何をやっているか
EC領域でのマーケ施策最適化・レコメンド改善を加速するためのデータ分析プロジェクトです。BigQueryに蓄積された購買/行動ログを起点に、分析〜可視化〜レポーティングまで一気通貫で推進できる体制を強化します。
【働く環境】
・データ基盤：BigQuery（既存ログ活用）
・分析：Python（Pandas/NumPy/必要に応じてscikit-learn）、SQL
・可視化：Looker Studio / Tableau（いずれか）
・コラボ：Slack / Jira / Git
・働き方：リモート頻度相談可
お願いしたいこと
EC×決済データの分析・分析基盤整備をお任せします。
【業務内容】
・EC購買データ/ユーザー行動ログの抽出・加工（SQL/Python）
・売上/CVR/LTV等のKPI設計・モニタリング、深掘り分析
・マーケ施策の効果検証（必要に応じてA/B設計・分析）
・BI（Looker Studio/Tableau）でのダッシュボード作成/改善
・分析レポート作成、示唆の言語化と社内共有
・（歓迎）データ定義の統一、集計の再現性向上、分析環境の改善提案
【この募集の魅力】
・購買/行動ログに加え、決済プラットフォームの取引データ・加盟店データの知見を背景に、事業インパクトの大きい分析テーマに直結できます
・分析だけでなく運用・可観測性まで踏み込んだ基盤改善に関われます
・「マーケ施策の効果検証・LTV改善」寄り／「BigQuery×BIの整備・定義統一」寄り、強みの出し方を選べます
【求める人物像】
・ビジネス（マーケ/EC運用）側の意図をKPI・分析設計へ落とし込める方
・SQL/可視化まで手を動かしつつ、論点整理〜社内共有まで自走できる方
・データ品質/定義/再現性を重視し、分析基盤の改善提案もできる方
働く環境・業務に使うツール
【業務で使うツール】
・データ基盤：BigQuery
・分析：Python（Pandas／NumPy／scikit-learn）、SQL
・可視化：Looker Studio／Tableau
・コミュニケーション：Slack／タスク管理：Jira／Git
【想定稼働時間】
週40時間（月160時間目安・平日日中9〜18時）
募集詳細情報
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