Профессия «веб-аналитик»: как им стать и чему нужно учиться

Но анализировать рекламу тоже можно по-разному. Рассказываем, какая бывает веб-аналитика и как выбрать оптимальный подход для конкретного бизнеса.

Данные, которые нужно отслеживать

В отчете аналитики обычно смотрят количество посещений, просмотренных страниц, источники перехода… Но эти данные ничего не говорят об эффективности работы магазина.

У вас могут быть тысячи просмотров страниц в день и ни одного заказа. Или вы размещаете рекламу на пяти рекламных каналах, но не знаете, с какого идут самые щедрые клиенты, а где тратите деньги впустую.

Чтобы оценить экономическую эффективность интернет-магазина, нужно смотреть коммерческие данные:

  • общая выручка;
  • общее количество продаж;
  • средний чек;
  • средняя стоимость визита;
  • доход на пользователя;
  • суммарное количество проданных товаров;
  • доход по отдельным товарам;
  • распределение доходов по каналам и источникам трафика;
  • конверсия источников трафика.

Чтобы регулярно получать актуальные данные по этим показателям, не обязательно тратить время на анализ статистики. Единственно, что вам нужно — один раз настроить сводный отчет. Это страница со всеми необходимыми данными, которые регулярно обновляются. Один взгляд — и вы знаете все о продажах вашего магазина за день, месяц или другой срок.

Создание сводок не заменяет использование систем статистики, но облегчает ежедневную работу. Если вы видите по сводке, что с магазином все отлично, нет необходимости заходить в систему. Глубокий анализ данных придется проводить, если что-то пошло не так, а об этом вам также подскажет ежедневный отчет.

Анализ процессов и IT-система

Когда бизнес заказывает разработку у IT-компании, возможны несколько разных вариантов сотрудничества команды и аналитика.

У крупных компаний зачастую есть своя группа аналитиков, которые знают изнутри все бизнес-процессы – например, банковские, производственные, логистические. При этом с аналитиком на стороне заказчика может взаимодействовать системный аналитик – специалист IT-компании, который помогает спроектировать продукт.

Бывает так, что у заказчика нет своих аналитиков. В этом случае такой специалист на стороне IT-компании сам задает все необходимые вопросы инхаус-команде и изучает бизнес-процессы.

Людмила, аналитик SimbirSoft:

«Анализ процессов на старте разработки необходим для того, чтобы продукт соответствовал поставленным задачам. Например, команде нужно разработать IT-продукт для автоматизации работы медицинской организации на основе требований заказчика к будущей системе. В таком случае важно учесть все важные моменты и правовые аспекты, например, роль сотрудника и условия его работы в системе. Аналитик при разработке ПО помогает добиться полноты и непротиворечивости требований. Для этого он изучает все бизнес-процессы заказчика и пользователей системы, текущее состояние, масштабируемость и планы по развитию IT-продукта на ближайшее время. Выясняет, какие функции наиболее важны в начальной версии (MVP), а что может подождать. В результате будут сформулированы границы системы и получено понимание, как ее автоматизировать».

Какими личностными качествами должен обладать аналитик?

Поскольку работа аналитика напрямую связана с изучением большого объема информации, представить себе этого специалиста без таких личностных качеств, как внимательность, педантичность и дотошность, невозможно. Кроме того, качественно выполнять свою работу аналитикам помогают такие личностные качества, как:

  • аналитический склад ума;
  • настойчивость;
  • хорошая память;
  • развитая интуиция;
  • коммуникабельность;
  • аккуратность;
  • способность работать с большими объемами информации;
  • наблюдательность;
  • терпение;
  • усидчивость;
  • ответственность;
  • креативность.

В перечень профессиональных знаний и навыков, необходимых аналитику для работы, обязательно входят: знание различных методов анализа и основ статистики, навыки работы со специализированным программным обеспечением и электронными базами данных, а также абсолютное знание математики и умение делать правильные выводы.

СКОЛЬКО ЗАРАБАТЫВАЕТ СПЕЦИАЛСИТ POWER BI?

Ответ на этот вопрос, конечно же, зависит от компании и региона, в котором вы собираетесь искать работу.  Картина складывается приблизительно такая:

Также на заработной плате специалиста сказывается и уровень его знаний. Чем больше он может предложить своему потенциальному работодателю, тем на большую зарплату можно претендовать.

Если вы пока еще только начинаете свой путь в данной сфере, то я рекомендую пройти обучение Power BI на специализированных курсах. Обучение в школах даст намного больше, чем самостоятельный сбор информации – факт.

О ком мечтают работодатели

Для аналитиков в одной только Москве открыты тысячи вакансий, но важно найти свою и уметь отличить адекватные требования бизнеса от необоснованных хотелок. К сожалению, не все работодатели достаточно компетентны в своих запросах. Иногда они нанимают «звезду», а через пару месяцев начинают поиск заново. Некоторым нужен не просто аналитик, а невероятный гуру, который помедитирует над цифрами и всех спасёт. Такие стереотипы скорее вредят проектам, и это минус. 

С другой стороны, кадровый голод побуждает компании платить аналитикам от 120 000 рублей в месяц при уровне Strong Junior и до 300 000 рублей для Senior — и это не предел. За профессионалами выстраиваются в очередь — это плюс. Поэтому сосредоточимся на адекватных работодателях и их требованиях.

Елена Артемьева: «Компании охотно наймут аналитика, который сам проводит исследования, выявляет проблемы и ставит перед собой задачи. Чтобы стать специалистом такого уровня, надо отлично знать рынок, уметь пользоваться CJM и владеть методами web/app-аналитики (если мы про онлайн-бизнес). 

Хороший, востребованный аналитик сам генерирует гипотезы, организует их проверку и интерпретирует результаты. Он движется от идеи через действие и анализ к ценным для бизнеса выводам. Это называется HADI-циклом: Hypothesis — Action — Data — Insight. Чтобы создавать гипотезы, надо всесторонне изучить продукт, используя множество методов анализа.

О ком мечтают работодатели

Ещё одно качество, которого ждут от аналитика работодатели, — проактивность. Он должен идти впереди пользователя, а не бежать за ним — прогнозировать, а не только реагировать.

Аналитик постоянно изучает новые инструменты, подходы и тренды. Пусть невозможно глубоко знать всё — стремиться к этому надо, иначе можно отстать от коллег всего за год. Вместе с новыми методами обработки данных появляются более совершенные инструменты визуализации. Они помогают нагляднее представлять сложные данные, и это упрощает прогнозирование. 

Стала тоньше настройка интернет-рекламы. В борьбе за оптимизацию расходов счёт может идти на рубли и копейки, но в масштабах крупной компании это выливается в огромные цифры сэкономленных или дополнительно заработанных средств. Бизнес хочет не только получать плоские воронки клиентского поведения, но и отслеживать сценарии пользователя и воздействовать на него в режиме real-time».

Евгений Малахов: «Считаю, самые важные для продакта качества — это ориентированность на результат (прибыль от продукта) и объективность. На работе аналитик не имеет права мыслить субъективными категориями».

Читайте также:  ZTE Grand X 3 — доступный смартфон премиум-класса

Карьера Data Analyst

Обнадеживающая новость в том, что  крутые аналитики данных востребованы везде. Спрос на эту специализацию в ближайшие пять лет вырастет на 20%. Вот отрасли, в которых спрос на аналитиков данных уже высок:

  • Маркетинговые исследования: 72% маркетологов считают анализ данных жизненно важным для успеха в нынешнем маркетинговом ландшафте. Успех маркетинговых кампаний можно понять с помощью анализа данных. Кроме того, анализ данных используют компании для исследования рынка перед запуском нового продукта или услуги.
  • Финансы и инвестиции. Финансовым учреждениям обычно требуются как аналитики данных начального уровня, так и эксперты. В финучреждениях, таких, как инвестиционные компании и банки, самый распространенный карьерный путь аналитиков данных — менеджмент. Аналитический ум и правильный подход к управленческим решениям сильно продвинет тебя по карьерной стезе.
  • Продажи. Массив данных, связанных с продажами продуктов и услуг компаний — разношерстный. При правильном его анализе получается не только увеличить продажи и повысить степень удовлетворенности клиентов, но и выявить препятствия, которые мешали товару или услуге завоевать нишу. В этом плане профессия аналитика данных способна открыть клондайк, о котором мечтают собственники бизнеса, SEO и СMO.

Вывод

Таблица: «Какая книга лучше?»

) «Аналитическая культура» 337 Карл Андерсон Бизнес 2017 1000 «Разработка требований к программному обеспечению» 576 Карл И. Вигерс Тестирование ПО 2004 1200 «Азбука аналитики» 240 Курносов Юрий Васильевич Менеджмент. Управление предприятием 2018 960 «Голые деньги» 384 Чарльз Уилан Банковское дело. Финансы 2019 1000 «Веб-аналитика 2.0 на практике» 528 Кошик Авинаш Маркетинг 2019 3450 «Разработка требований к программному обеспечению» 737 Вигерс Карл, Битти Джой Маркетинг 2019 1170 «HR #digital #бренд #аналитика #маркетинг» 400 Осовицкая Нина Анатольевна Управление, подбор персонала 2019 680 «Аналитический маркетинг» 288 Тамара Николаевна Рыжикова Маркетинг 2018 1860 «Ключевые инструменты бизнес-аналитики» 339 Бернард Марр Маркетинг 2018 930 «Осваиваем язык Julia» 416 Малкольм Шеррингтон Базы данных, Зарубежная компьютерная литература, Программирование 2017 1380

Недорогие книги стоят в пределах 1 тыс. рублей. Бюджетные рукописи – с возможностью бесплатного изучения дидактического материала. Выбор книги – личное дело читателя, делать его стоит после четкой постановки задачи и цели изучения материала.

х

Требования к аналитике

Чтобы отвечать требованиям производственных отраслей, промышленное аналитическое решение должно продемонстрировать ряд важных качеств. Первое из них — правильность результатов анализа и соблюдение принципа «не навреди». Для этого необходимы мощная аналитика и эффективные предохранительные механизмы в ее приложениях. Кроме того, должна быть обеспечена возможность непрерывного анализа. Но это зачастую требует передачи значительных объемов данных из места сбора в место анализа (принятия решений).

Поэтому аналитическое решение должно допускать распределенное развертывание по периметру — будь то в установленных рядом с оборудованием IoT-шлюзах, в серверном кластере на производственном объекте, в удаленном центре обработки данных (ЦОД) или в облаке. В зависимости от состава и назначения анализируемых данных может потребоваться развертывание на различных уровнях. Например, возможно, что сравнительный анализ показателей работы нескольких заводов лучше всего производить в ЦОД предприятия, а анализ для целей местного диспетчерского контроля — по периметру, чтобы повысить надежность, уменьшить задержку, сократить объемы передаваемых данных и улучшить контроль над ними.

Еще одна характеристика аналитического решения, которой нередко пренебрегают, — это общая сложность. Решение должно быть простым в наладке, настройке и обслуживании. Упрощение внедрения и эксплуатации системы помогает быстрее добиться положительных результатов от внедрения IIoT за счет уменьшения затрат на разработку и сопутствующих рисков, а также сокращения сроков окупаемости.

Universal Analytics

Сервис Universal Analytics – это новый стандарт Google Analytics. В скором времени для всех аккаунтов будет обязательно использование Universal Analytics. Не так давно он вышел из стадии бета тестирования и сейчас на страницах вашего аккаунта на вкладке «Администратор» висит предложение перейти на него.

Universal Analytics

Код отслеживания (если вы обратили внимание) уже включает в себя идентификатор UA, а значит одно из преимуществ Universal Analytics будет реализовано автоматически — возможность собирать данные с любых электронных устройств подключенных к сети интернет (с помощью джава скрипт кода, либо с помощью SDK, или с помощью Measurement Protocol). Об этом мы уже говорили чуть выше.

Universal Analytics

В UA стала доступной озвученная выше возможность создания своих собственных идентификаторов пользователей, которые не будут привязаны к устройству. Помните, я приводил пример про заходы с мобильника, планшета, ноутбука и компьютера одного и того же человека? В классическом GA эти заходы были бы учтены как четыре различных пользователя, а вот благодаря настройкам Universal Analytics можно вручную задать для своего сайта идентификацию пользователей, и в нашем примере будет учтен один пользователь.

Universal Analytics

Переходить на Universal Analytics или остаться пока сидеть на GA — решать вам.

Universal Analytics

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога

Universal Analytics

Похожие материалыБесплатная книга по Google Analytics 2019Гугл — история создания и особенности продвижения под поисковую систему uSocial — обзор нового сервиса социальных кнопок для вашего сайтаWebMoney — регистрация и способы входа в систему, получение WMID и формального аттестата ВебманиFull — полнофункциональная версия нового движка интернет-магазина и ее отличия от базовойИП (индивидуальный предприниматель) — кто это, регистрация ИП и как выбрать систему налогообложения с меньшими налогамиGoogle Контакты: удобный и практичный инструментКак эффективно вылечить НДС при продвижении в Google AdsОнлайн FTP клиент Net2ftp и Google Alerts — полезный сервисы для вебмастеров

Использую для заработка

  • ВоркЗилла — удаленная работа для всех
  • Анкетка — платят за прохождение тестов
  • Etxt — платят за написание текстов
  • Кьюкоммент — биржа комментариев
  • Поиск лучшего курса обмена
  • 60сек — выгодный обмен криптовалют
  • Бинанс — надёжная биржа криптовалют
  • ВкТаргет — заработок в соцсетях (ВК, ОК, FB и др.)

Кем может стать веб-аналитик

Аналитик может вырасти до руководителя аналитического отдела — это про менеджерские обязанности и helicopter view.

Еще один путь развития — Data Scientist. Это эксперт по аналитике с высоким уровнем технических навыков. Data Scientist владеет методами статистического анализа, навыками построения математических моделей, инструментами визуализации данных. От него ждут построения сложных алгоритмов решения задач и творческого мышления.

Data Scientist важно владеть:

  • Визуализацией данных
  • Машинным и глубоким обучением
  • Распознаванием образов
  • Подготовкой и преобразованием данных
  • Текстовой аналитикой