Webアナリスト検定の合格体験談(元マーケ職の知識を活かして1週間で合格)
初めまして、こんにちは！去年の年末から未経験からデータアナリストの道へ飛び込んだたけぽんと申します。
前回のPythonエンジニア認定基礎試験に続き、Webアナリスト検定にも挑戦したので勉強方法等を共有したいと思います。
是非いいねやフォローよろしくお願いします。
前提条件
去年12月に未経験からデータアナリスト職へと転職したアナリスト見習いです。研修でGoogole Analytics4でのweb解析を学習したため、web解析周りの知識の補強や自信をつけるためにもWebアナリスト検定に挑戦してみました。
前職はマーケティング部に所属していたため、広告やマーケティング関連の基礎知識はあったので、時間をあまりかけずに合格できました。
学習教材について
公式テキスト：Webアナリスト検定公式テキスト
１章から7章までが範囲で満遍なく出題されます。
分厚くボリューム感は否めませんか、マーケティング理論に対して優しく噛み砕いて解説しておりサクサク読めると思います。
問題集等は販売していないので、私はひたすら教科書を読んで学習していきました。
副読書：いちばんやさしいアプリマーケティングの教本
こちらは試験内容には関係ないのですが、試験対策のかたわら読み進めていきました。アプリマーケティングに関する本で、アプリのローンチ時からクローズまでの一連のマーケティング手法を学ぶことができます。
web解析と並行して学ぶことで、それぞれの領域の得意不得意を知り、マーケティングや分析に関する全体像を理解することができました。
こちらはweb広告代理店の友人から勧められた本で、新卒研修でも配られることもあるそうです。アプリマーケティングに関する興味がある方は是非1冊目にどうでしょうか！
勉強方法
Webアナリスト検定公式テキストをひたすら読む
ボリュームが多い分1週目は流し読みをして、
2-3週目はわからない点を重点的に読んでいきました。
ボリュームが多い書籍の場合は、何度も読んで徐々に知識を深めていく方が、私にとっては良い勉強法でした。
また私はデジタル広告周りの知識はすでに持っていたのですが、アトリビューション分析のラストタッチとファーストタッチの違いといった分析周りの知識やデジタルマーケティングの歴史など、今まで触れていなかった内容もあり退屈せずに読み進めることができました。
補足ですが、他の受験者のブログを見ていても、7章のマーケティング概論に苦戦している方も多い印象でしたので、重点的に理解すると良いかもしれません。どの年代がどの媒体やフレームワークを活用していたかは覚えづらく混乱しがちなので。
ちなみに試験範囲は7章までなので、まずは合格を目指している方は7章までを読み進める方がコスパいいです。
計算問題を別途練習
WEBアナリストでは電卓を使った計算問題があります。
クリック率やROASといったデジタルマーケティング領域で扱う基礎的なKPIを算出しなければなりません。一度覚えてしまえば簡単なので、計算問題では落とさないように完璧にしましょう。実際の問題も非常に似た問題でしたので、こちらの計算問題が全てできれば安心と言えるでしょう。
試験を終えて
無事合格しました！
やはり経験としての知識がある場合は、スムーズに学習し自信を持って試験に臨むことができますね。
しかし、試験ではどちらの選択肢も正解に見えるような問題も数多くあり、頭を悩ませながら２択に絞っていった記憶があります… 。
同じタイミングで受けた同僚は講座に出席しており、そこで配られる対策プリントのみだけで合格していました。合格プリントを見ると、教科書の重要な箇所や理論が抜粋された問題で構成されており圧倒的に合格への近道だなと感じました。
Pythonエンジニア認定基礎試験といったプログラミング試験に続き、
Webアナリスト検定にてweb解析の知識をつけることができました。
まずは0から１の知識の幅を増やそうと思っているので、統計やUIUXなどのまだ触れていない分野の資格にも挑戦していこうと思います！
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