【首都圏ハイブリッド/自社EdTech事業】　データアナリスト

【雇入れ直後の業務】

業務内容
関わるサービス
ビジネス動画が学び放題のサブスクリプション型サービス『GLOBIS学び放題 / Unlimited』におけるデータ分析・活用をご担当いただきます。

業務詳細
GLOBIS データサイエンスチームのご紹介

プロダクト開発チームや事業推進チーム、マーケティングチームと密接に連携しながら、ユーザーや法人顧客のニーズに応え、プロダクトをグロースするためのデータ分析/データ利活用プロジェクトを推進します。

上記の中で、具体的には、以下のようなプロセスをご担当いただきます。

事業課題に沿った分析テーマの企画提案やデータ分析課題の具体化
分析設計や分析要件の整理
分析結果を踏まえたレポーティングや施策提案
実際の分析プロセスについては、自ら手を動かす場合もありますが、スキルレベルや場合によっては、ジュニアクラスのデータアナリストへのディレクションも行っていただきます。
また、必要に応じ、データ分析のためのデータ仕様調査やデータマート・データウェアハウス構築・整備にもご協力いただきます。

<業務上の魅力>

他チームと連携し、上流の分析テーマ検討・企画に参加できます
コアメンバーとして大きな裁量を持ち、活躍するチャンスがあります
経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもとデータ活用の推進に取り組むことが出来ます
社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できます
BtoBtoCサービスがゆえに、事業の複雑性が高く、まだまだ未解明な領域が多いため、チャレンジングなデータ分析課題に取り組む余地が残されています
全社的には、社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービスを有していることから、将来的には、ユニークなデータを利活用できる可能性があります
自己啓発支援制度やグロービス経営大学院への通学支援制度等、風土/制度の観点から、自己成長を目指す方が働きやすい環境です
下記、データサイエンスチームで取り組んでいる分析PJの具体例です。

▼法人顧客リピート契約促進

法人管理者の操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
カスタマーサクセスヘルススコアの設計とモニタリングの仕組み実装
CRMシステム構築のためのデータ利活用サポート
▼法人管理者のサクセスサポート施策や受講者の学習活性化施策

施策効果検証（ABテスト設計・集計や統計的因果推論の実施）や実施のサポート（施策企画のための基礎分析や対象者抽出など）
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼法人顧客やtoC受講者の集客・マーケティング

導入/未導入企業の特徴分析やマーケ戦略立案のための基礎分析
非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析
▼GLOBIS 学び放題から経営大学院への送客

GLOBIS 学び放題から経営大学院への進学意向要因の分析
▼定量リサーチ

各種、定量アンケートの設計/実施/分析

【業務の変更の範囲】

無

• 必須要件
  
  下記のデータサイエンス/ビジネス/エンジニアリングのスキルを全て保持している事。
  
  <必須なスキル>
  [データサイエンス]
  
  デジタルプロダクトやマーケティングのデータ分析経験
  決められた要件に従って集計/分析を行うだけでなく、自ら分析PJの上流（要件整理等）から下流（レポーティングや提案）まで一気通貫で行うことができる
  統計検定2級レベルの知識
  [ビジネス]
  
  論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
  ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保できる)
  ビジネスサイドと円滑なコミュニケーションを図りながら分析を進めることができる
  
  [エンジニアリング]
  
  SQLを利用して日常的にデータを加工・集計した経験
  100~200行のコードを読み書きできる
  結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できる
  Pythonによるデータ加工や分析経験がある
  
  [その他]
  
  社会人就業経験3年以上
  グロービスの事業、グロービス・ウェイの理念に共鳴できる方
  言語要件：日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験（JLPT）1級相当以上
  BtoBtoCサービスであることから、一般的なtoCサービスと比べるとtoCユーザーのデータだけでは意思決定が難しい状況です。そのため、複雑性の高いtoBデータの活用が不可欠です。このようなチャレンジングなデータ分析課題に対しても、根気強く取り組む気概がある。
  データ分析で高い成果を出すためにも、データマネジメントの必要性を理解している。
  尚、一次面接で以下のことをお聞きいたします。ご自身なりのお考えをお聞かせください。口頭での回答で構いませんので、特にアウトプットをご準備いただく必要はありません。疑問点・不明点については、一次面接の際に回答いたします。
  
  [質問]
  「これまでに、ご自身が使ったことがある特定のサブスクサービスについて、ユーザーが離脱・解約する主な要因及び離脱・解約を防ぐために必要な分析や施策は何だと思いますか」
  
  歓迎要件
  
  [データサイエンス]
  
  ダッシュボード構築経験
  因果推論・機械学習・自然言語処理の理解/実務経験
  [ビジネス]
  
  デジタルプロダクトにおける分析テーマの企画提案スキル
  データ分析以外のデジタルプロダクトやマーケティングの開発・業務経験
  [エンジニアリング]
  
  GCP/AWSの利用経験(特にBigQuery/Redshiftなどのビッグデータ基盤)
  Airflowなどのワークフロー開発経験
  Python・Rなどによる集計やモデル構築・可視化の経験
  numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
  scikit-learn,statsmodels などの機械学習ライブラリの利用経験
  matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
  <フィットする志向性>
  
  専門性を活かしつつも、専門の役割に捉われ過ぎずに、事業貢献や課題解決を第一に捉えられる方
  特定の技術や高度な技術の利用にこだわらずに、ビジネスインパクトを生み出すためのデータ利活用を行いたい。
  事業課題に沿った分析テーマの企画提案や、分析結果を踏まえた施策提案まで行っていきたい。
  データアナリストとして課題解決（ビジネス）力のスキルを伸ばしていきたい。
  高い成果を出すためなら、必要に応じて、データの収集/整備などのデータマネジメントまで対応・サポートしても良い。
  ビジネスサイドや開発サイドのメンバーと積極的に連携・協業していきたい。
  社会貢献性の高い事業に携わることにやりがいを感じる。

【雇入れ直後の就業場所】

東京都千代田区二番町5-1　住友不動産麹町ビル【東京オフィス】

【就業場所の変更の範囲】

本社及び国内外の全ての事業所および会社の定める場所（リモートワーク実施場所を含む）、将来的に出向を実施した場合は出向先の全ての事業所および出向先の定める場所