主にインターネットを活用した販売促進、集客、知名度向上を目指す企業に対して、LTV(Life Time Value 顧客生涯価値)を予測し、ROI(投資利益率)の最適化を実現することで、 マーケティングの課題解決を行なっています。 「既成概念にとらわれない発想 × マーケティング」で ビジネスの価値を磨き、企業の成長に貢献することで人々と情報を結び、ワクワクした消費と社会を生み出だします。 ▼事業内容 【マーケティングテクノロジー事業】 サイトの流入経路、トラフィック、オーディエンスデータ、行動パターンを収集。 データ解析と機械学習により、消費者行動パターンを予測して、A/Bテスト、チャットボットLPO、ポップアップなどの機能を用いて、Web接客を行うことで顧客転換率を向上させます。 【アナリティクスコンサルティング事業】 CPAマーケティングにおいて、当社が連携している多くのメディアから、クライアントのマーケティング目標に合致した適切な出稿先を選定し、クライアントのマーケティング活動の戦略立案や運用支援を行っております。

【革新的なマーケティングにより、世界を牽引する企業になる。】 自社プロダクトを活用し、既成概念に囚われない発想で、今までにないマーケティングを提供し続けていきたいと思っています。 CVまでを追うことがマーケティング支援ではなく、LTVの高いユーザーをユーザー集客し、育て、解約防止までを伴走することこそがマーケティング支援だと考えています。 だからこそ。 クライアント目線、ユーザー目線でのデジタルマーケティング領域の施策提案を行っています。

クライアントの課題を解決するために、ビッグデータやWeb解析データを機械学習を用いて解析しています。様々なデータプラットフォームと連携しながら消費者インサイトを解析する技術を開発し、精度を高めています。 自社プロダクト「ハニカム」「Robee」、グループ会社プロダクト「Smash」を用いて、コンサルタントがクライアントに最適な施策をご提案しています。

弊社が開発しているマーケティングプラットフォームは、様々なマーケティングツールと連携しながらLTV予測を筆頭とした消費者インサイトを解析する技術を開発し、精度を高めています。クライアントの課題を解決するために、ビッグデータやWeb分析データを機械学習を用いて解析しています。 旧来提供していた、各種マーケティングサービスを包含するマーケティングプラットフォームとして既存プロダクトの改修及び新規プロダクトの開発に取り組んでいます。 データ連携についてはマーケティング領域で使われるサービス、例えばGoogle AdsやFacebook AdsやGoogle Analytics、と連携し時には「Robee」や「Honeycomb」を始めとしたサービス自体を作り、それらを自由自在に組み合わせることでLTVを最大化するマーケティングプラットフォームの開発に取り組んでいます。 ＜今後取り組んでいきたいこと＞ - LTV予測に関連する論文調査及び実運用への適用 - MMMや因果推論等の統計的手法を適用したソリューションの提供 - MLOps、特に学習からproduction環境における一連のパイプラインにおけるコンポーネントの拡充 - ABテスト分野の多変量解析、ポップアップのCVR/CTR予測及び自動配信など 【本求⼈の特徴】 ・開発〜検証/改善のサイクルに⼀貫して携わることができます ・⼤量のデータを⽤いて分析/開発をすることができます ・Biz側と連携/議論しながら予測モデルの開発をすることができます ・チャレンジできる領域が広く、実務を通してキャリアを形成しやすい環境です ・新技術や最新の論⽂など、常にトレンドをキャッチしながら技術検証、提案、導⼊ができます ・ジェネラリストからスペシャリストまで思考に合わせてキャリアを柔軟に築くことができます 【開発環境】 ⾔語, フレームワーク：Python, TensorFlow データ分析環境：BigQuery, DataStudio, Looker パイプライン：VertexAI 推論サーバー : Tensorflow Serving, Fast API, VertexAI Endpointなど バージョン管理：GitHub CI/CD：Github Actions, ArgoCD チャットツール：Slack 開発管理：ZenHub ドキュメント管理：Notion 【主な業務内容】 予測モデルを利⽤していても、効果が改善されなかったり、運⽤上新たな課題が発⽣します。 これらをビジネスチームと議論・連携しながら改善へのプロセスを描き、推進していただきます。 ・マーケティング効果にまつわる基礎分析 　- 統計処理などのデータ集計/分析 　- 前処理などのデータ加⼯ 　- 予測モデル開発 　- A/Bテストなどの効果検証やそれを⽀える実験環境の設計 ・最新のアドテクノロジー、マーケティングにまつわる論⽂の調査、検証、導⼊ 新しい技術や論⽂等で発表された先⾏事例はどんどん試して、課題を解決できるならば積極的に導⼊しています。実際に導⼊された事例も多く存在し、⾃ら課題に感じたことなどを積極的に調べたり、試してみたりすることができます。 分析に必要なデータ収集、データマートの構築や、開発した予測モデルのアプリケーションへの取り込みについてはデータエンジニアやバックエンドエンジニアと協業し進めていく形になりますが、こちらの領域にもご希望次第で積極的に取り組んでいただきたいと考えています。 ＜配属予定部⾨＞ プロダクト本部 【必須スキル】 ・実サービスにおいて機械学習を⽤いたロジックを継続的に最適化したご経験 ・データの前処理、モデル開発、効果検証と⼀連のプロセスを回したご経験 【歓迎スキル】 ・GCPやAWSなどクラウドサービスを利⽤した開発経験 ・TensorFlowを利⽤した開発経験・Webアプリケーション開発の実務経験 ・機械学習モデルを学習から本番環境への反映までのプロセスを⾃動化したご経験 【求める人物像】 ・機械学習を実際の製品に適用し製品の発展に携わりたいと考えている⽅ ・スピード感を持って継続的に予測モデルを改善していきたいと考えている⽅ ・新しい技術や研究へのキャッチアップに意欲的な⽅ ・ビッグデータを活⽤しながらビジネス課題を解決する⽅法やロジックを考え、作りたい⽅