IT（PM・SE） - データサイエンティスト・データアナリスト

GLOBIS データサイエンスチームのご紹介
資料　https://speakerdeck.com/globis_gdp/globis-data-science-team-is-hiring

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。

開発環境は下記になります。

インフラ
GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)
CloudComposer (Airflow)
DWH
BigQuery
可視化ツール
Looker Studio / Tableau
分析環境
Google Colabolatory
その他
GitHub / Slack / Notion

<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
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

■休日：週休二日制, 年末年始

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」

■職種未経験者：不可