Python – język wszystkiego? Niemal dosłownie! Nie bez powodu uważa się go za jeden z najlepszych języków programowania. Wykorzystywany jest przecież do tworzenia aplikacji webowych, desktopowych czy gier. Warto wybrać go na start! Jeżeli nie zakochasz się w nim od pierwszego wejrzenia – prawdopodobnie potrzebne Wam będzie bliższe spotkanie. W końcu z Pythonem finalnie polubią się wszyscy – również marketingowcy.
Słyszałeś pewnie, że każda osoby pracujące w sieci powinna w jakimś stopniu znać podstawy programowania. Czy to stwierdzenie jest prawdziwe? Czy w marketingu warto szkolić się z zakresu Pythona – czy to niepotrzebny wymysł? Te kwestie omówimy w dzisiejszym wpisie!
Dlaczego Python?
Obecnie na rynku używanych jest ponad 600 języków programowania. Może więc nasunąć się pytanie, dlaczego namawiamy do wyboru konkretnego z nich. Odpowiedź w tym przypadku jest bardzo prosta. Python jest łatwy, przyjemny i wszechstronny – i to powinno wystarczyć, aby zmotywować Cię do jego nauki. Sami twórcy określają go jako język ogólnego przeznaczenia – a więc taki, który sprawdzi zwłaszcza w kwestii konfiguracji zadań marketingowych!
Python cieszy się również dużym uznaniem w jednym z obszarów, który jest bliski dla działań z zakresu promocji w Internecie- mowa tutaj o analizie danych.
Można stwierdzić, że analityk ma dwa główne cele – interpretację wyniku oraz wyciąganie wniosków na jego postawie. Jednak te kluczowe zadania to tylko wierzchołek góry lodowej – pod spodem kryje się implementacja systemów zbierania danych, agregacja uzyskanych parametrów czy monitoring wydajności firmy.
Aktualnie panuje swoista moda na przechowywanie danych. Co mamy n a myśli? Wszyscy polubiliśmy się przecież z algorytmami i bazami danych, zapisujemy każdy dokument i plik, który może okazać się użyteczny w późniejszym czasie – czyli niemal wszystko. Jednak nie każda firma posługuje się tymi samymi zestawami danych. Dlatego niezbędne jest odpowiednie narzędzie, które pozwoli wyodrębnić niezbędne oraz użyteczne dane. To właśnie Python umożliwia stworzenie takiego narzędzia.
Skuteczny marketing online? NIE bez algorytmów!
Badanie rezultatów działań marketingowych opiera się na analizie danych oraz wskaźników skuteczności – czyli miernikach, mówiących o tym, czy prowadzone kampanie, optymalizacje lub promocję przyniosły zamierzone efekty. Jednak zanim wykorzystamy te wskaźniki – musimy zebrać jeszcze inne dane. Brzmi dość niejasno, wręcz zagmatwanie, prawda? Bez obaw – w rzeczywistości tylko pozornie! Wyjaśnimy to na przykładzie. Wyobraź sobie, że szukasz nowych klientów. Kierujesz więc reklamy do określonego typu użytkowników, odpowiadającego charakterystyce Twojej grupy docelowej. Skąd jednak narzędzia marketingowe wiedzą, że dany użytkownik pasuje do zakładanego przez Ciebie opisu preferowanego klienta? Odpowiedzią na pytanie jest Machine Learning.
Machine Learning vs Data Analitycs vs Data Science – dlaczego warto zrozumieć te pojęcia?
Mówimy ciągle o analizie i interpretacji danych, jednocześnie podkreślając jak wiele informacji zbieramy każdego dnia. Aby dane te stały się dla nas przydatne, niezbędne jest odfiltrowanie/wyizolowanie tych użytecznych.
Dlatego w zakresie pracy na danymi wyodrębnione zostały 3 dziedziny – a każda z nich obejmuje pewien obszar analizy. Chociaż te pojęcia są ściśle ze sobą związane i bardzo często pojawiają się obok siebie, to jest między nimi wiele różnic.
Data Analytics zajmuje się kompleksową analizą i przetwarzaniem danych – tak, aby z natłoku nazbieranych informacji wyodrębnić te, które są ważne dla biznesu. Celem Data Analytics jest znalezienie nowych odpowiedzi na istniejące już problemy.
Data Science to jeden krok w przód – zajmuje się opracowaniem statystycznym i szukaniem ukrytych koneksji między danymi. To znaczy, że w odróżnieniu od Data Analytics zajmuje się również zadawaniem pytań i stawianiem hipotez – czyli jakie jeszcze rozwiązania można wprowadzić wykorzystując posiadane dane.
Machine Learning z kolei to już dwa kroki w przód – i to w przyszłość. Dział ten zajmuje się wykorzystaniem korelacji między danymi, porządkując je na zasadzie modelu zależności. Następnie pewne wzorce, których maszyna już kiedyś “doświadczyła” są powielane i wykorzystywane do szukania nowych rozwiązań. W praktyce oznacza to, że maszyna uczy się jak rozwiązywać problemy na podstawie poprzednich interakcji, dzięki czemu jej działania są coraz skuteczniejsze.
Skuteczny marketing opiera się na danych
Na pewno słyszałeś kiedyś o Client Lifetime Value (CLV), czyli wskaźniku określającym, jaki przychód generuje klient przez okres jego kontaktu z firmą. Wskaźnik ten wskazuje bezpośrednio, czy działania Twojej marki są efektywne i rentowe (czyli ile powinieneś zainwestować w działania względem Twoich potencjalnych odbiorców, aby były one opłacalne). CLV zmienia sposób, w jaki poszukujemy nowych klientów. Zamiast ograniczać wydatki (a jednocześnie zdobywać wielu potencjalnie zainteresowanych użytkowników niskiej wartości sprzedażowej) – optymalizujemy koszty w taki sposób, aby uzyskać więcej właściwego ruchu.
Wyobraź sobie, że stworzyłeś kampanię w sieci sprzedażowej Google oraz reklamę na Facebooku. Oba kanały promocji dają Ci dostęp do analizy efektów Twoich kampanii. Zgodnie z zebranymi danymi na temat przeprowadzonych promocji Google wygenerował większy ruch – reklamy przyciągnęły aż 30 klientów! Facebook zanotował zdecydowanie niższe współczynniki – jedynie 17 nowych użytkowników, realnie zainteresowanych usługami Twojej marki. Jednak analiza przychodu wykazała, iż 17 klientów facebookowych przyniosło Ci korzyści majątkowe na poziomie 20.000 zł, podczas gdy 30 klientów z Google wygenerowało przychody na poziomie 17.000 zł. Te wskaźniki zarysowują znaczną różnicę w jakości pozyskanych leadów, prawda?
Potrzebujesz więcej przykładów? Dostrzeżesz je każdego dnia! Zwłaszcza na gruncie pozycjonowania, ponieważ praca algorytmów wpływa również na wyniki wyszukiwań organicznych. Dlatego też Python znajduje duże zastosowanie w działce SEO!
W praktyce – czyli jak Python napędza sprzedaż?
Oczywiście nie robi tego samodzielnie! Python przede wszystkim umożliwia bowiem przetwarzanie danych i ich analizę. Z kolei kolejny etap efektywnego działania jest po naszej stronie. Jeśli w odpowiedni sposób potrafimy wykorzystać dane historyczne dotyczące działań użytkownika w sieci, możemy przewidzieć, jaki będzie jego następny ruch.
Jednak skuteczne użycie zebranych informacji możliwe jest jedynie dzięki skorzystaniu z odpowiedniego narzędzia. W tym miejscu na scenę wkracza Python. Przyjrzyjmy się zatem, co sprawia, że język ten jest tak chętnie wybierany przez analityków danych.
Zalety Pythona
Czyli kilka słów o tym, dlaczego warto – w praktyce.
Łatwy i szybki w nauce
Python jest przejrzysty, co stanowi ogromne ułatwienie dla laików. Co za tym idzie, wymaga również mniej linijek kodu.
Duży dostęp do open-sourcowych bibliotek baz danych
Pozwala korzystać z baz skierowanych również do osób, zajmujących się analizą danych.
Wydajny
I bezproblemowo radzi sobie z wykonywaniem dużych zapytań, czy przetwarzaniem większej ilości danych (Big Data).
Popularny
Dzięki czemu zarówno ilość bibliotek czy kursów, jak i forów tematycznych jest duża. Kiedy okazuje się to najbardziej przydatne? W momencie, gdy natrafisz na problem, którego nie będziesz mógł samodzielnie rozwiązać. Tutaj sprawdzi się zasada: im więcej użytkowników, tym więcej rozwiązań, które można odszukać w sieci.
Uczy analitycznego myślenia
Chociaż można by powiedzieć, że każdy język programowania uczy analizy i wymaga niezwykłego skupienia. Kluczowe jest bowiem zrozumienie działania poszczególnych struktur. Jeśli zależy nam na skutecznych działaniach, warto wiedzieć, co kryje się u ich podstawy.
Jeszcze raz zachęcamy do chociażby spróbowania swoich sił w programowaniu, a przede wszystkim do podjęcia próby zrozumienia Pythona.
W kwestii tworzenia skutecznych reklam w sieci polecamy Wam jednak: skontaktujcie się z firmą, która wszystkie tajniki analizy danych ma w małym palcu. Mowa oczywiście o Alte Media! Python również nie jest dla nas tajemnicą!
