Веб-аналитика: необходимые знания и навыки.

By | 31.08.2015

Эта статья скорее всего написана для меня самого, о том, чем же я таким занимаюсь, хочется разложить все по полочкам и определить дальнейшие свои шаги. Не первая моя попытка, и не последняя. Итак, определение из Вики:

Веб-аналитика (англ. Web analytics) — это измерение, сбор, анализ, представление и интерпретация информации о посетителях веб-сайтов с целью их улучшения и оптимизации. Основной задачей веб-аналитики является мониторинг посещаемости веб-сайтов, на основании данных которого определяется веб-аудитория и изучается поведение веб-посетителей для принятия решений по развитию и расширению функциональных возможностей веб-ресурса.

Все сухо и просто, и довольно исчерпывающе — изучаем чтобы улучшать. Под улучшением чаще всего понимается повышение эффективности сайта — больше трафика, больше заказов, больше продаж, больше подписок.

Это общее определение, но так же важно что под веб-аналитиком понимает рынок. Год назад я провел небольшое исследование на рынке спроса — контент-анализ 20 первых вакансий на портале hh.ru. Выделил основные требования работодателей: владение определенными навыками и инструментами,  а также наличие сертификатов/образования.

 

Навык Упоминается в вакансии Доля от общего числа
Аналитический склад ума

18

90,00%

Основы usability сайтов

12

60,00%

Умение применять A/B и MV тестирование

10

50,00%

Понимание механизмов контекстной рекламы и повышения эффективности

9

45,00%

Экономические знания (ценообразование, клиентский анализ (RFM и ABC-сегментация), конкурентный анализ)

8

40,00%

Понимание основ SEO

7

35,00%

Конкурентный анализ

6

30,00%

Прикладная статистика

6 30,00%
Английский

5

25,00%

Умение делать грамотные отчеты и презентации

5

25,00%

Знание баз данных

4

20,00%

Понимание основ SMM

2

10,00%

 

Как видим из таблицы для многих веб-аналитик очень разносторонняя личность — он владеет знаниями из разных сфер:

  • Экономика
  • Основы проектирования сайтов — usability
  • SEO и SMM
  • Маркетинг
  • Прикладная статистика

Чтож — список требований к навыкам в целом логичен, хотя меня удивило 2 момента:

  • как мало уделено внимание навыкам анализа данных — упомянут частный метод (A/B и MV тестирование) в половине случаев и в трети вакансий требуется знание методов прикладной статистики.
  • Об умении аналитика рассказать что же он обнаружил и создать отличный отчет задумывается только четверть работодателей.

Второе, и не менее важное, что нужно от веб-аналитика это его владение определенным профессиональным инструментарием. Что же работодатели упоминают?

Инструменты Упоминается в вакансии Доля от общего числа
Системы сбора информации и аналитики(UA/GA/ЯМ и прочие)

20

100,00%

Системы контекстно-медийной рекламы Яндекс.Директ и Google AdWords

18

90,00%

Google Tag Manager

5

25,00%

HTML

3

15,00%

JavaScript

3

15,00%

SQL

2

10,00%

Photoshop

2

10,00%

Google Website Optimizer

2

10,00%

CSS

2

10,00%

SPSS

1

5,00%

VBA

1

5,00%

Access

1

5,00%

Mixpanel

1

5,00%

Query Explorer

1

5,00%

OLAP-Кубы

1

5,00%

 

Сложно делать выводы по инструментарию для относительно молодой профессии по нескольким причинам:

  1. Инструментарий очень динамично меняется
  2. Это узкоспециализированная профессия и рекрутеры часто сами не знают чем должен владеть грамотный веб-аналитик.
  3. Инструментарий может отличаться в широких диапазонах в зависимости от целей бизнеса, его размеров и развитости интернет-маркетинга в компании.

Третий пункт — требуемые сертификаты. На мое удивление, подтверждать свои навыки и умения пройденными аттестациями и курсами от веб-аналитика требуют не так много компаний:

Сертификаты Упоминается в вакансии Доля от общего числа
Google Analytics Individual Qualification

4

20,00%

Google AdWords

2

10,00%

 

Стоит заметить, что сертификаты Яндекса никого из рекрутеров первых 20 вакансий на hh.ru не интересуют. А жаль — я ведь недавно такой получил.

Взгляд со стороны известного веб-аналитика А. Кошика. Он в целом похож на взгляд бизнеса — веб-аналитик это человек со знаниями из  десятков дисциплин, но выделяет 4 основных направления развития веб-аналитика.:

Самостоятельный специалист Руководитель команды
Организация бизнеса Самостоятельный специалист по бизнесу Руководитель команды организации бизнеса
Техническое направление Рядовой технический сотрудник Руководитель технической команды

Это конечно немного “капитанство”, но отражает  начальное разделение в нашей сфере — чем больше развивается веб-аналитика, тем труднее быть универсалом — например, маркетологу будет уже трудно разобраться во всех тонкостях GTM.

Мой взгляд на джентльменский набор веб-аналитика:

  1. Методы анализа данных (описательная статистика, проверка статистических гипотез, основы бизнес-анализа, Data Mining для гуру)
  2. Владение системами  веб-анализа, понимание принципа сбора данных этими системами (десятки их, но для России набор минимум — Яндекс.Метрика и Google Analytics)
  3. Основы юзабилити сайта, а лучше UX для сайтов (есть различие, но пока я не достаточно подготовлен чтобы его расписать)
  4. Основы маркетинга, а главное понимание процессов принятия решения покупателем в интернете.
  5. Факультативно (но это очень для меня интересно) — основы программирования и JavaScript как самый язык используемый в Google TagManager
  6. Самый сложный для меня пункт — визуализация данных. Умение представить свои выводы и рекомендации в понятном для заказчика языке.

 

Самообразование для веб-аналитика (планирую пополнять этот список):

Анализ данных:

  1. Основы статистики
    1. Курс на Cтепике, что приятно на русском языке
    2. Курс на Coursera —  пока мной не пройден, но планирую, так как поможет лучше разобраться в английской терминологии статистики.
    3. Учебник на английском OpenIntro Statistics (David M Diez, Christopher D Barr, Mine Çetinkaya-Rundel)
  2. Введение в R:
    1. Курс на Степике  — не идеален, но очень помог мне лично
    2. Учебник “Статистический анализ и визуализация данных с помощью R” С.Э. Мастицкий, В.К. Шитиков
  3. Data Mining:
    1. Хабрахабр — http://habrahabr.ru/hub/data_mining/
    2. Курс на Intuit — пока не пройден, но запланирован.

 

Инструменты веб-аналитики:

  1. Справка по Яндекс.Метрике и Google Analytics — ссылок давать не буду
  2. Блоги — тысячи их, поэтому дам ссылку на блог А.Кошика

 

Основы юзбилити и UX (пока у меня все не структурировано в голове):

  1. Первая ссылка в Google по запросу Основы юзбилити и UX http://siliconrus.com/2014/09/28-ux-resources-to-get-started/

 

Основы маркетинга — тысячи и тысячи курсов, книг и презентации по интернет-маркетингу, нет смысла делать список для меня — тем более этот раздел для меня не в приоритете. ИМХО все слишком усложняют — следуй а здравым смыслом и в 90% случаев все будет ясно.

 

Основы программирования:

В данное время я проходу вот этот Современный учебник по JS — https://learn.javascript.ru/

 

Визуализация данных… ваши предложения?

Добавить комментарий