Fiche de poste web analyst : définition, missions et compétences

Présentation du métier et missions principales

Le poste de web analyst consiste à exploiter les données issues des sites et des campagnes digitales afin de mesurer la performance, d'identifier les opportunités d'amélioration et d'orienter les décisions. Cette fiche de poste web analyst décrit le cadre, les responsabilités et les compétences attendues pour réussir dans ce rôle.

Ce rôle est data-driven, demande une approche rigoureuse, une curiosité forte et une capacité à vulgariser les résultats pour les équipes non techniques. Vous collaborez avec les équipes produit, marketing et développement pour transformer les indicateurs en actions concrètes.

Missions principales

• Analyser les parcours utilisateurs et les conversions sur les sites et applications
• Collecter, vérifier et nettoyer les données issues de GA4, des logs et des sources marketing
• Concevoir les tableaux de bord et les rapports récurrents pour les parties prenantes
• Définir et suivre des KPI pertinents (acquisition, activation, rétention, revenus)
• Réaliser des analyses ad-hoc pour résoudre des problématiques précises (funnel, A/B tests, ciblage)
• Présenter les résultats et recommander des actions concrètes

Enjeux et objectifs

L'objectif est d'améliorer l'expérience utilisateur et les performances business. Le/la web analyst travaille en mode collaboratif et priorise les actions à fort impact sur le ROI. Comment transformer une donnée en décision concrète ? En articulant les données autour d'objectifs clairs et d'hypothèses testables.

Compétences et qualifications requises

Compétences techniques

• Maîtrise de GA4 et des analyses web, capacité à définir et suivre les bons KPI
• SQL basique pour extraire et vérifier les données
• Excel ou Google Sheets avancés (Tableaux croisés dynamiques, formules, nettoyage)
• Outils de visualisation (Tableau, Power BI) et connaissance des data studios
• Notions de Python ou R pour automatiser les analyses simples (facultatif)
• Connaissance des procédés d'A/B testing et des méthodologies d'attribution

Compétences analytiques et méthodologiques

• Esprit critique et sens de l'interprétation des résultats
• Capacité à prioriser les actions et à prioriser les hypothèses
• Rigueur dans la vérification des données et des sources
• Capacité à vulgariser des résultats techniques pour les non spécialistes

Soft skills et organisation

• Bonne communication écrite et orale, travail en équipe
• Autonomie et sens de l'organisation, capacité à gérer plusieurs projets
• Curiosité et appétence pour l'amélioration continue

Certifications et formations recommandées

• Google Analytics IQ ou équivalents
• Certifications en attribution et analytics avancée
• Formations sur les outils de BI et sur le data storytelling

Parcours et formation recommandés

Formations généralement suivies

Un diplôme en informatique, statistique, mathématiques, économie ou marketing digital est fréquent. Les programmes orientés data, marketing analytics ou amélioration continue conviennent particulièrement.

Parcours professionnels types

Un début en analyste data junior, analyste marketing ou analyste produit permet d'acquérir l'expérience pratique des flux de données et des dashboards. Avec quelques années d'expérience, on peut évoluer vers un poste de lead analyst, chef de projet data ou consultant analytics.

Astuces pour progresser

• Réaliser des analyses récurrentes et documenter les méthodologies
• Constituer un portfolio de dashboards et d'études de cas
• Se tenir informé des évolutions des outils et des patterns d'attribution

Environnement de travail et perspectives d'évolution

Environnement et modes de travail

Le web analyst collabore avec les équipes produit, marketing et développement. Il/elle peut travailler en remote partiel, en agence ou en équipe interne, selon les projets et les objectifs.

Évolution possible

Les trajectoires peuvent conduire vers des postes d'analyste senior, lead data, data product owner ou responsable analyse et performance. Les entreprises recherchent des profils capables d'aligner l'analyse avec les stratégies commerciales et les priorités produit.

Rémunération et avantages

Rémunération moyenne

La rémunération dépend de l'expérience et du secteur. Voici une estimation indicative pour la France.

Tableau 1: Rémunération moyenne par expérience

Avantages et conditions

• Primes liées à la performance et aux objectifs
• Mutuelle et tickets restaurant
• Flexibilité et congés, télétravail partiel
• Formations financées et accompagnement carrière

Tableau 2: Outils et niveaux

Comment postuler

Processus de candidature

Pour postuler, envoyez votre CV et une lettre de motivation axée sur l'analyse des données et le storytelling des résultats. Préparez des exemples concrets de dashboards ou d'études de cas.

• Soumettez votre dossier via le canal interne ou le formulaire dédié
• Pré-sélection téléphonique pour évaluer l'adéquation et les disponibilités
• Entretien technique axé sur des cas pratiques et la méthode d'analyse
• Entretien RH pour évaluer l'adéquation culturelle et les attentes mutuelles

Conseils pour réussir l'entretien

Montrez votre capacité à transformer des données en décisions, décrivez votre démarche et vos résultats mesurables. Ayez des chiffres à l'appui et préparez des questions sur les objectifs de l'équipe et les indicateurs clés.

Questions fréquentes

Quel niveau de diplôme faut-il viser ?

Un bachelor en domaines analytiques ou marketing digital peut suffire, mais un master ou des certifications en analytics facilitent l'entrée, surtout dans des secteurs compétitifs.

Quelles sont les perspectives d'évolution ?

Les perspectives usuelles incluent analyste senior, lead analytics, data product owner et consultant analytics, avec une montée en responsabilités sur la stratégie et l'outil de reporting.