Если вы хоть раз получали в Jira задачу с комментарием вроде «нужно срочно подключить пиксель Facebook» или «давайте попробуем A/B тест новой формы регистрации», то поздравляю: где-то рядом с вами работает маркетинговый аналитик.
И хотя кажется, что это «ещё один человек, который любит отчётики», на деле это важный игрок, от решений которого зависит, в каком направлении бежит вся команда: стоит ли вкладываться в новый лендинг, менять флоу регистрации или заливать больше бюджета в рекламу.
Кто такой маркетинговый аналитик?
Если упростить до айтишных аналогий, маркетинговый аналитик — это SRE для рекламных кампаний. Он не пишет рекламу, не рисует баннеры и не ведёт соцсети. Его задача — следить за логами бизнеса: понимать, откуда приходят пользователи, сколько они приносят денег и почему одни кампании «падают» с ошибкой 500, а другие работают как швейцарские часы.
Если программист ищет баги в коде, то аналитик ищет баги в гипотезах маркетинга.
Чем он занимается каждый день?
1. Сбор данных.
Аналитик живёт в рекламных кабинетах (Google Ads, Яндекс Директ), в системах веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс Метрика) и в CRM, где хранятся данные о клиентах. Это его база данных, только вместо PostgreSQL — куча разношёрстных API и таблиц в Excel.
2. Отчёты и дашборды.
Он делает визуализацию: строит графики, которые помогают маркетологам и продуктовым менеджерам понять, какой канал привёл больше клиентов. По сути — пишет свой «Grafana для бизнеса», только с конверсией вместо CPU load.
3. A/B тесты.
Если вы деплоите новую фичу и смотрите, не упало ли что-то в проде, то маркетинговый аналитик делает то же самое, только с рекламой и лендингами. Две версии кнопки «Купить» — это как два релиза: один может оказаться memory leak, другой — идеально оптимизированный код.
4. Прогнозирование.
Аналитик смотрит в данные и строит прогнозы: «если зальём ещё 100к в рекламу, получим столько-то новых пользователей». Это примерно как capacity planning, только не для серверов, а для бюджета.
Какие инструменты он использует?
- Google Analytics / Яндекс Метрика — его «системные логи».
- SQL — та же магия, что у вас в Postgres, только запросы не к таблице заказов, а к данным по кликам и заявкам.
- Python — для кастомного анализа, иногда вместо ваших unit-тестов он пишет скрипты для прогноза конверсии.
- Google Data Studio, Tableau, Power BI — визуализация. Если вам нужна красивая графика нагрузки сервера, то бизнесу нужна красивая графика дохода.
Пример из жизни:
Компания запустила новый лендинг для продажи подписки на онлайн-кинотеатр. Разработчики сделали форму регистрации из 5 шагов:
- Почта
- Телефон
- СМС-код
- Пароль
- Подтверждение
Аналитик посмотрел данные и заметил: 70% пользователей отваливаются на шаге №2 (телефон).
Он формирует гипотезу: «Телефон на этом этапе мешает. Нужно спросить его позже».
Запускает A/B тест:
Вариант А — форма как раньше (5 шагов).
Вариант B — телефон убран, остаётся только e-mail + пароль.
Через неделю теста выясняется: конверсия выросла на 30%, платящих клиентов стало больше.
Как это влияет на продукт и бизнес?
Без аналитика маркетинг работает «на ощупь» — как отлаживать прод без логов.
Он переводит цифры в гипотезы:
Данные → гипотеза (например: «надо сократить форму регистрации с 5 шагов до 3») → задача для маркетинга и разработки → результат в виде роста конверсии и дохода.
По сути, маркетинговый аналитик — это тот, кто объясняет, почему у бизнеса растёт или падает метрика, а значит напрямую влияет на список задач, который прилетает к айтишникам.
Заключение
Маркетинговый аналитик — это не «человек, который рисует красивые графики для презентаций». Это переводчик между бизнесом и IT, который помогает понять, зачем вообще мы делаем ту или иную задачу.
Если программист держит систему в рабочем состоянии, то маркетинговый аналитик делает так, чтобы эта система приносила деньги.
Так что в следующий раз, когда увидите в задаче магическое слово «Google Analytics», знайте: это не прихоть, а часть большого расследования о том, почему пользователи закрывают ваш сайт быстрее, чем вы успеваете открыть консоль.
#маркетинг #аналитикаданных #DataScience #IT #карьбавIT #digital #MarketingAnalytics #бизнесаналитика #MA