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

Пользователь28 сентября 2020 г. ★★★★★

Плюсы: понятное обучение, подробная подача материала, практическая польза, экспертность преподавателя, полезные дополнительные материалы

Курс просто огненный, на 100500 из 100! До курса Google Analytics остерегался, всячески обходил стороной и категорически не использовал. После же прошёл с первого раза сертификацию Google по Analytics, свободно ориентируюсь в интерфейсе, строю любой отчёт под нужную задачу, в голове чёткая картина, что и как делать в Analytics. Плюс в своей компании начал перестраивать работу, чтобы отслеживать сквозные данные по клиентам с самого первого взаимодействия и далее прослеживать весь путь. Жемчужины курса — большой блок по анализу платного трафика, автоматический экспорт данных в Google Таблицы, построение визуализированных отчётов в Google Data Studio, общий большой чек-лист по Analytics. Яков — опытный специалист, очень увлечённый этим инструментом, подробно рассказывает и ведёт буквально за ручку по всем настройкам, нюансам и интерфейсу. Нужно очень постараться, чтобы после курса остались какие-то пробелы в знаниях по теме. За что Якову честь и хвала.

↗ Google Analytics: от новичка до эксперта
nezvali3 июня 2020 г. ★★★★☆

Плюсы: помогает систематизировать информацию, помогает разобраться в тонкостях

Минусы: встречаются редкие ошибки

Народ, если вы хотите просто купить ответы, быстренько пролистать и сдать с прокторингом — это гиблое дело. Брала вопросы исключительно, чтобы понимать, на что ориентироваться в справке (опыта нет). Очень много нюансов в вопросах Яндекса. Если не понял разницу между смарт-баннером и динамическими или между CTR ключевой фразы и CTR объявления — не сдадите. Половина вопросов отличаются между собой на одно слово, ответы будут разными. Ошибки попадаются, но, во-первых, их крайне мало, во-вторых, если думалка работает — их видишь. Материал отлично помогает систематизировать информацию и разобраться в тонкостях. Готовилась долго (сначала справка, потом по вопросам еще около недели). Сдала все. Сертификаты получены.

↗ Ответы на 3 экзамена: Яндекс.Директ (Прокторинг, Ознакомительный) и Яндекс.Метрика
norfox1 июня 2020 г. ★☆☆☆☆

Минусы: многих вопросов нет в файле, ответы не верны на 100%, устаревший материал

Метрика — не сдан (многих вопросов нет в файле), прокторинг — не сдан (раздел «Стратегии показов» 60%), ознакомительный — не проверял. Ни в одном из файлов ответы не верны на 100% (в некоторых блоках ошибок на грани), а значит, можно сдать, а можно и не сдать, используя эти ответы. Орг пытается выдать мертвый материал за свежак. Ответы подойдут только для ознакомления, сдавать по ним нельзя.

↗ Ответы на 3 экзамена: Яндекс.Директ (Прокторинг, Ознакомительный) и Яндекс.Метрика
Пользователь31 мая 2020 г. ★★★★★

Плюсы: полезный и информативный контент для новичков, много новых фишек

Я посмотрел пока часть курса, но мне как новичку он очень полезен и информативен, узнал много новых фишек.

↗ Web-аналитик
mad_kot28 мая 2020 г. ★★☆☆☆

Минусы: поверхностный материал, отсутствие продвинутых тем, отсутствие практических задач для аналитиков

Разочарован, курс очень поверхностный, на уровне справок Яндекса и Google. Сам работаю аналитиком, думал закрыть возможные пробелы и узнать что-то новое, но по факту из всего, что есть в курсе, настоящий аналитик ничего не применяет (кроме настройки целей). А того, что нужно — например, передача данных о продажах по API, настройка сигналов продаж с базой данных, формулы и визуализация в веб-интерфейсе для начальства — этого как раз и нет. А задачи у аналитика именно такие: собрать воедино кучу данных из баз и API. Программисты это не делают, они могут только настроить передачу данных методом POST, а получение нужных данных из запросов и доступов к базе — это, как правило, задачи аналитика. Настройка целей — это пара нажатий кнопок, с чем справится любой школьник. Аналитика же спрашивают про прогнозы продаж или расчет прироста аудитории при использовании разных каналов коммуникации, а этого в курсе нет.

↗ Web-аналитик
Проектор27 мая 2020 г. ★★★★★

Плюсы: материал структурирован, понятен, легко использовать без подготовки

Получилось получить сертификат. Спасибо оргу! Материал структурирован, понятен. Легко использовать без подготовки.

↗ Ответы на 3 экзамена: Яндекс.Директ (Прокторинг, Ознакомительный) и Яндекс.Метрика
antro-ser27 мая 2020 г. ★★★★★

Плюсы: все ответы верные, успешная сдача тестов

К счастью, предыдущий отзыв — это полная ложь! Я решил перепроверить и успешно прошёл все тесты. Да, это ответы за февраль. Сейчас появились новые вопросы, но их очень мало и редко попадаются. И самое главное, все ответы в материале верные! В предыдущем отзыве человек соврал о том, что есть неправильные ответы. Вывод: с этими ответами можно успешно сдать тесты по Директу и Метрике.

↗ Ответы на 3 экзамена: Яндекс.Директ (Прокторинг, Ознакомительный) и Яндекс.Метрика
Денис Гуру17 мая 2020 г. ★★★☆☆

Минусы: сложности с поддоменами, высокая нагрузка на сервер при трафике

На мой взгляд, подойдет для ненагруженных проектов. Есть определенные сложности с поддоменами. Очень грузит сервер, если трафик льется на сайт.

↗ 66Analytics - аналитика и отслеживание сессий

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.