Почему вакансии «маркетолог-аналитик» всё чаще требуют знание SQL

Почему вакансии «маркетолог-аналитик» всё чаще требуют знание SQL

За последний месяц на hh и в Telegram-каналах с вакансиями заметил устойчивый сдвиг. Раньше «аналитик в маркетинге» означал уверенный Excel, Google Analytics и умение собрать дашборд в Power BI. Сейчас в требованиях почти каждой второй позиции — SQL, Python, работа с сырыми данными в ClickHouse или BigQuery.

Причём речь не только про продуктовые компании уровня Aviasales или Яндекса. Средний бизнес с оборотом от 500 млн — b2b-сервисы, онлайн-школы, e-com проекты — тоже ищут людей, которые умеют сами выгрузить данные, а не ждать отчёт от аналитика.

Что вижу в этом паттерне:

— Готовые отчёты в интерфейсах больше не отвечают на вопросы бизнеса. Маркетологу нужно копать глубже: когортный анализ, атрибуция, сегментация по миксам каналов.

— Last-click модель (модель последнего клика) устаревает, server-side атрибуция требует работы с событийной аналитикой напрямую.

— Performance-команды конкурируют за качество гипотез, а не за количество тестов. Гипотеза без данных не летит.

Получается, что граница между маркетологом и data-аналитиком размывается. Не в сторону «маркетолог должен быть дата-сайентистом» — а в сторону базовой технической грамотности в данных.

Видите такую же картину на своих рынках? Или в вашей нише это пока экзотика и хватает стандартных инструментов?

— @MarketingFrameworksRoomPro