データ・AI/マーケティング・営業企画 → データアナリスト
BtoCサービス企業のマーケティング → 大手Web企業のマーケティングアナリスト
37歳/440万円 → 540万円(+100万円)
| 転職前 | BtoCサービス企業/マーケティング(マーケティング・事業会社) |
|---|---|
| 転職後 | 大手Web企業/マーケティングアナリスト(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 37歳/前職7年 |
| 年収 | 440万円 → 540万円(+100万円) |
| 転職のきっかけ | 社内に学べる人がいない |
| 選考の論点 | 成果を数字で語れない |
| 効いた進め方 | 成果を数字に置き換えた/手を動かした証拠を用意した |
| 選考の状況 | 応募24社・書類通過9社・内定2社/約7か月 |
転職前の状況
BtoCサービス企業で7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
数字は取れていたが社外秘の扱いが分からず、書くこと自体を避けていた。結果として、実態より小さく見える書類になっていた。
どう進めたか
前任者との比較、着任前後の比較、他チームとの比較の3種類で数字を用意した。絶対値が出せない場合でも、比較なら示せることが多かった。
直近で自分が書いたコードと設計資料を、公開できる形に整理した。量ではなく、判断の跡が読み取れる形にすることを優先した。
応募24社、書類通過9社、最終面接まで進んだのが4社、内定2社。情報収集を始めてから内定まで約7か月かかっている。
年収の動き
年収が100万円上がったのは、職種が変わったからというより、担当する範囲が広がったことに対する評価だった。マーケティングアナリストとしての実績はまだないため、入社時点では実力ではなく期待値に対する提示だという説明を受けている。
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。
同じパターンの他の事例
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 →