Чем занимается веб-аналитик

Короткий ответ

Чем на самом деле занимается веб-аналитик

Веб-аналитик — это специалист, который отвечает за достоверность данных в маркетинге и за то, чтобы по этим данным можно было принимать решения. Он настраивает системы аналитики, описывает, какие действия пользователей считать целями и событиями, подключает коллтрекинг и сводит рекламу, заявки и продажи в сквозную аналитику. Затем он строит дашборды, считает окупаемость каналов через модели атрибуции, проверяет гипотезы и переводит всё это в понятные выводы для команды.

Часто роль воспринимают узко — «человек, который смотрит Метрику». Суть другая: веб-аналитик отвечает не за просмотр отчётов, а за то, чтобы цифрам можно было доверять. Если данные собраны криво, цели настроены неправильно, а каналы не сведены между собой, любой красивый отчёт лишь маскирует решения, принятые вслепую.

Главный вывод: веб-аналитик нужен не для красивых графиков, а для того, чтобы маркетинг распределял бюджет по достоверным цифрам и проверяемым гипотезам, а не на ощущениях.

Типовые ситуации

В каких ситуациях вопрос о веб-аналитике встаёт особенно остро

Чаще всего о веб-аналитике задумываются не из-за моды на данные, а из-за ощущения, что в маркетинг уходят деньги, а понимания отдачи нет. Ниже три ситуации, в которых компания обычно уже упёрлась в потолок управления маркетингом на глазок.

Каналов много, ясности нет

Контекст, таргет, SEO, маркетплейсы, рассылки — источников трафика становится всё больше, а внятного ответа, что из этого реально приносит заявки и продажи, у команды нет.

Бюджет растёт, окупаемость непонятна

Рекламные расходы увеличиваются, но никто не может однозначно сказать, какой канал окупается, а какой просто осваивает деньги. Решения принимаются на ощущениях.

Отчётам не доверяют

Цифры в разных системах не сходятся, отчёты собираются руками и подолгу, а на совещаниях больше спорят о том, чьим данным верить, чем о самих решениях.

Зона ответственности

Что входит в работу веб-аналитика

Чтобы наём имел смысл, важно понимать, какие именно зоны переходят к веб-аналитику. Это и основа профиля кандидата, и будущая система оценки. Веб-аналитик — это не «ещё один человек у дашборда», а специалист, который отвечает за всю цепочку от сбора данных до выводов.

01

Настройка систем аналитики

Подключает и корректно настраивает Яндекс.Метрику и GA4: счётчики, параметры, фильтры и доступы, чтобы данные собирались чисто и без задвоений с самого начала.

02

Цели и события

Определяет, какие действия пользователей считать важными — заявка, звонок, оформление, шаг воронки — и настраивает их как цели и события, чтобы воронка отражала реальность.

03

Коллтрекинг и сквозная аналитика

Подключает коллтрекинг и связывает рекламу, поведение на сайте, заявки и продажи из CRM в одну цепочку, чтобы видеть путь клиента до выручки, а не только до клика.

04

Дашборды и отчётность

Строит дашборды в DataLens, Power BI или похожих инструментах, чтобы команда и собственник видели ключевые показатели в одном месте, а не собирали отчёты вручную.

05

Атрибуция и проверка гипотез

Подбирает модели атрибуции, считает окупаемость каналов, формулирует и проверяет гипотезы и переводит цифры в понятные выводы и рекомендации для решений.

Узнали свою ситуацию?

Тогда следующий шаг — не читать ещё одну общую статью про метрики, а понять, нужен ли вам именно веб-аналитик или задачу пока можно закрыть силами маркетолога с аналитическим уклоном либо подрядчика.

Посмотреть подбор веб-аналитика

Диагностика ситуации

Признаки, что бизнесу уже нужен веб-аналитик

Потребность в веб-аналитике появляется не в момент, когда «у всех теперь данные», а тогда, когда сложность маркетинга обогнала способность команды понимать его на глазок. Ниже основные сигналы, по которым это видно без лишней теории.

Решения по бюджету — вслепую

Деньги между каналами распределяются по интуиции и привычке, а не по окупаемости. Нет цифры, на которую можно опереться, чтобы усилить работающее и отключить лишнее.

Стоимость заявки никто не знает

На вопрос, сколько стоит заявка и сделка по каждому каналу, команда отвечает приблизительно или по-разному. Значит, данные не сведены и им нельзя доверять при планировании.

Отчёты собираются руками

Каждый отчёт — это часы выгрузок и сведения таблиц вручную. Это и дорого по времени, и опасно: в ручных сводках легко ошибиться, а проверить их почти никто не может.

Гипотезы не проверяются

Идеи по росту обсуждают, но не доводят до проверки, потому что нет корректных данных, чтобы понять, сработала идея или нет. Маркетинг движется по кругу без выводов.

Разделение ролей

Чем веб-аналитик отличается от маркетолога

Эти роли часто путают и пытаются совместить в одном человеке, и именно здесь теряется качество. Маркетолог отвечает за рост, веб-аналитик — за то, чтобы рост был корректно измерен. Разберём разницу коротко, а подробно она разобрана в материале о том, кто отвечает за цифры.

Зона маркетолога

Запуск и ведение рекламных каналов и кампаний.
Креативы, офферы, посадочные страницы и тексты.
Гипотезы по росту трафика, заявок и продаж.
Работа с подрядчиками и площадками.
Ответственность за итоговый маркетинговый результат.

Зона веб-аналитика

Настройка счётчиков, целей и событий.
Достоверность данных и контроль качества сбора.
Коллтрекинг, сквозная аналитика и связка с CRM.
Модели атрибуции и расчёт окупаемости каналов.
Дашборды, проверка гипотез и понятные выводы.

Ключевые понятия

Сквозная аналитика и модели атрибуции простыми словами

Два понятия, вокруг которых строится работа веб-аналитика, чаще всего вызывают путаницу у заказчика. Разберём их без жаргона: именно от них зависит, можно ли в принципе доверять выводам об окупаемости каналов.

Сквозная аналитика

Связывает рекламные расходы, поведение на сайте, заявки и реальные продажи из CRM в одну цепочку. Так видно окупаемость канала вплоть до выручки, а не только до клика или заявки.

Модель атрибуции

Правило, по которому ценность сделки распределяется между каналами на пути клиента: последний клик, первый клик, линейная и другие. От выбора модели зависит, какой канал будет выглядеть эффективным.

Почему это важно

Одни и те же данные при разных моделях дают разную картину. Веб-аналитик подбирает модель осознанно под бизнес и объясняет логику, а не берёт настройку по умолчанию и не выдаёт её за истину.

Цена ошибки

Что теряет бизнес без сильной аналитики

Отсутствие веб-аналитика редко выглядит как явная проблема — деньги тратятся, отчёты есть, маркетинг работает. Но потери накапливаются тихо, и заметны они становятся позже, когда бюджет уже вырос. Ниже типичные риски и то, что снижает каждый из них.

Бюджет уходит в неработающие каналы

Без корректной атрибуции часть денег стабильно достаётся каналам, которые лишь выглядят эффективными. Снижается сквозной аналитикой и честным расчётом окупаемости до выручки.

Решения принимаются по ложным данным

Кривая настройка целей и задвоенные счётчики искажают картину, и команда уверенно делает выводы из неверных цифр. Снижается контролем качества данных и регулярной проверкой сбора.

Гипотезы не превращаются в рост

Идеи проверяются «на глаз», без замера эффекта, поэтому из них не извлекают уроков. Снижается понятной методикой проверки гипотез на достоверных данных, а не на впечатлениях.

Время команды уходит в ручные отчёты

Маркетологи и руководители тратят часы на сбор таблиц вместо работы с результатом. Снижается автоматизированными дашбордами, где ключевые показатели обновляются сами.

Практический маршрут

Как обычно выстраивается работа веб-аналитика

Качественная аналитика начинается не с дашборда, а с наведения порядка в сборе данных. Ниже последовательность, которая помогает перейти от состояния «цифры есть, но им не верят» к управляемой системе, на которую можно опираться при решениях.

01

Аудит текущего сбора данных

Сначала аналитик проверяет, что уже настроено: счётчики, цели, события, корректность данных и где они задвоены или теряются. Это снимает иллюзию, что «аналитика вроде есть».

На выходе — честная картина состояния данных, а не предположение, что всё работает.

02

Настройка целей и событий

Аналитик определяет, какие действия пользователей считать значимыми, и описывает их как цели и события так, чтобы воронка отражала реальный путь клиента, а не случайный набор кликов.

Воронка становится осмысленной, а не формальной, и по ней можно отслеживать узкие места.

03

Подключение коллтрекинга и CRM

Звонки и заявки связываются с источниками трафика, а сделки подтягиваются из CRM. Так можно считать не клики, а реальные деньги по каждому каналу.

Цепочка «реклама — заявка — продажа» становится прослеживаемой до выручки.

04

Сборка сквозной аналитики

Расходы, поведение на сайте, заявки и продажи сводятся в единую систему. Аналитик подбирает модель атрибуции под бизнес и объясняет, почему окупаемость считается именно так.

Появляется единая логика расчёта окупаемости, понятная и команде, и собственнику.

05

Дашборды под реальные вопросы

Под ключевые вопросы бизнеса строятся дашборды в DataLens, Power BI или похожих инструментах, чтобы показатели были под рукой и обновлялись сами, без ручных выгрузок.

Команда работает с актуальными цифрами вместо сбора таблиц по пятницам.

06

Проверка гипотез и выводы

Гипотезы по росту проверяются на достоверных данных, эффект замеряется, а результат превращается в конкретные рекомендации: что усилить, что отключить, что протестировать дальше.

Маркетинг получает не графики, а понятные выводы, на основе которых принимаются решения.

Оценка кандидата

Критерии, по которым стоит смотреть веб-аналитика

Приоритизировать критерии лучше так: сначала опыт на похожих по сложности проектах, затем умение объяснять логику работы с данными, и только потом — список инструментов. Ниже то, что помогает отличить сильного аналитика от уверенного собеседника.

Реальный опыт настройки

Сам настраивал счётчики, цели, события и сквозную аналитику на проектах, а не только смотрел готовые отчёты, собранные кем-то другим.

Думает про достоверность

Первым делом проверяет, можно ли доверять данным: нет ли задвоений, верно ли считаются цели, сходятся ли цифры между системами.

Понимает атрибуцию

Объясняет, как выбор модели атрибуции меняет картину окупаемости, и осознанно подбирает её под бизнес, а не берёт по умолчанию.

Переводит цифры в решения

Не сваливает на заказчика дашборд, а формулирует вывод: что это значит для бюджета и какие действия стоит предпринять.

Говорит на языке бизнеса

Объясняет сложное простыми словами и связывает метрики с деньгами компании, а не прячется за терминами и графиками.

Признаки сильного аналитика

Опыт настройки аналитики на проектах, похожих по числу каналов и сложности.
Привычка перепроверять данные и явно говорить о границах их точности.
Понимание, как разные модели атрибуции меняют выводы об окупаемости.
Умение строить дашборды под конкретные вопросы, а не «вообще красивые».
Способность связать метрики с деньгами и решениями бизнеса.

Признаки рискованного профиля

Уверенный список инструментов без рассказа, что и зачем он настраивал.
Готовность «настроить всё под ключ» без вопросов о воронке и целях бизнеса.
Безразличие к достоверности данных и расхождениям между системами.
Отчёты ради отчётов без выводов и рекомендаций по решениям.
Объяснения только на жаргоне, без перевода на язык денег и задач.

Подготовка к поиску

Что важно подготовить до запуска подбора

До старта поиска полезно собрать базовые вводные о маркетинге, задаче и ожиданиях от роли. Если этот этап пройден слабо, подбор почти всегда затягивается: заказчик смотрит много кандидатов, но не может выбрать, потому что сам не определил, какие вопросы аналитик должен закрыть.

Главная задача роли: навести порядок в данных, выстроить сквозную аналитику или закрыть конкретные вопросы по окупаемости.
Список каналов, рекламных систем и инструментов, с которыми предстоит работать.
Текущее состояние аналитики: что настроено, чему не доверяют, где собирают руками.
Связка с CRM и коллтрекингом: что уже есть и что нужно подключить.
Формат роли: штатный аналитик, частичная занятость или связка с подрядчиком и командой маркетинга.

Экспертный вывод

Когда маркетингу уже нужен веб-аналитик

Веб-аналитик нужен бизнесу не по моде на данные, а в тот момент, когда каналов и бюджета становится столько, что управлять ими на ощущениях уже дорого. По опыту Work&Wolf, самый частый риск при подборе — искать «человека, который знает Метрику», а не специалиста, который отвечает за достоверность данных и переводит их в решения под конкретный стек и зрелость компании.

Если вы уже понимаете, что задача созрела, следующий рациональный шаг — зафиксировать, какие вопросы должен закрыть аналитик, и перейти к точечному подбору. На странице услуги можно подробнее посмотреть подход к подбору веб-аналитика и понять, как лучше выстроить поиск под вашу команду.

Изучить услугу подробнее

FAQ

Частые вопросы по теме

Чем занимается веб-аналитик?

Веб-аналитик отвечает за то, чтобы маркетинг принимал решения по достоверным цифрам. Он настраивает системы аналитики (Яндекс.Метрику и GA4), описывает цели и события, подключает коллтрекинг и сводит данные о рекламе, заявках и продажах в сквозную аналитику. Дальше он строит дашборды, проверяет качество данных, считает окупаемость каналов по моделям атрибуции, формулирует и проверяет гипотезы и переводит всё это в понятные выводы и рекомендации для команды.

Когда бизнесу нужен веб-аналитик?

Когда каналов трафика становится много, рекламный бюджет растёт, а понимания, что именно приносит заявки и продажи, не прибавляется. Типичные сигналы: решения по бюджету принимаются на ощущениях, отчёты собираются руками и им не доверяют, никто не может однозначно назвать стоимость заявки и окупаемость по каждому каналу, а гипотезы не проверяются, потому что нет корректных данных. Если хотя бы часть этого узнаваема, бизнесу уже нужен человек, который отвечает за достоверность цифр.

Чем веб-аналитик отличается от маркетолога?

Маркетолог отвечает за то, чтобы каналы и кампании приносили результат: креативы, офферы, запуск и ведение рекламы, гипотезы по росту. Веб-аналитик отвечает за то, чтобы этот результат был корректно измерен: настройку счётчиков, целей и событий, достоверность данных, атрибуцию и выводы. Это разные зоны ответственности, и подменять одну другой — частая причина того, что бюджет тратится вслепую. Подробнее про разделение мы разобрали в отдельном материале о том, кто отвечает за цифры.

Что такое сквозная аналитика и модели атрибуции?

Сквозная аналитика связывает рекламные расходы, поведение на сайте, заявки и реальные продажи из CRM в одну цепочку, чтобы видеть окупаемость каждого канала вплоть до выручки, а не только до клика или заявки. Модель атрибуции — это правило, по которому ценность сделки распределяется между каналами, через которые прошёл клиент: последний клик, первый клик, линейная или другие модели. От выбранной модели напрямую зависит, какой канал будет выглядеть эффективным, поэтому веб-аналитик подбирает её осознанно под бизнес, а не берёт по умолчанию.

Какой опыт и инструменты важны при подборе веб-аналитика?

В первую очередь — реальный опыт настройки и поддержки систем аналитики на проектах, похожих на ваш по числу каналов и сложности. Базовый инструментарий: Яндекс.Метрика и GA4, настройка целей и событий, диспетчер тегов, коллтрекинг, выгрузки и сведение данных, визуализация в DataLens, Power BI или похожих инструментах. Важнее набора логотипов — умение объяснить, как он проверяет достоверность данных и как переводит цифры в решения. Инструменты осваиваются, а вот аналитическое мышление и аккуратность к данным — нет.

Как оценить веб-аналитика на собеседовании?

По задачам из вашей реальности, а не по терминам. Попросите разобрать ситуацию: как он настроит цели и события под конкретную воронку, как проверит, что данные не задвоены и счётчик не врёт, какую модель атрибуции выберет и почему, как построит дашборд под конкретный вопрос собственника. Сильного аналитика выдаёт логика и привычка перепроверять данные, а слабого — общие слова про «настрою всё под ключ» без понимания, зачем именно эти цифры бизнесу.

Куда идти дальше

Что открыть после статьи, если задача уже назрела

Если после чтения хочется перейти от диагностики к действию, ниже три понятных варианта: открыть страницу роли, разобраться в разделении ответственности за цифры или посмотреть смежную роль в маркетинге.