【業務概要】
データに基づいたセールスプロセスの可視化、CRMの実装、およびBigQueryを用いた高度な分析を通じて、営業組織のボトルネックを解消し、成果を最大化させます。

【具体的な業務内容】
・セールス・プロセスの設計/最適化: 顧客獲得から成約、カスタマーサクセスへの引き継ぎまでのフローを標準化し、CRMを実装。
・KPI設計とモニタリング: 売上だけでなく、パイプラインの推移、商談通過率、リードタイム等の重要指標を定義・可視化。
・データ基盤の構築と分析: SQLを用いてBigQuery上のログデータを解析し、成約率の高いリード（PQL/MQL）の傾向を特定。
・ワークフローの自動化: フロー機能や外部ツールを連携させ、見積作成や契約承認を自動化。
・現場ヒアリングとUI設計: 営業現場へのヒアリングを基に、活動入力の負荷を下げつつ、質の高いデータが蓄積される入力項目を再設計。

【ミッション】
「営業を、再現性のあるサイエンスへ」 データとテクノロジーを駆使して、営業組織の生産性を最大化する仕組みを構築・運用することがミッションです。介護業界特有の複雑なプロセスを標準化し、データドリブンな意思決定を支える基盤を構築することで、事業成長を加速させるエンジンとしての役割を担います。

【やりがい】
・変革のインパクト: 自分の設計一つで数百人の営業担当者の動きが変わり、数億円単位の売上インパクトを生む過程をダイレクトに体感できます。
・ビジネス価値の高いキャリア: 「営業現場のインサイト」と「BigQuery/SQLを駆使したデータ工学」の両輪を回せる人材は価値が極めて高く、将来的にRevOps責任者やCROへの道も開けます。
・成果の可視化: ワークフロー導入による「商談化率20%向上」「事務作業30%削減」など、改善結果がダイレクトに数字として現れます。


【セールスイネーブルに向いている人】
・現場感と客観性のバランス: データの正しさに固執せず、営業現場が使いやすい仕組みを考えられる共感力のある方。
・自走力とオーナーシップ: 自らデータの歪みを見つけ出し、改善プロジェクトを立ち上げられる方。
・変化への柔軟性: 事業フェーズに合わせ、既存のKPIやプロセスを壊して作り直すことを厭わない方。
・高いコミュニケーション能力: エンジニアと営業幹部の間に入り、言語を翻訳して合意形成を図れる方。


【面接でお聞きしたいこと】
これまでのご経験の中で、「データや仕組みによって営業組織がどう変わったか」について、具体的なプロセスと数値成果をお伺います。

・SQLやCRMを用いて解決したビジネス上の課題と、その際の試行錯誤
・現場の反発や運用の形骸化をどう乗り越え、新しいワークフローを定着させたか
・BigQuery等を用いた分析において、どのような仮説に基づきどのようなインサイトを得たか

【キャリアパス】
・データ×戦略のスペシャリストとしての地位確立: BigQueryを駆使した大規模セールスデータの分析から、営業現場のオペレーション実装までを一気通貫で担うことで、ビジネス価値が極めて高い「データに強い事業推進者」としての専門性を身につけられます。
・次世代リーダーへのステップアップ: 500人規模への組織拡大に伴い、マーケティングからカスタマーサクセスまでを統括するRevOps責任者や、新規事業の事業責任者（BizDev）への昇進機会が豊富にあります。
・経営層に近いポジション: CEOや営業幹部と直接議論し、事業のボトルネックを解消する役割を担うため、将来的にCROを目指すための経営視点と実行力を養うことが可能です。

【研修内容】
豊富なトレーニングプログラムを通じて、データ工学とビジネス戦略の両面からスキルアップを支援します。

・経営視点の養成: 事業戦略の立案から実行まで、経営陣や部門長と密に連携したプロジェクトを通じたOJT研修。
・セールス/オペレーションの実践: SFA/CRMの高度な設計や、AIツールを活用した商談解析/コーチング手法の習得。
・リーダーシップ/PMトレーニング: 複数部門（エンジニア・営業・マーケ）を巻き込むプロジェクトマネジメントと、合意形成のためのコミュニケーションスキル向上研修。
・業界知識の深化: ヘルスケア業界の構造、最新の法改正、現場のオペレーションを深く理解するためのフィールドスタディや勉強会。

【必須要件】
・データ抽出/分析スキル: SQLを用いた実務経験（複雑なJoin、集計関数の使用が可能なレベル）。
・CRM運用経験: CRMにおけるオブジェクト設計、レポート・ダッシュボード作成の経験。
・業務設計経験: 営業プロセスの可視化や、マニュアル・ワークフロー構築の経験。
・論理的思考: 課題を構造化し、仮説を立ててデータで検証する能力。

【歓迎要件】
・営業経験: 営業やインサイドセールスの実務経験があり、現場に対して、Deep diveできること。
・データエンジニアリング: BigQuery, Snowflake等のデータウェアハウス構築・運用経験。
・BIツール活用: Looker (LookML), Tableauを用いた高度なビジュアライゼーションスキル。
・統計学の知識: 回帰分析等を用いた成約要因分析や売上予測（Forecasting）の経験。