Выпускник Академии Олег Омельченко рассказал как он стал веб-аналитиком.

1

От редактора: знаю Олега лично и решила спросить его о том, как стать веб-аналитиком, по двум причинам:

  • Он на пару лет старше моей дочери. То есть... вчерашний студент, молодой человек, которому повезло сразу определиться. А именно вчерашние студенты присматриваются к нашим курсам, проводят долгие вечера в раздумьях, чему же жизнь посвятить, ищут себя. Так почему не взять за образец успешную модель поиска?
  • Олег — умница. Он из тех редких людей, кто объясняет понятно. Расчищает туман в голове. И так как он аналитиком стал недавно, еще свежи воспоминания про алгоритм выбора.

Когда ты впервые услышал о веб-аналитике?

Небольшое предисловие. Сам я человек, предрасположенный к техническим деталям, люблю математику, и на момент знакомства с аналитикой уже успел позаниматься веб-разработкой. Но достаточно быстро понял, что ежедневно заниматься достаточно типичными повторяющимися задачами мне рано или поздно надоест. Поэтому, когда Максим Зубенко, мой друг и на тот момент руководитель отдела маркетинга Inweb, предложил сменить род деятельности, я без долгих колебаний согласился. (Олег опустил, что все это дело происходило, когда оба друга были еще студентами — прим. ред.)

Начал заниматься в агентстве контент-маркетингом — наполнял блог агентства статьями профессиональной и смежной тематики, а также редактировал статьи сотрудников агентства.

Понятное дело, чтобы делать это хорошо, нужно было вникать в суть того, о чем пишешь — так я и погрузился в темные пучины диджитал-маркетинга :) Первый огонек интереса к онлайн-маркетингу загорелся, когда я узнал о такой штуке, как Google Analytics, а яркая лампочка засветилась после моего знакомства с Google Tag Manager. После этого в блоге агентства стало появляться больше статей о работе с этими инструментами, а сам я все чаще (с высоты своего прошлого опыта разработчика) стал помогать специалистам агентства с тонкой настройкой обработки данных на сайтах клиентов. В то же время мне было малоинтересно заниматься контекстной рекламой и копаться в настройках AdWords. Меня прельщала работа с данными, поиск закономерностей и последовательностей :)

Тогда Кирилл Винокуров, на тот момент руководитель отдела платной рекламы в Inweb, рассказал мне, что для таких людей, как я, существует специальная профессия.


В тему!

Вебинары О. Омельченко:

«Визуальная аналитика: как строить и читать дашборды»

«Как делать информативные отчеты в Google Analytics?»

Взгляд профи:

«Как стать крутым веб-аналитиком». Тут подробно описано, кто такой аналитик и чем он занимается.


Где можно получить специальность «веб-аналитик»?

Со временем все больше бизнесов выходит в онлайн. Есть ряд онлайн-бизнесов, которые достигают таких размеров, когда срочно нужна команда людей, чтобы разобраться в нарастающих объемах данных и посоветовать точки роста. С другой стороны, возрастающая популярность направления Data Science приводит к увеличению популярности профессий, связанных с обработкой и анализом данных.

Что касается формального образования — существует множество курсов по веб-аналитике. В числе самых известных — курсы WebPromoExperts, а также авторский курс Андрея Осипова.

С другими своими коллегами я знаком, в основном, заочно и по совместным посещениям профильных конференций вроде Analyze. Многие из них курируют веб-аналитику в масштабных украинских и зарубежных проектах. Но знаю также и тех, кто работает в агентствах, заточенных специально под решение задач веб-аналитики и повышения конверсии.

Где найти классного веб-аналитика, если нужно?

Самый простой способ — поискать в Фейсбуке :) Есть сразу несколько крупных сообществ для интересующихся Google Analytics и Google Tag Manager. Найти их можно по соответствующим запросам в поиске ФБ, там же задать интересующий вопрос или предложить работу. Более сложный путь — ходить по конференциям и искать среди участников и докладчиков нужного человека. Ну и конечно же, никто не отменял LinkedIn с его возможностями по нетворкингу и построению базы контактов с интересующими скиллами.

2

Где взять практику, если ты молодой и зеленый, а без нее никак?

Если хочется научиться разбираться в отчетах Google Analytics, но нет подходящих аккаунтов с большим количеством данных — то на странице справки Google можно получить доступ к демоаккаунту Google Analytics, в котором собирается достаточно информации для того, чтобы понять, как работает каждый отчет (в том числе и расширенная электронная торговля). Существуют подобные наборы данных и для сырых данных Google Analytics и Firebase Analytics в базе данных Google BigQuery. Читаете статьи, применяете описанные приемы на тестовых данных — и набиваете таким образом себе руку.

Какие типичные ошибки совершают юные веб-аналитики?

Если же говорить о человеческих ошибках, то довольно часто проблема стоит не столько в том, чтобы правильно обработать данные, сколько сделать на их основе правильный вывод, а тем более — донести полученные результаты до других людей.

Сам я поначалу, работая в агентстве, любил делать обширные отчеты с большой детализацией и кучей цифр после запятой, а потом удивлялся, почему клиент жалуется проектному менеджеру на то, что ничего не может понять в этом водопаде цифр.

Нужно вовремя понять, что разным людям важны разные объемы данных и разные формы представления информации.

Если говорить о технических ошибках, то есть одна постоянная проблема, от которой я даже сейчас не избавился до конца — после внесения кучи правок в контейнер GTM я благополучно забываю опубликовать изменения и с чувством выполненного долга перехожу к другим задачам :)

Где можно найти ответы на свои вопросы по веб-аналитике?

Первым делом — посмотреть видеокурсы по работе с GTM/GA от Google, потом — прочесть документацию.

Следующий шаг — подписаться на блоги веб-аналитиков и маркетинговых агентств, где часто пишут о веб-аналитике, а также на Телеграм-каналы, если предпочитаете этот вид коммуникации. Обучение веб-аналитике — это постоянный поиск информации, очень гибкая отрасль. Вот мой список:

web-analytics.me/ — блог веб-аналитика Андрея Осипова. Много чего по работе с GTM, другими продуктами Google, а также их интеграцией друг с другом.

ecommerce-in-ukraine.blogspot.com/ — блог Павла Левчука о работе с e-commerce-проектами.

netpeak.net/ru/blog/category/web-analytics/ — блог Нетпика, статьи полезны тем, кто работает в агентстве.

t.me/webanalyst — о маркетинговой аналитике и повышении конверсии.

burgerdata.com/,

t.me/burgerdata — о работе с GA, Google Big Query.

thisisdata.ru/

t.me/thisisdata

osipenkov.ru/analytics/ — преимущественно о работе с Google Analytics.

t.me/bigquery — новости и статьи о работе с Google BigQuery.

t.me/owoxbicis — канал OWOX BI о работе с их продуктами, а также подборки тематических вебинаров и статей.

Если с течением времени поймете, что самостоятельно не получается осилить какую-то из тем, или нужно получить много знаний и быстро — существует множество курсов по веб-аналитике. Самый известный, пожалуй, курс Андрея Осипова.

После того, как вы уже какое-то время «поварились» в веб-аналитике, настоятельно рекомендую снова перечитать официальную справку Google по GA и GTM — многие моменты, которые раньше пропускались из-за непонимания, станут яснее, и вы станете замечать много маленьких, но важных деталей, о которых не стоит забывать при работе веб-аналитиком.

И еще раз упомяну Фейсбук-сообщества, о которых говорил ранее. Там тоже можно оперативно получить ответ на какой-то специфический вопрос, который не получается загуглить.

Линия крутости ВА — сначала падаван, потом..?

Я осознал себя, как веб-аналитика без «синдрома самозванца», только когда начал работать с Google BigQuery — облачной базой данных от Google, в которую обычно настраивается экспорт сырых данных из Google Analytics, когда данных недостаточно.

Навык работы с SQL-запросами — важная ступенька, с которой можно начать путешествие в самые разные области. Во-первых, это развязывает руки при анализе данных, а во-вторых — снижает порог вхождения в другие области аналитики.

Собственно, так я и начал вникать в аналитику мобильных приложений. У Google есть для этого Firebase Analytics — инструмент, похожий на GA, но с немного другим подходом к поведению пользователей (GA в большинстве отчетов опирается на сеансы, Firebase Analytics — на уникальных пользователей).

После этого следующий шаг, который многие делают — «хардкорный» анализ данных при помощи языков программирования R и/или Python, их использование для анализа больших данных, тонкой визуализации данных и нередко в машинном обучении.

Но если желания уходить в Data Science у вас нет, а зато есть желание взаимодействовать с людьми и влиять на то, что анализируете, то следующий шаг после освоения аналитики мобильных приложений — продуктовая аналитика.

Она подразумевает большую вовлеченность в разработку и развитие того, что вы анализируете — будь то веб-приложение, мобильное приложение или другой продукт. Для этого нужно не только понимать техническую сторону инструментов сбора данных, но и уверенно оперировать понятиями RFM, AARRR, DAU/MAU и прочими красивыми аббревиатурами :) Конечно же, на этом этапе необходимый навык — понимание и владение статистическим аппаратом, но не менее важно и понимание работы рынка и умение его исследовать, и умение взаимодействовать с командой, занимающейся разработкой продукта.

Курс «Веб-аналитика: отслеживание эффективности интернет-рекламы» разработан для тех, кто хочет освоить новую профессию веб-аналитика.

вебаналитика

ЗАПИСАТЬСЯ