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 → 上場SaaS企業のプロダクトアナリスト

28歳/440万円 → 590万円(+150万円)

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)
転職後上場SaaS企業/プロダクトアナリスト(IT・データ)
年齢・経験年数28歳/前職6年
年収440万円 → 590万円(+150万円)
転職のきっかけ社内に学べる人がいない
選考の論点手を動かせないと見られる
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14社・書類通過9社・内定1社/約6か月

転職前の状況

BtoCサービス企業で6年目。自分で数字を出せないことが、提案の速さと精度の両方を制約していた。

転職を考えたきっかけ

技術的な判断を相談できる相手が社内にいなかった。正しいかどうかを確かめる手段がないまま進める状態が続いていた。

選考でネックになったこと

使っていた技術スタックが応募先と合わず、キャッチアップの意思をどう示すかが課題になった。「学習中です」という説明では足りなかった。

どう進めたか

不足していた領域を9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14社、書類通過9社、最終面接まで進んだのが1社、内定1社。情報収集を始めてから内定まで約6か月かかっている。

年収の動き

150万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。

キャリア相談について見る →