Codierung für Marketer - Wo fange ich an

Es fühlt sich an, als würde Ihnen jemand immer sagen, dass Sie programmieren lernen sollen. Das ist verrücktes Gerede, aber das Programmieren kann neue Möglichkeiten eröffnen. Code hilft Benutzern, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und macht den Umgang mit Daten leichter handhabbar.

Ich bekomme oft Fragen, wo ich anfangen soll oder was jemand in meiner Rolle verwendet. Es ist nicht immer klar, wo Sie mit der Programmierung anfangen sollen, wenn Sie in einer Marketingrolle arbeiten. Dieser Artikel behandelt eine Handvoll Optionen, warum sie wichtig sind und wo Sie als nächstes suchen sollten.

Ist Codieren das Richtige für Sie?

Lassen Sie uns das aus dem Weg räumen, Codieren wird Sie in Ihrem Job nicht magisch besser machen. Es ist keine geheime Macht, die alles für Sie tun wird, wenn Sie es tun. Es gibt keinen magischen Schlüssel.

Codieren ist mehr Problemlösung als Magie. Das Schreiben von Code ist wie das Schreiben von Anweisungen oder das Erstellen eines Rezepts. Sie nehmen Eingaben, ändern diese Eingaben und erstellen eine Ausgabe.

Aus diesem Grund ist die Codierung besser für Analysten und diejenigen geeignet, die direkt mit Daten arbeiten. Dies könnte jeder sein, der A/B-Tests mit jemandem durchführt, der ein Kaufvorhersagemodell für Werbeaktionen erstellt.

Wenn Sie jemals gedacht haben: „Ich wende Datenanalyseprobleme gerne in Lösungen um“ oder „Ich wette, wir können jedes Mal eine Methode zum Zusammenstellen dieser Daten entwickeln“, könnte Coding das Richtige für Sie sein!

Eine Sprache auswählen

Die drei Sprachen, die ich empfehlen würde, sind JavaScript, R und Python.

Die Sprachen nicht exklusiv. Jede Sprache bietet ihre eigenen Anwendungsfälle und spezifischen Umgebungen. Idealerweise nehmen Sie JavaScript, da es überall nützlich ist. Fahren Sie dann mit Python oder R fort, wenn Sie mehr an der Analyse interessiert sind.

JavaScript

Es gibt keinen Grund, nicht ein bisschen JavaScript zu lernen. JavaScript ist im gesamten Web allgegenwärtig. Es fügt Interaktivität, Tracking, Animation hinzu und unterstützt viele Teile des Web-Ökosystems.

JavaScript ist genauso nützlich, wie es nützlich ist, eine gemeinsame gesprochene oder geschriebene Sprache zu kennen. Es mag nicht Ihre Präferenz sein, aber es ist nützlich, wenn Sie mit anderen zusammenarbeiten.

Wenn Sie die Grundlagen kennen und mit einer Webseite interagieren, können Sie Ihre Kenntnisse im Google Tag Manager erheblich verbessern. Es ermöglicht Ihnen, benutzerdefinierte Variablen zu erstellen, bestimmte Aktionen (wie das Scrollen) auf Seiten zu verfolgen und beim Erstellen benutzerdefinierter Variablen zu helfen.

JavaScript ist auch die Basis für Google Ads Scripts, Google App Scripts und bald auch BingAds Scripts. Alle diese Plattformen enthalten JavaScript-ähnliche Syntax, um mit der Plattform zu interagieren. Dies können Gebote ändern oder Kampagnen in Google oder Bing pausieren. Es könnten benutzerdefinierte Funktionen für Ihre Google Tabellen sein.

Aufstehen und Laufen

JavaScript ist überall. Starten Sie die Plattform Ihrer Wahl (für Bing oder Google Scripts) oder laden Sie die Webentwicklerkonsole in Ihrem Lieblingsbrowser und machen Sie sich an die Arbeit!

Python

Python ist eine starke Sprache für die allgemeine Programmierung. Python verwendet eine lesbare Syntax und einen einfachen Stil. Die Sprache bietet eine umfangreiche Community über Branchen und Stellen hinweg. Dies bedeutet, dass es eine enorme Menge an Hilfen und Beispielen gibt.

Python bietet viele Bibliotheken (Codepakete, die Features und Funktionen hinzufügen) für Werbeplattformen und -dienste. Viele Plattformen und Dienste enthalten Python-Beispiele in ihren Supportdokumenten. Das bedeutet, dass Sie weniger Zeit damit verbringen, herauszufinden, wie Sie anfangen sollen, und mehr Zeit mit der Arbeit an Ihren Projekten verbringen.

Der Community-Aspekt in Kombination mit Pythons angeborener Robustheit schafft eine großartige Mehrzwecksprache für Anfänger. Es kann verwendet werden, um mit Tabellenkalkulationsdaten zu arbeiten, eine Verbindung zu Berichterstellungs-APIs herzustellen, Webdaten auszulesen oder automatisierte Kontoänderungen auf eine Anzeigenplattform hochzuladen.

Aufstehen und Laufen

Der einzige Nachteil von Python ist, dass einige Leute es schwer finden, es zu installieren. Die häufigste Empfehlung ist die Installation über Anaconda. Dies installiert Python sowie eine riesige Sammlung der gängigsten Bibliotheken.

Ich würde in Python über Jupyter Notebooks arbeiten. Mit Notebooks können Sie Code in Blöcken schreiben und testen. Anstatt eine vollständige Skriptdatei auszuführen, können Sie Snippets schreiben, sie einzeln ausführen und ganz einfach Notizen zu Ihren Dateien hinzufügen.

Ich würde auch empfehlen, die Pandas-Bibliothek zu verwenden. Es ist aus einem bestimmten Grund äußerst beliebt und Teil der Anaconda-Installation. Diese Bibliothek hilft bei der Konvertierung von Datenquellen in rechteckige Formate mit Spalten und Zeilen. Vertrauen Sie mir, dass dies Ihr Leben viel einfacher machen und das Programmieren zugänglicher machen wird.

R

R ist eine weitere beliebte Sprache für Analysten. Es ist eigentlich am beliebtesten für Analytiker-Rollen und die Wurzeln der Sprache liegen in der statistischen Programmierung. Viele statistische Methoden und Modellierungswerkzeuge sind von Grund auf in R integriert.

Dies ist jedoch nicht das, was R zum Leuchten bringt. R verfügt über eine engagierte Community von Mitwirkenden in der Analytics- und Data-Science-Community. Dies kann dazu führen, dass R sich direkter für Marketingspezialisten eignet, die möglicherweise für Analysen programmieren, anstatt Apps oder Programme zu entwickeln.

In Bezug auf das Schreiben von Code ist R aufgrund von RStudio wohl das Beste. RStudio ist ein Programm, das hilft, Skripte zu verwalten und mit der Sprache zu interagieren. Es hilft bei allen Aspekten der Entwicklung und ist ein großer Vorteil, um Anfänger zum Laufen zu bringen. RStudio bietet Bereiche zum Ausführen von Skripten, zum Terminal, zum Verwalten/Inspizieren von Daten und zum Anzeigen von Visualisierungen.

Als Werkzeug bietet R äußerst nützliche Pakete namens Tidyverse. Diese Pakete basieren alle auf der Idee sauberer Daten. Auch wenn Sie nichts mit R machen, empfehle ich, mehr über dieses Konzept zu lesen. Dieser Paketsatz erleichtert das Importieren, Bereinigen, Ändern, Visualisieren und Modellieren von Daten in einem konsistenten, einfach zu schreibenden Format.

Da die Wurzeln von R in der Analyse und Modellierung liegen, fühlt es sich an, als könnte es in Bezug auf Robustheit zu kurz kommen. Während Python das Hochladen von Änderungen in Google oder Bing Ads erleichtert, konzentrieren sich die gängigen R-Pakete für diese Plattformen auf die Berichtsseite. Wenn Sie Tools zum Verwalten von Anzeigen erstellen, ist R möglicherweise keine gute erste Wahl.

Aufstehen und Laufen

Ich würde damit beginnen, RStudio zu installieren und das Tidyverse in Ihre Skripte zu laden. R verfügt über eine integrierte Datenstruktur, die als Dataframe bezeichnet wird, sodass Sie nichts wie Pandas installieren müssen. Laden Sie eine Tabelle hoch und spielen Sie mit!

Einpacken

Die Kurzfassung dieses Artikels lautet:

JavaScript ist sehr wichtig und es ist nützlich zu wissen. Wenn Sie mit Analysten arbeiten oder mit vielen Datenquellen arbeiten, sehen Sie sich Python oder R an. Beide sind großartig. Probieren Sie sie aus und sehen Sie, was kleben bleibt.

Wir haben nicht die Grundlagen der Codierung behandelt, wie man Code schreibt oder was man schreibt. Das ist ein riesiges Thema für sich und weit außerhalb des Rahmens dieses Artikels. Wenn überhaupt, sollte dieser Artikel Ihnen helfen, die für Ihre Position am besten geeigneten Sprachen zu verstehen und auf den nächsten Schritt hinweisen.

Denken Sie auf dem Weg daran, dass es eine Reise ist. Sie werden oft stecken bleiben, aber die Google-Suche ist Ihr Freund. Jemand hat wahrscheinlich die gleiche Frage gestellt, die Sie haben (ja, sogar Ihre spezifischen).