トレタに蓄積されたデータ、ログを分析し、サービスの改善や機能提案、飲食店さまやお客さまの分析などを行っていただきます。

トレタがサービスを開始してから4年弱。その間に3,000万件の予約、のべ2,300万人の予約者の情報が蓄積されており、登録店舗数も11,000を超え順調に伸びていることで生み出されるデータ量はますます増大傾向にあります。さらに「POSコネクト」や「メディアコネクト」などの機能連携で得られる付加情報によりデータは多次元化しています。これらの蓄積されたデータは「トレタマネージャー」を通じて集計・分析結果をお客様に提供しており、経営の見える化や改善に必要な情報として活かされるようになってきました。

ただし、多くの集計・分析は特定の値を日付や件数でまとめたものになっていて、複雑化し多次元化したデータを生かしきれておらず貴重なデータを埋もれさせているのではないかと感じています。

「来店回数」の分析では、予約回数別の件数という形ですが、実際に注文されたコースを含めて「リピート率の高い（低い）コース」といったような分析が提供できれば、コース料理の改善やロイヤリティの高い顧客の獲得へ繋げれる可能性があります。

「予約経路」の分析では、現在は1日あたりの件数や予約全体のうちの割合などを集計していますが、これをリピート率や来店単価、コース、人数など複数の値をかけ合わせた複雑な分析ができるようになれば、より最適な広告出稿やメディアの選択が可能になると考えています。

また、過去のデータを集計・分析することの一部は実現できていますが、未来を予測するためのモデルや将来の計画をたてるために必要な情報がなく、分析結果をもとにこれらの設計・構築が可能になれば、今までは得られなかった新しい価値をお客様に提供できると考えています。

上記は一例で、この他にもさまざまなアイデアや仮説はありながらも検証できておらず、蓄積されたデータと共にそれらは暖められたままサービスとしてまだお客様に価値提供できる状態にありません。

これらの可能性を検証し課題の解決、新しい価値の提供実現に向けて一緒に働いて頂ける方を求めています。

・POSコネクト - https://toreta.in/jp/pos-connect
・メディアコネクト - http://toreta.blog.jp/archives/61679887.html

【業務内容】
・自社サービスのログ、データの分析
・自社サービスの改善や機能、ビジネス戦略の提案

【必須のスキルや経験】
・データサイエンティスト実務経験
・機械学習 / 統計学に関する専門的な知識
・RDBMS / SQLに関する知識
・Google BigQuery / Amazon Redshift それに類するデータストアの利用経験
・R / Python を用いたプログラミング経験

【歓迎するスキルや経験】
・Web アプリケーション開発経験
・Ruby / Ruby on Rails の利用経験
・OSS プロジェクトへの参加経験
・飲食業界への興味・経験

【求める人物像】
・事業を理解し分析、提案できる方