株式会社グロービス：《東京》EdTech事業　データアナリスト（テクノロジー職）

会社名

株式会社グロービス

会社概要

「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。
【事業内容】グロービス経営大学院・企業内研修・スクール型研修・能力測定テスト GMAP・GLOBIS 学び放題・出版・発信・ベンチャーキャピタル・一般社団法人G1
・一般社団法人KIBOW・茨城ロボッツ
グロービスは創業当時から、個人の成長を支援する「経営大学院・ビジネススクール」事業と、組織の成長を支援する「法人（研修等のソリューション）」事業で、実践的な経営教育を提供しています。
■株式市場から見るグロービス法人部門■
・日経225銘柄のうち約80％の企業への支援実績あり
・DX銘柄のうち、グロービスのデジタルサービスの導入率約75％

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）

仕事内容

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
GLOBIS データサイエンスチームのご紹介
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

▼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


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。

求める経験・スキル

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。

[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

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。