データアナリスト

職務内容

当社では、全社員がデータに基づいて事業の意思決定ができる環境づくりを推進しています。本ポジションでは、ユーザー行動ログや事業KPIを横断した分析を通じて、各プロジェクトの意思決定を支援していただきます。PdM・エンジニア・事業責任者と連携し、分析から施策の立案・効果検証までを担うことで、事業成長に携わっていただけるポジションです。

具体的な業務

• ユーザー行動ログ・検証データ・事業KPIを横断した分析設計・仮説立案・インサイト抽出


• 因果推論・統計モデリング・機械学習などを用いた分析・予測モデルの構築と実装


• PdM・エンジニア・事業責任者と連携した施策立案・優先度検討・要件整理


• A/Bテストの設計・効果検証、および意思決定支援


• レコメンデーション・パーソナライゼーションに関わるアルゴリズムの設計・開発


• 分析を支えるデータマートの設計・構築・運用


• 分析結果の可視化・共有を通じたデータ活用文化の推進

応募資格（必須）

• SQLおよびPythonを用いたデータ分析の実務経験（3年以上）


• ビジネス・プロダクト課題に基づく仮説立案から、分析設計・実装・評価・施策提案までを主導した経験


• BigQueryなどのDWHを活用した分析経験


• ダッシュボード作成・レポーティングの経験（Looker、Tableau、Metabase等）


• PdM・エンジニア・事業責任者などと連携し、施策の意思決定や効果検証を推進した経験


• 自然科学・経済学・数学・工学・情報科学など定量領域の修士号、または同等の実務経験

応募資格（歓迎）

• データ分析プロジェクトおよび分析チームのマネジメント経験


• データパイプラインおよびデータウェアハウス（DWH）の設計・構築に関する実務経験


• ビジネス部門と連携したダッシュボードの設計・実装・運用経験


• 因果推論、時系列解析、マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）、ベイズ推定などの高度な手法を用いた事業改善の実績


• 生成AI（大規模言語モデルなど）に関する知見および応用経験

求める人物像

• 分析をゴールにせず、施策の実行と事業への貢献まで責任を持てる方


• 課題を自分で設定し、仮説から検証まで主体的に動ける方


• PdM・エンジニア・事業責任者と対等に議論しながら、合意形成して前進できる方


• データ基盤の整備や分析プロセスの仕組み化にも積極的に関われる方

ポジション概要

mybestには、月間3,000万人のユーザーが「どの商品と比べて、何を選んだか（あるいは最終的に選ばなかったか）」を追える独自の比較検証データがあります。このデータとユーザー行動ログを組み合わせ、プロダクト改善と事業成長を分析で動かすポジションです。レポートを渡して終わりではなく、課題設定・施策立案・A/Bテスト設計・効果検証まで、PdM・エンジニアと一緒に進めます。

募集背景

データ基盤の整備とログ計測の標準化が一段落し、「分析を事業成長に直結させる」フェーズに入っています。LTV最大化・再訪設計・レコメンド精度向上など、事業の根幹に関わるテーマに本格的に取り組むため、この領域を牽引できるメンバーを募集します。

ポジションの魅力

• 分析が施策に直結する: PdM・エンジニアと課題設定の段階から入り、A/Bテスト設計・効果検証まで一緒に走ります。意思決定の場に最初から関われる環境です。


• AIツール費用を月10万円まで補助: 全希望者を対象に、AIエージェント利用料を月額最大10万円まで会社が負担します（詳細）。新しい分析アプローチの探索も業務の中で進められます。


• 3,000万UUのスケールで施策インパクトを数字で見られる: 自分の分析が直接プロダクトに反映され、3,000万人規模の行動変化として計測されます。


• 他社にない独自データ資産: 「どの商品と比べて、最終的に何を選んだか（あるいは選ばなかったか）」まで追える比較検証データは、EC・メディア・検索など一般的なサービスでは持てないmybest固有の資産です。このデータを軸に、他では出せないインサイトを発見できます。


• 一つの正解がない複雑な課題: 家電・コスメ・食品など多様なジャンルを横断するプロダクト特性上、カテゴリごとにKPIや最適なUXが異なります。分析力と事業理解を組み合わせる力が求められます。

進め方のイメージ

1. 事業・プロダクト課題を特定し、見るべき指標と論点を整理


2. データ整備・探索分析・仮説構築を経て、打ち手の選択肢を提示


3. PdM・エンジニアと施策内容・実装優先度を議論し、必要に応じてA/Bテストや評価指標を設計


4. リリース後の効果検証から次の改善アクションへつなげる

取り組んでいるテーマ例

• レコメンド改善: レコメンド精度の評価・アルゴリズム改善・効果検証を通じて、回遊・CV向上施策を実装


• SEOサイト分析: 検索順位・CTR・CVR・回遊を横断分析し、サイト全体とコンテンツ単位の改善方針に接続


• コンテンツ改善: コンテンツ種別変更がCTR・CVR・検索順位に与える影響を複数手法で検証し、制作方針の意思決定に活用


• KPIモニタリング高度化: ダッシュボード・モニタリング環境を整備し、重要KPIの変動要因を関係者と即時共有できる体制を構築


• コンテンツ作成フロー改善: 制作・運用フローのボトルネックを特定し、改善施策を立案・実行


• 営業生産性分析: 商談プロセスのデータをもとに生産性の高い行動を可視化し、オペレーション最適化に接続