Программирование в маркетинге – это не бонус, а уже необходимость. Данных становится все больше, а анализировать их руками становится все сложнее. Можно ли обойтись только Excel и Power BI? Возможно, но из статьи ты поймешь, как сделать работу приятнее и удобнее + повысить свою ценность на рынке труда + прокачаться в смежных областях.
5 причин начать программировать
«Это эффективно» или автоматизируйте рутину + сэкономьте
Базовые знания языков программирования позволяют маркетологу сделать квантовый скачок в своей профессии. Копирование и переименование файлов, разделение одной большой таблицы на множество мелких, поиск нужных ключевых фраз в большом массиве данных – простейшие задачи для программиста с уровнем Junior.
Для тех, кто занимается контекстной и таргетированной рекламой, навыки в программировании дают возможность:
- манипулировать сотнями и тысячами объявлений не заходя в веб-интерфейс и не платя сторонним сервисам за их генерацию;
- управлять аккаунтами клиентов: отслеживать баланс, запускать и останавливать рекламные кампании при нужных условиях;
- регулировать ставки по нужным условиям не прибегая к биддерам и сервисам автоматизации;
- упростить работу с аналитическими данными. Например, на Python есть аналитические библиотеки с визуализацией данных. Вы сможете собрать данные с Яндекс. Метрики и Google Analytics + CRM и свести это все в единый информативный график.
Программирование дает свободу мысли и творчеству. Например, можно создать несколько скриптов: для сбора ключей и подбора креатива, создания новых объявлений, запуска кампаний, выгрузки итоговых данных и отправки результатов заказчику. И все эти скрипты могут быть соединены в конвейер, запустить который можно нажав несколько клавиш. Более того, можно автоматизировать всё до такой степени, что данный конвейер будет запускаться после заполнения формы на сайте, например, для демонстрации работы целого отдела.
Уникальное предложение — -50% на ВСЕ курсы Skillbox. Получите современную онлайн-профессию, раскройте свой потенциал.
«Это выгодно» или получайте больше денег
Сообщив соискателю, что имеете практический опыт в Data Science или применяете простые нейронные сети для проведения автоматических А/Б тестов, вы многократно увеличиваете не только шанс приёма на работу, но и повышение ставки.
Например, указав, что вы Junior Data Scientist или Junior Python Developer, или Junior R Developer помимо Вашего бэкграунда в маркетинге, вы сможете претендовать на +20 000 – 30 000 рублей к зарплате.
А если вы работаете на фрилансе или у вас небольшая команда специалистов, то перечень ваших возможностей, во-первых, пополниться несколькими достаточно дорогостоящими услугами, во-вторых, ускорите процессы, а значит, повысите стоимость часа работы.
«Это перспективно» или освоите перспективную профессию
Один из сотрудников Microsoft заявил, что в течение пяти лет на рынке труда образуется дефицит примерно в миллион программистов. Если вы примите правильное решение, то сможете стать одним из них.
Рост потребности в программистах вырос благодаря трём направлениям: Big Data, Artificial intelligence (нейронные сети, машинное обучение) и AIoT (интернет вещей). Все это относится к Data Science. А самая первая ступень – аналитик данных.
Каждое из этих направлений в течение пяти лет станет актуальным, а некоторые специальности станут такими же распространёнными как некогда «SMM-специалист» и «таргетолог».
А поскольку Data Science – направление в IT, где ведётся работа с большими объёмами данных, желательно, чтобы специалист разбирался в той области откуда берутся эти данные. Лучшие специалисты в Data Science имеют опыт в диджитал-маркетинге, биологии, химии, физике и любых других направлениях. Data Science и знания языков программирования – следующий этап почти в любой профессии умственного труда.
Так много написал про науке о данных, что вот вам подборочка курсов по Data Science. Сравните по цене, дополнительным плюшкам и преподавательскому составу и выберите подходящий себе.
«Это будущее» или опереди своих конкурентов
Когда-то сайт с адаптивным дизайном или несколько объявлений в контекстной рекламе были конкурентными преимуществами на рынке. Сейчас о контекстной рекламе знают все, а сайты Google ввел mobile-first index еще в начале 2019.
Через некоторое время, если в ваших проектах не будут внедрены боты-консультанты на AI, нейронные сети для принятия решения о лучшем времени и способах взаимодействия клиентами, то вы можете оказаться не у дел.
«Это полезно» или научитесь думать последовательно
Большинство маркетологов в своей работе используют преимущественно творческое мышление: подбор изображений для рекламных объявлений, написание заголовков, призывов к действию и продающих текстов. Каждая из этих задач требует быть креативным.
Но маркетинг также состоит из сухих цифр, которые приводят или не приводят к результатам в реальных бизнесах. Эффективность креатива в маркетинге должна оцениваться по точным критериям: процент конверсий, частота транзакций, возврат вложенных инвестиций. Далеко не каждый маркетолог мыслит теми же категориями, что и владелец бизнеса, но без этого не стать сверхэффективным маркетологом.
Навык писать программы – такой же навык, как писать текст. Часть людей в мире до сих пор не умеют выражать свои мысли в письменной форме. Так же как люди не умеющие писать от руки или в мессенджере, не имеют некоторых возможностей в своём роде деятельности. Так же и маркетологи не умеющие программировать, упускают из вида новые точки роста. Некоторые считают, что навык программировать – это «грамотность XXI века», и в какой-то мере они правы.
В процессе обучения писать программы, вы также научитесь разбивать большие задачи на мелкие, вам придётся научиться мыслить алгоритмически, последовательно, что однозначно сделает вас более продуктивным.
«Как эксперту выйти на стабильные 100 000 ₽/мес» На продаже своих услуг без всякого «наставничества»
Получить план
Что нужно изучать маркетологу?
Python
Python крут простотой синтаксиса. Начать писать на нём можно за пару недель. Также он славится своей выразительностью и краткостью: программа на Java будет в 3-4 раза объёмнее, чем на Python.
Язык очень хорош своими библиотеками для работы с данными: pandas, matplotlib, scipy, numpy, sklearn. Именно они позволяют анализировать и визуализировать любые объемы данных. На Python легко писать простые скрипты для работы с внешними API, а значит легко взаимодействовать практически и любым сервисом. А подключившись к Jupyter Notebook вы упростите настройку и тестирование гипотез.
Помимо данных, Python один из топовых серверных языков и, если Вам нужно превратить ваш скрипт по обработке данных в веб-сервис, то для этого вам понадобится + 1-3 дополнительных библиотеки и + 30-50 строк кода.
У меня есть подборка → курсов по Python. Там есть как программы обучения разработчиков, так и специализированные программы для анализа данных на Python.
JavaScript
Позволяет отобразить нужную вам информацию в браузере, получать данные от ваших заказчиков и клиентов, а также манипулировать внешними клиентскими библиотеками, такими как Google Tag Manager.
Знания JavaScript позволят вам делать всё, что вы захотите в браузере, а в купе со знаниями Python Вы можете строить полноценные клиент-серверные приложения, например такого типа:
- Данные клиентов берутся из формы на сайте или через API. Например, вам присылают отчёт по рекламным кампаниям.
- Данные из отчёта отправляете на сервер, где Python делает математический анализ полученной информации.
- Возвращаете результат в браузер, отображаете данные в виде графиков, диаграмм, таблиц – как вам угодно.
Также на JavaScript можно генерировать и создавать объявления, работать с любыми внешними API и т.д. По сути все тоже самое, что и Python, кроме серьезных аналитических библиотек.
R
Позволяет делать то же, что и Python но на более высоком уровне. Если Вы решились сразу же податься в Data Science, то R Вам нужно знать обязательно. Этот язык создан для работы с данными, и по факту, он является стандартом для специалистов в Big Data.
На нем вы не сможете сделать никаких сервисов. R – сугубо для работы с данными. Он специально для этого разработан.
Помимо вышеперечисленных языков программирования, я считаю, что каждый маркетолог должен хотя бы на базовом уровне знать HTML + CSS, потому что зачастую требуется поправить заголовок или вставить внешний скрипт на сайт. Не надо знать их на уровне верстальщика, но основы – обязательно.
Также многие пишут о том, что маркетологу может потребоваться SQL. Но я еще не встречал в своей практике необходимость работать маркетологу с SQL запросами. А с базами данных можно работать и на других языках.
