라쿠텐에서 광고 전략 컨설턴트를 모집합니다. 방대한 데이터를 활용해 광고 영업의 성과를 극대화하는 전략 파트너 역할을 수행합니다. 마케팅 플래닝 경험 3년 이상이 필수이며, 데이터 분석 및 AI 활용에 관심이 많아야 합니다. 데이터 기반의 솔루션을 기획하고 영업 조직과 협업하여 클라이언트의 문제를 해결하는 핵심적인 업무를 담당합니다.
アド&メディアカンパニーは、デジタル広告事業、リサーチ事業、インフルエンサービジネスを含む広告およびマーケティングサービスを提供しています。
上流の戦略立案から、広告運用、効果測定、データ分析といった下流の実行まで、マーケティングに関わる全ての部分に対し、一気通貫でソリューション提案ができる点が魅力です。
マーケティング関連事業は、デジタルマーケティング全般のソリューションを提供する「楽天マーケティング／リンクシェア」や、楽天が保有するビッグデータを活用したマーケティングソリューションを提供する「楽天データマーケティング」、マーケティングリサーチサービスを提供する「楽天インサイト」など、幅広いマーケティング事業等がそれに当たります。
楽天グループの中核を成す組織に身を置いて、ご自身の成長とキャリアアップに繋げていただくことができる環境です。
広告営業部は広告主に向けて楽天グループの「マーケティングソリューション」を提供していく部署です。
具体的には、1．約1億の楽天会員IDに基づく楽天データ、2．約70サービスに渡る楽天メディア、3．最新のテクノロジーを取り入れたAIを組み合わせ、広告主の課題を解決していく営業組織になります。
1の約1億の楽天会員IDに基づく楽天データは昨今、オンラインだけでなくオフラインデータの拡充にも注力しており「オフラインの購買データ」を活用したターゲティング、メジャメントサービスの提供も開始されております。こちらによりオンライン・オフラインを統合した「ソリューション」の提供が可能となっております。
2の約70サービスに渡る楽天メディアではディスプレイ広告だけでなくメール広告、サンプリング広告、郵送DM広告など多岐に渡る「ユーザーコミュニケーション」を抱えております。こちらにより適切なユーザーに向けて「多角的なアプローチ」が可能となっております。
3のAIにおいては直近で「未来の購買者」を予測する技術を開発し、広告提供を開始しました。こちらによりパフォーマンス重視の広告主の効果改善を図ることが可能となっております。
広告営業部ではデジタル広告業界において、楽天グループでしか実現出来ない「唯一無二」のソリューションを提供していきます。
未来購買予測：https://adsales.rakuten.co.jp/products/miraikobai/
データ企画課は、「広告営業部の広告売上をデータとAIで最大化する戦略パートナー」として、楽天の持つ膨大なデータと最先端のAI技術を活用し、営業活動を新たな次元へと進化させています。単なるデータ分析ではなく、「データを価値に変え、提案に力を与える」ことをミッションに、広告ビジネスにおける戦略的な意思決定を支援しています。
組織のビジョンは、データとAIの力で広告案件の継続率・受注率を高め、さらには受注額の最大化を実現する仕組みを構築することです。この仕組みを通じて、営業活動における再現性とスケーラビリティを両立させ、持続的な成長を生み出すエコシステムを目指しています。
また、楽天最大の強みであるデータを活かしたソリューションを創造し、データとAIの活用を営業現場に浸透させる推進力としての役割を担っています。データとAIの専門家として営業チームのナレッジハブとなり、クライアント各社への高度なデータドリブン提案を実現することで、楽天の広告ビジネスの未来を切り拓いています。
変化のスピードが加速する広告業界において、データとAIを武器に、営業と連携し新しい価値を創造する。それが、私たちの挑戦です。
今、データ企画課は、営業売上をさらに加速させる重要な挑戦フェーズにあります。
データとAIを起点に、新たな売上創出方法を発見・実行していくことに強くコミットしており、この変革を共に推進できる方を求めています。
＜事業／組織フェーズの魅力＞
楽天グループ全体の広告ビジネス拡大を支える中核組織として、データとAIの力で営業活動を再定義する新たな挑戦フェーズにあります。従来の営業支援や分析の枠を超え、「仕組みとしてのデータ活用」を実装していく段階にあり、事業・組織の両面で大きな成長余地があります。まだ完成されていないからこそ、メンバー一人ひとりの発想と実行力が、今後の方向性を大きく左右します。
＜裁量権や組織カルチャーの魅力＞
この組織では、役職や年次に関係なく、自ら提案し実行できる一定の裁量があります。データ活用の仕組みづくりから、AIを用いた提案モデルの設計、営業現場への導入支援まで、一気通貫で推進できる環境が整っています。また、データサイエンティスト・アナリスト・営業組織がフラットに連携し、「チームで成果を出す」カルチャーが根付いています。挑戦を歓迎し、失敗から学び取る文化があるため、変化を楽しみながらスピーディに成長できます。
＜ キャリアステップ（得られるスキルやキャリアパス）＞
このポジションでは、データ×AI×ビジネスの三位一体のスキルを実践的に身につけることができます。広告データ分析やAIモデル構築の知見に加え、営業戦略・クライアント課題解決の視点まで一貫して関わることで、データ活用の「実装力」と「ビジネス変革力」を磨けます。将来的には、データドリブンな営業企画／事業戦略リーダーや、AI活用を推進するプロダクトオーナーなど、幅広いキャリアパスを描くことが可能です。
＜ 競合他社との差別化（本事業×楽天グループのリソースを活かした魅力）＞
楽天グループが持つ圧倒的なデータ資産と多様な事業エコシステムを活用できるのが最大の強みです。EC・金融・トラベルなど多岐にわたるデータを統合的に活用し、広告効果を科学的に高められるのは、他社にはない優位性です。また、グループ内のAI・データ専門組織との連携により、最先端の技術・知見に直接触れながら、自らのアイデアを大規模に実装できる環境があります。
これにより、単なる“営業支援”ではなく、グループ全体の成長を牽引する戦略パートナーとしての手応えを感じられます。
データとAIを活用し、広告営業部の課題解決・売上最大化を支援する「営業の戦略パートナー」として、マーケティングデータ分析、広告ソリューションの企画、施策提案を行うポジションです。
楽天が保有する多様なデータ（購買データ、閲覧データ、広告接触データなど）をもとに、クライアントのマーケティング課題を発見し、データに基づく提案〜効果検証まで一貫して担当いただきます。
＜ 具体的な業務内容＞
楽天グループの膨大なデータを活用したマーケティング分析・広告効果分析
クライアントのマーケティング課題の抽出と仮説立案
データに基づく広告施策・ソリューションの企画および提案資料作成
広告配信後の効果測定・インサイト抽出・改善提案
営業組織（広告営業担当）との連携による提案内容の高度化
データ抽出（SQL）や分析環境でのデータ加工（Python）
＜ 具体的プロジェクト事例＞
・課題：新規顧客獲得効率の低下
・対応：過去購買データを用いたターゲット分析と新規獲得モデルの構築
・成果：ROAS・CVR改善につながる広告配信設計を提案
・課題：広告投資の説明責任を強化したい
・対応：配信ログ・アンケートデータ・購買データを統合した効果測定レポートを作成
・成果：来期キャンペーンの投資判断に活用
・課題：既存広告商品のパフォーマンス改善
・対応：クリック率を向上させる要因分解・仮説検証のための分析
・成果：営業チームと共同で改善案を策定、プロダクト側へフィードバック
＜ 主なステークホルダー／社内連携＞
広告営業チーム：案件理解、提案内容調整、営業施策の伴走
テック組織（AIDD等）：データ基盤や分析手法の相談・ナレッジ共有
＜組織構成＞
少数精鋭のチームです
年齢層：30代中心
過半数が中途入社
＜中途入社者のバックグラウンド＞
代理店出身者で営業活動やクライアントワークの一連の流れを理解
入社後は営業との連携や異なる組織との折衝を通して億単位の案件受注に関与
＜活躍をしている中途入社者のキャリアパス実例＞
（例：キャンペーン設計、ターゲット戦略立案、メディアプランニング等）
クライアント課題を整理し、解決策を提案した経験
複数部署・複数ステークホルダーとのコミュニケーションスキル
データ活用への強い興味関心（実務経験があれば尚可）
広告効果分析・顧客分析の経験
デジタル広告・アドテクノロジーに関する知識
SQLを用いたデータ抽出経験
Pythonを用いたデータ加工・分析の実務経験
アナリスト・データサイエンティストとの協働経験
二子玉川ライズ・オフィス
東京都世田谷区玉川2－21－1
英語要件：有
※TOEIC、TOEFL、IELTS等
※詳細については選考に進んだ際にご案内致します。
募集要項：https://corp.rakuten.co.jp/careers/information/ ※雇用形態についても記載有 ・楽天カルチャー：https://corp.rakuten.co.jp/careers/culture/
#ビジネス職 #business #マーケティング #PR #marketing #データアナリスト #データ分析 #dataanalyst #dataanalytics #アドアンドメディアカンパニー #adandmedia
Japanese (総合 - 4 - 流暢)
