データアナリスト

必須

• ユーザー行動データを用いたデータ分析の実務経験（2年以上目安）
• 継続率や課金などのKPI改善に向けて、課題設定、仮説構築、分析、施策立案、効果検証の一連のプロセスに携わった経験
• SQLを用いたデータ抽出・集計の実務経験
• Pythonを用いたデータ分析または集計の実務経験
• 分析結果を、専門外の関係者にも分かりやすく説明した経験
• 企画、営業、プロダクトなど、異なる職種のメンバーと連携して施策や業務改善を進めた経験

歓迎

• Webサービス、モバイルアプリ、ゲームなどにおけるユーザー行動分析の経験
• 統計学に関する知識、または統計的手法を実務で活用した経験
• RedashなどのBI・可視化ツールを用いたダッシュボードの構築経験
• A/Bテストなどの効果検証を設計し、施策の意思決定につなげた経験
• LTV、継続率、離脱率、課金率などの指標を用いた分析経験
• ユーザーセグメントやコホートを用いた分析経験

求める人物像

• HEARTBEATSのフィロソフィーや事業に共感し、データを通じてファン体験と事業の成長に貢献したい方
• データの抽出や可視化だけでなく、その先の施策や意思決定まで考えられる方
• 分析依頼をそのまま受け取るのではなく、背景や目的を確認し、本当に解くべき課題を整理できる方
• 分析結果を相手に合わせて分かりやすく伝え、関係者と対話しながら施策を前へ進められる方
• 自ら仮説を立て、必要な情報を集めながら主体的に行動できる方
• 変化や不確実性のある環境でも、優先順位を考えながら柔軟に対応できる方
• スポーツやエンターテインメントのファンビジネスに興味を持ち、さまざまなコンテンツへの理解を楽しめる方

使用ツール

募集背景

• 当社は、電子トレカ®コレクションサービス「ORICAL®（オリカル）」を主軸に、スポーツ・エンターテインメント領域でファンビジネスを展開しています。
• プロ野球、サッカー、プロレス、アイドル、アニメなど、多様なコンテンツの公式サービスを運営し、ファン一人ひとりの行動や嗜好に合わせた体験づくりに取り組んでいます。
• 事業の成長に伴い、サービスを通じて蓄積されるユーザー行動データや購買データも増えています。これらのデータを活用し、ファンの継続利用や課金、コンテンツの楽しみ方を理解することは、サービス内施策やプロモーション、事業計画を考えるうえで欠かせません。
• 現在は、データアナリスト2名、データエンジニア1名のチームで、社内外のデータ活用を推進しています。
• 担当するコンテンツやデータ活用への要望が増えるなかで、依頼されたデータを抽出・可視化するだけでなく、事業やサービスの課題を捉え、分析から施策の提案、実行支援、効果検証まで一貫して推進できる体制を強化するため、新たなデータアナリストを募集します。

業務内容

• データアナリストとして、「ORICAL®」を導入しているプロ野球球団、スポーツチーム、芸能事務所などのコンテンツを複数担当し、サービスの成長に向けたデータ分析を行っていただきます。
• 各コンテンツには企画営業担当者がつき、サービス内施策、プロモーション、年間の事業計画などを企画しています。データアナリストは企画営業担当者と連携し、事業や施策の目的を理解したうえで、分析すべき課題や指標を整理します。
• データの抽出・集計やダッシュボードの構築にとどまらず、分析結果からユーザー行動や課題を読み解き、改善施策の提案、実行後の効果検証まで担当するポジションです。

① サービス・ユーザー行動の分析

• ユーザーの登録、継続利用、離脱、課金などに関する行動分析
• KPIの変化要因やサービス上の課題の特定
• 商材、機能、キャンペーン、イベントごとの実績分析
• ユーザー属性や行動に基づくセグメント分析
• コンテンツごとの特徴やファン行動の比較・分析
• 分析結果をもとにした仮説の構築

② 施策の立案・効果検証

• 企画営業担当者と連携した分析課題・KPIの設定
• 継続率や課金率などの改善に向けた施策の提案
• サービス内施策やプロモーション施策の効果検証
• 施策実施前後の数値変化やユーザー行動の分析
• 分析結果をもとにした次の改善案の提案
• 必要に応じた検証方法やA/Bテストの設計

③ データの可視化・モニタリング

• 日次・週次・月次で確認するKPIの設計
• RedashやGoogleスプレッドシートを用いたダッシュボードの構築・改善
• 商材・機能・施策別の実績を確認できるレポートの作成
• KPIの変化や異常を把握しやすいモニタリング環境の整備
• 社内担当者やコンテンツホルダーへの分析結果の共有

④ データ活用の仕組みづくり

• 頻繁に行う分析や集計の共通化・自動化
• 指標の定義や分析手法の整理
• SQL、分析プロセス、分析結果のドキュメント化
• 分析に関するナレッジの共有
• データエンジニアと連携したデータ基盤・データ品質の改善
• 生成AIなどを活用した分析業務の効率化
• ※これまでのご経験や専門性を踏まえ、得意な領域から担当いただきます。

開発環境

• 使用言語：Python, SQL
• データベース：BigQuery, MySQL
• インフラ：AWS/Google Cloud
• 使用ツール/FW：Argo Workflows, embulk, Redash, Google Spreadsheet

① 施策や意思決定につながる分析の実現

• データを抽出し、数値を可視化するだけでは、サービスや事業は変わりません。企画営業担当者が実現したいことや抱えている課題を理解し、分析の目的と仮説を整理したうえで、結果から具体的な示唆や選択肢を示す必要があります。

② 増加する分析ニーズへ継続的に応えられる仕組みつくり

• 事業の成長に伴い、分析対象となるコンテンツ、施策、データ、社内外からの依頼が増えています。個別の依頼にその都度対応するだけでなく、指標の定義や分析方法を整理し、ダッシュボードや共通クエリを活用することで、必要な情報へ継続的にアクセスできる状態をつくる必要があります。分析の再現性や効率を高め、チーム全体のデータ活用を支える仕組みづくりにも取り組みます。

③ データの品質と信頼性の向上

• 分析結果を意思決定に活用するためには、データや指標に対する信頼が欠かせません。データエンジニアやサービス開発に関わるメンバーと連携しながら、データの定義、取得方法、集計ロジックを確認し、継続的に利用できる分析環境を整えています。

① 分析から施策提案・効果検証まで一貫して関われる

• 本ポジションは、依頼されたデータを抽出して渡すだけの役割ではありません。事業やサービスの課題を関係者と整理し、仮説を立て、必要な分析を行い、結果を施策へ落とし込みます。さらに、施策の実行後には効果を検証し、次の改善につなげます。分析がどのような意思決定に使われ、その後のユーザー行動や事業成果がどう変化したのかまで見届けられます。

② 多様なファンの行動を、データから読み解ける

• スポーツ、アイドル、プロレス、アニメなど、コンテンツによってファンの楽しみ方や応援の仕方は異なります。どのような体験が継続利用につながるのか、どのような商材や施策がファンの心を動かすのかを、実際の行動データから分析できます。複数のコンテンツを横断して比較することで、それぞれの特徴だけでなく、ファンビジネスに共通する行動や傾向を発見できることも、このポジションならではの面白さです。

③ データがファン体験と事業成長の両方につながる

• 継続率や課金率を改善することは、事業上の数値を伸ばすことだけが目的ではありません。ファンが自分に合ったコンテンツや楽しみ方に出会えること、応援を続けたくなる体験をつくることが、サービスの成長にもつながります。分析を通じて、ファンにとっての価値と、コンテンツホルダーや当社にとっての事業価値を両立させる方法を考えられます。

④ 現場に近い場所で、分析の影響を実感できる

• 企画営業担当者と日常的に連携するため、分析結果を共有して終わるのではなく、その場で議論しながら施策や事業計画へ反映できます。分析から得られた気づきが、サービス内の企画、商材の設計、プロモーション、パートナーへの提案などに活用される過程を、近い距離で見ることができます。自分の分析が誰の、どのような判断に役立ったのかを実感しやすい環境です。

⑤ 分析チームやデータ活用の仕組みを育てられる

• 現在は少人数のチームで、増加するデータ活用のニーズに応えています。個別の分析に取り組むだけでなく、指標や分析方法の共通化、ダッシュボードの整備、ナレッジ共有、業務の自動化など、分析を継続的に活用するための仕組みづくりにも関われます。完成した分析環境を利用するだけではなく、今後の事業成長を支えるデータ活用のあり方を、チームと一緒につくっていけます。