Платные курсы 75
Сколько зарабатывает
Карьерная траектория
Junior веб-аналитик 0–2 года
Работа с готовыми дашбордами, базовый анализ трафика, настройка целей в Яндекс.Метрике и GA4, подготовка отчётов.
50 000–90 000 ₽/месMiddle веб-аналитик 2–4 года
Самостоятельный анализ воронок, A/B-тестирование, когортный анализ, работа с сегментами аудитории, построение дашбордов в BI.
100 000–170 000 ₽/месSenior веб-аналитик 4–7 лет
Глубокий анализ данных с помощью SQL и Python, проектирование систем аналитики, взаимодействие с продуктовыми командами на уровне стратегии.
170 000–300 000 ₽/месHead of Analytics / Analytics Lead 7+ лет
Выстраивание аналитической инфраструктуры компании, управление командой аналитиков, формирование data-driven культуры.
300 000–500 000 ₽/месО профессии
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.
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.
Направления
Категории
Навыки и инструменты
Яндекс.Метрика и Google Analytics 4
Настройка счётчиков, целей, событий, работа с сегментами и отчётами
SQL
Написание запросов для анализа данных напрямую из базы
A/B-тестирование
Постановка гипотез, статистическая значимость, интерпретация результатов
BI-инструменты (DataLens, Power BI, Tableau)
Создание интерактивных дашбордов для бизнеса
Сквозная аналитика
Настройка и работа с Roistat, Calltouch и аналогами для связки рекламы и продаж
Python (pandas)
Обработка больших массивов данных и построение кастомных отчётов
Soft Skills
- 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
Плюсы и минусы
Преимущества
- Востребованность в digital-компаниях. Каждый e-commerce, медиа и SaaS-продукт нуждается в аналитике
- Разнообразие задач. Каждый проект уникален — работаете то с SEO-трафиком, то с конверсией, то с retention
- Хорошая база для роста в Data Science. Навыки SQL и аналитики — отличный трамплин для перехода в более оплачиваемые специализации
Сложности
- Зависимость от качества данных. Работаете ровно с теми данными, что собраны — часто с ошибками и пробелами
- Сложно измерить свой вклад. Результат аналитики виден через решения других — не всегда получаете признание
- Инструменты постоянно меняются. Нужно 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.
Где работают
Как стать веб-аналитик
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.