De nombreuses entreprises embauchent des développeurs Python pour soutenir leurs spécialistes du marketing numérique, mais cette solution n'est pas viable en raison de son coût élevé sur le marché férocement concurrentiel. La meilleure solution pour surmonter tous les pépins dans l'efficacité des stratégies de marketing numérique est d'apprendre les compétences de codage de Python ou d'autres.

Comment Python peut être utile en marketing ?

Une stratégie marketing est composée de plusieurs parties comme les réseaux sociaux, la recherche payante, le référencement, le marketing du contenu, les systèmes de recommandation... Toutes les données collectées de ces outils nécessitent une analyse qui ne peut être réalisée que par des outils très forts comme R ou Python. Python par exemple, offre des fonctionnalités très variées afin de renforcer votre stratégie marketing comme l'étude du comportement du client, la prédiction et la classification des clients.

Ceci dit , pour avoir un aperçu plus approfondi de la stratégie de marketing, vous devez développer votre propre code personnalisé pour analyser les données recueillies dans le marketing numérique afin que vous puissiez trouver les lignes de faille, prendre les mesures correctives, et lancer la bonne campagne. Selon les informations de codingAcademy, Python est au sommet de tous les autres grands langages de programmation comme Java, PHP, et d'autres.

Les challenges Marketing :

Nombreux sont les challenges marketing qui se posent devant une entreprise, par exemple on trouve:

• Les canaux de marketing auparavant rentables, comme le marketing de contenu, sont de plus en plus encombrés.
• Les publicités et la sponsorisation sont devenues de plus en plus chères.
• Vous avez besoin d'une présence omnicanale, mais c'est difficile à gérer et à coordonner.
• Vous avez des tonnes de données provenant de vos campagnes de publicité en ligne, mais vous ne savez pas comment obtenir des informations précieuses d'eux sans investir des fonds dans des outils d'automatisation coûteux !

  C'est là où vient l'intérêt d'apprendre Python pour évoluer votre stratégie marketing à faible cout !

4 bonnes raisons pour utiliser Python dans le Marketing :

Python, Big Data: The perfect Match

Selon les études et statistiques sur le marché mondial des métadonnées, le TCAC augmentera au cours des trois prochaines années de plus de 14% par rapport à la valeur actuelle d'environ 5 milliards de dollars en 2018. Le volume total de big data traversera 44 zettaoctets d'ici 2020. Pour écumer les informations de ce précieux tas de données, Python joue un rôle très important. Le développement de codes Python personnalisés pour combiner, traiter, analyser et visualiser les big data rend le big data si utiles pour les marketeurs d'aujourd'hui !

Efficacité du Data Mining

En utilisant le langage de programmation Python, les marketeurs atteignent une énorme efficacité dans le processus d'exploration de données. Les processus traditionnels d'exploration de données utilisaient principalement le traitement de feuilles Excel, qui a ses propres limites et performances. Par exemple, traiter une feuille Excel d'environ 100 Mo de données à une meilleure vitesse et performance serait difficile.

Mais, le code Python peut le faire en quelques secondes . Ainsi, Python augmente l'efficacité des processus d'exploration de données couramment utilisés pour obtenir un aperçu des campagnes de marketing ainsi que le lancement des nouvelles .

Diversité des libraires d'analyse de données :

Le langage Python est alimenté par de nombreuses bibliothèques d'analyse de données qui sont largement utiles pour les professionnels du marketing numérique. Les exemples de ces outils comprennent NumPy, Pandas, StatsModel, SciPy et d'autres. Ces outils sont des bibliothèques à grande échelle pour l'exploration de données, l'analyse, la conversion, le nettoyage, le traitement, la synthèse, la visualisation et la production de rapports. Il y a beaucoup d'autres bibliothèques qui peuvent vous aider à obtenir une perspective plus approfondie sur les données utilisateur que vous, en tant que marketer, êtes intéressé par. Le marketing numérique d'aujourd'hui est inutile s'il n'est pas correctement conduit par l'information significative derrière elle. Cette information peut être efficacement obtenue en utilisant la puissance du langage Python.

Optimisation des moteurs de Recherche SEO

L'optimisation des moteurs de recherche ou SEO est l'un des composants de base pour faire de votre campagne de marketing un succès. Un meilleur indice de classement du site Web peut aider à améliorer la visibilité de votre site Web et de votre entreprise. Un grand nombre de questions liées au référencement, telles que les erreurs 404, les balises méta, les descriptions, le fichier texte robot, la duplication de contenu, la carte de navigation défectueuse, et d'autres peuvent être facilement détectés grâce à un code Python personnalisé pour automatiser le processus de référencement.

Une fois les défauts SEO détectés, il est facile de les supprimer instantanément avant qu'ils ne puissent endommager le classement des moteurs de recherche autant que mal. Il est très important d'utiliser les meilleures règles de référencement en marque blanche recommandées pour un index de haut niveau, ce qui peut être réalisé en obtenant une perspective plus approfondie sur les questions techniques et liées au contenu du site Web dans les premières étapes.

Outils Python pour le Marketing

Maintenant que vous êtes convaincus que Python est essentiel dans votre stratégie marketing, nous allons vous présenter quelques outils incontournables à votre stratégie :

Collection des données automatiques

Les spécialistes du marketing recueillent des données de sources multiples de façon répétitive afin de les traiter et les analyser. Ainsi, la collecte de données devrait être entièrement automatisée afin de générer un grand nombre de données. Les principaux points de la collecte de données peuvent par exemple comprendre :

• Automatiser l'indexation SEO via un code python qui permet de tracer les changements de classement .
• Automatiser les changements de prix des produits concurrents avec un code Python.
• La Collecte d'information sur les tendances de marketing d'un produit .
• La Collecte de données d'enquête, de chaînes de clavardage et d'autres fichiers de données commerciales .
• La Collecte de courriels et de réponses par SMS .

Formatage répétitif des données

Une fois que les données brutes sont collectées à partir des sources multiples, vous devez formater ces données de manière à ce que l'ensemble des données soit synchronisé avec les exigences de traitement des données. Les principales activités des tâches de formatage répétitives sont les suivantes :

• Fonctions de correspondance de chaînes de texte .
• Fonctions d'appariement des nombres .
• Marquage de la source de données, de l'emplacement, de l'heure et d'autres attributs des données .
• Chiffrement répété du fichier PDF.
• Fonctions de formatage pour les PDF et les annonces Web comme le fractionnement, le filigrane et d'autres fonctions de ce genre .

Automatiser la vérification des erreurs personnalisées

Le logiciel ou le module Python que votre entreprise utilise pour l'exploration de données doit accepter certains critères et champs. Tout type d'erreur typographique ou autre erreur dans les données qui est obligatoire pour votre organisation devrait être automatisé pour améliorer l'efficacité et économiser un temps précieux.

Processus de data mining

Le processus d'exploration de données joue un rôle central dans tous les types de marketing sur le marché. Les composantes d'exploration de données peuvent varier d'une entreprise à l'autre. C'est toujours une bonne idée d'automatiser les principales fonctions liées au traitement du Big Data.

Le code personnalisé devrait être élaboré pour toutes les tâches liées à l'exploration de données afin de trouver l'information utile :

• Créer un shortcode pour les tâches de marketing répétitives plutôt que de les faire manuellement.
• Synthèse de l'information en tant que tâche automatisée.
• Mise en évidence des nouvelles tendances des comportements des utilisateurs

Avantages de Python dans le marketing

Il y a de nombreux avantages à utiliser le langage de programmation Python dans le domaine du marketing numérique:

• Il est moins cher d'apprendre Python que d'utiliser des outils d'analyse de données payants sur le marché .
• Il est très simple et facile à apprendre même pour un programmeur novice.
• Il dispose d'un grand nombre de bibliothèques pour l'analyse des données.
• C'est un langage de programmation open source sans frais d'utilisation,
  Il est alimenté par une grande communauté pour soutenir.
• C'est un langage interprété, qui ne nécessite pas de compilation.
• C'est un langage orienté objet avec de hautes performances.
• Il est largement utilisé dans le marketing de sorte que les nouvelles fonctionnalités liées au marketing comptent.

Toutes les raisons sont bonnes pour utiliser Python dans l'amélioration de votre stratégie marketing. Python n'est pas un langage difficile à apprendre. Par ailleurs, il nécessite de la concentration , de la pratique , et surtout du temps.

En commençant étape par étape et en éliminant les questions non pertinentes et trop compliquées, vous pouvez apporter d'énormes avantages à votre vie quotidienne en tant que professionnel du marketing.

Commencez votre voyage avec une introduction à Python , puis essayez de construire votre propre petit projet.