LAVA International ／データマーケター

会員制ビジネスのデータ基盤再構築。施策実行ではなく各部門の意思決定を支える分析のプロ向け

求人基本情報

企業名: LAVA International
職種名: データマーケター
想定年収: 非公開
働き方: 出社
雇用形態: 正社員
勤務地: 本社
媒体: 自社採用ページ
確認日: 2026-08-05
求人URL: https://lava-intl.co.jp/recruit/job-type/back-office/データマーケター/

必須要件

マーケティング領域に関わるデータ分析・レポーティング・施策立案の経験 / BIツールや高度なExcel、SQL等を活用した業務経験 / 部門を横断した調整やプロジェクト推進の経験

歓迎要件

Web広告の運用またはディレクション経験 / 会員制ビジネスにおけるマーケティング経験 / マネジメントやチームリーダーとしての実務経験

minoの見解

見るべきポイント

このポジションの本質は施策を自分で実行する人ではない。各部門が正しい施策判断をできるようにデータを整備・分析して示唆を出す人。一番重要なのは大規模データを扱えること。施策立案より大規模データの整理・示唆出し・問題定義・多角的分析ができることのほうが大事。データ基盤の再構築が業務に入っている。散在しているデータを統合し整備するプロジェクトを推進できる人を求めている。歓迎要件の広告運用経験やマーケ経験はマストではない。Webディレクターがプログラミング書けなくてもいいのと同じ。大規模データベースの分析ができるデータサイエンティスト的人材はそもそも市場にレアキャラ。会社もそれを理解している。マネジメント経験も後輩教育レベルでOK。

採用側が期待していそうな役割

各ブランドのKPIモニタリングデータを集計・分析し、各部門に示唆を出せる人。広告効果データと会員継続率データを掛け合わせた分析ができる人。データ基盤の再構築をリードできる人。部門横断でコミュニケーションが取れる人。

魅力

会員制ビジネスのデータマーケターは市場価値が高い。データ基盤をゼロから設計・構築した経験は職務経歴書に書ける強い実績。複数ブランドを横断して分析する環境。ヨガ・ピラティスレッスン無料。

注意点

年収非公開。フィットネス業界は給与水準が低めの傾向。データ基盤が整っていない可能性。施策の実行権限はこのポジションにはない。 BIツール・SQL必須。

向いている人

大規模データの整理・分析・問題定義が得意な人。 BIツールやSQLを日常的に使っている人。会員制ビジネスでデータ分析に携わった経験がある人。部門横断でプロジェクトを推進した経験がある人。データ基盤の構築や整備に興味がある人。

向かない人

施策の企画・実行を自分でやりたい人。 Excelでの分析しか経験がない人。分析結果を出したら終わりという人。早く目に見える成果を出したい人。

求人票の読み解き方をもっと知りたい方へ

Webマーケ経験はあるのに、職務経歴書にすると弱く見える人へ — 経験の棚卸しと求人票の読み解き方をまとめました

職務経歴書への変換

応募するなら見せる経験

大規模データの分析・レポーティング実績。扱ったデータ量と分析の切り口・示唆の内容をセットで。 BIダッシュボードの構築・データ基盤の設計経験。部門横断でのデータ活用推進実績。広告効果分析や会員継続率分析の実績。

今足りないなら積むべき実績

SQLが書けないならBigQuery Sandboxで基礎を身につける。 BIツール経験がなければLooker Studioでダッシュボードを1つ作ってみる。レポートに示唆と次のアクション提案を含めるようにする。

After（刺さる書き方）

会員数○万人のサブスクサービスで、散在していた広告データ・会員データ・売上データをBigQueryに統合し、Looker Studioでマーケティングダッシュボードを構築。広告チャネル別の会員継続率分析を実施。ROIの高いチャネルへの予算配分見直しを提言。月次KPIレポートの自動化を推進。レポート作成工数を削減。

面接対策

想定質問

これまで扱ったデータの規模と分析内容。データ分析の結果を他部門にどう伝え施策に繋げましたか。 BIツールやSQLの利用レベル。データ基盤の構築や整備に関わった経験は。会員制ビジネスのデータ分析で重視する指標は。

見せるべき観点

施策提案ではなく、データの整理・示唆・問題定義の力を見せる。データ基盤整備や仕組み化の経験を出す。部門横断のコミュニケーション力を具体的に。会員制ビジネスの構造理解を示す。

差がつくアクション

LAVAのサービスを実際に体験してみる。フィットネス業界の会員継続率データを調べておく。入ったらまずデータ基盤の現状把握から始めるという具体的なファーストアクションを語る。

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