【エンジニアリング基盤本部】データアナリスト

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• ユーザー行動ログの分析経験（LTV・Churn・クロスユース率等）
• SQLを用いたデータ抽出・集計スキル
• KPI設計・モニタリング環境構築の経験
• BIツール（Looker・Tableauなど）を活用したダッシュボード構築経験
• SaaSプロダクトもしくはWebサービスにおけるデータ分析経験
• 定量・定性データを組み合わせたインサイト導出経験

• 戦略的思考力:
  単なる集計にとどまらず、事業全体の成長シナリオを描く視点と、分析を通じて「次の一手」を提言できるロジカルな思考力が求められます。
• クロスファンクショナルな協働力:
  経営層・PM・ビジネス部門・アナリティクスエンジニアなど多様なステークホルダーと連携し、組織横断で成果を出せるコミュニケーション能力が重要です。
• オーナーシップ・自発性:
  指示を待つのではなく、課題を自ら発見し、解決に向けて主体的に動ける姿勢が求められます。freeeのカルチャーとして特に重視される素養です。
• ミッションへの共感と責任感:
  スモールビジネスの成功という社会的意義を持つ仕事への共感と、社会の進化を担う責任感を持って業務に向き合える姿勢が求められます。
• 曖昧さへの耐性と仮説思考:
  正解が存在しない新しい指標を設計する場面も多く、不確かな状況でも仮説を立て、データで検証しながら前進できる力が必要です。

• アナリティクスエンジニアリングの知見:
  dbt等を活用したデータモデリングやログ設計の経験があると、アナリティクスエンジニアとの連携をよりスムーズに進められます。
• N1分析・定性調査の経験:
  定量データだけでなく、ユーザーインタビューや定性インサイトを組み合わせてプロダクト改善提言を行った経験が歓迎されます。
• ERPや会計・人事労務領域の業務知識:
  freeeのプロダクト群が対象とするバックオフィス・財務領域への理解があると、より深いインサイト導出が可能になります。
• Pythonなどを用いた統計・機械学習の知識:
  高度な分析モデルの構築や予測分析の経験は、インサイトの質をさらに高めるうえで強みとなります。

• マルチプロダクト環境でのKPI設計力:
  複数プロダクトにまたがる複雑なユーザー行動を分析し、プラットフォーム全体を俯瞰した重要指標を設計・運用するスキルが身に付きます。
• 経営・事業戦略への直接貢献経験:
  経営層やPMへの提言を通じて、事業の意思決定に深く関わる経験を積めます。データを戦略の武器として活用する高度な実践力が養われます。
• データ基盤の設計・改善スキル:
  アナリティクスエンジニアと連携したログ設計やデータモデリングの最適化に携わることで、分析基盤を上流から整備するスキルが習得できます。
• SaaS事業における業務知識・ドメイン理解:
  会計・人事労務・販売管理などバックオフィス領域の深い業務理解を通じて、SaaS特有のビジネスモデル（ARR・Churn・LTV等）への深い知見が得られます。
• 定量×定性の融合分析スキル:
  行動ログデータとN1インタビューなど定性調査を組み合わせたインサイト導出の実践を通じて、より立体的な分析アプローチが身に付きます。