Вы запустили интернет-магазин, наконец-то настроили таргетированную рекламу и запустили SEO-кампанию. Трафик растёт, но продажи — не очень. Вы нанимаете аналитика… и через месяц понимаете, что он не решает вашу главную проблему. Почему? Потому что вы не знаете, кого именно вам нужно — Data Analyst или Marketing Analyst. Эти специалисты работают с данными, но их задачи, методы и даже язык общения совершенно разные. Выбор между ними — не вопрос «кто лучше», а вопрос «что вам нужно решить прямо сейчас». И если вы ошибётесь, потратите не только деньги, но и драгоценное время. В этой статье мы разберёмся, чем отличаются эти две профессии, какие задачи они решают в интернет-бизнесе, как понять, кого вам действительно нужно, и когда стоит нанимать каждого из них.

Что делает Data Analyst: больше чем просто «смотрит на цифры»

Data Analyst — это человек, который превращает сырые данные в понятные истории. Он не просто видит, что «вчера было 1200 заказов», а понимает, почему именно вчера — из-за акции, погоды, изменения алгоритма поисковика или внезапного вирусного поста в соцсетях. Его задача — найти скрытые закономерности, выявить причины трендов и предложить стратегические выводы на основе фактов.

В интернет-магазине Data Analyst работает с огромными массивами информации: логи серверов, поведение пользователей на сайте (клик-стримы), данные из CRM, метрики конверсий по каналам, динамика цен на товары, отток клиентов, время сессии, глубина просмотра. Он не просто строит графики — он задаёт вопросы: «Почему пользователи, пришедшие с Яндекс.Дзен, оставляют товары в корзине на 87% чаще, чем с Google?» или «Как изменяется средний чек в зависимости от возраста клиента и времени суток?»

Его инструменты — SQL, Python, Power BI, Tableau, Excel на продвинутом уровне. Он пишет запросы к базам данных, чистит данные от дубликатов и аномалий, строит прогнозные модели. Его результат — не «показать, что продажи упали», а «выявить, что снижение связано с ростом цен на поставку товара из Китая, и предложить три варианта корректировки ассортимента».

Какие задачи решает Data Analyst в e-commerce

  • Анализ поведения пользователей: где теряются клиенты в воронке, какие страницы вызывают фрустрацию, как пользователи перемещаются между категориями.
  • Сегментация аудитории: выделение групп клиентов по поведению (постоянные покупатели, разовые, «корзинные»), возрасту, географии, каналам привлечения.
  • Оценка эффективности кампаний: не просто «пришло 5000 посетителей», а «какой процент из них стал покупателем, какова их LTV (жизненная ценность) и насколько они прибыльны?»
  • Прогнозирование: предсказание спроса на товары, объёмов продаж в следующем квартале, вероятности оттока клиентов.
  • Оптимизация ценообразования: анализ эластичности спроса, тестирование ценовых коридоров, динамика скидок.
  • Интеграция данных: объединение информации из разных источников — CRM, маркетплейсов, складских систем, платёжных шлюзов — в единую картину.

Представьте, что ваша команда запустила новую лояльность — баллы за отзывы. Marketing Analyst скажет: «Отзывов стало больше!». Data Analyst ответит: «Количество отзывов выросло на 42%, но средний чек покупателей, получивших баллы, снизился на 18%. При этом их повторные покупки через 30 дней упали на 29%». Это — глубина. Это — ценность.

Когда вам нужен именно Data Analyst

Если ваш бизнес уже имеет:

  • Минимум 5–10 тысяч уникальных посетителей в месяц
  • Интегрированные системы: CRM, аналитика (Google Analytics 4, Яндекс.Метрика), система управления заказами
  • Постоянные маркетинговые кампании с разными каналами
  • Потребность в долгосрочной стратегии, а не только «сделать больше рекламы»
  • Частые вопросы вида: «Почему мы теряем клиентов?», «Какие продукты реально прибыльны?», «Сколько стоит привлечь одного клиента?»

В таких условиях Data Analyst становится вашим внутренним стратегом. Он не просто отчитывается о цифрах — он говорит: «Ваша текущая рекламная стратегия работает, но вы переплачиваете за клиентов, которые не возвращаются. Нам нужно сегментировать аудиторию и перераспределить бюджет». Это — не отчёт, это — решение.

Marketing Analyst: аналитик как стратег маркетинга

Marketing Analyst — это аналитик, чьи интересы сосредоточены на маркетинговых активностях. Он не ищет глобальные закономерности в данных всей компании, а отвечает на один главный вопрос: «Как сделать маркетинг эффективнее?» Его задача — оптимизировать рекламные кампании, повышать конверсию, снижать стоимость привлечения клиента и увеличивать ROI (возврат на инвестиции).

Он работает с метриками, которые понятны маркетологу: CTR (кликабельность), CPC (стоимость клика), CPA (стоимость привлечения), ROAS (доход на рекламный бюджет), конверсия в покупку, частота показов. Его инструменты — Google Ads, Яндекс.Директ, Meta Business Suite, рекламные платформы маркетплейсов (Wildberries, Ozon), UTM-метки, A/B-тесты.

Marketing Analyst — это человек, который знает, что «прирост трафика на 20% не имеет значения, если конверсия упала с 4% до 2%». Он не думает о «всех данных», он думает: «Какие каналы приносят клиентов, которые платят и возвращаются?»

Какие задачи решает Marketing Analyst в e-commerce

  • Оптимизация рекламных кампаний: перераспределение бюджета между каналами, настройка целевых аудиторий, тестирование объявлений и лендингов.
  • Анализ конверсии: выявление «узких мест» в воронке продаж — почему люди уходят с главной страницы, что мешает перейти в корзину, почему отказываются от оплаты.
  • Тестирование гипотез: A/B-тесты заголовков, цен, кнопок, форматов рекламы — и анализ результатов.
  • Анализ каналов привлечения: «Какой канал приносит самый дешёвый клиент?», «Сколько платят за клиента с Instagram vs TikTok?»
  • Отслеживание эффективности контента: какие посты в соцсетях приводят к продажам, какая тематика лучше конвертирует.
  • Построение воронки продаж: от первого контакта до покупки — где теряются клиенты, какие действия приводят к результату.

Пример: ваша рекламная кампания в Яндекс.Директ показывает 5000 импрессий, но конверсия — 1%. Marketing Analyst проверяет: какие ключевые фразы приводят к покупкам? Какие лендинги плохо работают? Какой текст в рекламе вызывает недоверие? Он запускает тесты: меняет заголовки, убирает лишние поля в форме, переписывает кнопку «Купить». Через неделю конверсия растёт до 3%. Это — его работа. Он не анализирует, почему у вас падает поставка товара. Он решает: «Как сделать так, чтобы те, кто пришёл — купили?»

Когда вам нужен именно Marketing Analyst

Если ваш бизнес:

  • Запустил рекламные кампании, но не видите чёткого результата
  • Тратите деньги на рекламу, но не понимаете, где она работает
  • Имеете 1–5 тысяч посетителей в месяц, и вам нужно «вывести их в прибыль»
  • Запускаете новые продукты, тестируете цены, запускаете акции
  • Вам важно быстро понимать: «Сколько я потратил — сколько получил?»
  • Вы не готовы ждать 3–6 месяцев на построение сложных аналитических моделей — вам нужен результат через неделю

Marketing Analyst — это ваш «оптимизатор». Он не думает о долгосрочной стратегии компании, он думает: «Как сделать эту кампанию лучше?». Его ценность — в скорости, точности и ориентации на результат. Он не строит прогнозы на год — он перенастраивает рекламу за день.

Сравнение: Data Analyst vs Marketing Analyst — в чём разница?

Часто люди думают: «Это же всё аналитики, разница в названии». Это — большая ошибка. Разница не в «уровне», а в направлении. Один работает с данными компании, другой — с маркетинговыми метриками. Один видит целую систему, другой — конкретный процесс.

Критерий Data Analyst Marketing Analyst
Основная цель Понять бизнес в целом: почему что-то происходит, какие тренды скрыты в данных Увеличить эффективность маркетинга: больше продаж, меньше затрат
Источники данных CRM, ERP, логи серверов, базы данных, складские системы, платежные шлюзы Рекламные платформы (Яндекс.Директ, Google Ads), соцсети, UTM-метки, аналитика сайта
Инструменты SQL, Python, R, Power BI, Tableau, Excel (продвинутый) Google Analytics 4, Яндекс.Метрика, рекламные панели, Google Data Studio, Excel
Время результата Недели — месяцы. Результат — стратегические выводы Дни — недели. Результат — улучшенная конверсия, снижение CPA
Вопросы, на которые отвечает «Какие клиенты самые прибыльные?», «Почему растёт отток в третьем месяце?», «Как изменится спрос на зиму?» «Сколько стоит один клиент с Google Ads?», «Какой баннер лучше работает?», «Почему упала конверсия на мобильных?»
Формат отчётов Дашборды, доклады, прогнозные модели, презентации для руководства Еженедельные отчёты по кампаниям, таблицы с метриками, рекомендации по настройке
Взаимодействие с командой С руководителем, продукт-менеджером, логистикой, финансами С маркетологами, копирайтерами, SMM-специалистами

Представьте, что вы запустили рекламную кампанию. Marketing Analyst скажет: «Показы выросли на 30%, но конверсия упала. Нужно переписать лендинг». Data Analyst, взглянув на данные, добавит: «Почему упала конверсия? Потому что в прошлой неделе вы изменили доставку с «СДЭК» на «Почта России», и клиенты ждут посылки 14 дней — они возвращают товары. Это влияет на отзывы, и Google показывает вам меньше людей».

Один видит симптом — другой — причину. И оба важны. Но в разное время.

Как выбрать: кого нанимать первым — Data Analyst или Marketing Analyst?

Это — один из самых частых вопросов у владельцев интернет-бизнеса. И ответ не зависит от «кто лучше». Он зависит от вашей стадии развития.

Сценарий 1: Вы только запустили интернет-магазин

У вас есть сайт, 10–50 заказов в месяц. Вы тратите на рекламу — и не понимаете, работает ли она. У вас нет CRM, нет глубокой аналитики. Вы просто хотите «узнать, что работает».

Ваш выбор: Marketing Analyst.

Зачем? Потому что ваша задача — найти первый рабочий канал. Вы не знаете, какие ключевые слова конвертируют. Не понимаете, что лучше — реклама в Instagram или Яндекс.Директ. Не знаете, как настроить лендинг под продажи.

Marketing Analyst поможет вам:

  • Настроить UTM-метки и отслеживать, откуда приходят клиенты
  • Провести A/B-тесты заголовков и кнопок
  • Создать систему отчётов: «Сколько стоит привлечь клиента?»
  • Понять, какие рекламные кампании приносят продажи, а какие — только трафик

Он не будет строить модели на 50 тысяч строк данных — он сделает вашу рекламу эффективной уже через две недели. Это — именно то, что вам нужно на старте.

Сценарий 2: У вас уже 10–50 тысяч посетителей в месяц, постоянные клиенты

Вы запустили несколько каналов: SEO, таргет, email-рассылки. Продажи растут, но прибыль — нет. Клиенты возвращаются редко. Вы тратите на рекламу 200 тысяч рублей в месяц, но не понимаете, почему. Кто-то говорит: «Может, у вас плохой товар?». Другие: «Нужно больше рекламы».

Ваш выбор: Data Analyst.

Теперь вы не просто «продавайте», вы хотите расти. Вам нужно понять: кто ваши клиенты? Какие продукты приносят больше всего прибыли? Почему 40% клиентов уходят после первой покупки? Какой канал реально приносит LTV выше стоимости привлечения?

Data Analyst может:

  • Связать данные из CRM и рекламных платформ
  • Показать, что клиенты с Яндекс.Директа имеют LTV в 2 раза выше, чем из Instagram
  • Выявить, что основной отток происходит через 14 дней после покупки — и предложить систему ретаргетинга
  • Прогнозировать, какие товары будут востребованы в следующем квартале
  • Оценить, насколько оправдана скидка 30% — или она убивает прибыль

Без Data Analyst вы продолжаете «стрелять в темноту». Вы тратите деньги, но не знаете, почему. Он даёт вам системный взгляд.

Сценарий 3: У вас бизнес с высокой оборачиваемостью — e-commerce, B2B, подписки

У вас 100+ заказов в день. Вы понимаете, что маркетинг работает — но не можете масштабировать. Проблема в том, что у вас много данных, но нет системы их интерпретации. Вы нанимаете маркетолога — он делает красивые отчёты. Вы нанимаете аналитика — и он пишет сложные SQL-запросы, но никто не понимает, что он хочет.

Ваш выбор: оба. Но сначала — Marketing Analyst, потом — Data Analyst.

Даже в зрелом бизнесе лучше сначала «починить маркетинг», а потом — строить систему. Потому что без чётких маркетинговых метрик Data Analyst не сможет правильно интерпретировать данные. Он будет анализировать «всё», но без понимания целей — результаты будут неактуальны.

Сценарий 4: Вы хотите масштабироваться — ищете инвестора

Инвесторы не спрашивают: «Сколько рекламных объявлений вы запустили?». Они спрашивают: «Какова ваша маржинальность?», «Сколько стоит привлечь клиента?», «Какова динамика LTV/CAC?». Они хотят знать, что вы понимаете бизнес на уровне данных.

Ваш выбор: Data Analyst.

Именно он подготовит отчёты, которые убедят инвестора. Он покажет: «Мы не просто продаем — мы строим устойчивую модель с положительной маржой и низким CAC». Без этого — никакого масштабирования.

Можно ли одним человеком делать работу и Data Analyst, и Marketing Analyst?

Существует миф: «Всё можно сделать одним аналитиком». И в маленьком бизнесе — это возможно. Но с оговорками.

Когда можно нанимать «универсального» аналитика

  • Вы — стартап с бюджетом до 150 тысяч рублей в месяц
  • У вас меньше 200 заказов в месяц
  • Вы сами занимаетесь маркетингом и хотите минимизировать расходы
  • Вам нужен «помощник», который будет делать отчёты и настраивать рекламу

Такого специалиста часто называют «Marketing & Data Analyst» или «Growth Analyst». Он должен:

  • Настроить Google Analytics 4 и Яндекс.Метрику
  • Создать UTM-метки и отслеживать каналы
  • Вести базовые отчёты по рекламе (CPA, ROAS)
  • Выполнять простые SQL-запросы к базе заказов
  • Создавать дашборды в Google Data Studio или Excel

Но он не будет:

  • Строить прогнозные модели на 12 месяцев
  • Анализировать логи серверов или интегрировать данные из ERP
  • Работать с ML-моделями для прогнозирования спроса
  • Глубоко погружаться в поведенческую аналитику (например, анализ тепловых карт или клик-стримов)

Когда «универсальный» аналитик — плохое решение

Если вы ожидаете от него:

  • Прогноза продаж на следующий квартал с точностью ±5%
  • Анализа причин оттока клиентов на основе 10 разных источников данных
  • Построения модели LTV/CAC для всех каналов с визуализацией
  • Работы с Big Data — 50+ таблиц в базе

Тогда вы рискуете получить человека, который «сделает всё, но ничего не сделает хорошо». Он будет перегружен. Отчёты будут поверхностными. Маркетинг — не оптимизирован. А данные — непонятные.

Важно: если вы нанимаете «универсального» аналитика — убедитесь, что он реально умеет и то, и другое. Проверяйте портфолио: есть ли у него кейсы по маркетинговой оптимизации? Есть ли у него примеры глубокого анализа данных? Если он умеет только делать графики в Excel — это не аналитик. Это «отчётчик».

Как не ошибиться при найме аналитика: практические советы

Найм аналитика — это как выбрать лекарство. Если вы ошибётесь, не просто «не будет эффекта». Вы потеряете деньги, время и мотивацию.

Шаг 1: Определите, что вы хотите получить

Не говорите: «Нам нужен аналитик». Скажите:

  • «Мы хотим снизить CPA на 30% за три месяца»
  • «Мы хотим понять, почему клиенты уходят после первой покупки»
  • «Нам нужно знать, какие продукты приносят 80% прибыли»

Чем конкретнее цель — тем проще найти правильного человека.

Шаг 2: Проверяйте портфолио — не резюме

Спросите: «Покажи мне отчёт, который ты сделал для клиента». Не смотрите на «работал в Яндексе» — смотрите, что он сделал. Был ли результат? Есть ли цифры? «Повысил конверсию с 2% до 4,8%» — это хорошо. «Работал с аналитикой» — не говорит ничего.

Шаг 3: Задавайте практические вопросы

Вот что спросите на собеседовании:

  • «Как бы ты построил систему отслеживания эффективности рекламы, если у нас нет CRM?»
  • «Как определить, что у нас проблема с конверсией, а не с трафиком?»
  • «Что ты будешь делать, если в данных есть 20% брака?»
  • «Покажи, как ты бы объяснил результат анализа директору, который не знает SQL?»

Ответы покажут, насколько человек умеет не просто работать с данными — а думать и доносить идеи.

Шаг 4: Не нанимайте «только по инструментам»

Многие кандидаты знают SQL, но не умеют думать. Другие — отлично анализируют поведение клиентов, но не знают, как настроить UTM. Проверяйте не «знает ли он Python», а «может ли он решить твою проблему».

Шаг 5: Начни с тестового задания

Дайте кандидату реальные данные (например, 1000 строк с заказами за месяц) и попросите:

  • Найти, какие товары приносят больше всего прибыли
  • Выделить клиентов с самым высоким LTV
  • Предложить, как можно увеличить продажи среди них

Это покажет его мышление. А не просто знание инструментов.

Сколько платят аналитики в России в 2025 году?

Зарплаты зависят от опыта, города и масштаба компании. Но есть ориентиры.

Marketing Analyst

  • Начинающий (0–1 год): 45 000 – 70 000 ₽
  • Средний (1–3 года): 70 000 – 110 000 ₽
  • Старший (3+ лет): 110 000 – 170 000 ₽
  • Фриланс: от 800–1500 ₽/час

Data Analyst

  • Начинающий: 60 000 – 90 000 ₽
  • Средний: 90 000 – 140 000 ₽
  • Старший: 140 000 – 230 000 ₽
  • В крупных компаниях с Big Data: до 300 000 ₽

Важно: Data Analyst в крупном e-commerce с интеграцией CRM и ERP — это редкий специалист. Он дороже, потому что его навыки сложнее и востребованность выше.

Факторы, влияющие на зарплату:

  • Интеграция данных: умение работать с API, ERP, 1С — повышает зарплату на 20–40%
  • Опыт в e-commerce: специфика онлайн-ритейла — особая ниша
  • Знание SQL и Python: обязательны для Data Analyst, не всегда — для Marketing
  • Город: Москва и Санкт-Петербург — на 30–50% выше, чем в регионах
  • Фриланс: часто дешевле, но с риском — нет гарантий и долгосрочности

FAQ

Что делать, если у меня нет бюджета на аналитика?

Начните с бесплатных инструментов. Google Analytics 4, Яндекс.Метрика, UTM-метки — всё это бесплатно. Создайте простой отчёт: какие источники приносят продажи? Какие страницы имеют самый высокий показатель отказов? Запишите это в Excel. Потом — найдите кого-то на фрилансе, кто сделает вам базовый дашборд за 10–20 тысяч рублей. Не ждите «идеального аналитика» — начните с того, что можно сделать прямо сейчас.

Можно ли переквалифицировать маркетолога в аналитика?

Да, если он умеет думать. Многие маркетологи, которые занимаются таргетом и рекламой, уже работают с данными. Им нужно только освоить SQL и системный подход к аналитике. Учебные курсы по Google Analytics, базовый SQL и практика — и через 3–6 месяцев вы получите отличного Marketing Analyst. Но если человек не любит цифры — лучше найти другого.

Почему аналитик не решает мою проблему?

Вероятно, вы не сформулировали проблему. Если вы говорите: «Аналитик, посмотри, почему не продаётся», — вы получите «данные». А если скажете: «Мы хотим увеличить продажи на 20% за месяц, и подозреваем, что проблема в отказах при оплате» — вы получите решение. Проблема часто не в аналитике — а в том, что вы не знаете, как правильно её задать.

Стоит ли нанимать аналитика, если у меня маленький сайт?

Если вы делаете меньше 50 заказов в месяц — скорее всего, нет. Вы тратите больше на аналитика, чем получаете от его работы. Лучше — фокусируйтесь на продажах, клиентском сервисе и улучшении сайта. Когда трафик вырастет — аналитика станет вашим следующим шагом.

Как понять, что аналитик работает хорошо?

Он не говорит: «Всё нормально». Он говорит: «У нас есть три проблемы. Вот они, вот их влияние, вот решения». Он даёт вам действия — не отчёты. Его результаты измеряются в росте прибыли, снижении затрат или увеличении LTV. Если он не может это показать — вы платите за «красивые графики», а не за результат.

Заключение: кто тебе нужен — и почему

Data Analyst и Marketing Analyst — это не конкуренты. Это два разных инструмента в вашем бизнесе. Как молоток и отвёртка — оба нужны, но для разных задач.

Если вы только начинаете — вам нужен Marketing Analyst. Он научит вас, где и как тратить деньги на рекламу. Он сделает ваш сайт продавать лучше.

Если вы растёте — вам нужен Data Analyst. Он покажет, где ваш бизнес реально прибыльный, а где вы просто тратите деньги. Он поможет вам перейти от «продавать» к «строить бизнес».

Если вы уже растёте и не видите результат — возможно, у вас нет ни одного из них. Или вы наняли не того.

Не спрашивайте: «Кто лучше?». Спросите: «Чего я хочу достичь?». Ответ на этот вопрос — и будет вашим выбором.

Аналитика — это не расход. Это инвестиция. Но только если вы знаете, что хотите от него получить.