覆面調査員 モニター - velvet(ID:7841)の求人 - 東京都港区|仕事探しの求人サイトQ-JiN

覆面調査員 モニター

velvet

採用積極度:レベル6
人気度:レベル6
?
5月8日 20時59分更新

「社会的地位」を重視する方にピッタリな求人です

この求人は責任あるポジションという特徴を持っています。

業務上、非常に責任のある立場にあります。

この求人は、以下の価値観から「社会的地位」が選択されています

求人の概要

職種 覆面調査員 モニター
仕事の内容 全国エリアが対象です。

実際にカフェなどで飲食&サービスのチェックや 
金融サービスなどのオンラインサービスなども実際に使用し使いやすさなどをチェック調査します。 

・ガソリンスタンドや居酒屋、カフェなどでの実地調査

・スマホで使える金融アプリの操作性チェック

・ネット銀行・キャッシュレス決済の体験モニター

・クレジットカード申込みやサポート対応の評価調査
  アプリ・サイトの使いやすさ評価
 → 入金・出金、振込、投資画面などの操作感を見る
  カード申し込み時の説明や書類のわかりやすさ確認

・リボ払いなどのリスク説明がきちんとされるか(※法令順守もチェック対象)

・カスタマー対応(支払い遅延や解約時)を受けての評価

《お仕事の流れ》
① 指定された店舗・サービスを利用(エリアや内容は相談OK)
② その後、簡単なレポート提出(5〜10分ほど)

また実際に店舗のスタッフとして働きながら、調査するお仕事もございます、
以下の内容を調査・報告していただきます

・あなたの勤務店舗で**利用可能なクレジットカードの種類(VISA/Mastercard/JCBなど)   
 の確認

・タッチ決済・QRコード決済(例:楽天ペイ、PayPay等)の導入状況

・現場での決済時の流れ(お客様対応の流れや案内方法)

・決済端末の種類

・その他、勤務中にしかわからない内部情報(使われてない決済端末の有無など)


店舗へ勤務する場合、基本的に勤務地へは直行直帰になります。

いま実際に勤務してる方でも副業としてこのお仕事を行うことも可能です。
仕事の目的 顧客満足度のリアルな把握
アンケートやクレームじゃ分かりづらい「普通のお客さんがどう感じているか」を、調査員の目を通して知るため。

一般的なCS(顧客満足)対策の一環。
経営判断・戦略への反映
特定の店舗でトラブルが多いなら、人員配置や店舗運営の見直し。

サービスの平均点が低ければ、新しい施策やキャンペーンを考える材料となります

写真

必要な技術や資格 特になし。
業務の性質上、守秘義務が守れる方。
年齢制限 年齢不問
雇用形態 契約社員
雇用期間 1か月~
給与 月給 595,000円 (固定残業代は含みません)
基本給 570,000円
職務手当 25,000円
給与待遇 出張手当
試用期間 期間:3か月
給与:時給 2,300円
昇給 調査実績に応じて(前年度実績)
ボーナス 調査実績に応じて(前年度実績)
交通費 月2万上限
勤務時間と休憩時間 10:00~17:00など
時間外労働(残業) なし
オンライン面接 あり

オンライン面接を導入した背景

業務の性質上

面接手段

メールや各種指定アプリ
受動喫煙対策 対策していません
休日 不定休
加入保険 雇用保険 労災保険 健康保険 厚生年金 
勤務地 テレワークと出勤の併用

テレワークの頻度

週1~2

出勤する際の勤務地

〒105-0022
東京都港区海岸1-2-20Shiodome Building  3F
テレワークについて

テレワークの開始時期

勤務初日からテレワーク

テレワークの仕事環境

なし

テレワーク手当

なし
最寄り駅
  • JR京浜東北線 浜松町駅(250m)
  • JR山手線 浜松町駅(250m)
  • 東京モノレール羽田線 モノレール浜松町駅(260m)
採用担当者 山本 純一(ヤマモト ジュンイチ)
選考方法 1応募
2メール等で選考
3採用可否
採用決定までの目安 1週間
返信期限 いま応募すると、2025年5月12日18時までに結果通知が届きます。

会社情報

会社名 velvet(ベルベット)
会社ホームページ https://www.velvet.tokyo/
会社所在地 〒1050022
東京都港区海岸1-2-20Shiodome Building 3F
設立年月日 2010年4月
資本金 9000万円
従業員数 37名(うち、男性 20名 女性 17名)
事業内容 データサイエンスの高速化
1. データ収集・準備の高速化

◇ ETL/ELTプロセスの最適化

ETL(抽出・変換・ロード)からELT(抽出・ロード・変換)への移行により処理を高速化

ストリーミングデータ処理(Apache Kafka、Google Cloud Pub/Sub など)でリアルタイムにデータ取り込み


2. データクレンジングの自動化

AIを用いた異常値検出や欠損値補完

データ正規化・重複排除の自動化
その他 企業情報はこちらから
×

ログインして履歴書を呼び出す

プロフィール入力
郵便番号
※郵便番号を入力すると、町名まで自動で入力されます。
都道府県
市区町村
番地・詳細
閉じる
PAGE TOP