

中嶋悟
名前:中嶋 悟(なかじま さとる) ニックネーム:サトルン 年齢:28歳 性別:男性 職業:会社員(IT系メーカー・マーケティング部門) 通勤場所:東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間:片道約45分(電車+徒歩) 居住地:東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地:神奈川県横浜市 身長:175cm 血液型:A型 誕生日:1997年5月12日 趣味:比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞(特に洋画)、料理(最近はスパイスカレー作りにハマり中) 性格:分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日(平日)のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食(自作のオートミールorトースト)、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤(この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット) 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食&YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書(比較記事のネタ探しも兼ねる) 23:45 就寝準備 24:00 就寝
データアナリストとマーケティングの違いを理解するための全体像
現代の企業はデータに基づく意思決定を重視しています。この変化の中で「データアナリスト」と「マーケティング」の役割はよく混同されがちですが、実際には目的・手法・成果物が異なります。データアナリストはデータを読み解くプロで、データの品質を担保し、因果関係の解明や予測モデルの作成を通じて意思決定を裏づけます。一方、マーケティングは顧客にとって意味のある価値を届け、ブランドの認知を高め、売上を伸ばす施策を実行します。つまりデータアナリストは「データの専門家」、マーケティングは「顧客と市場を動かす専門家」です。
両者は別個の職種に見えますが、実務では密接な連携が欠かせません。データアナリストが作成する分析結果は、マーケティング戦略の意思決定材料になります。データが示す新しい仮説や改善案をマーケティングが検証し、キャンペーンの設計やクリエイティブの改善につなげます。
この違いを理解するためには、まず両者の「成果物」を比較してみるのが有効です。データアナリストの成果物には、データセット、分析レポート、ダッシュボード、予測モデル、データ品質の評価などが含まれます。マーケティングの成果物には、市場調査の報告、キャンペーンの設計書、クリエイティブとメッセージ、パフォーマンス指標の分析、顧客体験の改善プランなどが挙げられます。
ここからは実務の違いをより詳しく見ていきます。
まずデータアナリストは、データの取り出しと整形、クレンジング、欠測値の扱い、統計的手法の適用、可視化、仮説検証、モデル作成を日常的に行います。SQLでデータベースから情報を取り出し、PythonやRで分析を進め、結果を分かりやすく伝えるダッシュボードやレポートに落とし込みます。
対してマーケティングは、顧客の理解を深めるための市場・顧客データの解釈、キャンペーン設計、A/Bテストの設計と分析、クリエイティブの方向性決定、予算配分、媒体選定、実施と最適化といった活動を中心に行います。結果として、リーチの拡大、ブランドの認知度向上、顧客獲得効率の改善、ROIの最大化を目指します。
また、両者のツールについても触れておく必要があります。データアナリストはSQL、Python、R、Tableau、Power BIなどのツールを使いこなします。マーケティングはGoogle Analytics、広告プラットフォーム、CRM、メールマーケティング、CDPなどの市場・顧客データにアクセスするツールを使います。
このように、データアナリストとマーケティングは“データを武器として使う人”と“データを使って顧客に伝える人”という役割の違いが根底にあります。が、現場ではこの境界線は常に流動的です。
次に具体的な実務の接点を見ていきましょう。
実務での違いを具体例で見る
例: あるECサイトが新商品のキャンペーンを計画しているとします。データアナリストはデータベースから過去の購買データを取り出し、購買傾向を分析します。年齢別・地域別の購買率、件数、平均金額などを集計し、A/Bテストの仮説を立てます。テストの設計はマーケティング担当と協力して行い、テスト期間、サンプルサイズ、指標(CPI, CPA, ROAS など)を決定します。テストが完了すると、データアナリストは結果を可視化し、どのバージョンがどの程度の効果を出したかをクリアに示します。マーケティングはその結果を受けて、クリエイティブの修正、コピーの改善、ターゲティングの微調整、予算配分の再設計を行います。こうしてデータとマーケティングが協力することで、最大の効果を出す施策へと導かれます。
このような実務の現場では、データアナリストは「質問を作る人」であり、マーケティングは「答えを設計する人」であるといえます。質問の質が高いほど、得られる答えも価値が高くなります。データアナリストは、現場の疑問を明確にし、測るべき指標を厳選して設計します。マーケティングは、その指標を基にした施策を実行し、結果を改善していきます。
この協働のコツは何でしょうか。コミュニケーションの頻度を増やすこと、データの前提を共有すること、仮説を検証するプロセスを透明にすることです。
それぞれの役割を尊重しつつ、データの力を最大化する道を探す。これが現場での大事な教訓です。
役割 | 主な活動 |
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データアナリスト | データ取得・整形、統計解析、可視化、レポート作成、モデル作成 |
マーケティング | 市場・顧客理解、キャンペーン設計、クリエイティブ、予算配分、実施と最適化 |
友達と学校の帰り道、データアナリストとマーケティングの話をしていた。データアナリストは数字の海を泳ぐ潜水員みたいに、データをきれいに整え、意味のある結論を拾い上げる。マーケティングはその結論を現実の世界に落とし込む設計士。両者の協力があってこそ、広告は人の心に響く言葉と適切なタイミングで届く。私たちは、データが示す道しるべを信じつつ、現場の感覚を活かして施策を組み立てる。そのバランスが、データで売れる世界のコツだと感じた。