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マーケティングサイエンティスト
on 2020-02-13 3,205 views

消費者の行動を科学的に読み解くマーケティングサイエンティスト求む!

株式会社ZOZO(ビジネス・データ分析部門)

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  • 英・エディンバラ大学経済学修士課程修了後、コンサルティング会社、金融機関を経て2019年5月より現職。計量経済学・機械学習等を活用した、施策効果の検証や、その他事業戦略に係る意思決定のためのデータ分析業務に従事。

  • ZOZOでアナリティクス部門の責任者を、
    ZOZOグループのアラタナで社外取締役をしてます。

    前職ではコンサルティング会社で、製造業や小売業を対象にSCMやアナリティクスのプロジェクトを多くやっていました。

    京都出身、東京在住、千葉勤務。
    二児の父です。

  • 2005年3月に京都精華大学を卒業。株式会社スタートトゥデイに2006年入社。
    物流部門にて、チームマネジメント、数値管理、物流拠点のレイアウト設計を行う。
    2010年よりマーケティング部門にてメディアの運用、顧客のロイヤリティ施策を実施。
    2011年よりCRMの部が設立差レ初期メンバーとしてコミュニケーションプランニングに関わる。現在は2017年に新設された分析部門にてデータアナリストとして事業支援を行う。

  • 社会情報学修士。電子書籍ストアで、ユーザーデータ分析・BI整備・機械学習システム立ち上げ・販促施策企画運用・ストア機能企画などなどもろもろに5年間従事。
    2018年からZOZOで販売データ分析・モデリングなどを行っています。

What we do

ZOZOグループで展開している主な事業は、以下の通りです。

・ファッション通販サイト「ZOZOTOWN」の開発・運営
・ファッションコーディネートアプリ「WEAR」の開発・運営
・ブランド古着のファッションゾーン「ZOZOUSED」の開発・運営
・ZOZOTOWN出店企業が運営する自社ECの運営・支援サービス「Fulfillment by ZOZO」
・ZOZOTOWN及びWEARでの広告事業

その中でも、主要サービスである「ZOZOTOWN」は、2004年のサービス開始以降、右肩上がりの成長を続け、現在では年間購入者数973万人、取扱いブランド数8,400ブランド、常時83万点以上の商品を取り扱う日本最大級のファッション通販サイトになりました。※2021年6月末時点

コスメ専門モール「ZOZOCOSME」や靴の専門モール「ZOZOSHOES」、ラグジュアリー&デザイナーズゾーン「ZOZOVILLA」の展開を開始し、すべての方にファッションのお買い物をより便利に楽しく楽しんでいただける場、新しいブランドと出会える場を提供しています。

また、足の3D計測用マット「ZOZOMAT」やフェイスカラー計測ツール「ZOZOGLASS」などの計測テクノロジーを活用し、実際に手に取って試すことのできないECにおける試着やサイズ・色選びに関する不安や悩みを解消し、世界的なファッションテック企業として飛躍するために日々挑戦を続けていきます。

■ZOZOTOWN https://zozo.jp/
■WEAR  https://wear.jp/
■ZOZOUSED https://zozo.jp/zozoused/
■Fulfillment by ZOZO https://fbz.zozo.com/

Why we do

  • ロゴの〇△□は、色もかたちも異なりますが、面積はすべて同じ。誰もが等しく個性的に生きられるようにという意味が込められています。
  • サービス開始当時のZOZOTOWNトップ(2004)

当社は、「インターネットで服は売れない」と言われていた時代に、「ネットで服を買う」という新しい価値を生み出しました。

ファッションを買うだけの場所でも、売るだけの場所でもない、ファッションを楽しむすべての人に寄り添う唯一無二の存在となり、誰もが笑顔であり続ける未来をつくっていきたいという想いがあります。

企業理念「世界中をカッコよく、世界中に笑顔を。」の実現に向けて、日々トライ&エラーを繰り返しながら前進し、ファッションとテクノロジーの力をかけ合わせた「ソウゾウのナナメウエ」をいくやり方で時代の先端を走り続けていきます。

How we do

  • 2020年11月、創業以来、変わらず受け継がれてきた“ZOZOらしさ”を、「ソウゾウのナナメウエ」という標語で定義し、これまで誰も見たことがないサービス創出などのやり方を表現しています。
  • 服が好き、人が好き、サービスが好きなど、様々な“好き”を持った人たちが集まっています。そんな気が合う仲間とだから、シゴトも楽しめます。

2020年冬、経営戦略を「MORE FASHION × FASHION TECH」と掲げました。
ファッション好きの社員により「ファッション」をより追及しながら、そこに当社の計測テクノロジーやファッションに関連する膨大なデータなどのテクノロジーの力を融合し、当社の強みであるファッションとテクノロジーを掛け合わせた新しい体験や出会いの創出を目指しています。

創業以来、変わらず受け継がれてきた“ZOZOらしさ”を、2020年11月、「ソウゾウのナナメウエ」という標語で定義しました。ZOZOの由来である「想像(SOZO)」と「創造(SOZO)」、この2つの「ソウゾウ力」を発揮していくことで、時代をリードし、創っていく存在でありたいと考えています。
※2004年12月、インターネット上のファッション街をコンセプトに、想像(SOZO)と創造(SOZO)の二つの“ZO”をかけあわせ、想像と創造の行き交う街「ZOZOTOWN」が誕生しました。

私たちが描く未来を実現していくには、みなさんの力が必要です。
ぜひ一緒にファッション×テクノロジーの力で業界を盛り上げていきましょう!

【コロナウイルス感染状況下での働き方について】
社内規定の判断軸に基づいた働き方となっており、現在は在宅勤務を推奨しております。

As a new team member

【所属部署】
今回募集するマーケティングサイエンティストは、ビジネスアナリティクス部の所属となります。
ビジネスアナリティクス部は、主にマーケティングやブランド営業など社内の様々な事業部門と連携しビジネスを推進したり、経営施策や新規サービスの効果を事前・事後にデータに基づいて評価を行い、ZOZOの経営層の意思決定の支援などを行っている組織です。

【募集背景】
既存の2つのブロックはいずれも、売上やコストへのインパクトの大きい案件から優先的に、比較的短い期間で高速で案件を回していますが、一方でZOZOのマーケティングにおける"勝ちパターン"を見出すようなアカデミックなリサーチ業務は、緊急度は高くないものの重要度は極めて高く、長期的な取り組みが必要となるため、チーム内で役割を隔てる必要性があったことや、会社としてもこうしたマーケティングサイエンス分野のリサーチ業務を今後より強化していきたいという期待が高まっている状況があり、募集に至りました。

【担当業務概要】
マーケティングサイエンティストの主な担当業務は、マーケティングサイエンス分野の先進的な手法を用いて、マーケティング部門が広告やキャンペーン等の施策の精度や効率性を改善するためにアカデミックに厳密なモデルやアルゴリズムを構築したり、ZOZOTOWN上の実験データや観察データを用いた、広告配信や通知やディスカウント施策などのユーザーへのコミュニケーションの最適化など、会社にとって重要なリサーチ業務を担います。

海外大学院にて経済学を学んだチームリーダーのもとで業務を行いますが、その他社内の主なレポーティング先は、事業部門の現場メンバーから経営層までとなる想定で、広く事業に影響力を持った仕事ができ、ZOZOが保有する多種かつ大規模なデータを扱えることはこのポジションの大きな魅力です。

加えて、海外の著名大学との共同研究等を実施しているため、マーケティングサイエンス分野における最先端の学術的知見を恒常的に得られることも成長環境の一つです。また、将来的にはマーケティングサイエンスチームとして独立した組織を作っていくことを見越しています。

ZOZOユーザーの行動心理に興味がある方、アカデミックなデータ分析に取り組みたい方、
下記の業務詳細を見てワクワクが止まらない方、ぜひ一度お話しましょう!

【業務詳細】
・統計学や経済学のモデルを用いたユーザーの行動心理の分析
・機械学習等を用いた顧客コミュニケーションやディスカウント施策の最適化アルゴリズムの構築
・マーケティング部門の担当者がより効率的かつ効果的に施策を実施できるような精度改善の提案や新規施策提案
・計量マーケティング等のマーケティングサイエンス分野の論文における新しいメソッドやアルゴリズムの開発実装
・新しいモデルやアルゴリズムの妥当性や有効性を評価・検証し、継続的な評価のための検証フレームワークの確立
・開発、MAプロダクト、分析部門等のチームとの機能横断的な関係構築、ZOZOTOWN上のマーケティング機能改善のための長期的なロードマップの作成
※業務内容はご希望やご経験を考慮し、決定いたします

【応募資格】
・経済学、統計学、コンピュータサイエンス、(情報)工学、数学、物理学等の定量的分野における学士号以上
・統計学や機械学習に関する深い知識

【歓迎スキル・経験】
・大規模データを用いた統計解析や機械学習アルゴリズム構築経験
・観測データを用いた因果推論やABテスト等の実験に関する知識
・特定分野における論文等のパブリッシュ経験
・マーケティング分野におけるデータ分析業務の経験
・Eコマース運営企業またはアパレル企業での業務経験

※応募時のご注意※
ご応募に際して、全員とはお会いできない可能性がございますので予めご了承ください。
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