17_13_データアナリスト（GA4・BigQuery 設計）

MOTAは「世界中にもっとフェアトレードを」をミッションに、人生の選択をより公正で公平な機会に変革するプロダクトを提供しております。 現在、業界最大規模の車買取サービスMOTA車買取に加え、新規事業の不動産サービスの提供を24年12月にローンチ、
今後は人材サービス検討も行っていく予定です。 ※25年1月に事前査定方式の一括査定サービスで特許取得しました（特許番号：第7614593号）
https://mota.inc/news/pkos-axep/

 直近3年の売上成長がCAGR205％を超え、取引社数1,414社、月間利用者数10万人を超える事業は急拡大フェーズとなっており、2030年に1000億円を規模を作るべく、この第2創業期に中心となって働くメンバーを募集しています。 本ポジションでは、MOTA のマーケティング・プロダクトを支えるデータ分析基盤の設計から、計測・可視化・分析までを一気通貫で担っていただきます。 GA4 の計測設計や BigQuery を用いたデータ基盤の構築・運用を中核に、ユーザー行動を可視化し、データドリブンな意思決定を組織に根づかせる役割です。業界最大規模のプラットフォームならではの豊富なデータを扱いながら、分析が事業成果に直結する手応えを感じられる環境です。 ■業務内容 MOTA の各事業における計測設計・データ基盤構築・分析を担当いただきます。 ①GA4の計測設計・実装 • 計測要件の整理とイベント設計（カスタムイベント／パラメータ設計） • カスタムディメンション・メトリクスの設計、コンバージョン計測設計 • Google Tag Manager（GTM）を用いたタグの設計・実装・管理・運用 • 計測品質のチェック・デバッグ、データ欠損や不整合の検知と改善 ②BigQuery等を用いたデータ基盤設計 • GA4 データの BigQuery エクスポート設計、データセット／テーブル設計 • データパイプライン（ETL）の設計・構築、各種データソースの統合 • SQL による集計ロジックの設計、クエリの最適化とコスト管理 • 分析用データマートの整備、データ品質・ガバナンスの担保 ③可視化・分析・示唆出し • Redash・Looker Studio 等の BI ツールを用いた可視化・ダッシュボードの構築、KPI モニタリング基盤の整備 • ユーザー行動分析・ファネル分析・CVR/CRO 観点の分析 • KPI 設計と効果測定、A/B テストの設計・評価 • 分析結果のレポーティングと、マーケ・開発・事業部への施策提案 ■このポジションの魅力 • 業界最大規模のプラットフォームが生み出す大量かつ良質なデータを扱えます。 • 計測設計からデータ基盤、可視化、示唆出しまで上流から下流まで一貫して担当できます。 • 分析結果がそのまま施策・プロダクト改善に反映される、裁量の大きい環境です。 • エンジニア・デザイナー・マーケターと密に連携し、スピーディに意思決定できます。 ◼️組織やチームについて マーケティング本部は WEB マーケター・編集メンバーを中心に構成され、平均年齢は 30 代です。 子育てと仕事を両立しながら活躍するメンバーも多く、フレックス・リモートを活用した柔軟な働き方を尊重する環境が整っています。 ■よりMOTAについて知りたい方はぜひnoteをご覧ください ・マーケティング本部 本部長/柳澤：https://mota-note.com/n/n1c1627c1a7dd ・マーケティング本部 CXグロース部 GM/小手川：https://mota-note.com/n/n54312741733c ・マーケティングストラテジー部/沖田、CXグロース部 CROグループ マネジャー/長浜：https://mota-note.com/n/nb441bc1a1662 ・マーケティング本部が更新するnote記事一覧：https://mota-note.com/m/mbeeb745662bf

• データ分析の実務経験（3 年以上） • GA4 の計測設計・実装の実務経験 • BigQuery（またはそれに準ずる DWH）を用いたデータ分析・SQL の実務経験 • BI ダッシュボード（Redash・Looker Studio 等）の構築・使用経験

• Google Tag Manager（GTM）によるタグの設計・管理・運用経験 • Tableau 等の BI ツールや SQL による高度な可視化・分析の経験 • Python／R 等を用いたデータ加工・統計分析の経験 • データ基盤（ETL／データパイプライン）の設計・構築経験 • Web マーケティング／CVR 改善のためのアクセス解析の業務利用経験

• 物事を探求するのが好きな方 • 最新情報を自らインプット・アウトプットできる方 • チームで協力しながら成果の最大化を目指せる方 • データを起点に、仮説検証と改善を粘り強く回せる方