戦略ソリューションプランナー（エンタープライズ担当）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• コンサルティングまたはマーケティング実務経験（2年以上）
• エンタープライズ企業（大手・上場企業）への提案・折衝経験
• 経営層・役員クラスへのプレゼンテーション・提案書作成経験
• マーケティング課題の構造化・仮説立案経験
• データに基づいた意思決定支援・戦略策定の経験

• 論理的思考力・構造化能力:
  複雑な事業課題を整理し、本質的なボトルネックを特定する高い論理的思考力が求められます。「なぜ」を繰り返し、問題の根本原因まで掘り下げる姿勢が必要です。
• 経営層とのコミュニケーション能力:
  顧客の役員・部長クラスに対し、論理的整合性と事業インパクトを両立させた提案を行うための、ハイレベルなプレゼンテーション力と対話力が必要です。
• データへの親和性・好奇心:
  データサイエンティストと連携し、統計的根拠に基づいたソリューションを共同で設計するため、データや定量分析に対する基礎的な理解と積極的な学習姿勢が求められます。
• 自律性・課題発見力:
  決まったパッケージを売るのではなく、顧客ごとに最適な「解くべき問い」を自ら定義する能力が必要です。主体的に課題を発見し、解決策を提案できる自律性が重視されます。
• ナレッジ体系化・再現性への意識:
  個別提案にとどまらず、提案内容のフレームワーク化や社内ナレッジの体系化を推進できる、組織全体の価値向上を意識した思考・行動が求められます。

• MMM・マーケティング分析の知識:
  MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）やCMM等のデータサイエンス手法に関する知識・経験があれば、提案の説得力が格段に高まります。
• ABM（アカウントベースドマーケティング）の理解・実務経験:
  エンタープライズ向けのABM戦略に関する知識があると、ターゲット分析やシナリオ設計の質が向上し、即戦力として活躍できます。
• 戦略コンサルティングファーム・マーケティングリサーチ会社の経験:
  戦略系コンサルティングやマーケティングリサーチ会社での経験者は、フレームワーク活用や提案書作成において高い親和性が期待されます。
• SaaS・データ関連プロダクトの提案・導入支援経験:
  データ系プロダクトの導入支援やプリセールス経験があると、技術と事業の橋渡し役として即戦力として活躍できます。
• 統計学・データサイエンスの基礎知識:
  データサイエンティストとの協働において、統計分析の基礎知識（回帰分析、因果推論など）があると、より深いソリューション設計が可能になります。

• データドリブン戦略立案スキル:
  MMM・CMM等の最先端データサイエンス手法を活用した、定量的根拠に基づくマーケティング戦略の立案スキルを実務の中で習得できます。ビジネスとテクノロジーを横断できる希少な人材となれます。
• エンタープライズ向けコンサルティングスキル:
  日本を代表する大手企業の経営層・役員クラスとの折衝・提案を繰り返すことで、高度なコンサルティングメソドロジーと経営視点の提案スキルが身につきます。
• フレームワーク設計・ナレッジマネジメント能力:
  個別提案を普遍的な型（フレームワーク）へと昇華させ、社内ナレッジを体系化していく経験を通じて、組織全体の知的生産性を高める能力が培われます。
• マーケティングROI最大化の実践知識:
  ROI最大化を目的とした予算配分設計やPDCAモデルの構築を通じて、マーケティング投資効果の定量評価と最適化に関する実践的な知識が習得できます。
• データサイエンティストとの協働・プロジェクトマネジメント力:
  専門性の高いデータサイエンティストとペアを組んで課題解決を進める中で、テクニカルチームとのコラボレーション力やクロスファンクショナルなプロジェクト推進力が養われます。