株式会社エニトグループ_データ戦略室_採用資料

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 データ戦略室 (データアナリスト／データサイエンティスト向け)
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 01 02 Agenda データ戦略室の役割と担当領域 これからのデータ戦略室
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 データ戦略室について 分析チーム 分析チーム データ戦略室 相互分析の活性化 グループ横断でデータ分析を一手に担うチーム 事業部付けで分析チームが存在 with・Omiaiの分析チームを統合し誕生
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 データ戦略室の役割と担当領域
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 メンバー構成と分析環境 【分析環境】 【メンバー】 ▶ データアナリスト　 ▶ データ基盤エンジニア　 データアナリストをメインとしたチーム BigQueryに蓄積されたビッグデータを主に活用 ▶ 分析ツール ▶ コミュニケーションツール ▶ ナレッジシェア ▶ 分析基盤 【所属中の職種】 BigQuery Tableau、R、Python Slack Confluence
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 ベースとなる役割 定量・定性データを活用した各チームの意思決定支援 定性インタビュー アンケート調査 (サービス内・社外) プランナー マーケ 経営 CS 連携 集計・分析 可視化・示唆 データ整備 プロダクトに対してダイレクトに働きかける場面もある データ戦略室 新規事業 BigQuery R、Python SQL Tableau Spreadsheet Slide PowerPoint
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 主な担当業務 各種指標の可視化 (可視化に必要なデータ整備含む) 施策分析 (効果測定〜示唆だし・ネクストアクション議論) アドホック分析 (施策立案の数値・要因分析・ユーザー分析 など) マッチングロジック改良 AIを活用した業務・機能改善 ◦改善ポイントはまだまだ有る ◦一方で、改善アクション数が少ないというのが現状 ◦外部の方に協力してもらい進めている ◦内製化することでスピードアップ・取り組む範囲拡大したい
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 これからのデータ戦略室
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 役割のUPDATE（BI＋データサイエンス） 【ベース】+【UPDATE】データを活用した直接的な事業貢献 ベースとなる役割は引き続き大切にし、データ活用を加速させてより攻める組織に データ戦略室 9
 プランナー マーケ 経営 CS 新規事業 BigQuery R、Python SQL Tableau Spreadsheet Slide PowerPoint アンケート
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 各種指標の可視化 施策分析 アドホック分析 マッチングロジック改良 AIを活用した業務・機能改善 土台と強化領域 土台 (今後も引き続き) 強化領域 データアナリスト （BI関連） データサイエンス デ I タ エ ン ジ ニ ア
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 活用例（データサイエンス） Trust & Safety (安心安全の取り組み) マッチングロジック CRM ▶ 各種審査の自動化 ※AIを導入し、大幅な工数削減を実現している項目もある ▶ 業者・悪質ユーザー検知 (早期発見による、被害者減少 / サービスへの信用度向上) ▶ 何らかの形で一人ひとりの価値観を反映 (スペックに依存しないマッチング体験) ▶ 相互推薦システム (お互いに求めている人が出やすい仕組み) ▶ ユーザー属性や状態に応じた最適プランのレコメンド ▶ プロフィール作成や添削支援 ▶ 行動予測を用いた適切なタイミングでの施策反映 (チャーン予測→施策実施→離脱防止)
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 メンバー構成のUPDATE 【分析環境】 【メンバー】 ▶ データアナリスト ▶ データサイエンティスト ▶ データ基盤エンジニア　　　　　　 　　　　　 必要に応じてMLツール等の検討・PoC データサイエンティストの役割を追加 新規事業展開に伴い、アナリストも増員 ▶ 分析ツール ▶ コミュニケーションツール ▶ ナレッジシェア ▶ 分析基盤 BigQuery Tableau、R、Python Slack Confluence
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 2つのマッチングサービスに同時に関わることが可能 ・恋愛という揺らぎのある行動を科学するという楽しさ・難しさ ・心理テストや価値観チェックと言った独自機能を含めた多様なデータ エニトグループでデータ分析を行う魅力 発信したインサイトが施策に活かされやすい環境 ・データに基づいた意思決定・施策立案を大切にする文化 (=データを大事にしてくれる) ・データ分析者として働きやすい環境 データを武器に幅広く関わる事が出来る ・マーケやプロダクトチーム所属ではない分、各チームと連携して分析を進める ・そのため、幅広くサービスに関われる (また必要とされる)
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 ご応募お待ちしています