教育サービスのプロダクトグロースに向けて、データ分析テーマ企画提案などの上流工程からデータ分析実務まで幅広くリードし、事業の意思決定を支援するポジションです。
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
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
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
<テックマガジン>
- 質の高いデータ活用を通して、意思決定・プロダクトのクオリティを向上させる。データサイエンスチームの取り組み
- 私たちがグロービスに入社を決めた理由【開発メンバー入社座談会vol.1】
- 私たちがグロービスに入社を決めた理由【開発メンバー入社座談会vol.2】
- 生成AI時代にデータサイエンティストは必要? 求められるスキルとは?
- 効果検証に統計的因果推論を導入した取り組みについて
- コンテンツ分類のカードソーティングを階層的クラスタリングで定量化した話
- 行動ログにファジィクラスタリングを活用したコンテンツのグルーピングについて
- シーケンス分析を用いた学習継続のペインポイント探索
- アンケート調査データにおけるバイアスを補正する取り組みについて
- 相関≠因果を注意しろと言われるが、実際どうすれば良いのか?
- IPW推定の活用で工夫したこと
部門紹介
◆グロービスについて
グロービスは、経営に関する「ヒト」「カネ」「チエ」の生態系を創り、社会の創造と変革を行うことをミッションに1992年に設立されました。以来、ビジネスリーダー育成を目的とした経営大学院・スクール事業、法人向け研修事業やオンライン学習サービス、出版やベンチャーキャピタル事業等、多岐にわたる事業を通して、多くのビジネスパーソンの皆様をご支援してきました。国内での事業に留まらず、アメリカ、EU、アジアなど海外にも進出しています。
◆グロービス・デジタル・プラットフォーム部門について
2016年には、EdTech領域に注力すべくグロービス・デジタル・プラットフォーム部門(GDP)を設立し、現在300名を超える規模(うちエンジニアを含むテクノロジー人材は150名程度)で、国内事業のみならず海外展開も積極的に推進しています。
GDPでは、「日本発、世界をリードするEdTechカンパニーになる」をビジョンに掲げ、「学びの未来をつくり出し、人の可能性を広げていく」学習サービスを展開しています。
【第4回Ed-Tech通信】質の高いデータ活用を通して、意思決定・プロダクトのクオリティを向上させる。データサイエンスチームの取り組み
デジタル・プラットフォーム部門のご紹介
デジタル・プラットフォーム部門の記事(GLOBIS HUB)
社員紹介
こちらのポジションで活躍中の社員をご紹介します。
ポジションは異なりますが、同じプロダクトで活躍中の社員をご紹介します。
インターネットサービス /エンジニア職/2019年入社
IT業界/エンジニア/2017年入社
応募資格
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。
職種 / 募集ポジション | 《東京》EdTech事業 データアナリスト(テクノロジー職) |
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雇用形態 | 正社員 |
契約期間 | 無期 |
給与 |
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勤務地 | (初任地) 東京 (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 ※勤務地・配属先については、キャリア・能力開発、個別事情の勘案、または、会社の事業展開上の最適配分等の勘案により、決定しています。 |
勤務時間 | 9:30-18:00 フレックスタイム制(コアタイム無し) 休憩時間 1時間 |
休日 | 日曜日(法定休日)、国民の祝日(祝日が日曜日と重複する場合は翌月曜日)、 土曜日、その他会社が指定する日(現時点ではありません) ・有給休暇:4月1日に年間20日付与。入社日によって按分。 ・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) |
福利厚生 | ・交通費支給(当社規定による) ・退職金制度有り(定年:60歳) ・継続雇用制度有り(65歳まで) ・持ち株制度有り |
加入保険 | 健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険 |
受動喫煙対策 | 屋内原則禁煙 |
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 ※ ・自己啓発支援(年間上限20万円) ・業務上必要な研修受講支援(所属部門長の判断により全額負担) ※プログラムの未修了、もしくは、在学中または修了後2年未満での退職時には支援金の返金要 |
その他 | エンジニア等のテック人材は、MacBook Pro 15inch、27inchディスプレイ貸与(リモート勤務へのディスプレイ貸出は無し) |
配属先組織構成 | 所属:デジタルプラットフォーム部門 データサイエンスチーム データサイエンスチームは、グロービスのデジタルプロダクトを内製開発している部門である「グロービス・デジタルプラットフォーム」の1チームです。 データサイエンスチームの体制は以下です (業務委託を含む)。 ・統括ディレクター 1名 ・データエンジニア:1名 ・機械学習エンジニア:3名 ・データアナリスト(データサイエンティスト):5名 ・技術顧問:1名 |
将来のキャリアイメージ | データアナリスト(データサイエンティスト)として経験を積みつつ、知見を更に高めていただいた後は、データサイエンスチームや部門全体のデータ活用に関する取り組み全体をリードしていただくことを期待しています。 |
1日のスケジュール(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います。また、ハイブリッドワークを活用しているため、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> 09:30〜10:30 slackやメール等の連絡事項チェック 10:30〜12:00 作成中のダッシュボード開発の定期レビューミーティング 12:00〜13:00 ランチタイム 13:00〜16:00 作業 (分析軸の確認等) 16:00〜17:00 技術顧問との打ち合わせ 17:00〜18:00 法人部門とデータ活用の新規プロジェクトミーティング |
平均残業時間(月) | 10時間程度 |
リモートワーク | 良きコミュニティ・企業文化・関係性の実現に向け、テクノロジー職は東京拠点への月1回の出社を原則とし、週2日以上の所属拠点への出社を推奨とします。 ※上記は社会情勢を見ながら、変更の可能性があります。 |
全社リトリート(宿泊研修) | 日常業務から離れた環境で議論する取り組みです。 ・グロービス・ウェイの理解 ・経営合宿(全社目標の自分事化) ・部門横断的なコミュニケーションとチームビルディング などを目的に実施しています。 ※年に一度、1泊2日にて実施しています。 ※同様の目的で部門内で実施する「部門リトリート」もあります。 |
試用期間 | 3ヶ月 |
学歴 | 高校・高専・専修・短大・大学・大学院卒 |
職掌:テクノロジー職とは | テクノロジー職は、会社にとって重要な最先端のデジタルテクノロジーに関する専門性を発揮して担当業務を遂行します。ご自身のキャリア開発において、技術の専門性を高めていくのか、あるいは技術をベースとしながらもマネジメントでのキャリアを開発するかを選ぶことができます。 ※テクノロジー職の方は、修士の取得、ファカルティグループへの加入、講師登壇は任意です。 詳細はこちら:https://recruiting.globis.co.jp/environment/growthsupport/ |
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(現場担当)→2次面接(チームリーダー+人事)→最終面接(部門役員) ※選考内容によっては、部門役員面接後に人事役員面接を実施する場合があります。 ※グロービスでは選考過程の一環として、エッセイのご提出をお願いしております(3次面接もしくは最終面接前日まで)。 テーマ:「グロービスで何をしたいのか」 選考プロセスにおいて候補者様のことをより深く知り、対話を深めることが目的です。思考の整理や棚卸の機会として取り組んで頂けますと幸いです。 ※日本語ネイティブ以外の方:日本語能力試験(JLPT)もしくは下記URL内いずれかの日本語能力試験の合格認定書を所有されていない場合、選考途中で、グロービスにて手配いたしますJLPTオンラインハーフ模試を受験頂きます。 https://globis.box.com/v/japanesetest |
採用人数 | 1名 |
会社名 | 株式会社グロービス |
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代表者 | 堀 義人 |
設立 | 1992年8月(株式会社グロービス) 1996年12月(グロービス・キャピタル・パートナーズ株式会社) 2007年12月(学校法人グロービス経営大学院) |
従業員数(連結) | 806名(2023年3月31日時点) |
グロービス採用サイト | https://recruiting.globis.co.jp/ グロービスの"今"や"リアル"発信する場『GLOBIS HUB』 https://recruiting.globis.co.jp/weblog/ |
事業内容 | 「経営に関するヒト・カネ・チエの生態系を創り、社会の創造と変革を行う。」というビジョンのもと、経営大学院の運営や法人事業による人材育成・組織開発の推進、ベンチャー企業への投資など幅広い事業を行うグロービス。近年は「テクノベート時代の世界No.1 MBAへ」を目標に掲げ、EdTechを活用したプロダクト開発などにも力を入れています。 グロービス経営大学院 https://globis.co.jp/services/mba-programs/ 企業内研修 https://globis.co.jp/services/corporate-training/ スクール型研修 https://globis.co.jp/services/classroom-training/ 能力測定テスト GMAP https://globis.co.jp/services/gmap/ GLOBIS 学び放題 https://globis.co.jp/services/elearning/ 出版・発信 https://globis.co.jp/services/publications/ ベンチャーキャピタル https://globis.co.jp/services/venture-capital/ 一般社団法人G1 https://g1.org/ 一般社団法人KIBOW https://kibowproject.jp/ 茨城ロボッツ https://www.ibarakirobots.win/ |