マーケターのためのコーディング-どこから始めるか

誰かがいつもあなたにコーディングを学ぶように言っているような気がします。 それはクレイジーな話ですが、コーディングは新しい機会を開くことができます。 コードは、ユーザーがワークフローを最適化し、データの処理をより管理しやすくするのに役立ちます。

どこから始めればよいのか、自分の役割の誰かが何を使用しているのかについて、よく質問を受けます。 マーケティングの役割をしている場合、コーディングをどこから始めればよいかは必ずしも明確ではありません。 この記事では、いくつかのオプション、それらが重要である理由、および次に見るべき場所について説明します。

コーディングはあなたに適していますか？

これを邪魔にならないようにしましょう。コーディングによって、魔法のように仕事が上手になるわけではありません。 あなたがいれば、それはあなたのためにすべてをする秘密の力ではありません。 魔法の鍵はありません。

コーディングは魔法よりも問題解決です。 コードを書くことは、指示を書いたりレシピを作成したりするようなものです。 入力を受け取り、その入力を変更して、出力を作成します。

このため、コーディングは分析者やデータを直接操作する人に適しています。 これは、プロモーションの購入予測モデルを作成している人に対してA / Bテストを行う人なら誰でもかまいません。

「データ分析の問題を解決策に変えるのが好きだ」とか、「毎回このデータをコンパイルする方法を作成できると思う」と思ったことがあるなら、コーディングが適しているかもしれません。

言語を選ぶ

私がお勧めする3つの言語は、JavaScript、R、およびPythonです。

言語は排他的ではありません。 各言語には、独自のユースケースと特定の環境があります。 理想的には、JavaScriptはどこでも役立つので、手に入れるでしょう。 次に、分析に興味がある場合は、PythonまたはRを続行します。

JavaScript

JavaScriptを少し学ばない理由はありません。 JavaScriptはWeb全体に遍在しています。 双方向性、追跡、アニメーションを追加し、Webエコシステムの多くの部分を強化します。

JavaScriptは、一般的な話し言葉や書き言葉が役立つことを知っているのと同じように役立ちます。 それはあなたの好みではないかもしれませんが、他の人と一緒に働くのに役立ちます。

基本とウェブページの操作方法を知っていると、Googleタグマネージャーのスキルを大幅に向上させることができます。 これにより、カスタム変数を作成したり、ページ上の特定のアクション（スクロールなど）を追跡したり、カスタム変数の作成を支援したりできます。

JavaScriptは、Google Ads Scripts、Google App Scripts、そして間もなくBingAdsScriptsの基盤にもなります。 これらのプラットフォームはすべて、プラットフォームと対話するためのJavaScriptのような構文を組み込んでいます。 これは、入札単価の変更やGoogleまたはBingでのキャンペーンの一時停止である可能性があります。 Googleスプレッドシートのカスタム関数である可能性があります。

立ち上げて実行

JavaScriptはいたるところにあります。 選択したプラットフォーム（BingまたはGoogle Scripts用）を起動するか、お気に入りのブラウザーにWeb開発者コンソールをロードして作業を開始します。

Python

Pythonは、一般的なプログラミングのための強力な言語です。 Pythonは、読みやすい構文とわかりやすいスタイルを使用しています。 この言語は、業界や職務にまたがる広範なコミュニティを特徴としています。 これは、例だけでなく、非常に多くのヘルプがあることを意味します。

Pythonは、広告プラットフォームとサービス用の多くのライブラリ（機能を追加するコードのバンドル）を備えています。 多くのプラットフォームとサービスは、サポートドキュメントにPythonの例を掲載しています。 これは、開始方法を理解するために費やす時間が減り、プロジェクトに取り組む時間が増えることを意味します。

コミュニティの側面とPythonの本質的な堅牢性を組み合わせることで、初心者向けの優れた多目的言語が作成されます。 スプレッドシートデータの操作、レポートAPIへの接続、Webデータのスクレイピング、または自動アカウント変更の広告プラットフォームへのアップロードに使用できます。

立ち上げて実行

Pythonの唯一の欠点は、インストールが難しいと感じる人がいることです。 最も一般的な推奨事項は、Anaconda経由でインストールすることです。 これにより、Pythonと、最も一般的なライブラリの膨大なコレクションがインストールされます。

私はJupyterNotebooksを介してPythonで作業します。 ノートブックを使用すると、コードをチャンクで記述してテストできます。 完全なスクリプトファイルを実行するのではなく、スニペットを記述して1つずつ実行し、ファイルにメモを簡単に追加できます。

また、Pandasライブラリを利用することをお勧めします。 アナコンダのインストールの理由と一部で非常に人気があります。 このライブラリは、データソースを列と行のある長方形の形式に変換するのに役立ちます。 これにより、あなたの生活がはるかに楽になり、コーディングがより利用しやすくなると私を信じてください。

NS

Rは、アナリストに人気のあるもう1つの言語です。 これは実際にはアナリストタイプの役割で最も人気があり、言語のルーツは統計プログラミングにあります。 多くの統計手法とモデリングツールがゼロからRに組み込まれています。

しかし、これがRを輝かせる理由ではありません。 Rは、分析およびデータサイエンスコミュニティの貢献者の熱心なコミュニティを特徴としています。 これにより、アプリやプログラムを構築するのではなく、分析のためにコーディングする可能性のあるマーケターにRをより直接的に適用できるようになります。

コードの記述に関しては、RStudioのおかげでRが間違いなく最高です。 RStudioは、スクリプトの管理と言語との対話を支援するプログラムです。 これは、開発のあらゆる側面に役立ち、初心者を立ち上げて実行するための大きな資産です。 RStudioは、スクリプトの実行、ターミナル、データの管理/検査、および視覚化の表示のためのペインを備えています。

ツールとして、RはTidyverseと呼ばれる非常に便利なパッケージのセットを誇っています。 これらのパッケージはすべて、整頓されたデータのアイデアに基づいて構築されています。 Rで何もしなくても、この概念についてもっと読むことをお勧めします。 このパッケージのセットにより、一貫した書き込みが容易な形式でデータを簡単にインポート、クリーンアップ、変更、視覚化、およびモデル化できます。

Rのルーツは分析とモデリングにあるため、堅牢性の点で不十分な場合があるように感じます。 Pythonを使用すると、変更をGoogleまたはBing Adsに簡単にアップロードできますが、これらのプラットフォームの一般的なRパッケージは、レポート側に重点を置いています。 広告を管理するためのツールを構築している場合、Rは優れた最初の選択肢ではないかもしれません。

立ち上げて実行

まず、RStudioをインストールし、スクリプトにTidyverseをロードします。 Rにはデータフレームと呼ばれるデータ構造が組み込まれているため、パンダのようなものをインストールする必要はありません。 スプレッドシートを読み込んで、一緒に遊んでください！

まとめ

この記事の短いバージョンは、

JavaScriptは非常に重要であり、知っておくと便利です。 アナリストタイプの作業を行っている場合、または多くのデータソースを使用している場合は、PythonまたはRを確認してください。どちらも優れています。 それらを試してみて、何がくっつくかを確認してください。

コーディングの基本、コードの書き方、書き方については説明しませんでした。 それ自体が大きなトピックであり、この記事の範囲外です。 どちらかといえば、この記事はあなたがあなたの立場に最も適切な言語を理解し、次のステップに向けて指し示すのに役立つはずです。

途中で、それが旅であることを忘れないでください。 あなたは頻繁に立ち往生するでしょうが、グーグル検索はあなたの友達です。 誰かがおそらくあなたと同じ質問をしたでしょう（そうです、あなたの特定の質問でさえ）。