自社のWebサイトには、毎日、何千、何万というユーザーが訪れる。
その数字の裏側には、一人ひとりのユーザーの、無数の「行動」と「心理」が隠されています。多くの人にとって、それはただの数字の羅列に見えるかもしれません。しかし、その膨大なデータの中から、ビジネスを飛躍させる「宝の地図」を読み解く専門家がいます。
それが「Webアナリスト」です。
彼らは、現代のWebマーケティングにおける「参謀」であり、チームを正しい方向へと導く「航海士」。データ分析という武器を手に、勘や経験だけに頼らない、客観的な事実に基づいた成長機会を見つけ出す、極めて重要性の高い仕事です。
この記事では、そんなWebアナリストという職業について、徹底的な【職種研究】をお届けします。具体的な仕事内容から、求められる思考プロセス、そしてその先に広がるキャリアアップの道筋まで。リスキリングによって、このデータドリブンな世界のプロフェッショナルを目指すための、リアルな姿を解き明かしていきます。
Webアナリストとは？- チームを導く「航海士」であり「参謀」
まず、Webアナリストが、マーケティングチームや企業全体にとって、どのような役割を担う存在なのか、その本質的な重要性を理解しましょう。
Webアナリストのミッション：データを「情報」へ、情報を「洞察（インサイト）」へ
Webアナリストのミッションは、単にWebサイトのアクセスレポートを作成することではありません。その真の役割は、収集した膨大な「データ（Data）」を、意味のある「情報（Information）」に整理し、さらに、その情報から、ビジネス上の意思決定に繋がる「洞察（Insight）」を見つけ出すことにあります。
- データ: PV数、セッション数、直帰率などの、生（なま）の数字。
- 情報: 「スマートフォンからのアクセスが7割を占め、PCからのアクセスを上回っている」といった、データを整理・要約したもの。
- 洞察: 「スマートフォンからのアクセスは多いが、購入率はPCの半分しかない。つまり、スマホの購入プロセスに何らかの課題があり、ここを改善すれば、売上は大幅に向上する可能性がある」といった、次へのアクションに繋がる、価値ある発見。
この「データ→情報→洞察」への変換プロセスを通じて、チームを「何をすべきか」という具体的な行動へと導くこと。それが、Webアナリストに課せられた、最大のミッションです。
なぜ今、Webアナリストの重要性が増しているのか？
DX（デジタルトランスフォーメーション）が加速する現代において、Webアナリストの重要性は、かつてないほど高まっています。
- データ量の爆発的な増加:
あらゆる顧客接点がデジタル化し、企業は膨大なデータを収集できるようになりました。しかし、そのデータを正しく分析し、活用できなければ、それはただの「宝の持ち腐れ」です。データを価値に変える専門家の需要が、急速に高まっています。 - データドリブン文化の浸透:
「偉い人の鶴の一声」や「過去の成功体験」だけに頼った意思決定は、変化の速い市場では通用しません。客観的なデータに基づいて戦略を立て、改善を繰り返す「データドリブン」な文化が、企業の競争力を左右する時代になりました。Webアナリストは、その文化を組織に根付かせる、中心的な役割を担います。 - マーケティングの複雑化:
SEO、Web広告、SNS、Eメールなど、顧客との接点は多岐にわたります。Webアナリストは、これらのチャネルを横断してユーザーの行動を分析し、「どの施策が、本当にコンバージョンに貢献しているのか」という、複雑な問いに答えを出すことが求められます。
他のWebマーケティング職との関係性
Webアナリストは、マーケティングチームの「ハブ」のような存在です。
- SEOスペシャリストに対しては、どのキーワードからの流入が成果に繋がっているかのデータを提供し、コンテンツ戦略の方向性を示唆します。
- 広告運用者に対しては、広告の費用対効果（ROI）を分析し、より効率的な予算配分を提案します。
- コンテンツマーケターに対しては、どのトピックの記事がユーザーに熱心に読まれているかを伝え、次の企画のヒントを与えます。
このように、各施策担当者が、より精度の高いアクションを取れるように、データという共通言語で支援する、チームの頭脳であり、戦略の基盤となるのです。
【仕事内容】Webアナリストの思考プロセスと主要業務
Webアナリストの仕事内容は、決まったルーティンワークではありません。それは、常に「問い」を立て、仮説を検証していく、知的な探求のプロセスです。ここでは、その思考プロセスに沿って、4つの主要業務を解説します。
① KGI/KPI設計と計測環境の構築
全ての分析は、正しい「問い」と、正確な「データ」から始まります。
- 主なタスク:
- 経営層や事業責任者と対話し、ビジネス全体の最終目標であるKGI（Key Goal Indicator / 例：売上高、利益額）を理解します。
- KGIを達成するための中間指標となるKPI（Key Performance Indicator / 例：Webサイトからの問い合わせ件数、CVR、セッション数）を、論理的に設計します。
- Googleアナリティクス（GA4）やGoogleタグマネージャーといったツールを使い、設定したKPIを正確に計測できる環境を構築・整備します。データの「入り口」を整える、極めて重要な業務です。
- 求められるスキル: ビジネス理解力、コミュニケーション能力、各種分析ツールの技術的な知識
② データモニタリングとレポーティング
日々のサイト状況を定点観測し、その変化を関係者に分かりやすく伝える業務です。
- 主なタスク:
- BI（ビジネスインテリジェンス）ツール（Looker Studioなど）を使い、主要なKPIの推移が一目でわかる「ダッシュボード」を構築し、日々のデータ変動をモニタリングします。
- 週次や月次で、サイト全体のパフォーマンスをまとめた「定例レポート」を作成し、マーケティングチームや経営層に報告します。
- 求められるスキル: データ可視化能力、レポーティング能力、Googleアナリティクスの習熟
③ 課題発見と仮説構築（分析の核心）
これが、Webアナリストの価値が最も発揮される、分析の核心部分です。
- 主なタスク:
- レポートの数字の「変化」に気づき、その原因を深掘りします。「なぜ、先週から急に直帰率が悪化したのか？」「なぜ、特定のページからの離脱が異常に多いのか？」といった問いを立てます。
- データを様々な軸（流入チャネル別、デバイス別、ユーザー属性別など）で切り分け（セグメント化し）、課題の真因を探ります。
- 分析結果から、「〇〇という理由で、△△という問題が起きているのではないか」という、具体的な「仮説」を構築します。
- 求められるスキル: 論理的思考能力、探究心、統計学の基礎知識、仮説構築能力
④ 改善施策の提案と効果検証
仮説を元に、具体的な改善アクションを提案し、その結果を再びデータで検証します。
- 主なタスク:
- 構築した仮説に基づき、「このページのボタンの色を赤から緑に変えるA/Bテストを実施しましょう」「スマホユーザー向けのフォームを、もっとシンプルにしましょう」といった、具体的な改善施策を、デザイナーやエンジニアに提案します。
- 施策実行後、その前後でデータがどのように変化したかを分析し、施策の効果を客観的に評価します。
- 求められるスキル: 提案力・プレゼンテーション能力、A/Bテストの知識
この①～④のサイクルを回し続けることで、Webサイトを継続的に改善し、ビジネスの成長をドライブしていくのです。
【1日の流れ】あるWebアナリストのリアルな思考と行動
では、Webアナリストは、実際にどのような一日を過ごしているのでしょうか。あるECサイトのWebアナリストの、リアルなスケジュールと頭の中を覗いてみましょう。
- 9:00 – 10:00 | ダッシュボードの確認と異常値の検知
出社後、まず自作のLooker Studioのダッシュボードを開き、昨日の売上、トラフィック、CVRなどの主要KPIに異常がないかを確認。「おや、昨日から特定のキャンペーン経由のCVRが急落しているな。何があったんだ？」と、最初の「問い」を立てる。 - 10:00 – 12:00 | 深掘り分析（集中タイム）
CVRが急落したキャンペーンについて、Googleアナリティクスで深掘り分析を開始。流入先のLP（ランディングページ）は変わっていないか？デバイス別で見るとどうか？時間帯別では？と、様々な角度からデータを切り分け、原因を探る。「…わかった。昨日の夕方から、Androidの一部のバージョンからの直帰率が95%を超えている。LPの表示に何か技術的な問題が発生している可能性が高い」と仮説を立てる。 - 12:00 – 13:00 | 昼休憩
- 13:00 – 14:00 | エンジニアとの連携と課題解決
仮説を元に、エンジニアチームに調査を依頼。「〇〇のキャンペーンLPですが、昨日17時頃からAndroidユーザーの直帰率が急増しています。表示崩れなどの不具合が起きていないか、確認をお願いできますか？」と、具体的なデータと共に依頼。原因が特定され、修正が行われる。 - 14:00 – 16:00 | 定例レポートの準備とインサイトの言語化
来週のマーケティング定例会に向けたレポート作成。今週のハイライトである「キャンペーン不具合の早期発見と解決」のプロセスを、単なる事実報告ではなく、「日々のデータモニタリング体制が、数百万単位の機会損失を防いだ事例」として、価値ある「インサイト（洞察）」に昇華させて記述する。 - 16:00 – 17:30 | 次の改善施策の分析と提案準備
緊急対応が落ち着き、中長期的な改善施策の分析に着手。「サイト内検索のログを見ると、『〇〇』という、現在取り扱いのない商品の検索が非常に多い。これは潜在的な需要の表れだ」と発見し、商品部に新商品の企画を提案するための、データに基づいた資料作成を始める。 - 17:30 – 18:00 | スキルアップと情報収集
GA4の新しい機能に関する海外ブログを読んだり、SQLの学習サイトでクエリを一つ練習したりと、自身のスキルアップのための時間を確保。アナリストにとって、学びを止めることは、後退を意味する。
Webアナリストへのキャリアパスと未経験からの目指し方
データから価値を生み出すWebアナリストは、キャリアアップの道筋も、非常に有望です。
Webアナリストの年収とキャリアパス
高い専門性が求められるため、Webアナリストの年収は、一般的なマーケター職よりも高水準となる傾向があります。
- 年収イメージ:
- ジュニアアナリスト: 450万円～650万円
- シニアアナリスト／マネージャー: 650万円～1,000万円
- データサイエンティスト／分析部門責任者: 1,000万円以上
- キャリアパス:
- データ分析のスペシャリスト: より高度な統計解析や、Pythonなどを用いた機械学習の領域に進み、「データサイエンティスト」を目指す。
- マーケティング戦略の上流へ: データ分析能力を武器に、マーケティング全体の戦略を立案する「マーケティングマネージャー」や「CMO」を目指す。
- プロダクト開発へ: ユーザー行動の分析から、サービス自体の改善を提案する「プロダクトマネージャー」へ転身する。
- 独立・フリーランス: データ分析に特化したコンサルタントとして独立し、複数の企業を支援する。
未経験からの「リスキリング」成功ルート
未経験からWebアナリストを目指すには、戦略的なリスキリング計画が必要です。
- STEP1：Googleアナリティクスを徹底的に使い倒す:
まずは、個人ブログなどにGA4を導入し、毎日触ることが第一歩。全ての機能を使ってみて、「この数字は何を意味するのか」を考える癖をつけます。 - STEP2：資格取得で知識を体系化・証明する:
「Google アナリティクス個人認定資格（GAIQ）」は、無料で受験でき、あなたの知識を客観的に証明する、業界標準の資格です。まずは、この取得を目指しましょう。 - STEP3：統計学とデータ可視化の基礎を学ぶ:
高度な数学は不要ですが、平均、中央値、標準偏差といった、基本的な統計学の知識は必須です。また、ExcelやLooker Studioを使い、分析結果を分かりやすいグラフや表で表現する「データ可視化」のスキルを磨きます。 - STEP4：「分析」を仕事にする経験を積む:
いきなり「Webアナリスト」として転職するのが難しくても、まずはWebマーケティング担当者として企業に入り、日々の業務の中で、自主的にデータ分析を行い、改善提案をする経験を積みましょう。その「実績」が、次のキャリアアップへの扉を開きます。
まとめ：Webアナリストは、ビジネスの未来を照らす探究者
本記事では、Webアナリストという仕事の重要性と、その具体的な役割、そしてキャリアについて深掘りしてきました。
Webアナリストは、単なる数字の番人ではありません。彼らは、データの海の中から、ビジネスを成長させるための「真実」と「機会」を見つけ出し、チームを未来へと導く、知的な探究者です。
「なぜ？」を問い続け、その答えをデータの中に見出すことに喜びを感じる。もしあなたがそんな知的好奇心を持っているなら、Webアナリストという職業は、あなたにとって、この上なく刺激的で、やりがいのあるキャリアとなるでしょう。
データは、あなたの最も正直な顧客の声です。その声に耳を傾けるデータ分析のスキルは、これからの時代を生き抜く、最強の武器となります。ぜひ、この奥深い世界へのリスキリングに挑戦し、あなたの手で、ビジネスの未来を照らしてみてください。
