顧客データ分析/データマーケティング担当:営業本部

楽天ペイメント株式会社

Tokyo, Japan Posted October 28, 2026

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On-site Full-time Mid level
Job Description

ミッション 楽天ペイメントは「圧倒的なオープン戦略」を掲げ、ユーザーに寄り添うキャッシュレスサービスを提供しています。 本ポジションは、各サービス/プロダクトの主にtoB側の活動を加速させるためのリサーチ/データ分析設計~施策の伴走(例えばマーケティング施策立案や顧客エンゲージメント強化など)をおこないます。 実際に求められるアウトプットとしては、パートナー企業様の販売促進データの抽出/加工/集計/分析/示唆、分析結果に基づいた施策立案など多岐に渡ります。 楽天ペイメントのユーザーに関するリサーチ結果および分析から得られたデータと、楽天グループが持つ膨大なデータベースを基軸に、戦略的な考察を加えてパートナー企業様のビジネス拡大をご支援します。 部署紹介/組織構成 データマーケティング部は営業本部に属しており、データ分析/リサーチを通してパートナー企業様の増収/増益をサポートする役割を担っています。 当組織は20代~30代前半の社員が多く、役割ごとにスモールチームで業務を行っているため非常に風通しの良い部署です。 採用の背景 楽天ペイメントは多くの決済関連サービスを有しており、パートナー企業様は年々増加しております。 パートナー企業様のサポートには、1社1社に対しデータ分析/リサーチを通した綿密なコミュニケーションが不可欠です。 当部の増強のためにお力になっていただけるチームメンバーを募集しています。 具体的な仕事内容 楽天ペイメントのサービス導入企業に対し、購買データや属性データの抽出・分析を通じて、マーケティング戦略の立案・施策実行・検証までを一気通貫で支援します。営業担当と連携しパートナー企業様の増収増益に伴走するポジションです。

  • 営業担当と連携した顧客への直接ヒアリング・レポート報告
  • パートナー企業様のデータ抽出・加工・分析および可視化(BIツール等活用)
  • 分析結果に基づいたKPI設定、マーケティング施策の立案
  • 施策実行後の効果検証と、次なる改善案の提案
  • 汎用的なデータ活用プロダクト・ソリューションの開発・運用 必要な経験・スキル

いずれか必須

  • 課題解決型での提案営業の経験(2年以上目安)
  • ビジネス課題を数値で表現、もしくは、数理課題化し、解決に取り組んだ業務経験(2年以上目安)
  • プロモーションやマーケティング領域での実務経験

必須

  • 入社後2年間以内にTOEIC800点以上のスコアを取得するモチベーションがあること
  • PowerPoint・Excel(vlookup, pivot)の操作スキル 望ましい経験・スキル
  • コンサルティングファーム・コンサルティング企業での小売業界支援の経験
  • SQLを使用した集計経験
  • ID-POSデータ集計の経験 今回の採用の背景 ポイントカードを始めとしたサービスご導入企業の拡大に伴い増員を計画しております。 魅力・やりがい ・業務の魅力 ∟楽天グループ内の多様なサービスの利用データの活用により、解像度の高い顧客理解を基に、クライアント企業の支援ができます。 ∟分析結果がクライアント企業の意志決定に直接反映されるため、アナリストとしての介在価値を強く実感できます。 ∟ビジネス課題に対して多変量解析をはじめとした手法や、機械学習・AI活用などを含めた提案を自由度高く実行できる環境です。 ・制度面の魅力 ∟約3カ月の社内研修を通して、部でSQL等のコーディングスキルや、クライアントへの提案を想定したロールプレイなどのフォロー体制があるため、安心してご入社いただける環境です。 どんなキャリアが築けるか データを可視化して、企業経営/サービス運営における意思決定の材料としていくという要素はキャリア形成上有効なスキルです。 実データを集計するスキル、クライアントワークの両面にバランスよく従事することができます。 Hiring Managerからのメッセージ ポイントや決済のサービスだけでは差別化が図りにくい状況下で、データ活用→ソリューション提供は当社の成長戦略における重要な要素です。 パートナー企業様の業績貢献とともに、自社の競争力強化への、スキルアップを目指して歩める方を募集しております。ご応募お待ちしております。
Required Skills
data analysis marketing analytical skills communication procurement sales KPIs problem solving PowerPoint Excel SQL POS systems machine learning decision making
How to apply

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