Вакансия: веб-аналитик

Вакансия: веб-аналитик

В эпоху Web 2.0 центральное место в ИТ занимают веб-технологии. Одной из сторон их функционирования стало накопление большого количества информации. Это привело к необходимости оптимизации процессов ее анализа и принятия решений в целом и усовершенствования работы веб-аналитиков в частности. Мы попросили представителей компаний рассказать о знаниях, навыках, опыте, актуальных для ИТ-профессии веб-аналитик

1. Веб-аналитик: какими знаниями и навыками он должен обладать?
2. Каков инструментарий веб-аналитика?
3. Каковы требования компании к уровню образования потенциальных сотрудников?
4. Какие требования предъявляются к опыту работы?
5. Есть ли особые требования, которые обусловлены спецификой деятельности компании?

Владислав Денисов, веб-аналитик Sports.ru | Tribuna Digital

1. Профессия находится на стыке продукта и разработки. Необходимо понимать назначение анализируемого продукта и основные сценарии поведения пользователей для грамотного составления и объяснения отслеживаемых метрик. Аналитик должен обладать навыками программирования (для анализа данных отдают предпочтение языкам Python/R); уметь извлекать данные из различных источников (SQL, API, текст, Web Scraping); знать, как работают инструменты, которые использует; и, самое важное, владеть на высоком уровне аппаратом математической статистики и ее прикладных дисциплин.

2. Система аналитики (из бесплатных, например, Google Analytics, Яндекс.Метрика, Piwik); терминал; Python/R и дополнительные библиотеки; инструменты BI.

3. Идеально – математическое, но достаточно и технического. На уровень университета не смотрим, проверяем только знания..

4. На позицию младшего аналитика рассматриваем и людей без опыта работы, в т.ч. еще обучающихся студентов. На данный момент у нас внутри команды уже выросли два специалиста такого профиля. От специалистов с более полным резюме мы ждем навыков владения перечисленными выше инструментами, в больше или меньшей степени – это зависит от продолжительности работы в прошлых компаниях. В целом тут можно отметить, что быстро прокачиваются специалисты в digital, e-commerce областях, т.к. там веб-аналитике действительно уделяют повышенное внимание и знания, там получаемые, релевантны нашим требованиям.

5. Работа предполагает увлечение спортом хотя бы на уровне зрителя. Нужно будет работать с данными спортивной статистики, знать или быстро разбираться в основных метриках и терминах футбола, хоккея, баскетбола и других видов спорта.

Поскольку Tribuna Digital живет не только в вебе, но и в мобайле, нужно понимать особенности мобильной аналитики.

Помимо непосредственной аналитики нужно заниматься различными задачами data engineering, например написанием и поддержкой ETL-системы.

Сергей Ляшенко, руководитель отдела продуктового анализа в Tutu.ru

1. Аналитик – это прежде всего человек, который работает с данными. А данные в наш век – понятие растяжимое. Это может быть пара чисел из отчета по обзору рынка или несколько терабайт логов – все нужно обработать и выдать вразумные сроки вывод для заказчика. Калькулятором и школьным уровнем математики тут не обойтись – нужна статистика, нужно иметь определенные технические навыки, чтобы обрабатывать большие объемы данных, но это все неглавное. Аналитик должен не только уметь обрабатывать данные, но и любить это делать. У нас это называется «копать»: любой технически грамотный человек может посчитать среднее, но аналитик должен понять, что скрывается за этим средним. Простой пример, вы перекрасили свой сайт из голубого в розовый и в АБ-тесте получили нулевой прирост конверсии. Многие в этом месте скажут: для роста конверсии нужно улучшение функциональности сайта, простым «перекрашиванием» этого не достичь. Но хороший аналитик обязан попытаться найти сегменты, на которых наблюдается улучшение конверсии, и, возможно, дополнительные точки роста для продукта, над которым он работает. Ведь вполне вероятно, что для какого-то сегмента (условных женщин) мы будем наблюдать повышение конверсии, в то время как для другого (условных мужчин) – понижение, что в среднем даст нам ноль.

2. Последние годы мир веба сильно развивается, вместе с ним развивается и инструментарий аналитика. Когда-то было достаточно знания Excel, навыков работы с интернет-счетчиками (LiveInternet, Яндекс Метрика) и немного языка запросов к реляционной БД. Сейчас с ростом объемов данных уже не обойтись без умения работать со специальными хранилищами и средствами обработки Больших Данных. Абсолютно все аналитики в нашей компании знают ииспользуют в работе Python, т.к. он имеет API для большинства современных хранилищ данных. Кроме того, мы используем хранилище на основе технологии ElasticSearch.

3. Необходимый минимум – высшее техническое образование. Мы, как правило, рассматриваем выпускников мехмата, физфака, ВМК МГУ, МФТИ, МИФИ. Но это скорее тенденция, т.к. образование – только некий сигнал о том, кто наш соискатель. Ключевые навыки мы проверяем на собеседованиях.

4. Зачастую мы нанимаем специалистов без опыта работы и в течение нескольких месяцев обучаем их до необходимого уровня. Печально, но факт: курс статистики, который обычно проходят на втором-третьем курсе, новоиспеченные выпускники успевают благополучно забыть за ненадобностью, и их приходится обучать каким-то азам заново. При этом мы отбираем людей, которые могут и хотят учиться, а главное, смогут научиться и начать применять знания напрактике.

5. Пожалуй, главное требование – соискателю должна быть интересна предметная область, в которой ему предстоит работать. Мы предпочитаем брать людей, которые любят путешествовать. Но таких, думаю, большинство.

Константин Игнатьев, руководитель отдела контентных аналитиков «Лаборатории Касперского»

1. Должность предполагает глубокие знания в том, как устроен интернет, как работают веб-серверы, обязательно должен точно понимать, как строятся сайты, как и почему они отображаются в том или ином виде. Очень желателен опыт веб-верстки, веб-разработки. Веб-контент-аналитик должен не только с технической стороны понимать, как все устроено, но и что в интернете происходит, что интересно пользователям именно сейчас, какие есть тенденции в вебе, в соцсетях, что пользователям интересно в данный момент, в прошлом, и, возможно, угадывать, что «выстрелит» в будущем. Однозначно аналитик должен иметь аккаунты во всех соцсетях и представлять, как они работают и какие угрозы там есть.

В своей работе веб-контент-аналитик сталкивается с обработкой большого количества данных, поэтому требуется использование скриптовых языков, например Python, также требуется владение SQL и такими инструментами, как Apache SPARK, Hadoop и подобными.

2. Для каждого проекта у нас есть специально отведенные рабочие кабинеты в вебе, для того чтобы упростить рутинные задачи. Но, как писал выше, часто инструменты – это скриптовые языки программирования, регулярные выражения, фреймворки для обработки большого количества данных и т.д.

3. Высшее техническое или математическое образование – наш приоритет. Но у нас успешно трудятся не только люди с техническим образованием, но и филологи, лингвисты и даже искусствоведы. Важно, чтобы у человека был аналитический склад ума.

4. Очень желателен опыт работы в сходных должностях – аналитик поиска, антиспам-аналитик и подобные должности, которые предполагают работу с большим количеством данных.

5. Я бы тут выделил психологическую устойчивость – веб-контент-аналитики создают решения для родительского контроля в интернете. И аналитикам подчас приходится защищать детей от контента, который непросто обрабатывать, – этопорно (включая извращения), убийства, насилие, сцены казней и т.д.

Андрей Порожнетов, аналитик Lingualeo

1. На мой взгляд, веб-аналитик должен:

• Понимать, как работает веб в целом: что такое реферер, зачем нужны куки и т.п. Уметь пользоваться отладчиком браузера, иметь представление об HTML и JS.
• Знать, как работает бизнес и продукт.
• Уметь визуализировать результат своей работы в простом, понятном и убедительном виде. В идеале неплохо бы владеть каким-то инструментом визуализации данных (qlikview, tableau и т.п.).
• Не испытывать проблем со статистикой и математикой. Расчет статистической значимости нужен почти в каждой задаче.
• Быть в курсе про Data engineering. Не обязательно, но хорошо, если аналитик понимает, как работают базы данных, и может сам загрузить в БД данные из любого источника.
• Уметь использовать алгоритмы Machine Learning. Бывают задачи, где это необходимо, но у нас таких пока очень немного.

Кроме этих скилов, есть важные качества, которыми должен обладать аналитик, например критичное отношение к любому экспертному мнению, стремление искать во всем причину и желание разбираться, в чем исходный смысл той илииной задачи.

2. Наш основной инструмент – это SQL. Все остальное вспомогательно. Периодически смотрим, что интересного появляется в таких сервисах, как Amplitude, AppSee и т.п., но полноценно их не используем.

3. Уровень образования, а иногда и опыт не имеют особого значения для нас. Мы делаем ставку на тестовое задание и на то, как себя человек проявляет на собеседовании.

4. Я стараюсь не иметь предрассудков относительно образования или опыта. Если человек проходит собеседование, значит, его опыт устраивает. Главное, чтобы кандидат разделял ценности компании и демонстрировал, что может и хочет решать те задачи, которые у нас есть.

5. Будет плюсом, если кандидат – активный пользователь образовательных сервисов и мобильных приложений и имеет интерес к тому, как развивается этот рынок.

Роман Прокашев, специалист отдела интернет-маркетинга в JetBrains

1. Наиболее важные навыки – это умение работать с большим объемом данных и умение сделать из данных вывод, который будет ценным для компании и поможет принять правильное решение. При этом важно видеть и не очевидные выводы, а также уметь извлечь пользу из данных, из которых вообще никакого вывода на первый взгляд нет. Аналитик должен, с одной стороны, быть внимателен к деталям и в то же время быть в курсе новостей компании – релизов продуктов, акций, специальных предложений, – чтобы видеть зависимость между этими событиями, объемом трафика и поведением пользователей. Аналитик должен понимать механику всех основных платных и бесплатных каналов, покоторым приходит трафик. Проанализированные им данные должны помогать выработать общую маркетинговую стратегию компании. Следует знать и инструменты, которые используются другими командами, – интеграция веб-аналитики с ними может дать дополнительные возможности. Важно, чтобы аналитик мог не только откликнуться на запрос в данных от других команд, но и мог сам определить, какими данными стоит поделиться. Для этого нужно постоянно смотреть на данные под разным углом, думать о том, могут ли они быть полезны.

2. Основным инструментом является Google Analytics или подобные системы. Важно уметь пользоваться системой управления тегами (например, Google Tag Manager) – она позволяет наиболее гибко и оперативно собирать данные, при этом минимально зависеть от команды разработчиков сайта. Чтобы максимально использовать функционал систем вроде GTM, желательно знать основы HTML, CSS и JavaScript. Дальнейшие инструменты зависят от того, как много данных изразных источников необходимо собрать вместе: если нужны данные из внутренней CRM в Google Analytics или наоборот, то обычно используются API, импорт данных, дополнительные третьи инструменты. Использование простых sql-запросов может пригодиться, если есть необходимость вычленять отдельные данные. Сегодня все больше используются инструменты визуализации данных, но практической пользы от них едва ли больше, чем от самых обычных офисных пакетов. Важно также уметь грамотно формулировать и вести свои задачи в issue трекере, чтобы они были понятны коллегам и легко находились.

3. Строгих требований к образованию нет – работа идет на стыке статистики, маркетинга и основ веб-разработки. В университетах этому направлению не учат, а курсы, как правило, не дают необходимых знаний, особенно для работы намеждународных рынках. Поэтому в отрасли можно встретить людей с самым разным бэкграундом. Решение практических задач важнее дипломов, хоть веб-аналитика без высшего образования встретишь едва ли.

4. Требования к опыту зависят от сложности задач, с которыми будет работать сотрудник. Для более сложных опыт важен, но не критичен. Можно сказать, что опыт ценен только в связке с такими качествами, как желание, обучаемость, умение разобраться и найти необходимую информацию. Важно и уметь пользоваться своим опытом – переносить и проецировать его на другие задачи, не копирующие друг друга один в один. А для того чтобы начать работать с простыми задачами, хватит мотивации, логического мышления и способности искать информацию в интернете.

5. У нас клиенты почти во всех странах мира, поэтому наш рынок – глобальный. Обязательно знание английского, кроме того, важно понимать специфику продуктов – кто является целевой аудиторией, как люди пользуются продуктом икакие задачи решают. Наши клиенты – это разработчики, и их отличает преимущественно рациональное поведение, в том числе и в использовании сайтов компании. Другой важной особенностью является то, что доля мобильного трафика от общего у нас весьма мала – здесь мы идем немного вразрез с общемировой mobile-first-тенденцией.

Подготовил Игорь Штомпель

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи