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【DAリード／19億枚のレシートデータ】データアナリスト｜広告接触と実購買をつなぎ「なぜ売れたか」を証明する

年収：応相談

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部署・役職名	【DAリード／19億枚のレシートデータ】データアナリスト｜広告接触と実購買をつなぎ「なぜ売れたか」を証明する
職種	データサイエンティストリサーチ・データ分析販促
業種	ソフトウエアその他
勤務地	東京都
仕事内容	◼︎ このポジションの要点・向き合うデータ：ONEに集まる累計19億枚のレシート／650万DLの実購買データ・主な仕事：meiji社をはじめ大手メーカーのキャンペーン施策の効果検証・強み：広告接触から実購買までを追えるため「なぜ売れたか」まで答えを出せます・裁量：既存の検証の型を土台に、前処理設計やレポート・ダッシュボードの改善まで手を入れられます・将来：DAチームマネージャー候補 ◼︎事業内容 WEDはレシート買取アプリ「ONE」（累計650万DL）でデータを集め、メーカーをはじめとするクライアントのマーケティングに活かす事業をしています。収集したレシートは累計19億枚、いまも毎月3,000万枚以上が新しく入ってきます。コンビニ・スーパー・ドラッグストア・GMSを横断した「1消費者の実購買の記録」であり、特定チェーンのID-POSや自社ECでは見えない購買実態まで追えるデータです。データアナリストが向き合うのは、このONEの購買データです。ONEを通じたキャンペーン施策の効果検証を中心に、meiji社をはじめとする大手メーカーの販促効果検証をご一緒しています。さらに、ONEのレポートを武器に新規事業「PMN（Performance Media Network）」の拡販にも力を入れていくため、検証の依頼数は今後さらに増えていく見込みです。 ■ 募集背景・ミッションレシートは扱いの難しいデータです。表記揺れ、欠損、JAN推論、カテゴリ付与。こうした前処理を詰めきらないと数字は信用されず、分析の精度がそのままクライアントへの説得力になります。ミッションは、クライアントのマーケターが「次の一手を確信を持って選べる状態」をつくることです。依頼をそのまま右から左にさばくのではなく、「この施策で本当は何を確認したいのか」を各部マネージャーとすり合わせながら、分析の型そのものを一緒に育てていただきます。 ■ キャリアパス分析実績を積み上げた先には、DAチームマネージャーへのキャリアパスがあります。まずは効果検証のプレイヤーとして数字に責任を持ちながら、分析の型の整備や後進の育成、チームの立ち上げまで段階的に広げていける環境です。 ■ 具体的な業務内容【施策の効果検証】・ONEを通じたキャンペーン施策の効果検証（PI分析・リフト・N1・併買・HML分析など）・「何が売れたのか」だけでなく「誰が買ったから売れたのか」「他の商品と一緒に買われていないか」まで踏み込み、クライアントのマーケターに「なぜ売れたのか」を返す・Sales / CS / BizDev・各部MGRと連携した仮説設計、アウトプット設計、示唆の翻訳【データ実装・品質担保】・BigQuery / SQLを用いた購買・キャンペーン・ユーザーデータの抽出・加工・集計・レシートデータ特有の品質課題(表記揺れ・欠損・JAN推論・カテゴリ付与)への対応・BIダッシュボード・レポートテンプレートの設計・運用【分析基盤・仕組みづくり】・分析業務の標準化・自動化・ナレッジ化(Claude / GAS / Python活用) ・「誰でも分析を使える状態」に向けた社内の分析リテラシー底上げ【分析環境】・クラウド: GCP ・ELT: Airflow / Embulk on GKE ・DWH: BigQuery ・AI: Claude / Gemini / ChatGPT など・ツール: GoogleSheets / Looker Studio / GoogleColab / Metabase ・その他: Slack / Notion / Github ■このポジションの魅力【希少なデータと、それを使いきる環境】・19億枚・650万人分のレシートデータがあります。コンビニ・スーパー・ドラッグストア・GMSを横断した実購買記録がリアルタイムに集まっています・広告接触から実購買までを一気通貫で可視化し、「なぜ売れたか」をデータで証明できる、国内でも類を見ない環境です【集計担当ではなく、データの価値を定義するポジションです】・問いの設計・仕組みづくり・組織横断の推進まで担うことができます・37名規模のスタートアップで各部MGR・経営との距離が近く、意思決定に近い場所で動けます【このポジションで築けるスキル・市場価値】・POSやID-POSでは再現できないレシートデータを扱いきる分析力（前処理設計・効果検証設計）が身につきます・「なぜ売れたか」を実売データで証明した実績は、FMCG・小売・広告領域でそのまま通用する市場価値になります
労働条件	【勤務地】東京都渋谷区千駄ヶ谷4-14-4 SKビル千駄ヶ谷2F （出社／リモートのハイブリッド。週2日出社推奨・曜日固定なし）【雇用形態】正社員（試用期間3ヶ月）【勤務時間】・フレックスタイム制・10:00〜19:00（コアタイム 11:00〜15:00）【休日・休暇】・完全週休2日制（土・日）・祝日休み・年末年始休暇・慶弔休暇・年次有給休暇（入社6ヶ月後に10日付与、勤続年数に応じて増加）【社会保険】・各種社会保険完備【福利厚生】・通勤手当（上限3万円）・PC支給（Mac）・書籍購入費用の一部補助（1冊上限5,000円・冊数制限なし）・イベント／カンファレンス等の参加費補助（1回上限10,000円）・特別休暇制度 ┗ クリエイティブホリデー：四半期に1日 ┗ バースデーホリデー：誕生日月に1日 ┗ リフレッシュホリデー：年1回・連続最大3日・産休・育休制度（男性の育休取得実績100%／平均取得期間3ヶ月）・副業OK（事前申請制）・フリードリンク・評価・昇給は半期ごと（1月・7月評価／2月・8月昇給）
応募資格	【必須（MUST）】・SQL(BigQuery等)を用いたデータ抽出・集計の実務経験・ビジネスサイドと連携し、曖昧な依頼を分析要件へ翻訳した経験・分析結果をレポート /スライド /ダッシュボードにまとめた経験【歓迎（WANT）】・複数案件を並行して進行・優先度管理した経験・マーケティング支援会社・広告会社・データマーケティング会社、または事業会社のマーケ部門でのDA経験・購買データ・POSデータ・レシートデータ・ID-POSデータの分析経験・FMCG /小売 /広告 /マーケティング領域での分析経験・BIツール(Looker Studio等)を用いたダッシュボード設計・運用経験・データクレンジング・マスタ整備・商品カテゴリ付与などの経験・Python / GASを活用した業務自動化・効率化の経験・Claude等のLLMを活用した分析業務効率化の経験＜求める人物像＞・依頼を受け身で処理するのではなく、目的・背景から問いを自ら整理できる方・分析結果を、ビジネスサイドやクライアントに伝わる言葉へ翻訳できる方・不確実性のある状況でも、関係者を巻き込みながらプロジェクトを前に進められる方・分析業務を属人化させず、仕組み化・標準化していくことに関心がある方
アピールポイント	自社サービス・製品ありベンチャー企業女性管理職実績あり 20代管理職実績あり年間休日120日以上産休・育休取得実績ありストックオプション制度あり新規事業完全土日休みフレックスタイム月平均残業時間20時間以内
リモートワーク	可「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策	屋内禁煙
更新日	2026/08/17
求人番号	9584163

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