Data Analyst vs Marketing Analyst — кто смотрит на цифры, а кто на бизнес?

Вы запустили рекламную кампанию, но продажи не растут. Вы внедрили аналитику на сайт, но результаты — как в пустом ящике: цифры есть, а смысла — нет. Вы не знаете, кто именно должен вам помочь: человек, который разбирается в SQL и таблицах, или тот, кто умеет объяснить, почему клиенты уходят именно с этой страницы. Это не случайность — это типичная дилемма современного бизнеса. Кто на самом деле важнее: Data Analyst или Marketing Analyst? Или, может быть, вы оба нужны — но не знаете, как их различать? В этой статье мы разберёмся, чем на самом деле отличаются эти две профессии, как они работают в реальной жизни, какие навыки им требуются и как выбрать ту, что подходит именно вашему бизнесу. Вы перестанете путать их роли и поймёте, когда нужен «цифровой детектив», а когда — «стратег маркетинга».

Что делает Data Analyst: глубина данных, а не их красота

Data Analyst — это человек, который превращает хаос данных в чёткие, проверяемые выводы. Его задача — не просто показать цифры, а понять, почему они такие. Он работает с огромными массивами: логи серверов, транзакции в CRM, поведение пользователей на сайте, показатели конверсий по каналам, данные из CRM и ERP-систем. Его инструменты — SQL, Python, Excel, Power BI, Tableau. Он не просто строит графики — он задаёт вопросы: «Почему отток клиентов растёт именно в пятницу?», «Какие сегменты пользователей чаще всего отказываются от корзины?», «Как изменение цены на продукт X повлияло на средний чек за последние 90 дней?»

Представьте, что ваш интернет-магазин продает кофе. Data Analyst получает данные: за месяц 12 000 посещений, 450 заказов, средний чек — 890 рублей. На первый взгляд — всё нормально. Но когда он углубляется, выясняется: 70% отказов от корзины происходят на этапе выбора доставки. Почему? Потому что пользователи видят только общий срок — «3–5 дней», а не конкретную дату. Или потому что доставка стоит 300 рублей, а покупатель думает: «Зачем платить столько, если можно самому забрать?». Data Analyst не просто говорит: «У нас низкая конверсия». Он говорит: «Конверсия падает на этапе доставки из-за отсутствия прозрачности сроков. Решение: добавить календарь доставки и предложить бесплатную доставку при заказе от 1500 рублей». Это не догадка — это результат анализа данных.

Работа Data Analyst’а часто проходит за кулисами. Он не общается с клиентами, не пишет рекламные тексты и не участвует в брифах. Его успех — в точности, а не в красочности. Он строит дашборды, пишет автоматизированные отчёты, находит аномалии в данных и даёт командам чистую информацию. Он не говорит «нужно улучшить сайт». Он говорит: «Пользователи с мобильных устройств покидают страницу оплаты через 2,3 секунды. Проверьте скорость загрузки кнопки «Оплатить» и размер поля ввода CVV». Его язык — это таблицы, фильтры, p-значения и корреляции. Он не любит эмоций — он любит факты.

Важно: Data Analyst не всегда работает с маркетинговыми данными. Он может анализировать логистику, производственные процессы, финансовые потоки, человеческий капитал. Его цель — ответить на вопрос: «Что происходит?». Он не решает, что делать. Он только говорит, что происходит.

Кто такой Data Analyst: ключевые навыки и инструменты

• SQL — базовый язык жизни. Без него невозможно извлечь данные из баз. Data Analyst пишет запросы, объединяет таблицы, считает агрегированные показатели — всё это на SQL.
• Excel / Google Sheets — для быстрой обработки и визуализации небольших массивов. Даже в крупных компаниях часто используют Excel для промежуточного анализа.
• Power BI / Tableau — для создания интерактивных дашбордов, которые показывают динамику в реальном времени.
• Python / R — для сложной аналитики: прогнозирование, кластеризация, машинное обучение. Не обязательно глубокое погружение, но базовые навыки нужны.
• Понимание бизнес-процессов. Если вы не знаете, как работает ваша CRM или система учёта заказов — вы не сможете интерпретировать данные. Data Analyst должен понимать, откуда берутся цифры.
• Критическое мышление и внимание к деталям. Один неверный фильтр — и вы получите ошибочные выводы. Сотни часов работы могут пойти насмарку из-за одной опечатки в запросе.

Вот почему Data Analyst’ы часто работают в отделах аналитики, финансовых подразделениях, IT-компаниях или в командах продуктов. Они не просто «смотрят на цифры» — они расшифровывают их. Их отчёт — это не красивая презентация, а технический документ с методологией, источниками и границами достоверности. И если вы ожидаете от него «вдохновляющей истории» — вы его неправильно поняли. Его задача — быть точным, а не убедительным.

Что делает Marketing Analyst: цифры как инструмент для роста

Marketing Analyst — это аналитик, который работает не с данными ради данных, а с цифрами ради бизнес-результата. Его задача — не просто понять, что происходит, а почему это важно для продаж. Он не спрашивает: «Какова конверсия?» — он спрашивает: «На сколько мы можем увеличить прибыль, если улучшим эту метрику?»

Представьте ту же кофейную компанию. Marketing Analyst видит, что 70% отказов от корзины происходят на этапе доставки. Он не просто фиксирует проблему — он предлагает решение: «Добавим календарь доставки и предложим бесплатную доставку при заказе от 1500 рублей. Это снизит отказы на 35%, увеличит средний чек на 18% и даст прирост выручки на 24% за квартал». Он не просто отчитывается — он продумывает стратегию. Он говорит: «Если мы снизим стоимость привлечения клиента на 15%, мы сможем увеличить бюджет на рекламу и захватить новый сегмент — молодые мамы в возрасте 28–35 лет». Он не просто смотрит на цифры — он играл с ними, как шахматист.

Marketing Analyst работает на стыке маркетинга, аналитики и управления. Он понимает, как устроены рекламные кампании в Google Ads, Яндекс.Директе, соцсетях. Он знает, как считать ROI, CAC (стоимость привлечения клиента), LTV (жизненная ценность клиента). Он видит, как изменение заголовка в рекламе влияет на CTR (кликабельность), а изменение цвета кнопки — на конверсию. Он не боится экспериментов: A/B-тесты, мультивариантные проверки, сплит-тесты — его повседневная работа. Он не ждёт, пока кто-то даст ему «правильные данные». Он сам их собирает — через UTM-метки, теги Google Tag Manager, счётчики визитов, ретаргетинг-пиксели.

Он не работает в изоляции. Marketing Analyst ежедневно общается с маркетологами, копирайтерами, дизайнерами, менеджерами по продажам. Он говорит на языке бизнеса: «Если мы улучшим конверсию с 1,2% до 2%, мы получим дополнительно 540 заказов в месяц — это +1,3 млн рублей выручки». Он не пишет отчёты для технической команды — он делает презентации для владельца бизнеса. Его отчёт — это история, которая начинается с «мы хотели…», заканчивается на «и получили…» и содержит чёткий вывод: «Рекомендуем…».

Кто такой Marketing Analyst: ключевые навыки и инструменты

• Понимание маркетинговых каналов. Google Ads, Яндекс.Директ, реклама в Instagram и TikTok, email-рассылки, таргетированная реклама — он должен понимать, как работает каждый из них.
• Аналитика рекламных платформ. Умение читать отчёты в Google Analytics 4, Яндекс.Метрике, UTM-метки, настройка целей и событий.
• ROI, CAC, LTV, CPA — это его родной язык. Он не просто знает эти термины — он умеет их считать, сравнивать и использовать для принятия решений.
• A/B-тестирование и экспериментальная аналитика. Он не просто наблюдает — он тестирует. Два варианта кнопки, два заголовка, две версии письма — и он знает, как интерпретировать результаты.
• Понимание пользовательского пути (user journey). Он видит, как клиент попадает на сайт, что его удерживает и почему он уходит. Он не просто считает конверсию — он строит карту пути клиента.
• Навыки презентации и коммуникации. Он должен уметь объяснить сложные данные простым языком. Его задача — не запутать, а вдохновить на действия.
• Базовые знания в области маркетинга. Понимание сегментации, позиционирования, ценностного предложения, конкурентной среды — это не «дополнительно», а обязательная часть его работы.

Marketing Analyst часто работает в маркетинговых отделах, digital-агентствах, e-commerce компаниях. Он не ведёт аккаунты — он управляет ими через данные. Его успех измеряется не в количестве отчётов, а в росте выручки, снижении затрат и увеличении прибыли. Он не говорит «у нас 3% конверсия». Он говорит: «Мы можем увеличить прибыль на 40% за счёт оптимизации рекламных кампаний в Instagram». Его цифры — это не отчёт, а инструмент роста.

Data Analyst vs Marketing Analyst: где лежит граница?

Многие думают, что разница между этими профессиями — в «техничности». Data Analyst техничный, Marketing Analyst — креативный. Это заблуждение. Оба работают с данными. Оба умеют писать запросы. Разница — в цели.

Data Analyst:

• Смотрит на данные, чтобы понять что происходит.
• Отвечает на вопрос: «Почему так случилось?»
• Ищет закономерности, аномалии, корреляции.
• Работает с внутренними системами: базы данных, логи, ERP.
• Его результат — точный отчёт, дашборд, инсайт.
• Его успех — в точности и объективности.

Marketing Analyst:

• Смотрит на данные, чтобы понять что делать дальше.
• Отвечает на вопрос: «Как мы можем улучшить результат?»
• Ищет возможности для роста, оптимизации и масштабирования.
• Работает с маркетинговыми инструментами: рекламные платформы, CRM, email-сервисы.
• Его результат — стратегия, план действий, рекомендации для команды.
• Его успех — в росте продаж, снижении затрат и увеличении прибыли.

Представьте, что вы управляете онлайн-магазином одежды. Вы видите: конверсия с мобильных устройств — 0,8%, а с десктопа — 2,1%. Что делать?

Data Analyst проведёт анализ: выяснит, что на мобильных страницах медленно грузится фильтр по размерам, кнопка «В корзину» слишком мала, а форма оплаты не адаптирована. Он создаст технический отчёт с рекомендациями для разработчиков. Его работа — закончена, когда он передал данные.

Marketing Analyst скажет: «Мы теряем 60% потенциальных клиентов на мобильных устройствах. Нам нужно срочно улучшить UX мобильной версии. Предлагаю: 1) оптимизировать кнопки — увеличить на 20%, 2) упростить форму оплаты, 3) запустить A/B-тест с новой версией страницы. Если улучшим конверсию до 1,4%, мы получим +280 заказов в месяц — это +750 000 рублей выручки. Рекомендую запустить тест в течение двух недель».

Оба аналитика видят одну и ту же проблему. Но один говорит: «Здесь ошибка». Другой — «Вот как её исправить, чтобы заработать больше».

Когда нужен Data Analyst, а когда — Marketing Analyst?

Это не вопрос «кто лучше». Это вопрос: что вам нужно прямо сейчас?

Если вы — владелец бизнеса, и у вас нет ни того, ни другого — начните с Marketing Analyst. Потому что он не просто анализирует, а действует. Он помогает вам зарабатывать. Data Analyst — это инвестиция в будущее: он делает ваши системы устойчивыми, но не приносит мгновенного результата. Если вы только запускаете бизнес — вам не нужен аналитик, который пишет SQL-запросы. Вам нужен тот, кто поймёт: «Если мы увеличим CTR на 10%, мы получим +20% трафика, а значит — +35% заказов».

Как выбрать: Data Analyst или Marketing Analyst — что лучше для вашего бизнеса?

Многие владельцы бизнеса думают: «Если у меня есть аналитик — всё будет хорошо». Но это как думать, что если у вас есть повар — то кухня будет работать. Пока вы не скажете, что хотите: «пасту с креветками» или «запечённую рыбу», повар просто будет готовить что-то… где-то.

Вот как сделать правильный выбор:

Шаг 1: Определите свою главную боль

• Если вы не понимаете, почему у вас падают продажи — вам нужен Data Analyst. Он найдёт причину: проблема с логистикой? Плохая работа сайта на мобильных? Сбой в CRM?
• Если вы понимаете причину, но не знаете, как её исправить — вам нужен Marketing Analyst. Он подскажет: как переписать рекламу, какие сегменты охватить, как улучшить лендинг.
• Если вы знаете, что нужно делать — но не можете измерить результат — вам нужен Data Analyst. Он настроит метрики, дашборды и отслеживание.
• Если вы знаете результат, но не можете его повторить — вам нужен Marketing Analyst. Он создаст систему масштабирования.

Шаг 2: Проверьте свои текущие инструменты

Ответьте честно:

• У вас есть Google Analytics 4? Есть ли цели и события?
• Вы знаете, сколько стоит привлечь одного клиента?
• Вы можете сказать, какой канал приносит больше всего прибыли — а не просто трафика?
• У вас есть CRM? Или вы ведёте заказы в Excel?
• Вы проводите A/B-тесты хотя бы раз в месяц?

Если на большинство вопросов вы ответили «нет» — ваша проблема не в аналитике. Ваша проблема в отсутствии базовой системы. Прежде чем нанимать аналитика — настройте базовые метрики. Без этого даже самый талантливый аналитик будет биться головой о стену.

Шаг 3: Начните с Marketing Analyst — даже если вы думаете, что вам нужен Data Analyst

Вот почему: Marketing Analyst умеет работать с тем, что у вас есть. Он не требует идеальной базы данных. Он может работать с Google Analytics, UTM-метками и Excel. Он скажет: «Давайте просто посмотрим, какие ключевые слова приводят клиентов с наибольшим чеком». Он не ждёт, пока вы построите Data Warehouse. Он действует сейчас.

Data Analyst требует структурированных данных, чистых баз, API-интеграций. Если вы — малый бизнес с 50 заказами в месяц, он не сможет ничего проанализировать. У него не будет данных для работы.

Marketing Analyst, наоборот — может работать с минимальными данными. Он скажет: «Давайте посмотрим, какие объявления кликают чаще. Давайте изменим заголовок в одном объявлении — и посмотрим, что будет». Он не требует идеальных условий. Он создаёт их.

Шаг 4: Подумайте о будущем

Если вы планируете расти — начинайте с Marketing Analyst. Он поможет вам масштабироваться: определит наиболее эффективные каналы, сегментирует аудиторию, настроит систему автоматизации. Когда у вас будет 10 000 заказов в месяц — вы сможете нанять Data Analyst, чтобы он систематизировал всё это. Он станет вашим «техническим фундаментом».

Если вы уже крупная компания, но не понимаете, почему ваши метрики ухудшаются — тогда Data Analyst критически важен. Он найдёт скрытые утечки, проблемы в инфраструктуре, ошибки в сборе данных. Он защитит вас от «красивых» отчётов, которые ведут к ошибочным решениям.

Шаг 5: Можно ли нанять одного аналитика на обе роли?

В стартапах — да. В средних компаниях — рискованно. В крупных — почти невозможно.

Почему?

• Marketing Analyst требует глубокого понимания поведения клиентов, трендов, коммуникации — он должен думать как маркетолог.
• Data Analyst требует глубокого понимания структуры данных, SQL-оптимизации, архитектуры баз — он должен думать как инженер.
• Это две разные модели мышления. Один — стратег, другой — детектив.
• Если вы нанимаете одного человека на обе роли — он либо будет делать всё плохо, либо выгорит за полгода.

Но если вы — владелец малого бизнеса с бюджетом до 100 тысяч рублей в месяц — вы можете найти универсала. Главное — чётко сформулировать задачи: «Я хочу, чтобы ты увеличил прибыль на 20% за полгода». Не «я хочу, чтобы ты делал отчёты».

Как начать карьеру аналитика: куда идти, если вы не знаете, что выбрать?

Вы — молодой специалист. Вы думаете: «Я хочу работать с данными, но не знаю, кем стать». Вы боитесь сделать неправильный выбор. Это нормально. Многие начинают с Marketing Analyst — и потом переходят в Data Analyst. Или наоборот.

Вот как можно начать, если вы не уверены:

Путь 1: Начните с Marketing Analyst — легче, быстрее, практичнее

1. Выучите Google Analytics 4 — пройдите бесплатный курс в Google Skillshop.
2. Настройте UTM-метки на своём сайте или в соцсетях — даже если у вас нет сайта, создайте тестовый.
3. Запустите рекламную кампанию в Яндекс.Директе или Instagram — даже с бюджетом 1000 рублей.
4. Посмотрите, какие объявления кликают чаще. Почему? Что меняете?
5. Сделайте отчёт: «Я запустил 3 рекламы — одна принесла 5 заказов, две — ни одного. Причина: текст не отвечал на боль клиента».
6. Запишите это как портфолио. Добавьте скриншоты, метрики, выводы.

Это — реальный опыт. Это то, что вы можете показать работодателю через месяц.

Путь 2: Начните с Data Analyst — если вы любите структуру и логику

1. Выучите SQL — начните с базовых запросов: SELECT, WHERE, GROUP BY.
2. Решайте задачи на сайтах вроде sql-ex.ru или leetcode.com (раздел SQL).
3. Скачайте открытые датасеты (например, из Kaggle) — про продажи кофе, фильмы, спорт.
4. Задайте себе вопрос: «Какие продукты покупают чаще всего?» — и найдите ответ.
5. Создайте дашборд в Excel или Power BI — покажите, как вы видите данные.
6. Запишите: «Я проанализировал 5000 заказов и нашёл, что 42% покупателей берут кофе с сахаром — это можно использовать для персонализации».

Это — ваше портфолио. Оно может быть не красочным, но оно будет убедительным.

Что учить первым: данные или маркетинг?

Ответ: сначала маркетинг.

Потому что вы должны понимать, зачем вам данные. Без этого аналитика — это просто технический специалист, который умеет делать красивые графики. Но если вы не знаете, что такое CAC, LTV или funnel — ваши графики будут красивыми… и совершенно бесполезными.

Выучите основы маркетинга: что такое целевая аудитория, как работает воронка продаж, зачем нужны UTM-метки. Потом — аналитика.

Представьте, что вы хотите стать шеф-поваром. Вы начнёте с рецепта борща — а не с изучения химии овощей. Аналогично: вы начинаете с понимания, как люди покупают — и только потом изучаете, как их поведение измеряется.

Что мешает выбрать профессию аналитика?

Многие боятся начать, потому что думают: «Я не программист», «я плохо знаю математику», «у меня нет опыта». Это страхи. Они не имеют под собой реальной основы.

Вот правда:

Каждый аналитик начинал с нуля. Кто-то — с Excel, кто-то — с блога в Telegram. Главное — не ждать «идеальных условий». Начните с малого: проанализируйте свою личную рекламную кампанию. Посмотрите, на каких словах люди кликают. Задайте себе вопрос: «Почему одна реклама работает, а другая — нет?»

Если вы боитесь, что выберете не ту профессию — знайте: это нормально. Профессионалы часто меняют направления. Marketing Analyst может стать Data Analyst’ом, если захочет углубиться в техническую часть. Data Analyst может переквалифицироваться в Marketing — если ему станет скучно работать только с базами.

Главное — не зацикливайтесь на «выборе». Занимайтесь тем, что вам интересно. И знайте: если вы будете работать с данными — даже если ошибётесь в направлении — вы всё равно получите ценный навык. Аналитическое мышление — это не профессия. Это навык жизни.

Кто лучше для стартапа: Data Analyst или Marketing Analyst?

В стартапе — где всё в пилотной фазе, бюджеты минимальны, а ресурсы — на пределе — нужен один человек. И этот человек должен уметь:

• Понимать, зачем клиенты приходят на сайт
• Измерять результаты рекламных кампаний
• Выявлять, что мешает конверсии
• Предлагать быстрые решения — без долгих аналитических отчётов
• Работать с минимальными данными и делать выводы на основе интуиции

Кто из них лучше? Marketing Analyst. Потому что он не ждёт, пока у вас появится CRM. Он работает с Google Analytics, UTM и Excel. Он говорит: «Давайте запустим рекламу с новым заголовком — и посмотрим, что будет». Он не требует API. Он создаёт систему на ходу.

Data Analyst в стартапе — это скорее роскошь. Он нужен, когда у вас есть 10 000+ заказов в месяц и вы хотите понять, какие клиенты чаще всего повторно покупают. Но на старте? Нет. Вам нужно не «понять причину», а «найти способ продать».

Совет: если вы — основатель стартапа — начните с аналитики маркетинга. Настройте Google Analytics, добавьте UTM-метки на все рекламные ссылки. Следите за CAC и ROI. Не пытайтесь делать сложные дашборды — просто отслеживайте: «Сколько клиентов пришло? Сколько купили?»

Потом — когда вы начнёте масштабироваться — тогда приходит Data Analyst. Он скажет: «У вас 70% клиентов из Москвы, но вы рекламируете в Краснодаре. Зачем?». И это — золото.

Можно ли стать и Data Analyst’ом, и Marketing Analyst’ом?

Да. Но это — не «два в одном», а двухуровневая компетенция.

Те, кто умеют и то, и другое — самые ценные специалисты. Они не просто «аналитики». Они — аналитик-стратег. Они могут сказать: «У нас есть проблема с оттоком клиентов в CRM. Это происходит из-за того, что автоматические письма приходят слишком часто — и это снижает доверие. Давайте пересмотрим цепочку email-рассылок, настроим триггеры и измерим изменение LTV».

Такие специалисты работают в крупных компаниях, digital-агентствах и у топовых предпринимателей. Они — редкость. И поэтому они высоко оплачиваются.

Как им стать?

1. Начните с Marketing Analyst — научитесь измерять результаты маркетинга.
2. Потом — углубитесь в аналитику: выучите SQL, работайте с базами данных.
3. Научитесь строить дашборды — Power BI, Tableau.
4. Изучите основы бизнес-аналитики: как считаются метрики, что такое funnel, LTV, CAC.
5. Работайте в компаниях, где аналитика и маркетинг работают вместе — не разрозненно.

Это путь от «сделай красивый график» к «я управляю прибылью компании через данные». Это требует времени — но результат того стоит.

Что нужно знать, чтобы стать Marketing Analyst’ом с нуля?

Вот пошаговый план для новичка:

1. Основы маркетинга

• Что такое целевая аудитория?
• Как работает воронка продаж (funnel)?
• Что такое CTR, CPC, CPA, ROI?
• Какие каналы привлекают клиентов? (поиск, соцсети, email, PR)

2. Инструменты аналитики

• Google Analytics 4 — настройка целей, событий, пользовательские сегменты
• Яндекс.Метрика — базовые отчёты
• UTM-метки — как их генерировать и анализировать
• Google Tag Manager — для отслеживания действий пользователей

3. Рекламные платформы

• Google Ads — настройка кампаний, ключевые слова, ставки
• Яндекс.Директ — работа с аудиториями и remarketing
• Instagram Ads — таргетинг по интересам, демографии
• Телеграм-реклама — как работают баннеры и клики

4. Практика: сделайте свой проект

• Создайте сайт (на WordPress или Tilda)
• Запустите рекламу на 500 рублей
• Следите за результатами: кто пришёл, сколько заказал
• Сделайте отчёт: «Что работало? Что нет? Почему?»
• Загрузите это в портфолио — даже если сайт простой

5. Учитесь у лучших

• Читайте блоги: «Маркетинг в России», «Digital Marketing Blog»
• Смотрите YouTube-каналы: «Аналитика для маркетологов», «Конверсия»
• Пройдите бесплатные курсы: Coursera, Skillbox, Нетология — «Аналитика в маркетинге»

Вы не должны знать всё. Вы должны уметь задавать правильные вопросы. И тогда даже без формального образования вы сможете начать карьеру.

FAQ

Чем отличается Data Analyst от Marketing Analyst в реальной работе?

Data Analyst отвечает на вопрос «Что происходит?» — он исследует данные, чтобы найти причину. Marketing Analyst отвечает на вопрос «Что делать?» — он использует данные, чтобы предложить стратегию роста. Первый работает с базами данных и SQL, второй — с рекламными платформами и воронками продаж.

Можно ли стать аналитиком без технического образования?

Да. Многие успешные аналитики начинали с маркетинга, дизайна или продаж. Главное — умение анализировать информацию, задавать вопросы и работать с данными. Технические навыки можно выучить — а аналитическое мышление — развивать.

Стоит ли начинать с Data Analyst, если я хочу работать в маркетинге?

Не обязательно. Лучше начинать с Marketing Analyst — вы сразу будете видеть, как данные влияют на продажи. Data Analyst — это более техническая и «далёкая» от бизнеса роль, если вы не знаете маркетинг.

Что важнее: глубокий анализ данных или понимание маркетинга?

Понимание маркетинга. Без него даже самый точный анализ не приведёт к росту прибыли. Цель аналитики — не отчёт, а действие. И если вы не понимаете, как работает маркетинг — ваши данные останутся красивыми, но бесполезными.

Как понять, что мне нужен аналитик?

Если вы не можете ответить на вопросы: «Сколько стоит привлечь одного клиента?», «Какой канал приносит больше всего прибыли?» или «Почему мы теряем клиентов на этапе оплаты?» — вам нужен аналитик. Начните с Marketing Analyst.

Можно ли работать аналитиком удалённо?

Да. Обе профессии отлично подходят для удалённой работы. Аналитикам не нужен офис — им нужны данные и доступ к инструментам. Многие компании нанимают аналитиков из других городов и даже стран.

Какой доход у аналитиков в России?

Data Analyst с опытом 2–4 лет зарабатывает от 90 до 150 тысяч рублей. Marketing Analyst — от 70 до 120 тысяч. В крупных компаниях и стартапах — выше. Главное: чем глубже ваши навыки, тем выше зарплата.

Заключение: цифры — это не цель, а инструмент

Вы не нанимаете аналитика, чтобы он «сделал красивые графики». Вы нанимаете его, чтобы он помог вам зарабатывать больше. Data Analyst и Marketing Analyst — это два разных инструмента в одном ящике. Один измеряет, другой — действует.

Если вы владелец бизнеса и не знаете, кого нанять — начните с Marketing Analyst. Он увидит, где вы теряете деньги, и предложит простые, быстрые решения. Он не ждёт идеальных данных — он работает с тем, что есть.

Если вы начинаете карьеру — начните с маркетинговой аналитики. Это проще, практичнее и быстрее даёт результаты. Потом — углубляйтесь в техническую часть.

Не бойтесь ошибиться. Вы не выбираете «правильную» профессию — вы выбираете путь, по которому будете расти. Главное — не останавливаться. Данные не лгут. Но они молчат, если вы не задаёте им правильные вопросы.

Задайте их — и цифры начнут говорить. А вы узнаете, что за ними стоит: не просто числа — ваш бизнес.