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

topiko29 апреля 2020 г. ★☆☆☆☆

Плюсы: подходит как список примерных вопросов для подготовки

Минусы: много неверных ответов, неполный список вопросов

К сожалению, данный материал подойдет только как список примерных вопросов для прохождения сертификации. Во-первых, достаточно много неверных ответов (проверяла прямо по официальной справке). Во-вторых, далеко не все вопросы, естественно, будут в тесте — Яндекс их меняет регулярно. Но чтобы подготовиться к тесту по вопросам, материал нужен: придется посидеть, почитать справку, задать вопросы личному менеджеру Яндекса. Тест по поиску сдала, буду изучать Метрику.

↗ Ответы на 3 экзамена: Яндекс.Директ (Прокторинг, Ознакомительный) и Яндекс.Метрика
Maxs7727 февраля 2020 г. ★★★★★

Плюсы: стоящий материал, много полезной информации по технической оптимизации

Увидел отзыв, тоже решил поддержать. Стоящий материал, очень много узнал из раздела технической оптимизации, рекомендую.

↗ Руководство по аудиту сайтов
Manzara27 февраля 2020 г. ★★★★★

Плюсы: лучшее руководство по аудиту, очень развернутое, полезно для SEO-специалистов

Минусы: некоторые данные неактуальны

Пока что лучшее руководство по аудиту. Очень развернутое. Кое-что уже не актуально, но это мелочи, не особо влияющие, и их там всего несколько. По факту для сеошника — самый сок!

↗ Руководство по аудиту сайтов
superhero9923 декабря 2018 г. ★★★★★

Плюсы: результативная складчина, достойный материал, квалифицированный специалист

Минусы: небыстрая складчина

Организатору спасибо. Складчина была небыстрой, но результативной. Материал достойный, Липский — очень неплохой специалист.

↗ Web-analytics. PRO
wiskas21 декабря 2018 г. ★★★☆☆

Плюсы: наличие ответов

Минусы: ответы не всегда верные, частая смена вопросов системой

Второй раз за полугодие покупаю на складке ответы по метрике и второй раз проваливаюсь. Я не знаю, то ли материал такой, то ли звезды так не сходятся. Вижу, коллеги сдают... Возможно, система часто меняет вопросы. В следующий раз буду сначала на пустых аккаунтах испытывать. Спасибо за материал, все ответы есть, но, как оказалось, правильны они не все.

↗ Ответы на вопросы по Яндекс.Метрике
Zen_Trojan16 декабря 2018 г. ★★★★★

Плюсы: оперативность организатора

Оргу респект! Не стал затягивать с прохождением и сразу в бой. Теперь на одного специалиста больше. Всем спасибо, всем удачи!

↗ Ответы на вопросы по Яндекс.Метрике
fleisch1416 декабря 2018 г. ★★★★★

Плюсы: высокие результаты экзамена

Экзамен сдан. 1. Теория: как Метрика обрабатывает данные — 100%. 2. Настройка сбора аналитических данных — 93%. 3. Работа с целями и сегментами — 80%. 4. Анализ источников трафика — 90%. 5. Анализ юзабилити сайта — 100%. 6. Использование данных в рекламе и сквозная аналитика — 100%.

↗ Ответы на вопросы по Яндекс.Метрике
Pablo Emilio Escobar13 сентября 2018 г. ★☆☆☆☆

Плюсы: хорошая организация

Минусы: низкое качество материала, не удалось сдать тест

Организацией доволен, но качество никакое. Пока попробовал метрику, но результат ужасный и, конечно же, ничего не сдано.

↗ Готовая база вопросов и ответов для прохождения тестов на сертификат Яндекс.Директ, Яндекс.Метрика и Google Analytics

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.