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文系営業がデータアナリストに向いている理由とは?

文系営業こそアナリストになれ!

営業
営業

文系の私には「統計」や「プログラミング」は無理です…

営業
営業

営業しかやったことがなく、具体的な「スキル」がありません

こういった声をよく聞きます

筆者自身も営業職で新卒入社したため、気持ちは非常に分かります

しかし、大手IT企業のデータアナリストに転職して数年…感じていることがあります、それは

「営業こそアナリストになれ!」

理由は非常に簡単です

営業には「データアナリストに必要な能力」が備わっているから

具体的な能力について説明していきます

営業が持つアナリストに必要な能力とは?

データアナリストという職業には必要な能力が多岐にわたります

その中で営業職と共通で持っている能力は3つあります

  • 課題発見能力
  • マーケティングの知識
  • コミュニケーション力

そんなスキルや経験はない」と考えてしまっているあなた…

営業をしている中で自然と備わっていることが多いです

営業に自然と身についている3つのスキル

例えばクライアントに「自社商品」を説明するとき…

先方が悩んでいること(課題発見)に目を向けていませんか?

自社商品の市場のシェアやユーザー属性(マーケティング)について把握していませんか?

頻繁に担当者と会話(コミュニケーション)を取っていませんか?

繰り返しますが、営業にはデータアナリストに必要な能力が備わっていることが多いのです

データアナリストに対する認識の相違

データアナリストとして働くために必要な能力は、多くの分野にまたがります

その中を大きく分けると「ハードスキル」と「ソフトスキル」の2つに分類することができます

営業
営業

私にはデータ分析なんて無理です…

という方は、アナリストの「ハードスキル」しか見えていないことが多い

ハードスキルとは「理論や手法やツール」などを指します

つまり「R」や「Python」などのプログラミングツールのこと

一方で実際にデータアナリストとしての仕事は

ソフトスキルを使うことの方が多いのです!

ソフトスキルとは「自己および対人関係に関する能力」のことで、上記で上げたコミュニケーションや課題発見能力などのことを指します

ハードスキル:統計やプログラミング

ソフトスキル:コミュニケーションや課題発見能力など

つまりデータアナリストに必要な2つの能力のうち、営業職の方はすでに半分も身についているのです

「実際の世の中を知っている」は武器になる

逆に理数系のエンジニアがデータアナリストになろうとすると、ソフトスキルで躓くことが多いのです

失敗例
  • 難しすぎる数式を使ったため、社内・社外への説明が非常に難しくなった
  • そもそも売上につながらない分析をしてしまい無駄に終わってしまう

という悲しい現実を目にすることが多い

一方で営業出身の方は、クライアントを想定しながら分析を行うことができます

成功例
  • クライアントの担当者は文系出身のため、分かりやすい分析手法で提案した
  • 商品が売れるための分析を実施し、結果として受注につながった

このような好事例を生むことができるのです

「実際の世の中を知っている」は営業は

「社内の世界しか知らない」エンジニアに無い武器を持っていることを自覚しましょう

「正しい分析」と「売れる分析」は違う

統計的に正しい分析」がイコールで売り上げにつながるとは限りません

むしろ「自社商品に有利な分析」の方が企業の成長につながるのです

理系エンジニア」は分析手法統計的な正しさを重視するのに対し

文系営業」は売上クライアントの満足感を重視する傾向にあります

つまり「営業的な分析」は企業の成長=増収増益に必要な要素なのです

これは賛否両論あると思いますが、筆者は営業的な考え方を持つ人が会社に1人以上は必須であると考えます

ハードスキルを身に付ける方法

最後に営業からデータアナリストになる方法をご紹介します

ソフトスキルはすでに所有していることは説明しましたが、プログラミングなどのハードスキルはどのように身に付ければよいのでしょうか?

私自身が営業職からデータアナリストに転職しましたが、特に資格や経験があったわけではありません

むしろデータアナリストになってから「SQL」や「Python」というプログラミング言語を1から勉強し始めました

勉強の方法としては、「Udemy」というサイトで短い動画を見ながら勉強しました

また「文系」でも理解しやすいプログラミングサイトとして、

本サイト(Smart-Hint)を運営しています

「SQL」の簡単な説明から、良かったら見てみてください

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