知見を、公開し続ける
導入をご検討中の方にも、判断の材料になるように。当社の補正データと、 毎営業日の顧客OKR会で検証されるマーケティングの実戦知——この2つの源泉から、 市場の見方・データの使い方をここで更新し続けています。
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AIに代替されないマーケターの階段——判断を置く・問いを渡す・構造を作る
AIが答えを出す時代に人へ残るのは「判断の責任」と「問いを渡す育成」です。当社のGrade設計を、AIに代替されないキャリアの階段として解説します。
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生涯賃金を最大化する会社の見分け方——見るべきは提示年収でなく「原資の設計」
提示年収は入口の数字でしかありません。昇給の原資がどう設計されているかのほうが、生涯賃金をはるかによく説明します。転職先を評価する物差しとして公開します。
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入社1年目にやること・やらないこと——小型案件から始まる理由
1年目は既存の小型案件から始め、基礎が固まってから大型案件へ移行する育成設計です。「すぐ大きな仕事を任される」を期待する人とのズレを、応募前に解消します。
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私たちの給与はこう決まる——設計を公開する理由
クライアントには「フィーが何に使われるか」、候補者には「どこまで登れるか」、パートナーには「誰が担当するか」が、同じ設計から見えます。給与の物差しまで公開する当社の透明性ポリシーを説明します。
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生涯賃金7億円のマーケターは何をした人か——フローとストックの設計
年収（フロー）だけでは生涯賃金は最大化しません。当社の7億円選手モデル（定員5席）から、マーケターの生涯賃金の構造を公開します。
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AIが定型業務を巻き取る時代に、マーケターの年収を上げる唯一の道
当社の給与制度では、個人完遂給は350〜440万円で頭打ちになるよう設計されています。AIが定型を代替する時代、年収を上げる道は育成・委任・構造設計＝組織構築にしかない。その設計思想を公開します。
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年収1,000万円で頭打ちになる人と、ならない人の分岐点
当社でG5からG6への壁を越える要件は「G5を2名育成すること」です。個人の成果ではなく後継の育成が生涯賃金の分水嶺になる理由を、制度設計から説明します。
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チーム規格という考え方——5名でGMS30億円を支える組織の作り方
当社の成長単位は個人ではなく「チーム規格」（5名・年間GMS30〜60億円）です。規格化が採用計画・昇格ポスト・クライアント担当体制を同時に決める仕組みを公開します。
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この会社に向かない人——入社前に知ってほしい5つのこと
個人の成果だけで年収を上げたい人には、当社は向きません。下振れを先に言うことで、合わない人が応募前に自分で判断できるようにするための記事です。
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Amazonの「棚」はどこにあるか——検索結果を売場として読む
Amazonには物理的な棚がありません。では棚割りに相当するものは何か。検索結果を売場として読むための基本的な考え方を紹介します。
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ECと店頭を同じ物差しで見る——POSデータが投資判断を変える理由
ECの施策と店頭の売上は、別々に管理されがちです。POSデータをECの物差しと揃えると何が見えるようになるのかを説明します。
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MAX-GMSという考え方——なぜ「売上」ではなく「GMS」を見るのか
私たちがすべてのサービスの目的に置く「GMS（流通取引総額）の最大化」とは何か。分析・POS・リテールメディアがなぜ一つの目的につながるのかを説明します。
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