ゆうちょのデータサイエンティストとして、ビジネス課題解決に挑む2週間

コース紹介

ゆうちょ銀行は、約1.2億口座、約186兆円の貯金残高を有する日本最大級の金融機関で、そのうち約97％はリテール（個人）のお客さまにお預入れいただいております。
今後もお客さまにご利用いただくためには、一人一人のニーズに合った商品・サービスを適切なタイミング・チャネルでご提案していくこと、既存の商品・サービスの不断の改善、多様なニーズに対応した新サービスの提供が不可欠です。

デジタル戦略部リテールマーケティング室では、専門知識を有するデータサイエンティストがそのミッションに貢献すべく、いわゆるＫＫＤ（勘、経験、度胸）に頼らず、口座情報やお客さまの声、外部の統計データなどさまざまな情報を活用した分析を行っています。そして、分析だけにとどまらず、得られた結果に基づいて実際にマーケティング施策を実行することまで実践しています。

本コースでは、分析から実行まで担う「ゆうちょのデータサイエンティスト」としての業務を体験いただけます。多様なデータを用い、仮説思考にもとづく顧客分析業務を実践できる機会をご用意しており、日本最大級の顧客基盤を活用したビッグデータ分析の醍醐味を体感していただけます。

データサイエンティスト領域のプロフェッショナルを目指し、高度な実践的知識の習得と成長に意欲を持つ方、そして、専門的素養を有する皆さまとの出会いを楽しみにしております。ご応募をお待ちしています。

• 業界理解
• 高度な専門性
• 新しい出会い
• 自己理解

実施内容

個々のお客さまに合った商品・サービスの提案、既存商品の改善や新サービスの検討のために、勘と経験だけではなくデータに基づいた意思決定の重要性が増してきています。統計ツール（SAS,AutoMLツール等）を用いた分析の実施および施策案の提示を通して、データサイエンティストの面白さを体感していただきます。

01 ビジネス課題の設定

ゆうちょ銀行内外の事業環境を踏まえ、理想と現状のギャップからビジネス課題を設定していきます。ゆうちょのデータサイエンティストにとって、重要な「問いを立てるスキル」をこのステップで学んでいただきます。

02 仮説設定

設定したビジネス課題に対し、「○○のような人がこの商品を利用しているはず」「●●のタイミングで訴求すると効果的だろう」といった仮説を立てます。次工程で分析結果の解釈をスムーズに行えるよう、仮説自体の正否に関わらずこの段階で持論を明確にすることが重要です。

03 分析

統計ツールを活用し、実際の顧客データを分析します。機械学習などの手法を用いて仮説を検証し、課題解決のヒントや示唆を見出します。

04 施策検討

分析結果を基に、ビジネス課題に対する具体的な施策案を検討します。

05 プレゼンテーション

これまでに得られた分析結果や施策案を資料としてまとめ、リテールマーケティング室長に対してプレゼンテーションを行っていただきます。実務においては、意思決定の場となるため、データサイエンティストの力量が求められる場面です。限られた時間で、複雑な内容を相手に合わせて分かりやすく伝えるスキルを学んでいただきます。

• 上記内容は一例であり、変更となる場合があります。
• 各日とも、多くの社員と交流していただけるようなプログラムとしています。

実施時期

• 学業に配慮した日程・時間帯で実施予定です。