Günümüz dünyasında kurumlar,pazarlama alanındaki sayısız iş zekası aracıyla güçlendirilmiş, çok sofistike ve veri odaklı hale dönüşmektedir. Modern pazarlama stratejileri ise zengin verilere, yapay zekaya ve yaratıcı pazarlama fikirlerine dayanan daha derin veri analizlerinden beslenmektedir. Başarılı bir pazarlama stratejisinin asıl amacı pazarlama MROI (Marketing Return on Investment) yatırım getirisini daha hızlı ve daha verimli bir şekilde elde etmektir; bu durum da Python veya  R gibi teknolojileri pazarlama otomasyonu ve veri analizi için kullanmayı zorunlu hale getirmektedir.

Pek çok şirket, Python geliştiricilerini pazarlamacılarını desteklemek için işe alıyor, ancak bu çözüm şiddetle rekabet eden pazardaki yüksek maliyetler nedeniyle uygulanabilir değil. Pazarlama stratejilerinin etkinliğindeki tüm aksaklıkların üstesinden gelmek için en iyi çözüm, bu alanda takımların/ekiplerin bazı üyelerinin Python veya diğer güçlü dillerin kodlama becerilerini sahip olmasından geçmektedir.

Pazarlama Stratejilerinde Python

Modern bir pazarlama stratejisi; sosyal medya, SEO,  içerik pazarlaması, reklamlar, video, SMS, mail, çağrı merkezi kanalları ve diğerleri gibi sayısız bileşenden oluşmaktadır. Tüm bu bileşenlerin işleyişini anlamak ve bu bileşenler sayesinde elde edilen verileri analiz etmek için teknik uzmanlığa ihtiyaç duyulmaktadır. Digital Vidyainformation‘a göre Python ve R dilleri, veri analizi alanında kullanılan en popüler dillerdir.

Pazarlama stratejisi hakkında daha derin bir bilgi edinmenin yolu toplanan verileri analiz etmekten geçer. Bunun için kendi özel kodunuzu geliştirebilirsiniz; böylece stratejik ön izlenimlerde ya da KPI’larda durumu takip edebilir, düzeltici önlemleri alabilir ve pazarlama rotasındaki dengeyi ayarlayabilirsiniz.

Python ile Pazarlama Otomasyonu için Birkaç İpucu

Python, pazarlama stratejilerinizi kısa ve basit kodlamayla güçlendirmeniz konusunda yardımcı olabilecek çok güçlü bir programlama dilidir. Pazarlama kampanyalarını otomatikleştirmek için ana bileşenler arasında veri madenciliği, rakip fiyat izleme, SEO endekslemesi ve benzeri diğer metrikler yer alabilir. Python’da pazarlamayı nasıl otomatikleştireceğinizle ilgili birkaç yararlı ipucuna göz atalım:

Veri Toplamayı Otomatikleştirme

Pazarlamacılar data ön işleme ve analiz için tekrarlı olarak birden fazla kaynaktan veri toplar. Bu nedenle, büyük bir veri dosyası oluşturmak için veri toplama işlemi tamamen otomatikleştirilmelidir. Veri toplamanın ana noktaları şunları içerebilir:

  • Şirketin ürün  veya hizmet satışını etkileyen diğer dış kaynak verileri toplamak (döviz, ham medde maliyetleri, enflasyon vs.)
  • Web sitenizin sıralamadaki değişiklikleri izleyebilen bir Python kodu ile SEO endekslemesini otomatikleştirmek.
  • Rakip ürünlerin fiyat değişikliklerini bir Python kodu ile otomatik olarak almaya çalışmak.
  • Anket verileri, görüşme kayıtları ve diğer ticari veri dosyalarını toplamak
  • E-posta ve SMS yanıtları (tıklama, açma vs.) toplamak
  • En iyi pazar eğilimi bilgisini toplamak
Operasyonel Verileri Otomatik Formatlama

Ham veriler çoklu kaynaklardan toplandıktan sonra, bu verileri, tüm verilerin veri işleme gereksinimleriyle eşzamanlı görüneceği şekilde biçimlendirmeniz gerekir. Operasyonel formatlama görevlerinin ana faaliyetleri şunlardır:

  • Metin dizesi eşleştirme işlevleri
  • Sayı eşleştirme işlevleri
  • Veri kaynağını, konumunu, zamanını ve diğer veri niteliklerini işaretleme / etiketleme
  • PDF dosyasını tekrar tekrar şifreleme ve bölme, filigran basma ve benzeri işlevler gibi web reklamları için biçimlendirme işlevleri
Özelleştirilmiş Hata Kontrolünü Otomatikleştirme

Şirketini veri madenciliği için kullandığı yazılım veya Python modülü belirli kriterleri ve alanları kabul etmelidir. Kurum için zorunlu olan verilerdeki her türlü yazım hatası veya diğer hatalar, verimliliği artırmak ve değerli zaman kazanmak için otomatikleştirilmelidir.

Büyük Dosya İşlemlerini Otomatikleştirme

Zaman serileri, veri dizeleri, dosyalardaki değişiklikler ve diğer koşullar gibi belirli kriterleri temel alan dosyaları kopyalama, düzenleme veya silme gibi büyük işlemler Python kodları ile otomatikleştirilebilir.. Bu, veri işleme verimliliğini artıracaktır.

  • Dosya niteliklerini ve özelliklerini okuyabilme.
  • Dosyaların versiyonlarına göre yapılan değişikliklerin izlenebilmesi.
  • Python kodunun çalışma şekline ve yaşanabilecek durumlara karşı değiştirilme esnekliğinin bulunabilmesi.
  • Form doldurmayı, yeniden adlandırmayı ve sayfaları biçimlendirmeyi otomatikleştirebilmesi.
Veri Madenciliği Süreçlerinin Otomatikleştirilmesi

Veri madenciliği süreci, sektörel olarak tüm pazarlama aktivitelerinde önemli bir rol oynamaktadır. Veri madenciliği bileşenleri şirketten şirkete değişebilir. Büyük verilerin işlenmesiyle ilgili ana işlevleri otomatikleştirmek her zaman iyi bir fikirdir.

  • İşe yarayan, pragmatik bilgileri bulmak için veri madenciliği süreçlerini Python’da otomatik hale getirmek her daim işe yarayabilir.
    Operasyonel ve sürekliliği olan pazarlama aktiviteleri için Python’da kod yazmak verimliliği artırabilir.
    Otomatik bir görev olarak analizlerin bir özeti yapılabilir.
    Yeni kullanıcı davranış eğilimleri vurgulanabilir.

Neden Python Kullanılmalıdır?

Python programlama dilini pazarlama alanında kullanmanın sayısız avantajı vardır. Bu avantajlar aşağıda listelenmiştir:

  • Acemi bir programcı için bile öğrenmesi çok basit ve kolaydır.
  • Veri analizi için çok sayıda kütüphaneye sahiptir.
    Python’u öğrenmek, piyasada hazır veri analiz araçları kullanmaktan daha ucuzdur. Kullanım ücreti olmadan açık kaynaklı bir programlama dilidir.
  • Destek için geniş bir topluluk tarafından desteklenmektedir.
  • Derleme gerektirmeyen tercüme edilmiş bir dildir.
  • Python kodu platformlar arası taşınabilir.
  • Performansı yüksek nesne tabanlı bir dildir.
  • Pazarlamada yaygın olarak kullanıldığından.
  • pazarlama ile ilgili yeni özellikler/kütüphaneler günden güne eklenmektedir.

Kısacası şirketler kendilerini dijital dönüşüm furyasına attıkları her bir nokta için işin içine Python girebilir. İster iş geliştirme olsun ister operayonel bir süreç olsun bu dil ile çözümleme, analiz, otomatikleştirme, aksiyon ve yeniden analiz yapılabilir.

kaynakça:

, https://voymedia.com/reasons-to-use-python-for-marketers/

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.