事業内容
国内の有料会員数14万ID以上の定額制動画学習サービス「グロービス学び放題」のデータ分析を行い、更なるプロダクトの発展を一緒に取り組んでくださる方を募集します。サービス開発を行うチームに所属していただき、エンジニアやデザイナーなどと連携を取りながら、「学習を続けるためには何が動機づけになるのか？」、「どうするとユーザーに最適化された学習を提供できるようになるのか？」などをアクションファーストでアプローチしていきます。主には、動画視聴ユーザーの分析を行い、事業およびプロダクトの成長につながる示唆を出していきます。その中で、コロナ禍における新しい学習および学習促進コンテンツの企画・開発も行っていきます。
募集背景
2020年10月より、サービスのKPIツリーを再整理を開始しました。それと同時に施策展開していく上で、データを元にした仮説立て、およびレポートの設計、施策結果の分析・考察を通じて、更なる開発スピードの向上および、分析の高度化のために今回の募集開始に至りました。チームの構成はエンジニア名6名、デザイナー1名、データアナリスト1名、プロダクトマネージャー3名で、それぞれが意欲的に動ける環境が整っています。事業KPI向上を目的とした新しい施策のアイディエーションはもちろんのこと、学習の動機付けにつながりそうな”実験”的なアプローチも、チーム内で自発的に起こることを推奨するチームです。
業務内容
▼ユーザーのセグメンテーション、そして仮説検証
「グロービス学び放題」ユーザーには大きく分けて2つのタイプがいます。一つは毎日コツコツ学習をするユーザー、もう一つは土日などにまとめて学習するユーザー。その他にもユーザーのセグメントはいくつかあると考えており、それをデータを見ながら、一緒にそのユーザーのニーズの深堀りを行い、そのユーザーにとって何を価値に感じるのかを仮説を立て、開発チームと一緒に検証していきます。その際に必要なログがあれば、都度実装するなど、環境を常に最適な状態にすることを心がけます。
▼学習理論に基づいた施策の実地検証
学習および教育サービスの改善はかなり複雑で、簡単ではありません。そのため、学習の効率化のためにしばしば学習理論を活用することがあります。しかし、理論で言われていることは具体性に欠けたり、再現性が担保されているわけではないので、実際にサービスで検証してみることで多くの発見があります。そのような知見を得ること自体も分析の価値があり、さらにそれらを組み合わせて新しい仮説を立て、検証していきたいと思っています。
※上記は例です。チームと擦り合わせながら、ご関心のある領域をミッションとしていただきます。
魅力
・自らのアイディアをデザイン、実装を通してハイスピードで検証できます。
「おもしろそうなこと」や「気になっていること」で試してみないとわからないことは、実際に試してみることを推奨しています。その施策の結果、新たに分かった事を元に次のアイディアにつなげていきます。一つの開発チームとして取り組むので、仮説立てから、施策立案、実装、A/Bテストの結果の考察までシームレスに進めることが出来ます。
・他チームとのコラボレーションが多く、事業全体を考えることができ、制限がほとんどない
主なドメインはtoC事業および動画視聴に関するプロダクトになります。頻繁に連携するチームとの間で、グロービスが提供するwebメディア「GLOBIS 知見録」から「グロービス学び放題」への送客促進や、グロービス学び放題のリアルコミュニティの運営強化など数多くの取り組みが行われており、ぜひ興味のあるものを推進していただきたいです。
応募資格
必須要件
▼データ専門性
- 参照系SQLを使ってデータ前処理、集計などが自在に実施出来る
- データ可視化の要件定義能力
- BIツールを使ったダッシュボード開発能力
- 統計の基礎(統計検定3級レベル)を理解している
▼ビジネス力
- 事業ドメイン把握能力
- 分析レポート作成能力
- プレゼンテーション能力
- 論理的思考力
- 相手の理解度に合わせて説明内容の厳密性を調整する高いコミュニケーション能力
▼実務経験
- ビジネスデータ分析の実務経験 (ビジネスアナリティクス。マーケ分析など)
- データ分析結果の報告に加え、分析結果をもとにしたアクション提案までを含むPDCAループを回した経験
- KPI設計の実務経験
▼求める人物像
- ビジネス課題の解決や意思決定を支援するというビジネスデータ分析の本質的な価値を重要視できる方
- 解くべきビジネス課題が間違っているときには、正しい課題設定となるように提案出来る方
- データ分析を楽しめる方
歓迎要件
▼スキル・経験
- Google Data PortalとTableauを使ったデータ可視化の実務経験
- 高度な課題特定能力
- 統計検定2級レベルの統計の知識を持ち、実務に活かした経験がある。
- 主要な機械学習手法と使い分けを理解している。(Deep Learning G検定レベル)
- 予測モデルの評価観点を理解している。(例：precision, recallなど)
▼求める人物像
- ダッシュボードのデザインを重視しデータ可視化の見やすさにこだわれる方
- 分析レポートの構成や見やすさといった資料のわかりやすさにこだわれる方
| 職種 / 募集ポジション | 《東京》学習サービス事業 データアナリスト |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 |
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| 勤務地 | 屋内原則禁煙（喫煙室あり） |
| 就業時間 | |
| 休日 | ・週休二日制 ・有給休暇：年間20日（翌年繰越により最大40日）＜試用期間中は5日＞ ・年末年始休暇（12月29日～1月4日）、結婚休暇、忌引き休暇、災害ボランティア休暇、出産・育児休暇、サバティカル休暇（勤続5年/10年に付与） |
| 待遇 | ・交通費支給（当社規定による） ・各種社会保険有り（健康保険、雇用保険、労災保険、厚生年金） ・退職金制度有り（定年：60歳） ・持ち株制度有り |
| 教育制度及び資格補助 | ・グロービス経営大学院受講支援制度 ・海外短期留学支援制度など ・自己啓発支援（年間上限20万円） |
| 平均残業時間 | 10時間程度 ※残業は最大45時間/月（内 深夜10時間を含む） |
| 配属先組織構成 | デジタル・プラットフォーム・部門 学習サービスチーム ・プロダクトマネージャー：3名 ・ソフトウェアエンジニア（バックエンドメイン）：4名 ・ソフトウェアエンジニア（フロントエンドメイン）：2名 ・デザイナー：1名 ・データアナリスト：1名 |
| スケジュール（例） | 我々のチームはフレックスを導入しているため、１か月単位でスケジュールをご自身で調整していただいてます。また、リモートワークも多用しているため、打合せはZoom等のオンラインで行うことが多いです。 ＜スケジュール例＞ 大まかには2つのワークフローを並行して、あるいは優先順位付けして、進めてもらうことになると思います。 一つは、施策に関わるワークフローです。 仮説立てから、施策立案、実装、A/Bテストの結果の考察まで、施策毎に1週間〜3ヶ月間程度のサイクルで複数施策が走ります。具体的な業務としては、施策のインパクト算出や、施策ごとのアドホックなBIの作成、mtgでの施策の考察・ディスカッションなどです。 もう一つは、深い分析を行うワークフローです。 「業務内容」の項目の記載のように、ユーザーに関する深い示唆を得るために本人にリードしてもらいたいプロジェクトになります。具体的な業務としては、分析毎のレポート作成、他のメンバーや社員に向けたそのプレゼンテーションなどです。 |
| 将来のキャリアイメージ | 社風も個人の意志を尊重する部分が強いので、本人の意志があれば自由にキャリアデザインが可能です。 中でも主に3つのキャリアがあると思います。 1つ目は、サービスに特化して、ビジネスドメインあるいはユーザーインサイトを深め、アナリストとしてのスキルを磨き、キャリアを形成していく方向性です。事業として、toCだけではなく、toBも行っているので、ユーザーやビジネスドメインの幅を広げることは容易に可能です。 2つ目は、そこからプロダクトマネージャーなど別の職種に転向していく方向性です。今でもグロービス学び放題のプロダクトマネージャーは、元デザイナー、元エンジニア、元マーケッターなど様々なバックグラウンドを持っています。さらに、社内ではQAエンジニア出身で転向するケースも考えられております。 3つ目は、AIや機械学習などのより高度な技術に特化していく方向性も考えられます。同部署にもそのようなスキルを持って活躍している方がいたり、主に自然言語処理を利用したAIを活用している他部署もあり、一人だけでなく、チームとして活躍されることも期待しております。 |
| 選考フロー | 基本的な選考フローは下記となりますが、ご状況によっては、同日に実施するなどご相談を承ります。 書類選考→1次面接（チームリーダー）→2次面接（部門リーダー・HR）→3次面接（部門役員）→ 人事役員面接（実施しない場合もあり） ※途中エッセイ（志望動機書）をご提出いただきます。 |
| 会社名 | 株式会社グロービス |
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