データサイエンティスト

～la belle vie 株式会社とは～

「次世代のショッピング体験をデザインする」をミッションに掲げ、会員数610万人以上を誇る日本最大級のフラッシュセールECサイト「GLADD」「GILT」の企画・開発・運営を行っています。

「la belle vie」はフランス語で、「美しい生活」という意味があり、友人との楽しい時間を過ごしている時や、幸せを感じた時など、人生を楽しんでいると感じる瞬間に使われる言葉です。

これまで、ラグジュアリーブランドからアパレル、インテリア、食品だけでなくジムなどの体験に至るまで、幅広いカテゴリーの高品質な商品やサービスを取り扱い、「お客様にとっての“la belle vie”な時をサポートしていきたい」という願いの元、サービスを提供してきました。

『No.1ブランド在庫ソリューション』というvisionを掲げ、これまでに培った技術や10,000を超えるブランド様とのパートナーシップを活かしてファミリーセールをテーマとした「White Label」を展開。

2023年5月には、日本テレビホールディングスの一員となり、グループが持つコンテンツ力と、当社の強みであるEC領域における物流・購買データ、マーケティングノウハウ、そして物流拠点の運営に伴う一気通貫したECプラットフォームとのシナジーにより、さらなる事業拡大を目指しています。

現在は、システム統合による「マルチテナント機能」の実装によって、GILTやGLADDといった既存ブランドに加え、異なるコンセプトやターゲットを持つ新たなセールスサイトを、短期間で柔軟に立ち上げることが可能となります。

こうしたプラットフォームの拡張性を最大限に活かし、多様なニーズに応えるブランド戦略を展開していくことで、より強固な事業ポートフォリオの構築を進めています。

日本テレビグループの「物販事業における中核企業」として、グループ各社との連携を強化し、コマース分野におけるシナジーを最大限に活かしながら、将来に向けた持続的な成長を目指してまいります。

《ファッションから環境問題、社会貢献を考える》

ファッション業界は「在庫超過」や「過度な生産」という深刻な課題を抱えています。世界では、1年間に供給される約29億着の衣服のうち、約15億着が売れ残りとして大量に廃棄されているのが現状です。私たちは、この社会的な課題に対し、他社とのパートナーシップを通じて新たな試みを実践しています。
在庫なら何でも売っていいというスタンスの単なるプラットフォーマーになるのではなく、ブランドの世界観を打ち出しながら商品を見やすい形で並べ、簡単で安心してお買い物ができる、そんなサービスを目指しています。

《サービス紹介》

■「GLADD」
https://gladd.jp/
会員数330万人、国内のセレクトショップや百貨店を中心とした6,000パートナーブランドと提携し、幅広いアイテム展開をおこなう国内最大級のフラッシュセールサイト

■「GILT」
https://www.gilt.jp/
会員数270万人、ファッショニスタでも知らない海外ブランドやデザイナーズブランドを中心とした4,000パートナーブランドと提携し、また厳選されたグルメやエステ、ジムなどの体験プランも展開

■「White Label」
フラッシュセールで培った「会員制」「期間限定」「在庫運用」といったノウハウを活用し、オンラインとオフラインの両方でファミリーセールを開催・支援するDXサービスです。ブランド様のファミリーセール運営を次世代へと進化させ、顧客体験の向上と効率的なデジタル運用の実現をサポート

《フラッシュセールとは》

有名・人気ブランドのアイテムを、 期間限定にてお得なプライスでお届けする特別なセールです。 商品は各ブランドにて取り置き、仕入れや保管にかかるコストを 最小限に抑えることで、大幅な割引を実現。 会員限定の割引や特典など、会員ならではのショッピングが楽しめます。

◆募集部署名
・データ戦略室

◆採用背景
・当社は、「物販事業における中核企業」として、2023年5月に日本テレビホールディングスの一員となり、更なる企業の発展ならびにサービスのグロースを推進しております。その中で、経営陣からの依頼や複雑な事業課題の解決支援など、高度なデータ分析が求められる場面も年々増えてきています。そうした難易度の高いビジネス課題をより多く解決し、データ分析を通じて組織全体に貢献できる方を増員したいと考えております。

◆募集概要
・総会員数600万人、のべ10,000ブランド以上のクライアントとお取引させていただいており、GLADD、GILT2つのサイトで日本のフラッシュセール市場シェア90％を保持しています。
近年ではGLADD・GILTで培ったノウハウを活かしファミリーセールをテーマとしたWhite Labelという新規サービスも開始しています。
また、自社で蓄積した直近5年間のアクセスデータは70億件以上であり、ファッションECのビッグデータを活用し、自社のビジネス、周辺マーケット、経営部門の分析まで事業運営にかかわる分野を網羅的に分析していただくため多角的な視点が備わります。

◆職務内容
マーケティング部門やMD部門など社内の関係部署と連携し、課題の抽出から可視化・分析、実装・効果検証までを一貫して主体的に推進していただきます。

■プロジェクト事例：
・買い回りしやすい商品組み合わせの分析（アソシエーション分析を使用した組合せ効果の定量化）及びシステム実装の為、日次分析と分析結果をS3に格納する処理の実装。
・セールごとに購入確率の高いユーザーを特定する為の分析及びモデル開発。LightGBM等の機械学習を使用し、不均衡データへの対応や過学習防止を考慮しつつ、最適な閾値を検証・適用してユーザーを特定。

■具体的な業務内容
・顧客分析、商品分析など、実態把握や要因探索などを目的としたデータマイニング
・機械学習や統計解析を活用した事業施策の立案や改善につながるデータ解析
・各種データを活用したレコメンデーションやパーソナライゼーションのロジック開発
・データ分析に関する関連部署の課題抽出と分析支援
・データ活用に関する各部門からの相談・要望への対応および支援

◆必須要件
・課題解決に向けて関連部署を巻き込み、データ分析から施策実装・改善までを主体的に推進した実績のある方
・SQLを用いた大規模データ処理3年以上の経験
・Pythonを用いた分析、プログラミング3年以上の経験

※英語力や資格（統計検定・JDLAなど）は不問です。資格や語学力よりも、データ分析に取り組んだ経験や実務で培ったスキルを重視しています。

◆歓迎要件
・ 統計又は機械学習を用いたデータ分析またはロジック開発の実務経験3年以上
・ サービスへのモデル実装経験/サービス実装を想定してモデリングコードを書く事のできるスキル
・ BIツール（Tableau尚可）を使用した分析経験
・ データマートやETL処理など、データ基盤に関する業務経験
・ Githubを用いて簡易な開発を行った経験

◆チーム内の技術Stack
・ BI: Tableau
・ Data warehouse engine: Redshift, AWS Athena
・ Data lake: AWS S3
・ Language: Python, SQL,
・ Analysis Environment: Jupyter Lab. Sagemaker
・ Infra: AWS
・ Analytics platform: Amplitude

◆こんな人と働きたい
・ 他部署と協業しながら分析から実装、効果確認まで主体的に取り組める方
・ 漠然とした課題に対してその本質を捉え仮説・検証を行い、改善策を提案できる方
・ 他部門からの依頼や相談に対して誠実かつ丁寧に対応できる方
・ 常に自己変革、成長の意識でチャレンジングに取り組める方
・ コミュニケーション能力に長け、チームや仲間を尊重できる方
・ ロジカルシンキングに長けている、また、物事をロジカルに捉える姿勢をお持ちの方

◆このポジションが候補者様に提供できる事
・ 副社長直下で裁量をもって構築段階から携わることができます。
・ 少人数体制で裁量を持ち、自らの提案や施策を実際の業務・サービスに反映できる環境があります。
・ 統計解析や機械学習を活用したモデル構築を通じて、専門性を高めるとともに、事業貢献度の高い成果を創出できます。
・ EC業界における豊富な購買データ・行動データを活用し、売上に直結する高度な分析経験を積むことができます。

◆予定選考フロー

書類選考→1次選考（シニアデータアナリスト）→2次選考（副社長）
課題：無（スキルレベル等の確認が必要な場合は成果物をご提出いただく場合があります）