Можно купить 266 ₽ 2 750 ₽ −90%
Профессия · Веб-аналитик
Данные для бизнес-решений на основе поведения
Веб-аналитик — специалист, который анализирует поведение пользователей на сайте и в приложении, чтобы помочь бизнесу принимать решения на основе данных. Он работает с метриками посещаемости, воронками конверсий, источниками трафика и поведенческими паттернами.
90 курсов
35 авторов
от 40 ₽ цена курса
Курсы 6
Можно купить 
Можно купить 204 ₽ 4 900 ₽ −96%
66Analytics - аналитика и отслеживание сессий
AltumCode
Можно купить 112 ₽ 1 150 ₽ −90%
Addons for TurboWebsiteReviewer
Предзаказ 15 700 ₽
A-parser Enterprise - парсер профессионалов SEO
Можно купить 82 ₽ 1 840 ₽ −96%
PHP-скрипт сервиса по проверке сайтов SiteDoctor
A
Предзаказ 2 200 ₽
Analytics Board - Board for Graphs Lovers независимая веб-аналитика для сайтов
php scriptНаправления и категории
Digital-маркетинг64Аналитика данных62Реклама16SEO11PHP скрипты и SaaS6SEO и парсеры5Веб-разработка: Frontend2Базы данных2
Все направления и категории
Генерация текстов1LLM и чат-модели1Программирование с AI1Заработок на AI1Веб-разработка: Backend1Мобильная разработка1Компьютерная грамотность1Контент-маркетинг1Открытие и ведение бизнеса1Управление проектами1Фриланс и удалёнка1WordPress плагины1OpenCart модули и шаблоны1
Категории
О профессии
Основные инструменты веб-аналитика — Яндекс.Метрика, Google Analytics, системы сквозной аналитики и BI-платформы. Профессия востребована в e-commerce, медиа, финтехе и любом digital-бизнесе, который хочет понимать, почему пользователи уходят и как увеличить конверсию.
Сколько зарабатывают
Junior50 000 ₽ — 90 000 ₽
Middle100 000 ₽ — 170 000 ₽
Senior170 000 ₽ — 300 000 ₽
Head of Analytics300 000 ₽ — 500 000 ₽
Карьерная траектория
Junior веб-аналитик
Работа с готовыми дашбордами, базовый анализ трафика, настройка целей в Яндекс.Метрике и GA4, подготовка отчётов.
Middle веб-аналитик
Самостоятельный анализ воронок, A/B-тестирование, когортный анализ, работа с сегментами аудитории, построение дашбордов в BI.
Senior веб-аналитик
Глубокий анализ данных с помощью SQL и Python, проектирование систем аналитики, взаимодействие с продуктовыми командами на уровне стратегии.
Head of Analytics / Analytics Lead
Выстраивание аналитической инфраструктуры компании, управление командой аналитиков, формирование data-driven культуры.
Навыки и инструменты
Профессиональные навыки
- Яндекс.Метрика и Google Analytics 4Настройка счётчиков, целей, событий, работа с сегментами и отчётами
- SQLНаписание запросов для анализа данных напрямую из базы
- A/B-тестированиеПостановка гипотез, статистическая значимость, интерпретация результатов
- BI-инструменты (DataLens, Power BI, Tableau)Создание интерактивных дашбордов для бизнеса
- Сквозная аналитикаНастройка и работа с Roistat, Calltouch и аналогами для связки рекламы и продаж
- Python (pandas)Обработка больших массивов данных и построение кастомных отчётов
Навыки общения и работы
- Критическое мышление
- Умение переводить данные в бизнес-выводы
- Навык презентации для нетехнической аудитории
- Любопытство и желание докапываться до причин
- Структурированность в работе с информацией
Обязанности
Настройка систем веб-аналитики (счётчики, события, цели)
Мониторинг ключевых метрик сайта и приложения
Анализ источников трафика и ROI рекламных каналов
Анализ воронок конверсии и выявление узких мест
Проведение A/B-тестов совместно с продуктовой командой
Подготовка регулярных отчётов для маркетинга и продукта
Построение и поддержка аналитических дашбордов
Что важно знать
Преимущества
- Востребованность в digital-компанияхКаждый e-commerce, медиа и SaaS-продукт нуждается в аналитике
- Разнообразие задачКаждый проект уникален — работаете то с SEO-трафиком, то с конверсией, то с retention
- Хорошая база для роста в Data ScienceНавыки SQL и аналитики — отличный трамплин для перехода в более оплачиваемые специализации
Сложности
- Зависимость от качества данныхРаботаете ровно с теми данными, что собраны — часто с ошибками и пробелами
- Сложно измерить свой вкладРезультат аналитики виден через решения других — не всегда получаете признание
- Инструменты постоянно меняютсяНужно постоянно учиться: UA → GA4, новые требования к cookie-политике, изменения платформ
Востребованность
Спрос на веб-аналитиков в России устойчивый. Особенно вырос интерес к специалистам с навыками SQL и BI-инструментов. После ухода Google Analytics 4 часть компаний перешла на Яндекс.Метрику, что увеличило спрос на специалистов с её знанием.
E-commerce
Финтех
Медиа и издательства
Digital-агентства
EdTech
Телеком
Маркетплейсы
Как освоить профессию
Освойте Яндекс.Метрику и основы аналитики
Начните с бесплатных материалов Яндекса. Научитесь настраивать цели, читать отчёты по трафику и конверсиям.
Изучите SQL
SQL — базовый навык для любого аналитика. Онлайн-курсы позволяют освоить основы за 1–2 месяца.
Пройдите курс по A/B-тестированию
Понимание статистической значимости и правил проведения экспериментов выделит вас среди конкурентов.
Научитесь строить дашборды
Яндекс.DataLens — бесплатный инструмент для старта. Создайте несколько учебных дашбордов для портфолио.
Найдите первый проект
Стажировка в digital-агентстве или небольшой e-commerce компании даст реальный опыт работы с данными.
Отзывы 83
Alexey148824 декабря 2025 г. ★★★★★
Плюсы: оперативность организатора, высокое качество книги
Буду первым: организатор красавчик, в первый день продаж все выдал. Книга — шедевр, однозначно, как и все остальные до нее.
↗ Доказательное SEO 2026Сергей 0о8 апреля 2025 г. ★★★★☆
Плюсы: качественный материал
Минусы: наличие неверных ответов
Было 2 неверных ответа. В целом прошёл тест с хорошим запасом. Материалом доволен. Оцениваю на четвёрку, могло быть и лучше.
↗ Ответы МетрикаPatrickBateman8 апреля 2025 г. ★★★★★
Плюсы: актуальная информация
Верных ответов: 47 из 50. Все ответы были верными. Рекомендую сдавать тест, пока информация актуальна.
↗ Ответы МетрикаЧастые вопросы
Чем веб-аналитик отличается от аналитика данных?
Веб-аналитик специализируется на данных сайтов и приложений, аналитик данных работает с более широким спектром источников. Часто роли пересекаются.
Нужно ли знать программирование?
SQL — обязательно. Python желателен для более глубокого анализа, но на джун-уровне без него можно обойтись.
Как работает веб-аналитик в агентстве vs. in-house?
В агентстве — больше разнообразия клиентов и инструментов, но менее глубокое погружение. In-house — глубокое знание одного продукта и более высокий потолок зарплаты.