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
★ 4.3 83 отзыва
SEO-Интенсив + КоучингОтветы на тест Яндекс.МетрикаЯндекс Метрика. Инструкция по веб-аналитикеСквозная аналитика и расширенные возможности Google Tag Manager

Курсы 6

Направления и категории

Все направления и категории

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

0–2 года · 50 000–90 000 ₽/мес

Работа с готовыми дашбордами, базовый анализ трафика, настройка целей в Яндекс.Метрике и GA4, подготовка отчётов.

Middle веб-аналитик

2–4 года · 100 000–170 000 ₽/мес

Самостоятельный анализ воронок, A/B-тестирование, когортный анализ, работа с сегментами аудитории, построение дашбордов в BI.

Senior веб-аналитик

4–7 лет · 170 000–300 000 ₽/мес

Глубокий анализ данных с помощью SQL и Python, проектирование систем аналитики, взаимодействие с продуктовыми командами на уровне стратегии.

Head of Analytics / Analytics Lead

7+ лет · 300 000–500 000 ₽/мес

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.

Авторы 2

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 2026
Сергей 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 Метрика
PatrickBateman8 апреля 2025 г. ★★★★★

Плюсы: актуальная информация

Верных ответов: 47 из 50. Все ответы были верными. Рекомендую сдавать тест, пока информация актуальна.

↗ Ответы Метрика
yolhma8 апреля 2025 г. ★★★★☆

Плюсы: наличие документа с ответами

Минусы: неполная база ответов в документе

Аналогично ответам директу: первый раз загрузил ответы в ИИ и во время прохождения делал скриншоты, через промт получал ответы согласно файлу — таким образом получил 68 правильных ответов, не сдал. Второй раз искал через поиск в файле (Ctrl+F), набирая часть ответа — так получилось набрать 91%. Да, было 2 вопроса, которых не было в документе, пришлось вспоминать опыт работы.

↗ Ответы Метрика
Alex_BET9 января 2022 г. ★★☆☆☆

Минусы: много теории, мало практики, отсутствие инструкции по передаче данных из Amo в Google Analytics, не удалось выполнить настройку по материалам курса

Курс больше теоретический: много рассказывается, как строить систему в теории и зачем она нужна, а с точки зрения практики не сделали практически ничего. Ценности от показанной настройки мало: мы в Google Analytics не увидим нужных показателей, так как не показано, как именно передавать через Amo нужные значения. Курс нужен был для конкретной настройки, и выполнить её не получилось. Хотя в связке как раз использовались озвученные на интенсиве сервисы, но, покопавшись в документации, а также с помощью Google, удалось сделать нужные настройки и получить решение в сквозной аналитике.

↗ Интенсив по сквозной аналитике
Frodo28 апреля 2021 г. ★★★★★

Плюсы: подходит для простых проектов, понятные общие показатели

Минусы: ограниченный функционал

Для простых проектов, где по определённым соображениям нельзя или не рекомендуется использовать Аналитику или Метрику (накрутки, сетки сайтов), этот инструмент вполне хорошо подходит. Функций не так много, но общие показатели вполне понятны. Я назову это хорошим продуктом (не отличным), но поставлю 5 звёзд.

↗ 66Analytics - аналитика и отслеживание сессий
ЗиминА27 апреля 2021 г. ★★★★★

Плюсы: отличный скрипт, оперативные обновления

Минусы: ограниченная аналитика

Скрипт отличный. Аналитика, конечно, не всё, что хотелось бы, но для моих задач — супер. Организатор молодец, обновляет по первому требованию.

↗ 66Analytics - аналитика и отслеживание сессий
Пользователь23 декабря 2020 г. ★★★★★

Плюсы: полезный контент, практическая применимость, понятное объяснение работы с GTM

Минусы: сложность восприятия материала

Прослушала курс полностью. Для меня курс был очень сложным в восприятии, приходилось некоторые уроки пересматривать по два раза, чтобы переварить информацию. В целом курс очень полезный. Внедрила в свой проект всё, что говорил автор. Теперь есть понимание GTM и того, как с ним работать.

↗ Google Tag Manager для всех

Частые 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.