カスタマーサクセス／データアナリティクススペシャリスト（CS Analytics Specialist）

以下のいずれかの経験・スキルが求められます。

• Python / SQL を用いたデータ分析・処理経験
• BIツール（Tableau / Looker / PowerBI 等）を用いたダッシュボード構築・可視化経験
• 非定型なデータ分析・示唆抽出の実務経験
• SaaSプロダクトまたはB2Bビジネスにおけるデータ活用経験
• AIツールを活用した業務効率化・自動化の企画・実装経験

• 課題構造化力:
  顧客・社内メンバーとの対話を通じてビジネス課題を深く理解し、分析課題に落とし込める構造化思考力が求められます。
• 自律的な実行力:
  分析アウトプットの作成から仕組み化・横展開まで、スピーディに自走できる推進力が必要です。指示待ちではなく、自ら課題を設定し動ける方が活躍できます。
• コミュニケーション能力:
  顧客・社内メンバー双方と対話しながら課題を理解し、解決策を合意形成していく力が求められます。分析結果を非専門家にも分かりやすく伝えるスキルも重要です。
• 仮説思考・ロジカルシンキング:
  データに基づき示唆を抽出し、ビジネス上の意思決定につなげるための仮説構築力・抽象化思考力が必要です。
• 変化対応力・学習意欲:
  急成長フェーズのスタートアップ環境において、新しいAIツールや技術を積極的にキャッチアップし、不確実性の高い状況でも柔軟に対応できる姿勢が求められます。

• 製造業ドメイン知識:
  調達・設計・生産管理・生産技術等の製造業領域における業務知識や経験があると、顧客課題の深い理解に直結します。
• カスタマーサクセス経験:
  SaaSプロダクトにおけるカスタマーサクセスやコンサルティングの経験があると、顧客向けアウトプットの質を高められます。
• 機械学習・統計モデリングの知識:
  AI・MLモデルの基礎知識や、統計的アプローチによる分析経験があると、より高度な分析・示唆抽出が可能になります。
• 業務自動化・ETL・データパイプライン構築経験:
  データ収集・加工の自動化経験があると、分析業務の仕組み化・スケールに貢献できます。
• プロジェクトマネジメント経験:
  複数ステークホルダーを巻き込みながら分析プロジェクトを推進・完遂した経験があると即戦力として活躍できます。

• 製造業×データ分析の専門知識:
  図面・仕様書・見積・調達・設計変更など製造業特有の非構造化データを扱い、業界固有の課題解決に特化した分析スキルを実践的に習得できます。
• AIツール活用・オペレーション設計力:
  AIツールを活用した新規オペレーション構築や業務自動化の企画・実装を通じて、最先端のAI活用スキルとプロセス設計力を身につけられます。
• 顧客向けコンサルティング・示唆抽出力:
  複雑な製造業顧客のビジネス課題を深く理解し、データ分析を通じて戦略的提言を行う、コンサルティング的な問題解決スキルを磨けます。
• グローバルSaaSビジネスの知見:
  日米アジアで展開する成長フェーズのSaaS事業に深く関わることで、グローバルSaaS特有のカスタマーサクセス・事業運営の知見を得られます。
• 組織横断的な連携・影響力発揮力:
  SoA・プロダクト・CSなど複数の部門と協働し、分析ベストプラクティスを全社アセットへと転換することで、組織をまたいだ影響力の発揮スキルを習得できます。