データ・AI/マーケティング・営業企画 → データアナリスト

BtoCサービス企業の営業企画 → 大手Web企業のプロダクトアナリスト

34歳/500万円 → 750万円(+250万円)

転職前BtoCサービス企業/営業企画(マーケティング・事業会社)
転職後大手Web企業/プロダクトアナリスト(IT・データ)
年齢・経験年数34歳/前職4年
年収500万円 → 750万円(+250万円)
転職のきっかけ年収の頭打ち
選考の論点成果を数字で語れない
効いた進め方不足している知識を先に埋めた/手を動かした証拠を用意した
選考の状況応募31社・書類通過15社・内定1社/約5か月

転職前の状況

BtoCサービス企業で営業企画として4年。施策の効果を測る場面で、いつも他部署に数字を依頼していた。

転職を考えたきっかけ

評価は悪くなく、等級も順調に上がっていた。ただ、社内の賃金テーブルを見ると、次の等級に上がっても増える額は限られていて、500万円の先が見えてしまっていた。

選考でネックになったこと

「品質を改善した」「顧客満足度が上がった」という書き方に留まっていて、前後の差が示せていなかった。書類の通過率が想定より低かった原因はここにあった。

どう進めたか

不足していた領域を7週間で最低限埋めることにし、範囲を絞って学習した。網羅ではなく、面接で論点になる部分だけに絞ったのが結果的に効いた。

週末に小さなプロダクトを作り、要件の決め方から公開後の反応の見方までを一通り自分でやった。規模は小さいが、意思決定を全部自分で行った経験として面接で使えるようになった。

応募31社、書類通過15社、最終面接まで進んだのが3社、内定1社。情報収集を始めてから内定まで約5か月かかっている。

年収の動き

250万円の増加分の多くは、本人の評価というよりIT・データの相場そのものの差だった。同じ経験でも、置く場所を変えるだけで水準が変わる。

このケースから読み取れること

未経験の職種に移るとき、評価されたのは新しい職種の知識ではなく、前職でしか得られない視点のほうだった。埋めるべき差と、活かすべき差を分けて考える必要がある。

自分の場合はどうか、を確かめたいとき

事例は型であって、そのまま当てはまるものではありません。 いまの経歴でどのパターンに近いのか、何が論点になりそうかを整理したい方は、キャリア相談をご利用ください。

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