la belle vie株式会社

【会員数610万人以上次世代のショッピング体験を創造するECプラットフォーム】
当社は「次世代のショッピング体験をデザインする」をミッションに掲げ、会員数610万人以上を誇る日本最大級のフラッシュセールECサイト「GLADD」「GILT」の企画・開発・運営を行っています。「la belle vie（美しい生活）」という願いのもと、ラグジュアリーブランドからアパレル、インテリア、食品、体験に至るまで、幅広いカテゴリーの高品質な商品・サービスを提供し、お客様の「la belle vieな時」をサポートしてきました。
「No.1ブランド在庫ソリューション」というビジョンのもと、これまでに培った技術と10000を超えるブランド様とのパートナーシップを活かし、ファミリーセールをテーマとした「White Label」を展開しています。
【日本テレビグループの物販中核企業を見据えてECプラットフォームの統合・再構築を推進】
2023年5月には日本テレビホールディングスの一員となり、グループのコンテンツ力と、当社のEC領域における物流・購買データ、マーケティングノウハウ、そして物流拠点の運営に伴う一気通貫したECプラットフォームとのシナジーにより、さらなる事業拡大を目指しています。現在は、システム統合による「マルチテナント機能」の実装を進めています。これにより、GILTやGLADDに加え、異なるコンセプトやターゲットを持つ新たなセールスサイトを短期間で柔軟に立ち上げることが可能となります。このプラットフォームの拡張性を最大限に活かし、多様なニーズに応えるブランド戦略を展開することで、より強固な事業ポートフォリオの構築を進めています。

【ファッションから環境問題、社会貢献を考える】
ファッション業界は「在庫超過」や「過度な生産」という深刻な課題を抱えています。世界では、1年間に供給される約29億着の衣服のうち、約15億着が売れ残りとして大量に廃棄されているのが現状です。私たちは、この社会的な課題に対し、他社とのパートナーシップを通じて新たな試みを実践しています。
在庫なら何でも売っていいというスタンスの単なるプラットフォーマーになるのではなく、ブランドの世界観を打ち出しながら商品を見やすい形で並べ、簡単で安心してお買い物ができる、そんなサービスを目指しています。
【サービス紹介】
■「GLADD」
会員数330万人、国内のセレクトショップや百貨店を中心とした6000パートナーブランドと提携し、
幅広いアイテム展開をおこなう国内最大級のフラッシュセールサイト
■「GILT」
会員数270万人、ファッショニスタでも知らない海外ブランドやデザイナーズブランドを中心とした4000パートナーブランドと提携し、
また厳選されたグルメやエステ、ジムなどの体験プランも展開
■「White Label」
フラッシュセールで培った「会員制」「期間限定」「在庫運用」といったノウハウを活用し、オンラインとオフラインの両方でファミリーセールを開催・支援するDXサービスです。ブランド様のファミリーセール運営を次世代へと進化させ、顧客体験の向上と効率的なデジタル運用の実現をサポート
【フラッシュセールとは】
有名・人気ブランドのアイテムを、 期間限定にてお得なプライスでお届けする特別なセールです。 商品は各ブランドにて取り置き、仕入れや保管にかかるコストを 最小限に抑えることで、大幅な割引を実現。 会員限定の割引や特典など、会員ならではのショッピングが楽しめます。

マーケティング部門やMD部門など社内の関係部署と連携し、課題の抽出から可視化・分析、実装・効果検証までを一貫して主体的に推進していただきます。

【具体的には】
・ データマイニング・機械学習や統計解析を活用した事業施策の立案や改善につながるデータ解析
・ 各種データを活用したレコメンデーションやパーソナライゼーションのロジック開発
・ データ分析に関する関連部署の課題抽出と分析支援
・ データ活用に関する各部門からの相談・要望への対応および支援
【プロジェクト事例】
・買い回りしやすい商品組み合わせの分析（アソシエーション分析を使用した組合せ効果の定量化）及びシステム実装の為、日次分析と分析結果をS3に格納する処理の実装。
・セールごとに購入確率の高いユーザーを特定する為の分析及びモデル開発。LightGBM等の機械学習を使用し、不均衡データへの対応や過学習防止を考慮しつつ、最適な閾値を検証・適用してユーザーを特定。
【魅力】
2つのサイトで国内シェア90%を誇るサービスを通じて、ファッションECのビッグデータを活用した多角的な事業分析に携わることができます。このため、市場の動向を捉えるスキルやデータに基づいた戦略立案能力が養われ、専門性を高めていくことが可能です

・ 課題解決に向けて関連部署を巻き込み、データ分析から施策実装・改善までを主体的に推進した実績
・ 統計又は機械学習を用いたデータ分析またはロジック開発の実務経験（3年）
・ 需要予測や在庫最適化、因果推論を用いた効果検証などの経験
・ SQLを用いたデータ取得及びPythonを用いた分析/モデル開発(3年)
【歓迎】
・ サービスへのモデル実装経験/サービス実装を想定してモデリングコードを書く事のできるスキル
・ BIツール(Tableau尚可)を使用した分析経験
・ データマートやETL処理など、データ基盤に関する業務経験
・ Githubを用いて簡易な開発を行った経験