influence AI/ML model development and real-world adoption. This role is expected to foster a data-driven culture within VM, empowering teams to make informed and measurable decisions. Key Stakeholders: VM Sales, Strategy, Marketing, Operations, and Finance Teams Analytics & Insights Manager Analytics Portfolio Manager Data Science & AI Team Other Lead Analytics Specialists & Analytics Specialists ML Data Engineering Team BS (Data Governance, Infrastructure, MLOps) External consulting or analytics vendors (where applicable) Key Responsibilities: Business-Partnered Insights Delivery Deliver actionable insights to key VM business units, addressing commercial challenges such as declining NSR, margin erosion, suboptimal assortment, or operational inefficiencies. Become a trusted analytics partner for VM stakeholders, providing high-quality recommendations that influence pricing, placement, and sales strategies. Deliver scenario modeling (“what if” analysis) and forecasting to support key business decisions and future-planning. Contribute to business case development for strategic projects (e.g., expansion of pilots or commercial programs). Commercial Deep Dives & Opportunity Identification Analyze trends and drivers of machine-level profitability, product mix effectiveness, workforce allocation, and pricing elasticity. Conduct root cause analyses and variance investigations, providing insights and clear recommendations to address commercial performance gaps. Identify top-line growth and bottom-line efficiency opportunities across VM channels and customer segments. A/B Testing & Pilot Execution Design, implement, and evaluate A/B tests and pilot programs (e.g., pricing, assortment, promotional changes) to support Marketing and Commercial teams. Apply hypothesis testing and advanced statistical methods to ensure experiment results are accurate and actionable. Develop business-ready recommendations based on experimental results, including next steps for scaling or refining initiatives. Support knowledge sharing of experimentation best practices across the VM organization. Collaboration with DS & AI Team Collaborate with the DS team to ensure business insights inform and enrich DS/AI model development (e.g., Assortment optimization, Column Reallocation). Assist DS teams by validating model results against real-world operational insights and business assumptions. Participate in sprint-based delivery cycles to contribute insights into AI/ML model design and deployment. Agile Delivery & Continuous Improvement Work within agile delivery frameworks alongside the Analytics Portfolio Manager to ensure timely execution of prioritized analytics tasks. Drive continuous improvement through the automation of recurring analyses and optimization of reporting processes. Contribute to retrospectives and sprint planning, ensuring feedback loops from business teams are incorporated into analytics delivery. Data Quality Monitoring & Enhancement Monitor and identify data quality issues impacting analytics outputs (e.g., missing data, inconsistent definitions, reporting anomalies). Collaborate with ML Data Engineers and Data Governance teams to improve data pipelines and ensure data assets are accurate, timely, and reliable. Implement validation and QA steps within analysis workflows to ensure robust and trusted insights are delivered to VM stakeholders. Key Outputs: High-quality analytics outputs and insights that improve profitability and operational KPIs (e.g., machine-level performance, NSR uplift). Dashboards and reports that drive business decisions in areas such as pricing, assortment, sales, and operations. Completed and validated A/B test and pilot evaluations, with statistically sound recommendations for business scaling or iteration. Operational insights that directly contribute to the refinement and impact of DS/AI models. Documentation of data quality issues and actions taken to remediate them, resulting in improved reliability of analytics deliverables. Qualifications: Education: Bachelor’s or Master’s degree in Business Analytics, Economics, Data Science, or related quantitative field. Experience: 5+ years in analytics, insights, or business intelligence roles supporting commercial teams in FMCG, retail, or vending businesses. Proven success in conducting deep-dive business analysis and delivering actionable commercial insights. Experience leading A/B tests or pilots, including design, statistical evaluation, and business impact analysis. Familiarity with collaborating on DS/AI projects preferred. Technical Skills: Advanced SQL (Snowflake) for data extraction, manipulation, and analysis. Strong Power BI skills for dashboarding and self-service analytics. Python (Databricks) for exploratory data analysis and statistical testing (e.g., hypothesis testing, regression). Knowledge of agile delivery methodologies and working in sprint-based environments. Understanding of commercial KPIs such as NSR, unit margin, operational efficiency, and workforce productivity. Basic knowledge of data quality frameworks and QA processes. Business & Communication Skills: Strong stakeholder engagement and business partnering skills with commercial teams. Effective communicator with the ability to distill complex data findings into actionable recommendations. Highly collaborative and proactive, with a focus on driving business impact through analytics. Fluency in Japanese (mandatory) and business level English (preferred but not mandatory). Performance Success Criteria (Examples): Deliver and actioning insights resulting in X% improvement to NSR or margin uplift within first year. Execute at least 2 statistically robust A/B tests or pilot evaluations with clear business recommendations within the first year. Identify and remediate at least 3 recurring data quality issues, improving the accuracy and reliability of insights delivered to VM stakeholders. Achieve stakeholder satisfaction score of 8/10 or higher within the first 12 months. Reduce turnaround time for recurring analytics deliverables by 15% through process optimization or automation. ポジション概要 Lead Analytics Specialistは、コカ・コーラ ボトラーズジャパン（CCBJI）の中核事業である自動販売機（VM）ビジネスにおいて、データを活用した意思決定をリードするポジションです。 VM営業・マーケティング・オペレーションなどのチームと密接に連携し、売上（NSR）・収益性・業務効率の向上に貢献する実践的なインサイトを提供します。 また、価格・アソートメント・配置などに関するA/Bテストやパイロット施策の設計・評価を通じて、ビジネス成長を支援します。 主な業務内容 VMビジネスにおける課題（売上、マージン、商品構成、業務効率等）に対する分析・インサイト提供 価格・アソートメント・プロモーションなどのA/Bテストやパイロット施策の企画・評価 シナリオ分析・予測分析を活用した意思決定支援 Power BI等を用いたダッシュボード・レポート作成 Data Science / AIチームと連携した、分析結果のモデル活用・実装支援 データ品質の確認・改善に向けた関係部門との協業 応募要件（必須） 分析・BI・インサイト領域での実務経験（5年以上）※FMCG・小売・自販機ビジネス経験があれば尚可 SQLを用いたデータ分析の実務経験 Power BI等のBIツールを用いたダッシュボード構築経験 ビジネス部門と連携し、分析結果を提言に落とし込んだ経験 ビジネスレベル以上の日本語能力（会話だけでなく読み書き含む） 歓迎要件 A/Bテストや実証実験（パイロット）の設計・評価経験 Python等を用いた統計分析・データ分析経験 Data Science / AIプロジェクトとの協業経験 アジャイル／スプリント環境での業務経験 ビジネスレベルの英語力 このポジションの魅力 日本最大級の自販機事業において、意思決定に直結する分析に携われる ビジネスに近い立場で、分析結果が実際の施策に反映される手応え Data Science・AI活用を含む、先進的なデータ活用に関与可能 自らの分析で成果創出をリードできる裁量の大きさ 【職種 / 募集ポジション】 Lead Analytics Specialist (M4) in DSA, Vending Transformation Planning HQ 【雇用形態】 正社員 【給与】 非公開 〜 ※前職の経験・年収を十分考慮の上、決定 ・昇給年一回（4月）前年度の評価に応じて昇給率が変動 ・賞与年三回（6月、12月、翌3月） 【勤務地】 150-0002 東京都渋谷区渋谷4-6-3 3F 渋谷オフィス　※在宅勤務可能 Shibuya Office *WFH available 会社情報 【会社名】 コカ･コーラ ボトラーズジャパン株式会社 【事業内容】 清涼飲料水・アルコール飲料の製造、加工および販売 【代表者】 代表取締役社長 最高経営責任者　カリン・ドラガン 【資本金】 1億円 【設立】 2001年(平成13年)６月29日 ※2018年1月1日　コカ･コーラ ボトラーズジャパン株式会社に商号変更 【本社】 〒107-6211 東京都港区赤坂九丁目7番1号 ミッドタウン・タワー 【勤務時間・休日】 勤務時間 　　9:00～17:45 休日 年間休日数121日。　週休2日（土日休）会社カレンダーに準ずる ※職務により別カレンダーあり スーパーフレックス：始業・終業時間をより柔軟に選択できる、コアタイムのない「スーパーフレックス」を導入しています。それぞれのライフスタイルに合わせて勤務時間を設定することが可能です。 在宅勤務：パソコンやスマートフォンを全社員に配布し、自宅でも仕事ができる環境整備に取り組んでいます。 直行直帰（営業職）：「営業活動時間の拡大」と「ワークライフバランスの充実」を目的に、自宅からお得意さまなどへ直接訪問し、会社に立ち寄らずに自宅に戻る「直行直帰」を導入しています。 サテライトオフィス：個人の生活環境に合わせて、主たる勤務地でなくても業務が行える「サテライトオフィス勤務」を導入。自社拠点約100拠点をサテライトオフィスとしています。 【福利厚生】 • 財産形成：退職金制度（企業型確定拠出年金　※100%会社負担）、従業員持株会、グループ保険 • 社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）、休日手当など • 結婚休暇、葬祭休暇、公傷病休暇、私傷病積立休暇、公用休暇、罹災休暇、赴任休暇、 配偶者出産休暇、リフレッシュ休暇（永年勤続表彰）子の看護休暇/介護休暇（年間5労働日）、ならし保育休暇 • ととのえ休暇（生理休暇）、出産休暇、育児休業、介護休業 • 育児短時間勤務（子供が小学校3年生終了まで） • チャレンジ休業制度；社員のキャリアアップ（学位や専門能力取得）を目的に6か月以上3年以下の休業を認める制度 • ウェルカムバック制度（再雇用制度） • その他：共済会、健康支援、各地契約保養施設、各種割引券など 【職場環境】 Sawayaka Dress: TPOに応じた節度のある着用を前提にビジネスカジュアルを推奨しています チノパン・ジーンズ・スニーカーなどOKです 風通しのよい職場：役職ではなく、「○○さん」と名前で呼び合うことで、風通しのよい職場づくりを推進しています。 【健康な職場づくり】 私たちは、働く従業員の「健康保持・増進」を重要な経営課題の一つと考え、「Road to 100」＝100才でも元気な体でいられることを目指し、「健康第一」の企業風土を醸成しています。 2020年1月より就業時間中は全面禁煙としています。 積極的に禁煙を推進することで、社員の健康と働きやすい職場づくりを推進しています。 【キャリア開発・研修】 社員一人ひとりの「学ぶ向上心」の実現のために、新たな知識・能力・マインド・リーダーシップを得るための育成施策に真剣に取り組んでいます。 Eラーニング、通信学習などをはじめ、選択研修、選抜研修、様々なプログラムを用意し、社員が自分らしいキャリアを実現できるような仕組みづくりを行っています。