経営企画/ビジネスアナリスト

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験
• BIツール（Tableau、Looker、Power BIなど）を用いたデータ可視化・ダッシュボード構築経験
• 営業データ・KPIデータの分析・レポーティング経験
• 事業課題の整理および改善提案の実務経験
• データをもとにした意思決定支援・経営企画業務の経験

• ビジネス視点を持ったデータ解釈力:
  数値を読み解くだけでなく、その背景にある事業課題・営業課題を理解し、意思決定につながるインサイトとして整理・提言できる能力が求められます。
• クロスファンクショナルなコミュニケーション力:
  営業部門・企画部門など異なるバックグラウンドを持つメンバーと協力しながら、データ活用の仕組みづくりを推進するために、相手の言語で課題を理解・翻訳できる能力が必要です。
• 自律的な課題発見・推進力:
  事業成長のためのデータ活用ニーズを自ら発見し、分析設計から施策提案まで主体的に進める姿勢が求められます。指示待ちではなく、自ら仮説を立てて動ける方に向いています。
• スピードと正確性を両立する実行力:
  急成長フェーズのSaaS事業において、変化する事業環境に合わせて迅速に分析・改善サイクルを回す実行力と、データの正確性・再現性を担保するための細かな検証能力が必要です。
• 論理的な資料作成・プレゼンテーション力:
  データ分析の結果を経営・営業幹部に伝えるための論理的なストーリーライン構築と、わかりやすい資料作成・説明能力が求められます。

• SaaSビジネスのKPI設計経験:
  MRR・チャーン率・LTVなどSaaSビジネス固有のKPIに関する理解や設計経験があると、コボット事業のデータ基盤構築においてより即戦力として活躍できます。
• P/L管理・予実分析などの経営管理経験:
  事業のP/L管理や予実管理・KPIモニタリングなどの経営管理業務の経験者は特に歓迎されます。事業企画の視点を持ったアナリストとして幅広い業務に携われます。
• 営業企画・営業推進部門での実務経験:
  営業データの活用や、営業組織のKPI設計・モニタリングに関わった経験があると、本ポジションで扱うデータの文脈への理解が深まりスムーズに活躍できます。
• Python・Rなどを使ったデータ分析スクリプト経験:
  SQLに加えてPythonやRなどを用いた統計的分析・自動化スクリプトの経験があると、より高度なデータ基盤の構築や効率化に貢献できます。

• SaaS事業における高度なデータアナリティクス経験:
  急成長中のSaaSプロダクトの営業・事業データを扱うことで、KPI設計・データ基盤構築・BIダッシュボード構築まで一気通貫したアナリティクス実務スキルが身につきます。
• 事業戦略策定に直結するビジネスアナリスト能力:
  経営・営業企画部門と連携しながら意思決定支援を行うことで、データ分析にとどまらず事業課題の整理・改善提案・戦略立案に関与するビジネスアナリストとしての上位スキルが養われます。
• 中小企業向けDX市場への深い知見:
  日本の99%を占める中小企業向けDX支援の現場に携わることで、急拡大するHRtech・販促SaaS市場の構造や顧客課題に関する実践的な業界知見が蓄積されます。
• 大規模組織でのデータ活用推進・変革経験:
  1,700名超の営業部隊と15万社超の顧客基盤を持つ組織でデータ活用の仕組みを構築・改善する経験は、データドリブン組織の推進リーダーとして将来のキャリアに大きく寄与します。
• 東証プライム上場企業での経営企画経験:
  上場企業のDX中核事業における経営企画・分析業務の実務経験は、転職市場においても高い評価を受けるキャリアアセットとなります。