Data-маркетолог: зачем осваивать новую профессию
Разбираемся в теме вместе с Полиной Маликовой, продюсером курса «Data-маркетолог» в Нетологии.
Профессия маркетолога в привычном понимании начинает постепенно вымирать. Многих действующих специалистов скоро потеснят те, кто разбирается в аналитике данных. Что представляет из себя профессия data-маркетолога и какие навыки нужно освоить, чтобы не отстать от потребностей рынка?
Почему компании ищут data-маркетологов
Сегодня для маркетолога одних умений строить стратегию продвижения, писать хорошие тексты и слоганы, продумывать месседжи и баннеры, выстраивать партнёрства — уже не достаточно. Почему так произошло?
Во-первых, на российском и международном рынках появилась общая тенденция к принятию решений на основе данных. Такой подход получил название Data-driven и предполагает включение данных во все определяющие бизнес-процессы компании.
Идет регистрация агентств-участников в рейтинги RUWARD 2024!
До 8 декабря идет этап регистрации диджитал-агентств/продакшенов в серии из 46 рейтингов узких диджитал-специализаций Руварда. Поторопитесь! =)
Изменилось и отношение к самим данным: теперь их воспринимают не только как способ подтверждения или опровержения гипотезы, но и как ключевой элемент, без которого невозможно принимать решения в компании. Маркетинг как сфера, где изменения рынка чувствуются особенно быстро, не стал исключением. Так в компаниях и появились data-маркетологи или, как их ещё называют, маркетологи-аналитики.
Во-вторых, изменился спрос на функционал сотрудников в целом. Если раньше специалисты-эксперты в одной конкретной, узкой области были в приоритете, то теперь компаний более заинтересованы в T-shaped-сотрудниках — они не только глубоко разбираются в своей сфере, но и умеют работать в смежных областях.
Например, автор текстов учится создавать визуалы для своих статей в Photoshop, специалист по контексту осваивает базу по SEO, SMM и Programmatic, а маркетолог — языки программирования и анализ данных.
Ключевые преимущества и отличия data-маркетологов
Раньше экспертиза маркетолога по большей части заключалась в его опыте. Конечно, опыт всё ещё важен, но теперь во главу угла ставят цифры и умение строить прогнозы на их основе.
Маркетолог-аналитик является ключевым звеном для роста и развития бизнеса. Он анализирует структуру рынка, прогнозирует спрос, оценивает возможности продвижения новых продуктов и помогает принимать решения. Такой специалист знает, какие цифры нужно взять для анализа, откуда их выгрузить, как интерпретировать, и, как результат, какие изменения в коммуникацию внести.
Работа с данными помогает такому сотруднику понимать, почему клиенты (не)покупают, сколько денег вкладывать в рекламу, как измерить её эффективность, что скорректировать на сайте, в продажах и логистике, а также как внедрить изменения — вручную или автоматизированно.
Рынок труда: где работают и сколько зарабатывают data-маркетологи
Уже сегодня наблюдается очень высокий спрос на маркетологов-аналитиков: на HeadHunter открыто около 800 вакансий в Москве. Если вы думаете освоить подобную профессию и не знаете, с чего начать, не стоит отчаиваться — попробуйте изучить языки R или Python. Так вас уже оторвут с руками и ногами, а заработок вырастет мгновенно.
В среднем уровень заработной платы маркетолога-аналитика начинается от 100 тысяч рублей для менеджеров среднего звена. Вот лишь несколько примеров, которые появляются при первом запросе.
Согласно «Исследованию рынка аналитиков», маркетологи-аналитики в среднем получают:
- около 76 тысяч рублей — специалисты с опытом работы до 1 года,
- около 109 тысяч рублей — с опытом от 1 до 2 лет,
- около 150 тысяч рублей — с опытом от 2 до 3 лет,
- более 250 тысяч рублей — при наличии опыта работы от 6 лет.
Тенденция к поиску сотрудников этой направленности пока не стала повсеместной, но бизнес-игроки постепенно перестраиваются на новые рельсы.
Сейчас в data-маркетологах в первую очередь заинтересованы
-
Гиганты в сфере IT-технологий: Яндекс, Mail.ru Group, Google, Microsoft. Именно эти компании стали основоположниками тренда на появление новых профессий маркетолога-аналитика, product-менеджера, программиста-аналитика.
-
Компании среднего бизнеса, нацеленные на кратный рост. В дальнейшем они хотят стабильности в процессах и ключевых источниках доходов.
-
Стартапы и малый бизнес. В таких компаниях маркетолог должен быть "мастером на все руки«, поскольку возможности содержать большой штат сотрудников у них просто нет.
Что должен знать маркетолог-аналитик
Мы посмотрели требования компаний и проанализировали сотни вакансий. Получился довольно внушительный список навыков.
Из soft-скиллов специалисту в сфере data-маркетинга важно: наличие системного мышления, умение планировать и оптимизировать своё время и выполнять сроки, договариваться, решать нестандартные задачи. Также необходимо знать английский язык на уровне, который позволит искать информацию и переводить неспециализированные тексты.
Среди hard-скиллов требований гораздо больше:
-
Знание Google Tag Manager, Google Analytics, Яндекс.Метрики, настройки событий, сегментов, кастомных отчётов,
-
Знание инструментов по управлению рекламой: Яндекс.Директ, Google AdWords, Facebook BM, Vk.com, Instagram,
-
Понимание основ SEO-оптимизации и метрик: CPM, CTR, CPC, CPA, CPS, CPL, CPO, CPI, AFF, CAC, ARPU, NPS, CSI, RR, LTV, CLV, ROI, OTS, ER
-
Визуализация данных — Power BI,
-
Базовое знание SQL и опыт работы с Google BigQuery,
-
Понимание основных принципов разработки сайтов, базовые знания HTML и CSS,
-
Знание языков R, DAX, Python,
-
Опыт внедрения персональных пользовательских сценариев и сценариев ретаргетинга для различных источников, A/B-тестирование подобных сценариев, выведения оптимальных условий для их активации;
-
Опыт выстраивания системы сквозной аналитики.
Исходя из этих требований, можно сказать, что современный маркетолог-аналитик знает о кросс-функциональности практически всё. Но зачем маркетологу программирование?
По мнению многих практиков, всеобщее стремление к автоматизации процессов в конечном итоге приведёт к тому, что программирование станет обязательным навыком для интернет-маркетолога. С его помощью на основе метрик он сможет быстро отследить эффективность маркетинговых стратегий, динамику продаж, понять поведение клиентов, а также найти закономерности между показателями и возможные точки роста. А затем визуализировать полученную информацию в отчётах и дашбордах для заказчика и широкой аудитории.
|
|
Илья Чухляев
Директор в OWOX Russia |
|
Моя карьера в сфере digital началась около 10 лет назад как раз с позиции, которая называлась «маркетолог-аналитик». На тот момент, позиция была крайне непопулярная, без чётких границ в навыках и направления в задачах. Несмотря на красивую приставку «аналитик», мне в том числе приходилось запускать, оптимизировать рекламные кампании и даже верстать сайты.
Сегодня бизнес требует от профессионала на данной позиции чёткого фокуса на достижение целей маркетинга. Например, в выполнении плана продаж. И лучшее, что может сделать маркетолог-аналитик — это своевременно найти зоны роста и зоны риска на пути к этой цели.
Чтобы приносить такую пользу системно, специалисту недостаточно просто хорошо знать SQL, уметь строить отчёты и быть «голосовым интерфейсом» к данным. Маркетолог-аналитик должен стремиться решить 2 главные задачи. Первая — обеспечить скорость доставки инсайтов до маркетолога или другого сотрудника, принимающего решение. Вторая — обеспечить доверие бизнес-пользователей к этим инсайтам и, в целом, к маркетинговым данным. Чем лучше решены эти две задачи, тем выше будет ROI от вложений в аналитику.
Как стать маркетологом-аналитиком
К сожалению, в образовательных программах университетов вы пока не найдёте подобной специальности. Причина проста: традиционное образование всё ещё не успевает за трансформацией рынка. Но это не значит, что получить знания, необходимые для повышения квалификации, невозможно.
На данный момент, согласно тому же исследованию, самым популярным вариантом обучения профессии data-маркетолога является самостоятельное изучение. Информацию об актуальных инструментах и подходах находят на профессиональных онлайн-ресурсах, в блогах и книгах.
Среди книг мы можем посоветовать:
- «Работа с данными в любой сфере. Как выйти на новый уровень, используя аналитику» (Кирилл Еременко),
- «Маркетинг на основе баз данных» (Артур М. Хьюз),
- «Спроси маму» (Роб Фицпатрик),
- «Маркетинг, основанный на данных» (Марк Джефри).
Полезную информацию о маркетинге и данных публикуют действующие специалисты рынка в своих телеграм-каналах:
Второй вариант — посещение профильных мероприятий, конференций и митапов. Участие в них позволяет «прокачать» навыки, узнать тенденции и обрести полезные связи. Среди подобных мероприятий в октябре пройдут Digital Branding · Best Cases 2019 и Tech Week, а в ноябре состоится кейс-конференция Матемаркетинг.
И третий по популярности способ изучения — профессиональные курсы и тренинги. Можно посещать как разовые мастер-классы, так и длительные программы, которые позволят освоить профессию с нуля. Полноценных программ обучения сегодня на рынке всё ещё очень мало. Например, курс на 7 месяцев для уже работающих специалистов по маркетингу или начинающих аналитиков только запустился в Нетологии.
|
|
Артём Акулов
Основатель и руководитель бюро «Лира» |
|
В развитии маркетолога навыков работы с аналитикой я бы выделил 2 больших этапа: первый — этап освоения инструментов, приёмов и методов работы, второй — умение практически применять навыки и знания с первого этапа, а также навык принятия решений.
Со стороны может казаться, что первый этап сложный, но это не так. Сложно оторваться от абстрактных данных и начать строить гипотезы, версии и принимать решения. Решения, основанные на данных. Такие навыки гораздо сложнее прокачивать, а тренировать их можно только на практике.
При работе с данными важно понимать не только сами отчёты, но и как технически или даже физически формируются те или иные метрики и показатели, как собираются и обрабатываются данные. Это влияет на то, как вы потом анализируете данные, как строите гипотезы.
Работа с маркетинговой аналитикой, как по мне, это сложный микс, где человеку необходимы и глубокие технические знания, и одновременно развитое логическое мышление, пытливый ум и любовь докапываться до сути вещей. Например, банальный показатель отказов в аналитике. Он есть в Яндекс Метрике и в Google Аналитике, но его расчёт отличается от системы к системе. Также сам показатель отказов не бывает хорошим или плохим, для одного сайта высокий показатель отказов — это положительно, а для другого — наоборот.
Подведём итог
Мы рассказали, чем data-маркетологи могут быть полезны компаниям, какие требования к ним предъявляют работодатели и какими способами можно расширить свои знания. Если вы работаете обычным маркетологом, присмотритесь к своим обязанностям и оцените их. Скорее всего, уже через 1–2 года ваши задачи будут неактуальными для компании. Сегодня у вас есть все инструменты, чтобы быстро освоить новую профессию. Вам остаётся только начать.
Рекомендуем:
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.