データ・AI/マーケティング・営業企画 → データアナリスト
広告代理店の営業企画 → 上場SaaS企業のマーケティングアナリスト
30歳/670万円 → 690万円(+20万円)
| 転職前 | 広告代理店/営業企画(マーケティング・事業会社) |
|---|---|
| 転職後 | 上場SaaS企業/マーケティングアナリスト(IT・データ) |
| 年齢・経験年数 | 30歳/前職8年 |
| 年収 | 670万円 → 690万円(+20万円) |
| 転職のきっかけ | 市場価値が上がっていない感覚 |
| 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/成果を数字に置き換えた |
| 選考の状況 | 応募10社・書類通過6社・内定2社/約2か月 |
転職前の状況
広告代理店で営業企画として8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
社内では評価されている実感があった一方で、社外で通用する言葉に置き換えられるスキルが増えていない感覚があった。求人を眺めても、自分の経験がどの欄に当てはまるのか分からなかった。
選考でネックになったこと
職務経歴書が担当業務の羅列になっており、規模も変化量も書かれていなかった。良い仕事をした自覚はあったが、比較できる形になっていなかった。
どう進めたか
不足していた領域を8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。
関わった案件を洗い出し、規模・期間・人数・変化量の4つを必ず添える形に統一した。守秘に触れる数字は比率に置き換える。10社に出した書類の中身は、この作業の前後で別物になった。
応募10社、書類通過6社、最終面接まで進んだのが3社、内定2社。情報収集を始めてから内定まで約2か月かかっている。
年収の動き
年収はほぼ横ばい(670万円 → 690万円)。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。
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。
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