データストラテジスト

募集背景　

当社は、「すべての人を非効率な仕事から解放する」をミッションに掲げ、法人向けSaaSプロダクトを提供する東証グロース上場のIT企業です。

私たちプロダクトマーケティング部（PLG組織）のミッションは、顧客起点マーケティングモデル「TMM」を確立し、"製品やマーケティングの力"で顧客を成功に導き、LTV（顧客生涯価値）の最大化を通じて持続的な成長を実現することです。

現在、各チームでのデータ活用が施策担当者ベースに留まり、属人化しています。データに基づく深い分析や、「施策を実行して終わり」ではなく「データから次の仮説を立て検証する」という高速なPDCAサイクルが不足している点が大きな課題です。

この課題を解決するため、データ分析の専門家をお迎えします。まずはあなたの適性に応じて特定のチームに所属し、データドリブンな仮説検証サイクルをリードしていただきます。中長期的には、その成功体験をPLG組織全体に横展開し、部門横断的なデータ戦略を設計し、PLG組織全体のデータ活用レベルを引き上げる、中核的な役割を担っていただきます。

だからこそ、高い分析スキルを持つだけでなく、データから仮説を立て、施策実行までを主体的に推進できる「目的思考」と、チームひいては組織全体のデータ活用をリードする「リーダーシップ」を兼ね備えた方がFITすると確信しています。

当社のデータドリブンな文化をゼロから創り上げる、このダイナミックな挑戦を共に楽しめる方からのご応募を心よりお待ちしています。

仕事内容

「分析して終わり」ではなく、データ分析の専門性を武器に、プロダクトマーケティング部（PLG組織）の施策精度とスピードをレベルアップさせる「核」としてご活躍いただきます。

～データで「仮説」を創れ。事業の成長エンジンを加速させる、データ分析から戦略につなげるスペシャリスト募集～

具体的な業務は以下となります。

【入社後すぐ（メイン業務）】
ご入社後まずは、PLG型の契約率をKPIにおくプロダクトグロースグループにて、データに基づいた「仮説検証サイクル」の実行を主導していただきます。

プロダクト健全性のモニタリングと改善提案
- 製品内行動ログの詳細分析。
- 勝ち筋（継続利用につながる特定の行動）の特定と、再現性の検証。
オンボーディングプロセスの最適化
- 初期設定完了までのファネル分析。
- 離脱ポイント（ボトルネック）の特定と、改善施策（UI変更、ガイド表示等）のA/Bテスト設計・効果検証。
データドリブン文化の構築:
- 他のメンバーが、日常的にデータを見て意思決定できるダッシュボード（Looker Studio, Tableau等）の構築。

【将来的（1～2年後）に期待する役割】

部門横断での戦略設計・仕組み化
- 各チームのデータを統合し、「広告（プロモーション）で流入した顧客が、製品（プロダクトグロース）でどう行動し、LTVに繋がっているか」といった、より高度で戦略的な分析をリード。
- データ分析や仮説検証のプロセスをPLG部全体に横展開し、データ活用の標準的な「仕組み」を構築。
データドリブンな文化の醸成:
- あなたの分析や提言を通じて、PLG組織全体が「データを見て意思決定する」文化を根付かせる、中心的な役割。

ポジションの魅力

「集客」の分析から「事業の核心」の分析へ
多くのマーケティング職が追う「広告のCPA」や「検索順位」は、トヨクモではあなたの管轄ではありません。あなたが向き合うのは、「ユーザーは製品のどこに価値を感じたか？」「なぜ契約に至らなかったのか？」という、SaaSビジネスの心臓部（Product-Led Growth）です。表面的な数字合わせではなく、顧客の行動心理をデータで解き明かし、「売れる仕組みそのもの」を磨き上げる本質的なグロース業務に没頭できます。　
市場価値の高い「データ戦略家」へのキャリア
SaaS/PLG領域の最先端の分析経験に加え、特定領域のスペシャリストに留まらず、複数チームを横断したデータ戦略を設計・推進する経験は、市場価値の高い「データ戦略家」としてのキャリアに直結します。
データ分析の「仕組み」をゼロから構築できる面白さ
完成された環境ではなく、発展途上の私達と共に「どうデータを分析すべきか」「どう仮説検証を回すべきか」という仕組みや文化そのものを作り上げていくことができます。まずはチームから、そして将来的にはPLG組織全体のデータドリブン化を、あなたの手でリードできる面白さがあります。

求められるスキル・経験

データ分析に基づいた仮説検証サイクル（課題発見～施策実行～効果検証）を回し、定量的な成果を創出した経験（目安：2年以上）
分析環境（SQL、Tableau、GA4、Amplitudeなど）を用いたデータ抽出・可視化の実務スキル
AI等の最新技術を、自身の業務効率化や分析に積極的に取り入れる姿勢

歓迎するスキル・経験

SaaSまたはBtoB事業会社でのデータ分析経験
PLG（Product-Led Growth）モデルに関する知見、またはプロダクトアナリティクス（製品内行動分析）の経験
GTM（Google Tag Manager）を用いたタグ設計・実装の経験
統計解析（R, Pythonなど）の知識や実務経験
DWH（データウェアハウス）の構築・運用経験（特にBigQuery）
チームやプロジェクトをリードし、分析結果を基に他部署を巻き込んで施策を推進した経験

求める人物像

目的思考 & 主体性
データ分析やレポート作成そのものを目的とせず、分析結果から「次に何をすべきか」という仮説を立て、施策実行や仮説検証まで主体的に推進できる方。
リーダーシップ & 環境構築
発展途上の環境を楽しみ、指示を待つのではなく、自ら課題を発見し、チーム、そして将来的には部門全体のデータ活用の仕組みや文化を一緒に作り上げていくことにやりがいを感じられる方。
顧客起点 & 学習意欲
自社の製品・ビジネスモデル・顧客について、自律的に学ぶ姿勢を持ち、AIなどの新技術も積極的に学び、顧客の課題解決のために活用しようと努めることができる方。
チームワーク & 公明正大
チームメンバーと積極的にコミュニケーションを取り、専門知識を共有し、データに基づいたオープンな議論を通じて、チーム全体の目標達成に貢献できる方。
AI活用への積極性
日々進化するAIテクノロジーを、他人事ではなく「自身の生産性を高める武器」として積極的に活用する意欲を求めます。特に広告運用においては、AIとの協業を前提とした新しい運用スタイルを自ら確立していくマインドが不可欠です。