プロダクトグロース（SaaS契約率改善リード）

募集背景

主力である「安否確認サービス」や「kintone連携サービス」は多くの顧客に支持され、現在は「第2成長フェーズ」への移行期にあります。しかし、2027年のさらなる事業拡大目標を達成するためには、従来のオペレーションの延長線上ではない「非連続な成長」が不可欠です。

現在、無料お試しから「契約」に至るまでのプロセスにおいて、顧客がどこでつまずいているのかを特定し、科学的に解消する「プロダクトグロース」の専門能力が不足しています。「なんとなく売れた」ではなく、データに基づいた再現性のある成長エンジンが必要です。

そこで、「なぜ売れたのか？」「なぜ離脱したのか？」をデータで突き詰め、ユーザーの初期体験（オンボーディング）を最高峰へと進化させるコアメンバーを募集します。プロダクトと顧客の接点を科学し、契約率や継続率を構造的に引き上げることで、トヨクモの成長を加速させていただきたいと考えています。

だからこそ、既存のやり方にとらわれず、データドリブンな思考で仮説検証を繰り返し、プロダクトの成長メカニズムそのものを構築できる方を求めています。

あなたの分析と施策が、トヨクモの非連続な成長を実現します。事業成長のキーマンとして、共に挑戦してくださる方をお待ちしています。

仕事内容

データに基づき、無料お試し中の顧客が「製品の価値」を確信し、スムーズに有償契約・活用拡大へ進むための仕組みづくり全般を担っていただきます。

～「なんとなく売れた」を、終わらせる。― 契約率を科学し、トヨクモの非連続な成長をつくる～

取り組み全体の構造化
契約率改善に関わる課題の全体像を整理し、「何を指標として見るべきか」「何から取り組むべきか」の優先順位を設計します。
分析・調査の設計
「何を明らかにするための分析・調査か」の仮説を持ち、行動データ分析（スプレッドシート、Amplitude等）とユーザーヒアリングを設計。
結論を「だから次にこれをやる」というネクストアクションに接続します。
勝ち筋の探索
契約ユーザーが必ず通る行動パターンを定量・定性の両面から特定し、未達成ユーザーをその行動へ導く施策仮説を立てます。
活動の仕組み化・型化
個別の分析・ヒアリング・施策を抽象化し、再現可能なフォーマット・プロセスとしてチームに展開します。

ポジションの魅力

「0→1」の仕組みづくり
立ち上げ期のプロダクトグロース領域で、分析・施策の「型」そのものを設計する経験ができます。決められた仕組みを回すのではなく、仕組みを作る側です。
圧倒的な裁量とスピード
形式的な承認プロセスを排除した合理的な文化のもと、自身の仮説を高速で検証し、事業数値（契約率）への貢献をダイレクトに実感できます。
市場価値の高いスキル習得
PLG（プロダクト・レッド・グロース）の実践経験に加え、データサイエンスとマーケティングを掛け合わせた「データストラテジスト」としてのキャリアを築けます。

求めるスキル・経験

正解が定まっていない環境で、事業やプロダクト成長のプロセス・仕組みを自ら設計・構築した経験
例：グロース組織や新規事業の立ち上げ、外部パートナー（コンサルタント等）としての事業支援
事業目標を取り組むべき活動・見るべき指標へ分解し、全体像を構造化した経験
定量分析と定性調査（ヒアリング等）を組み合わせて顧客課題を特定し、ネクストアクションの決定につなげた経験

歓迎するスキル・経験

PLG型SaaSでのグロース実務経験（トライアル転換率・継続率・アクティベーション率などプロダクト起点の指標を改善対象とした経験）
データ分析（Googleスプレッドシート、SQL、Pythonなど）のスキル
インバウンドセールス、カスタマーサクセス、プロダクトマーケティングの実務経験
プロダクト改善（UI/UX）への関心やディレクション経験
生成AIを分析・設計・業務効率化に日常的に活用し、チームへ展開した経験

求める人物像

目的思考 & 主体性：データ分析やレポート作成そのものを目的とせず、分析結果から「次に何をすべきか」という仮説を立て、施策実行や仮説検証まで主体的に推進できる方。
リーダーシップ & 環境構築：発展途上の環境を楽しみ、指示を待つのではなく、自ら課題を発見できる方。チーム、そして将来的には部門全体のデータ活用の仕組みや文化を一緒に作り上げていくことにやりがいを感じられる方。
顧客起点 & 学習意欲：自社の製品・ビジネスモデル・顧客について、自律的に学ぶ姿勢を持つ方。AIなどの新技術も積極的に取り入れ、顧客の課題解決のためにどう活用できるかを常に考え、実行に移せる方。
チームワーク & 公明正大：チームメンバーと積極的にコミュニケーションを取り、自身の専門知識や成功・失敗のナレッジをオープンに共有できる方。データに基づいた公明正大な議論を通じて、チーム全体の目標達成に貢献できる方。
スピード：「完璧な分析」に時間をかけすぎるよりも、まずは仮説を立ててクイックに実行し、そのフィードバックから素早く改善のサイクルを回せる方。