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通過ランク:B

BtoC◎国内初!リアル店舗向けマーケティングプラットフォーム開発【リモート可】スマホアプリエンジニア

正社員
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Tangerine株式会社はリアル店舗とECサイトでの「データ活用」や「購買体験」における大きなギャップに着目したSaaS『Store360』を開発・提供している。
IoT×ビッグデータ×アプリ(SDK)の幅広い領域に関連するSaaSです。snowflakeやThoughtSpot、dbtなどを活用した最先端のデータビジネスを展開しており、オフラインのGoogle Analyticsを目指している。

「オンラインショッピングが一般化したとはいえ、消費の90%は未だにリアル店舗での買い物です。オンラインショッピングでは、個々の顧客に合わせたコミュニケーションが当たり前になっていますが、オフラインでは顧客データの取り込みさえ満足に進んでいません」(代表取締役・平井清人氏)。

オフラインの顧客データ取り込み分析、施策を打つために同社が開発したのが『Store360』だ。アプリやWebで集めた顧客データと、ビーコン等のセンサーを活用して集めた正確な来店と店内回遊をリアルタイムで計測したデータを同時に扱うことができる。その上マネキンや店舗の陳列、POPなどを何秒何回見られたか、店の前を一日何人が歩いていたかなどのデータも取得ができる。それを優秀な店舗と比較分析したりすることができ、注目されているけど購入されない商品を特定したりすることができる。これらのデータを商品企画やマーケティングなどに活用することができる。分析面では天気やPOS、TVCMに至るまで様々な消費に関するデータを統合管理・分析することが可能だ。

「私達が提供するのはSaaS型サービスです。ハードウェアで儲けるつもりはないので、ビーコン設置の初期費用は必要最小限に抑えています。個人情報保護に対する法規制等、社会問題が原因でサードパーティーCookieが廃止となり、マーケティングに活用するデータを自社で持つことの重要性が高まっています。『Store360』なら予算をかけずにオフラインの顧客データを取り込むことができます」(平井氏)。

人流センサー等を活用すれば、店外の通行者数から来店者数、購入までの人流を可視化し、離脱の多い部分を定量的に判断できる。オンラインで一般的なデータ分析が、オフラインでも可能になる。

「通行者数をPVに見立て、同じく総来店者数をクリック数、購入者数をCVとすれば、オンラインショッピングの一般的なコンバージョン率が計測でき、データドリブンな施策の立案が可能となります」(平井氏)。

職種名
スマートフォンアプリエンジニア(android/iOS)
給与(想定年収)
499万 〜 800万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務地
東京都
開発言語
Java Swift
フレームワーク
Android SDK iOS SDK
クラウドプラットフォーム

Amazon Web Services

開発内容タイプ

自社製品/自社サービス、B2C、B2B、業務システム/パッケージ、スマートフォンアプリ、SaaS、Win/Macアプリケーション、IoT

特徴
残業30H以内 一部在宅勤務可 オンライン面談可 服装自由 イヤホンOK ノートPC+モニタ別途支給 日本語がネイティブレベルでなくても可 既卒可 1920x1200以上のモニター環境を提供 若手歓迎 第二新卒歓迎 副業OK
必須要件
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・スマートフォンアプリ開発(ソーシャルゲーム含む) 実務3年以上
歓迎要件

Javaを用いた開発経験
商用SDK(android/iOS)開発の経験
Bluetooth・通信に関係する開発経験

求める人物像

・自ら提案ができる方
・企業理念、ベンチャースタイルに共感いただける方

選考フロー

面談(2~3回)

内定

オファー面談

※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
新領域にチャレンジ!自社サービスの成長に関わることができます

クラウドと連携したデジタルマーケティング機能をスマートフォンアプリに提供するSDKの開発

◆具体的な職務内容
Android / iOS SDKを用いたシステムの開発・運用

◆募集背景
事業拡大・体制強化

◆入社後のフロー
OJTでフォローいたします

仕事のやりがい

これまでにない「リアル店舗でのマーケティングオートメーション」という新しい領域をつくっており、その成長に関わることができます。
また、顧客やパートナーはすべて大手企業であり、ダイナミックなビジネスの規模・動きの中で活躍することが可能です。

開発部門の特徴・強み

柔軟なソリューションやツール選定

主な開発実績

▼会社紹介資料
https://speakerdeck.com/3yasuda/we-are-hiring
▼Store360 UX
https://tangerine.io/re/
▼Store360 Insight
https://tangerine.io/ra/

技術向上、教育体制

Weeklyでの1on1

支給マシン

相談の上、ご希望のマシンを支給いたします。

開発手法

アジャイル、グローバルチーム(多国籍メンバー)

開発支援ツール
Redmine、Backlog、GitHub
その他開発環境

DWH:snowflake
BI:ThoughtSpot

組織構成

・開発チーム
チームをイチから作っていくフェーズです。現状は開発部署は代表の管轄です。社内のエンジニアがPMをしており、インドにオフショア開発チームがおり、弊社専任のエンジニア7~8名おります。後々は子会社化する想定です。IPOを目指してなどの兼ね合いもあり、今は業務委託契約になっています。その他日本にも委託先があり現状は20名程度いる状況です。※英語に抵抗がなければ問題ありません

平均的なチーム構成

平均2名~5名で開発を行っております。
1プロジェクトの単位期間はおよそ4〜6ヶ月くらいです。

勤務地
東京都港区南麻布3-19-1322SKY BLDG. 302 22SKY BLDG. 302
最寄り駅

・東京メトロ南北線「白金高輪駅」より徒歩9分
・東京メトロ日比谷線「広尾駅」より徒歩14分
・都営大江戸線「麻布十番駅」より徒歩15分

給与(想定年収)
499万 〜 800万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務時間

専門裁量労働制(1日8時間)

休憩時間:休憩60分 ※昼食時間は業務の都合により各々の自主性に任せています

休日休暇

■年間休日127日(2021年度)
■土・日曜日、祝日休み
■夏季休暇
■年末年始休暇
■年次有給休暇 6か月の継続勤務後 10 日付与

諸手当

■各種社会保険完備
■服装自由
■残業月平均20h程度
■SO制度
■副業可
■通勤交通費
■PC貸与(Windows/Mac選択可)
■屋内外共に完全禁煙

インセンティブ

■SO制度あり

昇給・昇格

■人事評価/昇給制度(年2回)

保険

・健康保険
・厚生年金
・雇用保険
・労災保険

試用期間

3ヶ月間

・月残業時間は20h以内で、プライベートも充実してます。
・一部、リモートでの勤務も認めておりますので比較的自由な働き方ができます。
・裁量労働制で自分なりのスケジューリングが可能。

企業メインイメージ

Tangerine株式会社

Tangerine株式会社はリアル店舗とECサイトでの「データ活用」や「購買体験」における大きなギャップに着目したSaaS『Store360』を開発・提供している。 IoT×ビッグデータ×アプリ(SDK)の幅広い領域に関連するSaaSです。snowflakeやThoughtSpot、dbtなどを活用した最先端のデータビジネスを展開しており、オフラインのGoogle Analyticsを目指している。 「オンラインショッピングが一般化したとはいえ、消費の90%は未だにリアル店舗での買い物です。オンラインショッピングでは、個々の顧客に合わせたコミュニケーションが当たり前になっていますが、オフラインでは顧客データの取り込みさえ満足に進んでいません」(代表取締役・平井清人氏)。 オフラインの顧客データ取り込み分析、施策を打つために同社が開発したのが『Store360』だ。アプリやWebで集めた顧客データと、ビーコン等のセンサーを活用して集めた正確な来店と店内回遊をリアルタイムで計測したデータを同時に扱うことができる。その上マネキンや店舗の陳列、POPなどを何秒何回見られたか、店の前を一日何人が歩いていたかなどのデータも取得ができる。それを優秀な店舗と比較分析したりすることができ、注目されているけど購入されない商品を特定したりすることができる。これらのデータを商品企画やマーケティングなどに活用することができる。分析面では天気やPOS、TVCMに至るまで様々な消費に関するデータを統合管理・分析することが可能だ。 「私達が提供するのはSaaS型サービスです。ハードウェアで儲けるつもりはないので、ビーコン設置の初期費用は必要最小限に抑えています。個人情報保護に対する法規制等、社会問題が原因でサードパーティーCookieが廃止となり、マーケティングに活用するデータを自社で持つことの重要性が高まっています。『Store360』なら予算をかけずにオフラインの顧客データを取り込むことができます」(平井氏)。 人流センサー等を活用すれば、店外の通行者数から来店者数、購入までの人流を可視化し、離脱の多い部分を定量的に判断できる。オンラインで一般的なデータ分析が、オフラインでも可能になる。 「通行者数をPVに見立て、同じく総来店者数をクリック数、購入者数をCVとすれば、オンラインショッピングの一般的なコンバージョン率が計測でき、データドリブンな施策の立案が可能となります」(平井氏)。
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