シニアデータアナリスト

■募集背景
クーガーのバーチャルヒューマンエージェント「レイチェル」は、ファミリーマート7,000店をはじめ、アパレル・小売など複数の大手企業に導入が進んでいます。レイチェルのミッションは「人を成長させる」こと。このミッションを提供先の現場で本当に達成できているかをデータで証明し続けることが、事業拡大の最重要ドライバーです。
導入先企業では売上の2〜3％向上という効果をすでに分析から確認しています。今後さらに拡大する導入先において、同様のビジネスインパクトを次々と発見・証明していくために、このポジションを強化します。
■職務内容
顧客の現場データと自社プロダクトのログを横断的に分析し、「レイチェルが導入企業にどんな価値をもたらしているか」を定量的に示すインサイトを生み出すことがミッションです。
分析の目的は事業課題の解決と顧客への価値証明です。「何を分析すべきか」という問いを自ら設定し、その答えを数字で示し、社内外のステークホルダーを動かすところまでを担います。
■具体的な業務内容
顧客・プロダクトチームへのヒアリングを通じて、抽象度の高い課題を構造的に整理し、分析すべき「問い」と仮説を自ら設定する
自ら立てた仮説を検証するために、売上・在庫・KPI・利用ログ等の業務データをSQLで抽出・加工・集計する
統計的因果推論の各手法を用いてレイチェル導入効果（売上貢献、業務改善など）を定量化する
分析結果に自分なりの考察と施策提案を加え、レポートにまとめる
社内のエンジニア・顧客管理チームおよび顧客側ステークホルダーへ説明・プレゼンテーションを行う
分析結果をプロダクト改善のフィードバックとして還元する
環境・要素技術
データベース：MySQL
可視化ツール：Tableau、PowerBI
モデリング：Python, R
その他：GitHub, Slack, JIRA, AWS, Azure
応募資格（必須）
企業向けデータ分析プロジェクトでの実務経験2年以上
Python
R を用いた統計モデリングや機械学習を用いたモデリングの経験
SQLを用いた大規模データの抽出・集計経験
「何を分析すべきか」という問いを自ら設定し、ビジネス課題と結びつけた経験
統計解析の実務経験的思考力（回帰分析・仮説検定・因果推論・効果検証などの実務適用経験）
分析結果を非技術者にも伝わるレポート・プレゼンにまとめた経験
国内外のプロダクト・サービス動向への関心
応募資格（歓迎）
Tableau
PowerBI などのBIツールによる可視化
小売・流通・サービス業など、現場業務データを扱った経験
以下のいずれかの経験
プロダクトマネジメントの経験
データ分析を起点に事業提案・意思決定支援を行った経験
顧客折衝経験、またはセールス・CS・コンサルと連携して分析を推進した経験
エンタープライズ顧客の課題を理解し、定量・定性の両面から提案できる力
語学スキル
日本語：ネイティブレベル

性格・価値観
顧客要望、営業現場、プロダクト要件は最初から整理されていないことが多いため、未整理な状況でも構造化して、何を分析すれば前進するかを決められる
自分だけで完結するより、営業、PdM、顧客と一緒に前進させることにやりがいを感じる
因果推論、AI、業界知識、営業論点など、複数領域を横断的に学ぶことを面白がれる
効果が出ていないときもごまかさず、過剰に言い切らない一方、顧客の期待値も考慮しながら前向きにコミュニケーションが取れる
行動スタイル
すぐ提案するより先に、顧客の要望、懸念、現場事情を丁寧に掘り下げる
話が散らかっていても、「何が論点か」「何を検証すべきか」を整理して合意形成できる
完璧な情報が揃うのを待たず、仮説を立てて検証しながら進める
顧客の声だけでも、数字だけでもなく、両方をつなげて意味のある示唆にする
自分で抱え込まず、営業・CS・PdM・開発の関係者をうまく巻き込みながら進める
思考タイプ
顧客の発言や課題をそのまま受け取るだけでなく、背景要因・真因・打ち手に分解できる
「なぜその機能が効くのか」「どの店舗に効くのか」「本当に因果的に効果があるのか」を考えられる
目の前の案件を取るだけでなく、それが横展開可能な機能改善につながるかまで見られる
自分が正しい答えを出すことより、関係者がより良い意思決定をできる状態をつくることを重視する
想定年収：700万円～1,200万円
月給（基本給＋固定残業代＋その他固定手当）：583,333円～1,000,000円
基本給：430,299円～738,584円
みなし残業代月45時間／153,034円～261,416円（超過分は別途支給）