【STARフレームワークで差をつけろ】【23卒】アマゾンジャパンのコンシューマー総合職の最終面接詳細 体験記No.19073（京都大学大学院/男性）（2021/10/29公開）

Amazonが提供しているWeb会議システム「Amazon Chime」を用いて実施。

エピソードを話す際は、「STAR」のフレームワーク(Situation：状況 Task：課題 Action：行動 Result：結果)を意識した。今回の選考では説明が無かったが、年度によっては面接前に意識するよう、アドバイスされる年もあるそう。また、データドリブンな人材を評価しているという話を聞いたため、各エピソードにおいてResultを述べる際、必ず数値的成果を盛り込むようにした。意思決定の判断基準などについても、データを分析して定量的評価を行った、という話を多く述べた。

30分間1対1の面接を、2時間に3セット行う形式。質問前にアイスブレイクもあり、硬い感じや圧迫感は一切無かった。

なし。

なし。

顧客の期待値を超えて価値を提供した経験について教えてください。

簡単にまとめると、法人データベースを製造するベンチャー企業で、データベースの品質向上を行ったという話です。学部生時代、法人データベースを製造して営業マンなどに販売しているベンチャー企業で、長期インターンを行っていました。データベースに載っている企業の電話番号や住所などは、後々変わってしまうことがあります。常に正確なデータが掲載されていないと、営業しようとしても電話が繋がらなかったり、会社が存在していなかったりして、業務ロスが発生してしまうのではないかと考えました。そこで、自ら声を上げて改革を訴え、企業の情報更新を自動キャッチアップしてデータベースに反映する仕組みを導入しました。その結果、元々15％ほどあった不良データ率を5％にまで下げることができました。また、既存の顧客に感謝して頂いただけではなく、「製造だけでなく保守まで行う企業データベース」として売り出し、新規顧客の獲得にもつなげることができました。

時間がない中で、自分の中で根拠をもって判断を下した経験について教えてください。

簡単にまとめると、法人データベースを製造するベンチャー企業で、新規データの作成を1か月間で行ったという話です。ある顧客から、各企業の事業所についてのデータを1か月間で納品できないか、という依頼を受けました。時間がない中で、どのように製品を作るか考えた結果、私は上場企業の事業所に絞ったデータを、高品質で作るという意思決定を行いました。なぜなら、その顧客は卸売業界に向けて業務システムの営業販売を行っている会社で、あったのですが、卸売業界は日本で最も上場企業の割合が高く(10％以上)、逆に言えば上場していない会社はいずれ淘汰されていくような業界であったからです。情報が少なく、また将来性もない未上場企業の事業所データを沢山作るよりも、今後長く取引できる上場企業の事業所データを高品質で作るほうが、顧客にとって意味のあるものになると考えました。実際に、判断した根拠を説明してデータのサンプルを提供すると顧客にも快諾して頂き、無事期間内に製品を納入することができました。