Ты настроил Google Analytics, подключил Таг Менеджер, сделал кастомные события, нарисовал воронки - и теперь думаешь: а я вообще хороший аналитик? Или просто умею нажимать кнопки в интерфейсе? Многие думают, что аналитик - это тот, кто умеет читать отчёты. Но настоящий аналитик - это тот, кто видит то, что другие не замечают. И знает, что делать с этим.
Ты не просто собираешь данные - ты задаёшь правильные вопросы
Если ты ждёшь, что тебе кто-то скажет: «Посмотри, почему продажи упали», - ты не аналитик. Ты оператор. Настоящий аналитик сам приходит с вопросом: «Почему пользователи, которые зашли с рекламы в Instagram, уходят после просмотра главной страницы, но те, кто пришёл с YouTube, покупают в 3 раза чаще?»
Это не про технику. Это про мышление. Ты не ищешь ответ в отчёте. Ты ищешь причину. Ты не смотришь на цифру 45% отказов - ты спрашиваешь: «А что было до этого? Кто эти люди? Откуда они пришли? Что их смутило?»
Когда ты начинаешь задавать такие вопросы - даже если у тебя нет данных - ты уже на другом уровне. Потому что аналитика - это не про цифры. Это про гипотезы. И если ты не строишь гипотезы, ты просто пересчитываешь трафик.
Ты знаешь, что не все KPI равны
Многие считают, что если конверсия в корзину - 5%, значит, всё плохо. А если 8% - отлично. Но ты знаешь: 8% может быть хуже, чем 5%. Почему? Потому что если ты привлёк 10 000 человек, которые вообще не хотят покупать, и 8% из них добавили товар в корзину - это не успех. Это ложный сигнал.
Настоящий аналитик смотрит на качество трафика. Он знает, что конверсия в продажу с рекламы Яндекс.Директ - это одно, а с органического поиска - другое. Он понимает, что пользователь, который пришёл по запросу «купить диван в Москве за 20 тысяч» - это не тот же человек, что ищет «как выбрать диван».
Он не боится сказать: «Этот KPI - мусор». Потому что он знает: если ты измеряешь то, что не влияет на бизнес, ты тратишь время на ложные победы. Аналитик не слепо верит отчётам. Он проверяет: «Этот показатель помогает принимать решения? Или просто украшает презентацию?»
Ты видишь, когда данные врут
Представь: твоя конверсия выросла на 30% за неделю. Ты радуешься. Но потом выясняется, что в этот же день включили рекламу с промо-кодом «50% на всё». И 90% покупок - это люди, которые использовали этот код. А без него - конверсия упала на 15%.
Это не рост. Это искажение. И если ты не видишь этого - ты не аналитик. Ты просто человек, который смотрит на цифры.
Настоящий аналитик знает: данные могут быть искажены из-за:
- Неправильно настроенного счёта событий (например, два клика на кнопку «Купить» считают как два заказа)
- Блокировщиков рекламы, которые убирают трекинг-коды
- Тестов A/B, которые не были запущены правильно
- Смены домена или переезда сайта без корректного переноса данных
Ты не веришь отчёту. Ты проверяешь его. Ты смотришь на сессии в реальном времени. Ты сверяешься с логами сервера. Ты спрашиваешь у поддержки: «А не было ли у нас вчера сбоя в оплате?»
Если ты не проверяешь данные - ты не аналитик. Ты копировальщик.
Ты говоришь на языке бизнеса, а не на языке технических инструментов
Ты говоришь: «У нас 78% отказов на странице оплаты». А коллега из маркетинга спрашивает: «А сколько денег мы теряем?»
Если ты не можешь перевести это в рубли - ты не аналитик. Ты техник.
Хороший аналитик знает: бизнес не интересует, сколько пользователей нажали кнопку. Его интересует, сколько он потерял, потому что люди не дошли до оплаты. Он считает: «Если 10 000 человек заходят на страницу оплаты, и 7 800 уходят - это 7 800 потенциальных заказов. Средний чек - 3 500 рублей. Значит, мы теряем 27,3 млн рублей в месяц.»
Ты не говоришь: «Нужно оптимизировать воронку». Ты говоришь: «Если мы улучшим конверсию на 10%, мы заработаем дополнительно 2,7 млн в месяц. На это можно нанять двух маркетологов или запустить рекламу в 3 регионах.»
Ты не описываешь процесс. Ты показываешь ценность. И именно это заставляет бизнес слушать тебя.
Ты не боишься быть непопулярным
Ты видишь, что реклама в Telegram приносит 90% трафика, но 95% этих пользователей - не покупатели. Ты говоришь: «Мы должны перестать тратить деньги на эту рекламу». Все в шоке: «Но у нас же рост!»
Ты знаешь: рост трафика - не рост бизнеса. Ты знаешь: если ты не скажешь правду, тебя заменят на того, кто скажет то, что хочется услышать.
Настоящий аналитик не ищет одобрения. Он ищет правду. Даже если она разрушит чьи-то планы. Даже если он будет выглядеть как «тот, кто всё портит».
Иногда ты говоришь: «Этот продукт не продастся». И тебя смеются. Но через три месяца - ты прав. И тогда все вспоминают, что ты предупреждал. А ты уже перешёл к следующей проблеме.
Ты не ждёшь, пока тебе дадут задачу
Ты не сидишь и не ждёшь: «А что нам посчитать?» Ты сам идёшь к менеджеру и говоришь: «Я заметил, что пользователи, которые заходят с мобильного, в 2 раза чаще отменяют заказ, чем с десктопа. Давайте проверим, не проблема ли с формой оплаты на телефоне?»
Ты не ждёшь, когда тебе скажут: «Сделай отчёт». Ты делаешь его сам. Потому что ты понимаешь: если ты не инициируешь действия - тебя не услышат.
Ты не ждёшь, когда тебе дадут доступ к данным. Ты сам разбираешься, как их получить. Ты знаешь, где лежат логи, как читать SQL-запросы, как работать с BigQuery. Ты не зависишь от IT. Ты - часть команды, которая решает проблемы, а не ждёт, пока их решат за тебя.
Ты не считаешь себя «всезнающим»
Ты не говоришь: «У меня всё настроено». Ты говоришь: «У меня есть гипотеза. Нужно проверить». Ты не боишься признать: «Я не знаю». И тогда ты идёшь и учишься. Ты читаешь статьи. Смотришь вебинары. Спрашиваешь у других аналитиков. Ты знаешь: данные меняются. Инструменты меняются. Методы меняются.
Ты не думаешь, что если ты настроил GA4 - ты уже эксперт. Ты понимаешь: это только начало. Настоящий аналитик - это тот, кто учится каждый день. Потому что если ты остановился - ты уже не впереди. Ты в пыли.
Ты не работаешь в изоляции
Ты не сидишь в углу и генерируешь отчёты. Ты сидишь рядом с маркетологом и говоришь: «Почему ты выбрал именно этот формат рекламы?» Ты общаешься с продавцами: «Какие вопросы чаще всего задают клиенты?» Ты смотришь на чат-боты: «Что люди пишут, когда не могут найти цену?»
Ты не думаешь, что аналитика - это про цифры. Ты понимаешь: аналитика - это про людей. И если ты не слышишь их, ты не видишь настоящих данных.
Ты не создаёшь отчёты для начальства. Ты создаёшь отчёты, чтобы помочь команде делать лучше. И тогда тебя начинают слушать. Не потому что ты «умный», а потому что ты - единственный, кто говорит правду, и при этом не отталкиваешь.
Итог: ты хороший аналитик, если...
- Ты задаёшь вопросы, а не ждёшь ответы
- Ты не веришь цифрам без контекста
- Ты переводишь данные в деньги и решения
- Ты говоришь правду, даже если она неудобна
- Ты не ждёшь задач - ты их находишь
- Ты учишься, даже если всё «работает»
- Ты говоришь на языке команды, а не на языке инструментов
Если ты видишь себя в этом списке - ты уже хороший аналитик. Даже если у тебя нет диплома. Даже если ты не проходил курсы. Даже если тебя не называют «аналитиком».
А если ты ещё не видишь себя - не беда. Просто начни с одного вопроса. Не с отчёта. Не с настройки. А с вопроса: «Почему?»
И ты пойдёшь дальше, чем большинство, кто считает себя аналитиком.
Как понять, что я не просто техник, а настоящий аналитик?
Техник настраивает инструменты и делает отчёты. Настоящий аналитик задаёт вопросы, которые никто не задавал. Он не ждёт, когда ему скажут «посмотри», он сам идёт и говорит: «Здесь что-то не так». Он не просто показывает цифры - он объясняет, почему они важны для бизнеса. Если ты переводишь данные в решения, а не в графики - ты уже не техник.
Можно ли стать хорошим аналитиком без технических навыков?
Можно, но с ограничениями. Ты можешь анализировать данные в Google Analytics и понимать, где проблемы, но не сможешь глубоко копать. Например, не сможешь проверить, почему события не срабатывают, если код сломался. Хороший аналитик - это гибрид: он понимает бизнес и умеет работать с данными. Не обязательно быть программистом, но уметь читать SQL, понимать логи и работать с API - это уже преимущество. Начни с базового - и постепенно добавляй навыки.
Какие ошибки чаще всего делают начинающие аналитики?
Первая - верить отчётам без проверки. Вторая - измерять то, что легко измерить, а не то, что важно. Третья - не общаться с командой. Четвёртая - думать, что аналитика - это про графики и диаграммы. Пятая - бояться говорить, что что-то не работает. Самая большая ошибка: считать, что если ты настроил GA4 - ты уже аналитик. Нет. Ты просто настроил инструмент. Анализ - это другое.
Какие инструменты нужны для работы аналитика в 2026 году?
Обязательно: Google Analytics 4, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика (если работаешь с русскоязычной аудиторией). Полезно: Hotjar для понимания поведения, SQL для выгрузки данных, Excel или Google Sheets для анализа. По мере роста - Power BI или Looker Studio. Но главное - не инструменты. Главное - умение задавать вопросы и проверять гипотезы. Инструменты - это просто кисти. А ты - художник.
Что делать, если бизнес не слушает аналитику?
Начни с малого. Не говори: «Вам нужно всё перестроить». Скажи: «Я заметил, что 70% пользователей уходят на странице оплаты. Давайте попробуем изменить одну кнопку - и посмотрим, что будет». Сделай тест. Покажи результат. Если выиграешь 5% - тебе начнут верить. Аналитика - это не про власть. Это про доверие. И доверие строится через маленькие победы, а не через большие доклады.
