Wantedly Visit はユーザーと企業のマッチングサービスでありながら、メディアの側面も持った複雑なサービスです。その上、サービスの成長に伴うユーザーや利用企業の多様化や、様々な外的環境の変化により、取り組むべきイシューの判断がますます難しくなってきています。そのような中で、限られた開発リソースを適切に活用することでプロダクトに最大限のインパクトを与えるためにも、何に取り組むべきかの意思決定の重要性が増したため、これまで開発チームのリーダーたちが並行して行っていたデータ分析や意思決定を行うデータアナリストポジションの採用を模索しています。 ■どう取り組んできたか データアナリストは、「客観的データによる意思決定支援」をミッションとしています。開発チーム全体が正しい優先順位で事業成長に向けて改善を重ねられているか、本質的な改善ができているかといった点を、客観的なデータをもとに判断できるよう以下のようなことに取り組んできました。 - 分析の型の作成 - 四半期・年単位の KPI の目標値設定 - 施策の効果検証・レポーティング - North Star Metric 選定 - ユーザーセグメント定義 - Looker 導入 ■どう取り組んでいきたいか これまでは、目の前に見えている問題から課題を明らかにしたり、短期的に開発チームが取り組む施策のための分析や意思決定に主に取り組んできました。こちらに関しては アウトプットの型ができて、成果が出せる状態になってきているように思っています。今後は中長期的な戦略の提言といった、より重要な意思決定にも関与していけるよう以下のことに取り組みたいと考えています。 - 解決すべき課題を正しく捉える - 企業側の指標の体系化 - ユーザーセグメントの活用 - 本質的な意思決定に関与するための効率化 - 分析要件に沿ったログ設計 - 組織の Looker 浸透 ■ ポジションの魅力 - エンジニア組織から独立したチームであり、データ分析のシステム基盤が整っている - 事業的な課題が複雑で、分析課題も多い領域に携わることができる - 採用市場変化により分析需要の高まりがある業界であること 事業の数値に大きく影響を与えることができるチームです ■ こんなひとはぜひ - 課題解決に向けた分析の設計の経験 - 戦略に沿ったKPIの設定・グロースモデルの構築経験 - ステークホルダーとのコミュニケーション力 - SQLでのデータ抽出の実務経験 ■ こんなひとがいたらぜひ会いたい！ - A/Bテストなどの効果検証の経験 - BIツールを使ったダッシュボード作成の経験 - Python, Rを使った分析経験 - 統計学の知識 ■ 志向性 - チームやプロダクトのあるべき姿を見据え、意見を出す - チームの成果を最大化できるよう優先度を常に考えている - 事業部を横断しての議論を行う - 学習することに意欲的 ■技術スタック/使用ツール例 - BIツール: Looker - 分析基盤: BigQuery