Главная цель его деятельности — повышение качества работы ресурса. Он собирает информацию о проблемах сайта или приложения, анализирует ее и продумывает улучшающую концепцию. В соответствии с полученными результатами составляются рекомендации разработчикам, маркетологам, копирайтерам и т.д.
К ключевым задачам относятся:
- Определение ключевых метрик и показателей;
- Настройка систем аналитики на сайте и сбор сведений в «Яндекс.Метрике» и Google Analytics;
- Поиск системных недочетов;
- Выполнение A/B-тестов и других экспериментов;
- Мониторинг и оценка проводимых РК;
- Сбор и анализ данных о трафике, поведении пользователей и конверсиях.
- Подготовка аналитических отчетов;
- Интерпретация данных и составление отчетов.
- Разработка рекомендаций по оптимизации сайта и маркетинговых кампаний.
- Мониторинг и анализ эффективности изменений
Обязанности
Их можно поделить на 3 группы:
- Сбор информации.
Предполагает работу со специальными сервисами, рекламными кабинетами и CRM-системами. Веб-аналитик осуществляет:
- ручную выгрузку и настройку импорта сведений через API;
- их обработку и проверку из рабочих сервисов, а также перемещение в специальные хранилища;
- настройку системы сквозной аналитики;
- создание отчетов и графиков, содержащих ключевые параметры;
- автоматизацию процессов для ускорения собственной деятельности.
- Анализ полученных данных.
Включает работу с отчетностью. Оценивается динамика базовых параметров, выявляются взаимосвязи их изменений с учетом рекламных показов и ситуации на сайте. Например, веб-аналитик видит, что контекстная реклама принесла вдвое меньше лидов по сравнению с прошедшим месяцем. В ходе изучения отчетов он замечает, что было снижение ставок на 35%, а объявления показываются меньше. Вывод: уменьшение лидов связано со снижением эффективности контекста.
- Улучшение значимых показателей.
На основании результатов мониторинга выдвигаются предположения по повышению эффективности веб-ресурса или рекламы. Для их проверки проводятся A/B-тестирования. На их основании формируется техническое задание для таргетологов, программистов, маркетологов и т.д.
После внедрения рекомендуемых изменений проводится повторный сбор статистики и анализ параметров.
В некоторых организациях за каждое из этих направлений отвечает отдельный специалист. Но чаще всего все они находятся в ведении одного человека.
Навыки
Согласно запросам, отраженным в вакансиях, работодатели ждут от соискателей:
- Умение работать с «Яндекс.Метрикой», Google Analytics, Google Tag Manager. Дополнительным плюсом будет опыт взаимодействия с Tableau, Google Data Studio, Power BI, а также знание SQL и других языков программирования.
- Способности обработки крупных массивов данных и уверенное владение электронными таблицами Microsoft Excel или/и Google Sheets.
- Наличие аналитического склада ума. Работник должен анализировать большие объемы информации и выявлять взаимосвязи между рассматриваемыми параметрами.
Некоторые работодатели ожидают также знание аналитики мобильных приложений, уверенное владение английским, реальный опыт настройки РК и т.д. Из личных качеств стоит выделить внимательность и усидчивость.
Hard skills
Грамотный веб-аналитик способен работать с разными инструментами и знает языки программирования. Рассмотрим подробнее.
- Системы аналитики Google Analytics и «Яндекс.Метрика». Из них черпаются сведения, которые подвергаются анализу. Полученные результаты помогают в решении поставленных задач. Рассмотрим на примере. Владелец компании использует три рекламных канала. После проведенного мониторинга становится понятно, что один из них вообще не привлекает потенциальных заказчиков, а другой приводит больше, чем остальные. Специалист говорит о своих выводах предпринимателю и предоставляет рекомендации по оптимизации бюджета на рекламу. В Google Analytics и «Яндекс.Метрика» проводится настройка сквозной аналитики. С ее помощью отслеживается путь от первого знакомства с брендом до оформления заказа.
- Excel или Google-таблицы. В них нужно выполнять выгрузку информации из Google Analytics и «Яндекс.Метрики», осуществлять ее сегментирование и исследование.
- SQL и системы управления БД. В большинстве предприятий сведения клиентов находятся в специальных хранилищах. Грамотный веб-аналитик должен прописывать необходимые запросы к ним на языке SQL и с помощью фильтров быстро выводить необходимую информацию.
- Python и R. Знание языков позволяет выполнять анализ так называемых сырых данных без специализированного ПО и проводить качественные исследования.
- BI-системы. С их помощью осуществляется сбор сведений из CRM, аналитических систем, БД, а также оформление отчетов со схемами и графиками, например, по продажам среди конкретной категории покупателей, по источникам трафика и т.д. Плюсом будет навык работы с другими инструментами визуализации, такими как Looker Studio, Yandex DataLens, Apache Superset, FineBI.
- CRM-системы. В них осуществляется сбор сведений, которые не способны получить стандартные сервисы. Это может быть, например, информация о заказах, которые были выкуплены. Таким образом, видя высокую конверсию по этому показателю в аналитических системах, не стоит сразу делать вывод об отличных продажах. Нужно оценить данные в CRM-системе. При их просмотре может оказаться, что заказы с доставкой выкупаются хуже. Следовательно, статистика ресурса показывает отсутствие проблем, а в CRM видно, что 50% заказанных товаров вернули.
Наряду с описанными выше позициями, хороший веб-аналитик должен понимать суть главных бизнес-процессов и маркетинга. Знание этих основ позволит улавливать взаимосвязи между принятыми решениями и изменениями анализируемых параметров. Преимуществом будет понимание базовых принципов статистики и математики.
Уровни профессиональной компетенции
Зарплата и задачи, которые предстоит выполнять соискателю, зависят от того, какой компетенцией он обладает. Можно выделить 3 уровня:
- Junior
Предполагает знание основных возможностей Google Analytics и «Яндекс.Метрики», в том числе и настройки целей. В первую очередь следует получить соответствующие сертификаты, а затем изучать иные инструменты. Начинающему специалисту важно уметь проводить А/В-тестирование, работать с метриками, рассчитывать конверсию, ROI, CTR и CPC.
- Middle
Наряду с описанными выше компетенциями, middle-аналитику следует владеть BI-сервисами, чтобы выделяться на фоне конкурентов на собеседовании, а также понимать принципы юнит-экономики. Это позволит, например, выполнить расчет прибыли и расходов от клиента и определить перспективы дальнейшего развития проекта.
Предстоит немало взаимодействовать с представителями других подразделений: отдела контентного наполнения, разработки, дизайна и т.д. Отсюда вытекает еще одно значимое требование — составление точных и понятных ТЗ. С их помощью можно максимально доступно донести рекомендации по улучшению ресурса.
- Senior
Специалист этого уровня является 100% профессионалом. Он отлично владеет необходимыми сервисами и способен комплексно собирать статистику. В связи с тем, что в большинстве случаев он ведет масштабные проекты, становится актуальным вопрос автоматизации сбора информации. Senior Web Analyst способен создать на Python софт, который автоматизирует большинство процессов. В результате удается за несколько минут выполнять такой объем задач, который на начальном этапе может занять целый день и больше.
Как начать развиваться в профессии?
Построить карьеру с нуля можно разными способами:
- Начать с должности помощник. Поначалу придется выполнять рутинные поручения, такие как сбор сведений, выгрузка отчетов и т.д. Основным навыкам обучает наставник. Для трудоустройства не обязательно иметь соответствующее образование или опыт. Необходимые тонкости человек узнает уже в процессе выполнения поручений. Подобных вакансий много.
- Перейти из смежной сферы. Этот вариант подойдет, если предыдущая профессия связана с анализом данных. К примеру, сотрудник отдела контекстной рекламы может поменять вектор деятельности и при восполнении пробелов в знаниях сразу стать Junior Web Analyst.
- Пройти профильное обучение. В нем будет и теоретическая, и практическая часть, поэтому удастся сразу получить необходимые компетенции. Во время практики можно научиться применять языки SQL, Python и многое другое. При выборе полезного курса вполне реально начать окупать вложения уже во время учебы, а после завершения заявить о себе как о сотруднике с определенным опытом.
Профессиональная востребованность
Web-аналитик требуется любой организации, у которой есть собственный веб-ресурс или приложение. В связи с этим ошибочно полагать, что такие сотрудники находят себя исключительно в диджитал-сфере. На площадках рекрутмента размещено немало соответствующих вакансий в области жилищно-коммунального хозяйства, здравоохранения и т.д.
Вот лишь несколько популярных сфер:
- Онлайн-организации и стартапы. Нуждаются в оптимизации интернет-ресурсов, улучшении опыта пользователей и повышении конверсии.
- Рекламные агентства. Им требуется анализировать эффективность проводимых кампаний и улучшать маркетинговые стратегии.
- Онлайн-магазины. Коммерческие площадки заинтересованы в постоянном анализе покупательского поведения и оптимизации торговых процессов.
- IT-компании. Организации, которые специализируются на разработке ПО, нуждаются в анализе потребительского опыта и улучшении интерфейсов.
- Финансовые предприятия. Используют web-аналитику для исследования поведения клиентов на сайте и в мобильном приложении банков.
- Представители медиа-сферы. Заинтересованы в найме профильного сотрудника для оценки трафика на своих онлайн-ресурсах и планировании стратегии продвижения.
- Учреждения образования. Высшие учебные заведения и образовательные центры привлекают сотрудников в качестве педагогов и исследователей.
- Собственное дело. Квалифицированный специалист может быть фрилансером или оформить ИП и предоставлять свои услуги всем, кому это необходимо.
С активным развитием цифрового пространства спрос увеличивается. Наибольшее количество предложений — в мегаполисах. Однако стоит учитывать, что такие услуги можно оказывать удаленно, поэтому успешно трудоустроиться реально, живя в любом регионе. Небольшие фирмы чаще всего находятся в поисках универсального работника, который сможет выполнять весь комплекс ключевых задач. В крупных корпорациях требуются люди со специфическими компетенциями.
Среди них:
- Data-инженер. Осуществляет разработку инфраструктуры для работы с массивами данных.
- Data Scientist. Взаимодействует с data-инженером, находит скрытые закономерности и выстраивает модели развития бизнеса.
- UX-аналитик. Проводит исследование поведенческих паттернов.
Достоинства и недостатки профессии
При выборе этого направления деятельности стоит учитывать его плюсы и минусы.
 |
 |
| Высокая востребованность. Спрос на грамотных сотрудников постоянно растет. | Сложность. Массивы информации, с которыми предстоит взаимодействовать, нередко вызывают трудности, особенно если человек только начинает трудовой путь. |
| Регулярное развитие. Систематическое расширение онлайн-пространства предполагает необходимость обучаться новейшим технологиям, чтобы внедрять их. | Важность постоянной коммуникации с другими подразделениями. Полученные в результате анализа выводы требуется объяснять работникам, которые не специализируются в этой области. |
| Помощь в принятии бизнес-решений. Веб-аналитики помогают выстраивать эффективные стратегии продвижения и увеличивать прибыль предприятия. | Высокий уровень ответственности. Принятые решения оказывают существенное влияние на всю деятельность компании. Это повышает степень ответственности перед руководством. |
| Перспективность. Сотрудники развиваются в разных отраслях: SEO, контент-маркетинг и т.д. |
Отдельно стоит сказать о рисках и так называемых подводных камнях. Вот некоторые из них:
- Конфиденциальность. Материалы, которые используют web-аналитики, являются конфиденциальными, что требует обязательного соблюдения норм безопасности.
- Недостоверность сведений. В ряде случаев они искажаются, что повлечет за собой некорректные выводы.
- Высокая конкуренция. Она обусловлена востребованностью данного направления.
Несмотря на эти нюансы, открываются широкие возможности для карьерного роста.
Перспективы
Под влиянием новейших технологий профессия сегодня активно развивается. В будущем эта тенденция сохранится:
- Набирающий популярность ИИ внедряется в системы автоматизации сбора и анализа данных. Искусственный интеллект поможет ускорить и упростить обработку, что даст возможность сконцентрироваться на более сложных делах, касающихся стратегического планирования.
- Инновационные AR и VR-технологии позволят проводить мониторинг информации в виртуальных средах. В дальнейшем это откроет новые способы оценки пользовательского поведения.
- Рост количества подключенных гаджетов предоставит возможности для анализа сведений, связанных с такими устройствами. Благодаря этому специалисты смогут точно исследовать пользовательское поведение.
- Благодаря технологиям облачных вычислений удастся взаимодействовать с более сложной информацией и устанавливать максимально точные паттерны.
- Развитие персонализированных аналитических решений поможет создавать индивидуализированные маркетинговые стратегии.
Частые вопросы
- Что должен уметь делать веб-аналитик?
Профессионалу важно иметь навыки работы с Google Analytics и «Яндекс.Метрика», электронными таблицами Excel или Google, CRM-системами, знать языки Python и R, владеть основами маркетинга и т.д. Также необходимо понимать, как строятся ключевые бизнес-процессы.
- Как стать специалистом?
Существует 3 наиболее распространенных пути:
- Устроиться на должность помощника web-аналитика.
- Перейти из другой сферы.
- Пройти обучающий спецкурс.
- Где можно трудоустроиться?
Можно успешно пройти собеседование в любой компании, которая имеет свой сайт или мобильное приложение. Профильные вакансии открывают предприятия в сфере ЖКХ, торговли, медиа, медицины, финансов, образования и т.д.
- Какие курсы и сертификаты полезны для веб-аналитика?
- Google Analytics Individual Qualification (GAIQ)
- Курсы на платформах Coursera, Udemy, LinkedIn Learning по веб-аналитике и цифровому маркетингу
- Сертификаты по работе с Adobe Analytics
- Курсы по SQL и работе с базами данных
- Какие метрики и KPI важны для веб-аналитика?
- Количество посещений и уникальных пользователей
- Показатель отказов (bounce rate)
- Среднее время на сайте
- Количество страниц за сессию
- Конверсии и коэффициент конверсии
- Источники трафика
- Повторные визиты и лояльность пользователей
- Как веб-аналитик помогает улучшить производительность веб-сайта?
Специалист анализирует данные о поведении пользователей и выявляет проблемы, которые могут мешать эффективной работе сайта. Это включает анализ пути пользователя (покупателя), выявление страниц с высоким показателем отказов, анализ времени загрузки страниц и другие аспекты. На основе этих данных предоставляет рекомендации по улучшению дизайна, контента и функциональности сайта.
- Какие типы отчетов формирует веб-аналитик?
- Ежемесячные и ежеквартальные отчеты о трафике;
- Отчеты о конверсиях и продажах;
- Отчеты по источникам трафика;
- Отчеты по поведению пользователей на сайте (тепловые карты, пути пользователей);
- Отчеты по эффективности рекламных кампаний;
- Отчеты по результатам A/B тестирований;
- Отчёты по конверсии лидов и т.д.
Типы отчетов и их кол-во формируются на основании вашей корпоративной культуры и запросов от линейных руководителей.
- Что такое сегментация и зачем она нужна?
Сегментация — это процесс разделения аудитории (ЦА) на группы по определенным характеристикам, таким как поведение на сайте, демографические данные, источник трафика и т.д. Сегментация позволяет точно анализировать данные и понимать потребности разных групп, что помогает в разработке таргетированных маркетинговых стратегий.
- Как веб-аналитик определяет целевую аудиторию?
Веб-аналитик определяет целевую аудиторию путем анализа демографических данных, интересов и поведения пользователей на сайте. Используются инструменты аналитики, такие как Google Analytics, которые предоставляют информацию о возрасте, поле, географическом расположении и интересах пользователей. Также веб-аналитик может использовать данные из опросов и фокус-групп.
- Как веб-аналитик работает с e-commerce сайтами?
Веб-аналитик, работающий с e-commerce сайтами, фокусируется на анализе данных о продажах, поведении покупателей и эффективности проведенных маркетинговых кампаний. Это включает отслеживание путей конверсий, анализ корзины покупок, выявление причин отказов от покупок, оценку эффективности скидок и промо акций, а также анализ данных о повторных покупках и лояльности клиентов.
- Какие ошибки часто совершают новички в веб-аналитике?
- Неправильная установка и настройка инструментов аналитики.
- Игнорирование контекста данных.
- Слишком сильное увлечение метриками и показателями без понимания их значения.
- Недостаточное внимание к сегментации данных.
- Пренебрежение регулярными проверками и обновлениями аналитических настроек.
- Ошибки в интерпретации данных и выводах на основе неправильных предположений.
- Как измерить эффективность рекламных кампаний с помощью веб-аналитики?
Измеряет эффективность рекламных кампаний путем отслеживания метрик, т.к клики, показы, конверсии, стоимость за конверсию (CPA), возврат на инвестиции (ROI), а также анализируя источники трафика и поведение пользователей, пришедших с рекламных объявлений.