データ・AI/マーケティング・営業企画 → データアナリスト
広告代理店のマーケティング → シリーズCのSaaS企業のデータアナリスト
38歳/490万円 → 510万円(+20万円)
| 転職前 | 広告代理店/マーケティング(マーケティング・事業会社) |
|---|---|
| 転職後 | シリーズCのSaaS企業/データアナリスト(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 38歳/前職9年 |
| 年収 | 490万円 → 510万円(+20万円) |
| 転職のきっかけ | 年収の頭打ち |
| 選考の論点 | 資格はあるが実務がない |
| 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7社・書類通過4社・内定1社/約5か月 |
転職前の状況
広告代理店でマーケティングとして9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、490万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
資格は取っていたが、それを使った実務の経験がなかった。書類は通るものの、面接で具体例を求められると答えが薄くなった。
どう進めたか
不足していた領域を6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。
応募先のプロダクトを実際に使い、改善案を資料にまとめて面接に持ち込んだ。外からの推測であることを断ったうえで提出したところ、議論の入り口として機能した。
応募7社、書類通過4社、最終面接まで進んだのが4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
年収はほぼ横ばい(490万円 → 510万円)。上げることよりも裁量と働き方を優先した結果で、本人もこの条件を最初から想定していた。
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。
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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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