会社名

楽天グループ株式会社

会社概要

未来を信じ、より良い明日を創っていく。
イノベーションを通じて、人々と社会をエンパワーメントする。私たちは、そんな想いを大切に世界の人々に喜びと楽しさを届けます。
楽天は、E コマース、FinTech、デジタルコンテンツ、通信など、70 を超えるサービスを展開し、世界10 億以上のユーザーに利用されています。
これら様々なサービスを、楽天会員を中心としたメンバーシップを軸に有機的に結び付け、他にはない独自の「楽天エコシステム」を形成しています。ダイバーシティ推進は、楽天にとって最優先の企業戦略のひとつです。従業員の出身は70カ国・地域以上。世界中からユニークで多様な文化的背景や視点を持つ優秀な人材が集まり、イノベーションの原動力になっています。社内カフェテリアにはベジタリアン、ハラル対応のメニューを用意。礼拝所（Prayer room）もあります。
また、仕事と育児の両立支援や、障がい者雇用・活躍促進も積極的に推進。社内のLGBT（※1）当事者やアライ（※2）に対して、情報共有やサポート体制の強化も進めています。誰もが自分らしく力を最大限発揮して働ける。それが楽天のダイバーシティです。

70を超えるサービスを提供し、世界30カ国にサービス展開拠点を持ち、従業員の出身国・地域数は100を超え、オープンポジション制度を活用して多様なキャリアを描くことができる点も魅力です。
フレックスタイム制度、事情に応じたリモートワークの活用が可能です。本社には託児所やフィットネスジム、三食無料で利用可能なカフェテリアが併設されるなど、社員を支える環境が整備されています。

ポジション

1038643　マーケティングディビジョン：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

仕事内容

Job Description:
楽天・事業について
マーケティングディビジョンは、国内外70以上のサービスを横断的に支える組織です。

ブランド、クリエイティブ、マーケティング、メンバーシップなどの領域を統括し、グループ全体の顧客体験とビジネス成果の最大化を目指しています。


部署・サービスについて
マーケティングディビジョンでは、複数サービスを横断して顧客体験とマーケティング成果を高めるため、データ、クリエイティブ、CRM、メンバーシップなどの機能を連携させています。

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。


業務内容
＜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

求める経験・スキル

必須要件：
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


歓迎要件：
・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