◆データアナリスト×戦略マーケター / 大規模データベース・AI活用によるLTV最大化・CRM戦略を推進 [ キャリア事業共通 ]

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• BtoCデジタルマーケティング経験（CRM・MA・リテンション施策）
• BigQuery・SQLを用いたデータ分析経験
• メール・LINE・アプリプッシュ等マルチチャネルのシナリオ設計・運用経験
• MAツール（Braze・b→dash等）またはCDPツール（Treasure Data等）の活用経験
• GA4・GTMを用いた行動データ取得・計測環境の構築・運用経験
• Tableauなどの可視化ツールを用いた分析レポーティング経験

• データドリブンな思考力:
  データを起点に課題を発見し、仮説を立て、施策へ落とし込むまでのサイクルを自律的に回せる能力が求められます。
• 課題発見・構造化能力:
  定型業務を超え、事業グロースに向けた課題を自ら発見し、優先順位をつけて企画立案できる思考力が必要です。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  エンジニア・事業部門・データサイエンティストなど多様なステークホルダーと連携するため、技術的な内容を適切に翻訳・伝達できる能力が求められます。
• 自走力・オーナーシップ:
  OJT中心の環境のため、自ら能動的に動き、不明点を解消しながら業務を推進するプロアクティブな姿勢が重視されます。
• 数字・成果への責任感:
  施策のインパクトを定量的に評価し、ビジネス成果に直結させる意識と責任感が求められます。

• LLM・生成AI活用の知見:
  LLMを用いた非構造化データ（音声・テキスト）の分析や、AIを活用したパーソナライズ施策の設計・実装経験があると即戦力として活躍できます。
• Salesforceの活用・刷新経験:
  業務基盤（Salesforce）の運用・刷新プロジェクトへの関与経験があると、CRM基盤整備のミッションで大きく貢献できます。
• 人材・医療・介護領域のドメイン知識:
  事業領域への理解が深いほど、ユーザーのライフサイクルに基づいたコミュニケーション設計に活かせます。
• データエンジニアリングの基礎知識:
  GCS・BigQueryなどのデータ基盤の仕組みを理解していると、エンジニアとの連携がよりスムーズになります。

• 大規模CDPを活用したCRM戦略設計スキル:
  Treasure DataやBrazeなど業界標準のCDP・MAツールを用いた、数百万規模のユーザーへのパーソナライズ施策設計・運用の実践スキルが身につきます。
• LLM・AIを活用した非構造化データ分析スキル:
  音声ログやテキストデータからユーザーインテントを抽出し、CRM施策へ反映するための最先端のAI活用ノウハウを実務で習得できます。
• マーケティング基盤の構築・ディレクションスキル:
  CRMツール・MAツールの選定・導入からエンジニア連携まで、マーケティング基盤全体を設計・推進するプロジェクトマネジメント能力が養われます。
• 事業グロースに直結するデータ分析・可視化スキル:
  BigQuery・Tableau等を活用し、ビジネスインパクトを生む分析・レポーティングの実践力が高まります。
• 医療・介護領域のビジネスドメイン知識:
  超高齢社会における人材流通・LTVマネジメントの深い理解と、社会的意義の高い領域特有のマーケティング知見が蓄積できます。