AI マーケティングデータストラテジスト／グループ横断 CRM・パーソナライズドマーケティング担当

掲載中・1日前に確認

給与: 記載なし
勤務地: 東京都
休日: 記載なし
雇用形態: 記載なし

どんな仕事かAIによる生成

グループ各サービスの会員・購買・利用・行動データなどを活用し、顧客理解とマーケティング成果向上につながる Customer Intelligence を設計・改善します。データとAIを活用して課題や改善機会を探索し、必要なデータ・機能の要件定義や関係者との連携を通じて、改善の実現まで推進するポジションです。

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給与記載なし

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応募資格

必須

以下のいずれか複数の経験を有する方を想定しています。
- CRM、デジタルマーケティング、データマーケティング領域での実務経験
- SQL等を利用したデータ分析経験
- 顧客データ、購買データ、行動データを利用した施策改善経験
- セグメンテーション、LTV、CRM、Customer Journey等に関する知識
- KPIやBusiness Performanceをもとに仮説検証を行った経験
- データ要件またはプロダクト要件を定義した経験
- Engineer / Data Scientist / Product Managerなどとの協働経験
English (総合 - 2 - 中級)
Japanese (総合 - 4 - 流暢)

歓迎

CDP、DWH、MA、CRMプラットフォームの利用・設計経験
AI / Machine Learningを活用したマーケティング経験
LLM / AI Agentを利用したデータ分析・業務改善経験
Feature Engineeringに関する知識
Recommendation / Next Best Action / Propensity Model等の知識
Experimentation / A/B Test / Bandit等の知識
複数サービスを横断したデータ分析経験
Data ProductまたはAnalytics Productの企画経験
Data Governance / Data Qualityに関する経験

募集要項最終確認 10/7

職種: マーケティングアナリスト
雇用形態: 記載なし
給与: 記載なし
勤務地: 東京都
働き方: 記載なし
掲載日: 2026/10/06 21:37（2日前）
最終確認: 2026/10/07 21:36（1日前）

仕事内容

部署・サービスについて

本ポジションは、グループ横断で再利用可能な顧客理解とマーケティングデータ活用の仕組みづくりに関わります。
配属予定のオペレーティングモデル統合部では、AI、データ、MA/CRMプラットフォーム、マーケティングオペレーション、クリエイティブオペレーションを統合し、グループ横断でマーケティングの高度化・標準化・自動化を推進しています。
従来のキャンペーン単位・セグメント単位のマーケティングから、顧客一人ひとりの状態や変化を継続的に理解し、その時点で最適な体験を提供する Hyper Personalized Marketing への進化を目指しています。
その実現に向けて、顧客データを単に分析するのではなく、マーケティングやAIが活用できる Customer Intelligence として設計し、継続的に改善していきます。

募集背景

AIの普及により、マーケティングにおけるデータ活用のあり方は大きく変化しています。
今後は、人がすべてのデータを確認して分析するだけではなく、人が問いを立て、AIに探索させ、得られた発見をもとにさらに仮説を深めるという働き方が重要になります。
一方で、AIが顧客やビジネスを正しく理解するためには、適切なデータ、特徴量、顧客状態、評価指標が必要です。また、分析によって課題を発見しても、必要なデータや機能が存在しなければ改善は実現できません。
本ポジションでは、データとAIを使って顧客・ビジネスの変化を発見し、その発見を実際の改善へつなげていただきます。
必要に応じて Data Engineer、Data Scientist、Platform Engineer、Product Manager、マーケティング担当者などを巻き込み、改善の実現までドライブすることを期待しています。

ポジション概要

グループ各サービスが保有する会員データ、購買・利用データ、Web・アプリ行動、キャンペーン接触履歴、CRM/MAデータなどを活用し、顧客理解とマーケティング成果向上につながる Customer Intelligence を設計・改善します。
単に既存データを分析する役割ではありません。マーケティング成果や事業KPIから逆算し、必要なデータ、定義すべき顧客状態、AIへ提供すべき特徴量、セグメントや優先順位に使う条件、改善シグナルとして捉える変化を考え、必要な改善を推進します。
キャンペーン単位だけでなく、サービス、チャネル、顧客群、プラットフォームを横断して課題や改善機会を探索し、Signal -> Hypothesis -> Investigation -> Action -> Measurement -> Learning のサイクルを継続的に回します。

主な業務内容

1. Customer Intelligence / Marketing Data の設計
顧客の属性、購買・利用履歴、Web/App行動、キャンペーン反応などを組み合わせ、顧客状態、特徴量、スコア、セグメントなど、マーケティングやAIが活用できるデータを設計・改善します。
既存データだけでなく、新たに取得すべきイベント、ログ、顧客ステータスなどの定義にも関わります。
2. データとAIを活用した Performance 探索・改善
キャンペーン、サービス、チャネル、顧客群などを横断して、パフォーマンス変化や異常シグナルを捉えます。
AIも活用しながら原因や改善機会を探索し、セグメント、特徴量、優先順位、除外条件などの改善につなげます。
3. AI / CRM / Marketing Platform の改善推進
分析や施策に必要なデータ・機能が不足している場合は、新たなデータ取得、データモデル、AI機能、CRM/MA連携などの要件を定義します。
Data Engineer、Data Scientist、Platform Engineer などと連携し、Business Issue を Data / Product / Engineering Requirement へ落とし込み、改善を推進します。
4. Customer Intelligence を活用した Optimization
施策実績を次の顧客理解、データ設計、AIモデル、ターゲティングへフィードバックし、継続的な改善サイクルを構築します。
分析結果を提示するだけではなく、改善の実現まで責任を持って推進します。
5. グループ横断のデータ活用モデル構築
複数サービスで再現性高く Customer Intelligence を活用できるよう、データ定義、KPI、モニタリング、データ品質、運用ルール、ナレッジなどを整備します。
属人的な分析や個別最適の運用を、グループ横断で利用可能な仕組みへ進化させます。

入社後にお任せしたいテーマ例

Hyper Personalized Marketing に必要な Customer Intelligence / Semantic Data の設計
顧客の Past / Present / Future を表現する顧客状態モデルの構築
グループ横断で利用可能なマーケティング特徴量の整備
キャンペーン実績から次回施策改善につながるデータサイクルの構築
AIを活用した Performance Monitoring や改善機会の探索
Next Best Action やセグメント改善に必要な特徴量・データの設計
クロスユース、F2転換、休眠復帰、継続率向上に向けた Customer Intelligence 整備
特定ビジネスの Performance 低下原因の探索と改善
Data / AI / Platform Engineer を巻き込んだ改善プロジェクトの推進

働く環境

Marketing / Data / AI / Product / Engineering を横断するクロスファンクショナルな環境です。Data Engineer、Data Scientist、Platform Engineer、Product Manager、マーケティング担当者などと連携して業務を進めます。
CRM、デジタルマーケティング、データマーケティング、データ分析、AI/ML、CDP/DWH/MA/CRMプラットフォーム、データプロダクトなど、複数領域の知見を持つメンバーとの協働を想定しています。

この求人は、楽天グループ株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト