Pythonのマーケティング実務における活用例4つ|学習方法も紹介

Pythonとは汎用性の高いプログラミング言語です。さまざまなプログラムをシンプルに分かりやすく書くことができるという特徴があります。

この記事では、Pythonのマーケティング実務における活用例を4つご紹介します。ぜひ参考にしてみてください。

Pythonとは

Pythonというのはいわゆる汎用性の高いプログラミング言語として活用されており、C言語に比べてシンプルで扱いやすく、さまざまなプログラムの用途において分かりやすく設計された言語を指します。

Pythonを使用したコンピューター学習の分野においては、マーケティングやAI(人工知能)を駆使した学習、深層学習などが大きく取り上げられます。

シンプルで使いやすいプログラミング言語

「Python」の特徴はシンプルなコードで読みやすい・初心者向きで学習しやすい・計算や統計処理で、多分野にて使用できるライブラリが豊富などの特徴があります。

そして、利便性が高い上に成果を発揮しやすく、特定の目的に達成しやすいということで、初心者向けの学習ツールとしては最適となっています。

幅広い用途に使える

「Python」を使用する上では「人工知能」を活用した学習や、深層学習(Deep learning)に優れているだけでなく、計算や統計処理で多分野にて使用できるライブラリの豊富さが特徴的です。

つまり「Pythonアプリ」を使用するだけで、さまざまなWebアプリをそのまま併用することが可能になります。そのため「YouTube」や「Evernote」などの動画作成も簡単にできます。

Pythonアプリのマーケティング実務における活用

Pythonを活用したマーケティング技術が飛躍的に浸透しています。タスクの自動化、SNSアカウントのグロースハック、データ分析などをはじめ、マーケティングに必須とされるコンピューター管理・運営に最適なツールが多く用意されています。

「Python」のインストール、pyenvによるバージョン管理などを適宜に活用することにより、幅広いマーケティングに臨めます。

Pythonのマーケティング実務における活用1:ルーティンタスクを自動化する

「Python」のマーケティング活用によって、ルーティンタスクの自動化、データ分析、特定データ可視化、機械学習の原理把握によるグロースハックなどが可能かつスムーズに管理できます。

これらの適宜使用によっては人員削減につなげることもできるため、次世代型のビジネスモデルともなるでしょう。ルーティンタスクの自動化では「同じ繰り返し作業はPythonにさせる」という概念の下、人力による作業を減らせます。

スクレイピング

スクレイピングというのは、既存のWebサイトからHTMLなどの情報を抽出することを指しています。これがPythonを利用することによって簡単にできます。

マーケティングにおいては、このスクレイピング作業によって生産向上を計る場面も多いため、この作業をルーチンタスクと同じく自動的にさせることができれば、マーケティング作業もかなり軽減されることになります。

GUI操作を自動化する

GUI操作というのは「Graphical User Interfaceの略」であり、つまりコンピューター上のアイコン・ウィンドウをマウスやボタンを使って操作する機能そのものを指します。

パソコンを扱う上での基本的な手作業となり、これもPython利用によって自動化できます。マーケティングでは主に事務的な作業が多く見られるため、ヒューマンエラーを減らすためにもコンピューターによる確実な作業が優先されます。

Pythonのマーケティング実務における活用2:データ分析

さてここからは、マーケティング作業に当たる上でのPythonによるデータ分析機能を確認しておきましょう。「Python」はデータ分析においても多分野で使える上に、データサイエンスの分野でも応用的に扱うことができます。

統計的な分析、任意のデータ収集と解析はもちろん、「自然言語処理」や「画像解析」などの緻密な作業も分担させることができます。

自然言語処理

これはよくSEO対策関連の処理でも見られますが、自然言語処理のスキルを使いこなすことによって、マーケティング作業では飛躍した効率を収めることができます。

Google検索TOP10の共起語を抽出、カテゴリやタグ分類の検出と活用、重複コンテンツのピックアップ、口コミ評価などからネガポジ分析を踏まえ、満足度の高い記事作成・データ作成などができます。

画像解析

画像解析はGoogleフォトやYouTubeの動画編集などでもおなじみですが、パソコン上の画像・動画をPythonによって円滑に編集処理することで、マーケティング作業においてかなり大きな成果をもたらすことも可能です。

画像解析による形状マッチングの作成とデータのカテゴリ付け、広告のためのアイキャッチ作成、画像からテキストの抽出など、最適な作業の組み合わせが可能です。

ネットワークの分析

マーケティング実務では必須となるネットワーク分析ですが、SNSのインフルエンサーのネットワーク分析をはじめ、内部リンクネットワークの分析とSEO対策への準備、ピックアップされにくいテーマの解析などが可能になります。

タグ同士の組み合わせ分析なども可能で、マーケティングにおけるセールス効果をさらに引き上げるための努力がスムーズにできるようになります。

Pythonのマーケティング実務における活用3:データの可視化

データの可視化によって一目瞭然に「マーケティングにおけるニーズ」もわかるようになり、これは情報の一元化を図る場合の必須手法とも言われます。

「Python」のマーケティング戦略ではこのような必須の作業が、ノルマをそれほど設けずにできるので画期的です。リアルタイムで情報の確認をすることができるようになり、自分のWeb上でのパフォーマンスや顧客の反応なども瞬時に把握できます。

Pythonのマーケティング実務における活用4:機械学習の原理を習得できる

機械学習というのは、人の知識や学力をそのまま情報アプリのスキルとマッチングさせるという点に見られ、その成果やスキル向上のためにAI技術やデジタルマーケターなどの活躍がさらに確認されることになります。

Web上にマーケティング用のプラットフォームを設け、継続的にそこでマーケットを開く場合には機械学習が必須とされ、機械学習の原理の理解も必要となるでしょう。

グロースハックやマーケティングミックスモデリングに活用

ユーザーから得たニーズ・クレームなどを統計データによって分析し、マーケティング効果をさらに向上させる「グロースハック」や、施策の予算配分の最適化を行なうための「マーケティングミックスモデリング」も、Pythonの利用によって着実に可能になります。

これら2つの作業もマーケティングを継続させる上では必須となり、分析結果によってその後のマーケティング戦略の方針が決定されます。

マーケティングに活用するためにPythonを学ぶ方法3選

さてここでは、マーケティングでPythonを活用する際におすすめされる学習方法をご紹介していきます。マーケティングを始める際には、どのような場合でも予備知識のストックが必要です。

その知識の活用・転用などを含める形でマーケティングの幅を広げる工夫が大事です。

方法1:入門書を読む

まず「マーケティング技術」に関する入門書を読むという方法ですが、この場合でも自分がどのようなマーケティングを展開するかによって読むべき入門書が変わるので留意しましょう。

データ加工、データ集積と編集技術に関する入門書、エクセル技術と応用を学ぶための入門書、オープンデータの活用法を知るための参考書などをはじめ、主にマーケティングで必須となる作業について書かれた入門書を適宜選び分けるようにしましょう。

方法2:学習サイトを活用する

マーケティングを学ぶための学習サイトは、現代でもネット上にかなり多くのカテゴリ別で掲載されています。この場合でも「自分が目指すマーケティングに必須となるカテゴリ」の目ぼしを先に付けておき、ある程度の学習カリキュラムを立てておきましょう。

SEO対策に関する学習法、Python独自に用意された機械学習法、深層学習の基本と応用などをはじめ、主にWebツール・フォーマットの扱い方も掲載されています。

方法3:プログラミングスクールに通う

オーソドックスな学習法になりますが、Pythonでマーケティング実務を学習する場合でもプログラミングスクールに通うことは大抵の人にとって必須の過程ともなるでしょう。

プログラミングスクールでは、機械学習の基礎からじっくり学べる上で、自分に必要な学習ができるため、データ分析法やフォーマット作成1つにしても、スピードアップする形でスキルが得られます。

Pythonはマーケティング実務の強力な武器となる

いかがでしたか。「Python」によるマーケティング実務はかなり幅広い分野で活躍しており、次世代型のビジネスモデルとして設計されています。

Pythonはマーケティング実務や様々な場面で利用できるプログラミング言語といえるでしょう。ぜひ一度、学んでみましょう。

 

Writer

ナナミ

株式会社SAMURAI

1991年生まれ。
文系大学卒業後、フリーターを経てフロントエンジニアになる。
HTML、CSS、 jQueryなどのコーディングやCMS設計に従事。
文系からエンジニアを目指す人にもわかりやすい記事を目指して、日々精進中。
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