💻 職務概要

データアナリスト募集を開始した背景

スマートバンクの現状を3行でお伝えします。

1. データドリブンな組織を目指す経営陣の意志が明確
2. 面白いデータの宝庫で、データ分析のニーズも熱い
3. でも、データアナリストがいない

「1.データドリブンな組織を目指す経営陣の意志が明確」

B/43は2024年4月で、サービス提供開始から3周年を迎えました。ユーザーにファンも多く、月間取引金額は数十億円を突破し、組織も70人規模に急拡大しております。特にここ1年でサービスがグロース期に入っており、事業を加速させるために、データドリブンな意思決定を強化していきたい。事業KPIをシャープに設定して力点を明確にしたり、仮説検証サイクルを高速化することが、必ず事業成長の加速に繋がると信じています。

「2.面白いデータの宝庫だし、データ分析のニーズも熱い」

B/43には他のプロダクトには絶対存在しない、非常に独自性の高いデータがあります。それがペアカードユーザーの決済データや支出管理データです。日本全国にいるペアカードユーザーは、一体どんなお金の使い方をしていて、消費と浪費がどれくらいの割合で行われていて、貯金をできている人とそうでない人の差はどこに出てくるのか。ユーザーの生活をよくするために検証したい仮説は、現在進行形で増えていっていますし、この仮説群のいずれかにプロダクトを飛躍的に成長させるヒントがあるはずです。

「3.でもデータアナリストがいない」

現在はPM・エンジニア・BizDevが手分けをしてデータ分析をしていますが、人によって精度にバラつきがあり、複雑なテーマになるとデータでの仮説検証が進まないケースも出てきています。データで仮説検証できていれば、筋のいい答えにもっと早く到達できていたはずなのに。組織全体のデータ分析能力が不足していると、スタートアップにとっての最重要資源である「時間」を有効活用しきれません。データ分析を活用して、会社全体の意思決定をシャープにしていくことで、最重要資源である「時間」を味方につけられる組織にしていきたいと考えています。

主な業務内容

• 経営企画チームと一緒に、事業KPIを設計し可視化して、全社員が参照できるようにする
• 設計したKPIをダッシュボード化して、全社員が同じ情報を見られるようにする
• 中間テーブルなどを活用して、全社のデータ分析能力を底上げする
• データを使って課題をビジュアライズ・資料化して提案や説明をする
• 経営企画やプロダクトチームから依頼を受け、個別案件のデータ分析を進める

📜 募集条件

求める人物像

• データ分析で得られた洞察によって、会社や事業やプロダクトを進化させることに心を燃やせる方
• データドリブンな意思決定を、周りを巻き込みながら会社に根付かせていく気概がある方
• FinTechのドメイン知識についても興味を持ち、主体的に学習できる方
• ファクトと意見を切り分けるなど、論理的に物事を考え議論ができる方
• 答えがない課題に対して粘り強く考え、事業側との論理的な妥結点を見いだせる方

必要な経験・スキル

• 課題を明確に言語化・定義し、自立して分析を進められる能力
• 分析によって得られたインサイトをもとに、課題の真因を特定する
• データ処理関連言語の利用経験（SQL、R、Pythonなど）
• 仮説検証に必要なデータやロギングの設計において、数値の検証からプロダクトの改善・提案まで主導した経験
• データマートの設計経験

歓迎する経験・スキル

• SQLを用いたデータマート構築・運用経験
• dbt (data build tool) の利用経験
• Google Analyticsの設定/運用経験
• redash, LookerなどのBIツール導入、活用推進の経験
• 分析チームのマネジメント経験
• SQLやデータ分析に関するトレーニングの講師経験

開発言語・環境

• 分析ツール: Redash, Google Analytics
• コミュニケーション: GitHub, Slack, Notion

💬 採用担当から一言

スマートバンクはThink N1をバリューに掲げており、ユーザーの課題に向き合う姿勢とアクションをとても大事にしています。サービス立ち上げ期からUXリサーチャーを採用し、N1のユーザー課題を把握してプロダクト開発に反映しているのは、日本のスタートアップ界でも珍しい例だと思います。

一方で、データ分析はエンジニア・PM・BizDevが協力しながら進めてきていました。サービス立ち上げ初期はSQLを書く人数も少なかったのですが、会社の成長に伴い分析者が増えるにつれ、「同じKPIなのにSQLごとに結果が微妙に違う」「財務管理に求められる厳密さでデータ抽出をするのにPMやエンジニアの時間が取られる」などの課題が出てきています。他にも、中間テーブルの整備にも手が回っておらず、SQL初学者の習熟コストが高くなっており、データ分析の民主化を進められていない点にも課題を感じています。

今年に入ってからデータ分析基盤の整備に着手をし始めましたが、それを生きた資産にする為にも、中心になって基盤を育てていただきたいです。お世辞にも整った環境とは言えませんが、経営陣・PM・エンジニアを筆頭に最大限協力しながら、データアナリストとして仕事をしやすい環境を一緒に作っていければと思っています