Codificação para profissionais de marketing - por onde começar

Parece que alguém está sempre dizendo para você aprender a programar. Isso é conversa louca, mas a codificação pode abrir novas oportunidades. O Code ajuda os usuários a otimizar seus fluxos de trabalho e torna o tratamento de dados mais gerenciável.

Costumo receber perguntas sobre por onde começar ou o que alguém em minha função usa. Nem sempre é claro por onde começar a codificação se você trabalhar em uma função de marketing. Este artigo cobrirá um punhado de opções, por que são importantes e onde procurar em seguida.

A codificação é adequada para você?

Vamos tirar isso do caminho, a codificação não o tornará magicamente melhor em seu trabalho. Não é um poder secreto que fará tudo por você, se você. Não existe uma chave mágica.

Codificar é mais solução de problemas do que mágica. Escrever código é como escrever instruções ou criar uma receita. Você pega entradas, modifica essa entrada e cria uma saída.

Por isso, a codificação é mais adequada para analistas e aqueles que trabalham diretamente com dados. Pode ser qualquer pessoa que faça testes A / B para alguém que está criando um modelo de previsão de compra para promoções.

Se você já pensou, “Gosto de transformar problemas de análise de dados em soluções” ou “Aposto que podemos criar um método para compilar esses dados a cada vez”, a codificação pode ser para você!

Escolhendo um idioma

As três linguagens que eu recomendo são JavaScript, R e Python.

Os idiomas não são exclusivos. Cada idioma apresenta seus próprios casos de uso e ambientes específicos. Idealmente, você escolheria o JavaScript, pois ele é útil em qualquer lugar. Em seguida, continue com Python ou R se você estiver mais interessado em análise.

JavaScript

Não há razão para não aprender um pouco de JavaScript. JavaScript é onipresente na web. Ele adiciona interatividade, rastreamento, animação e capacita muitas partes do ecossistema da web.

JavaScript é útil da mesma forma que saber uma linguagem comum falada ou escrita é útil. Pode não ser a sua preferência, mas é útil para trabalhar com outras pessoas.

Saber o básico e como interagir com uma página da web pode aprimorar muito suas habilidades no Gerenciador de tags do Google. Isso permitirá que você crie variáveis ​​personalizadas, rastreie ações específicas (como rolar) nas páginas e ajude a construir variáveis ​​personalizadas.

JavaScript também é a base para scripts do Google Ads, scripts do Google App e, em breve, scripts do BingAds. Todas essas plataformas incorporam sintaxe semelhante ao JavaScript para interagir com a plataforma. Isso pode ser alterar lances ou pausar campanhas no Google ou Bing. Podem ser funções personalizadas para suas planilhas do Google.

Levantando-se e funcionando

JavaScript está em todo lugar. Inicialize sua plataforma de escolha (para Bing ou Google Scripts) ou carregue o console do desenvolvedor da web em seu navegador favorito e comece a trabalhar!

Pitão

Python é uma linguagem forte para programação geral. Python usa uma sintaxe legível e um estilo direto. O idioma apresenta uma extensa comunidade em todos os setores e cargos. Isso significa que há uma enorme quantidade de ajuda disponível, bem como exemplos.

Python apresenta muitas bibliotecas (pacotes de código que adicionam recursos e funcionalidade) para plataformas de publicidade e serviços. Muitas plataformas e serviços apresentam exemplos de python em seus documentos de suporte. Isso significa que você gastará menos tempo descobrindo como começar e mais tempo trabalhando em seus projetos.

O aspecto da comunidade combinado com a robustez inata do Python cria uma ótima linguagem multiuso para programadores iniciantes. Ele pode ser usado para trabalhar com dados de planilhas, conectar-se a APIs de relatórios, coletar dados da web ou fazer upload de alterações automatizadas de contas para uma plataforma de anúncios.

Levantando-se e funcionando

A única desvantagem do Python é que algumas pessoas acham difícil instalá-lo. A recomendação mais comum é instalar via Anaconda. Isso instala o Python, bem como uma enorme coleção das bibliotecas mais comuns.

Eu trabalharia em Python via Notebooks Jupyter. Notebooks permitem que você escreva e teste o código em blocos. Em vez de executar um arquivo de script completo, você pode escrever fragmentos, executá-los um por um e adicionar facilmente notas aos seus arquivos.

Eu também recomendo utilizar a biblioteca Pandas. É extremamente popular por um motivo e parte da instalação do Anaconda. Esta biblioteca ajuda a converter fontes de dados em formatos retangulares com colunas e linhas. Acredite em mim, pois isso tornará sua vida muito mais fácil e tornará a codificação mais acessível.

R

R é outra linguagem popular para analistas. Na verdade, é mais popular para funções de tipo de analista e as raízes da linguagem estão na programação estatística. Muitos métodos estatísticos e ferramentas de modelagem são incorporados ao R desde o início.

Não é isso que faz R brilhar. R apresenta uma comunidade engajada de colaboradores na comunidade de análise e ciência de dados. Isso pode fazer com que o R se sinta mais diretamente aplicável a profissionais de marketing que podem codificar para análise em vez de construir aplicativos ou programas.

Em termos de escrita de código, R é indiscutivelmente o melhor devido ao RStudio. RStudio é um programa que ajuda a gerenciar scripts e interagir com o idioma. Ajuda em todos os aspectos do desenvolvimento e é um grande trunfo para colocar os iniciantes em funcionamento. O RStudio apresenta painéis para a execução de scripts, o terminal, gerenciamento / inspeção de dados e exibição de visualizações.

Como uma ferramenta, R apresenta um conjunto extremamente útil de pacotes chamados de Tidyverse. Esses pacotes são todos construídos em torno da ideia de dados organizados. Mesmo que você não faça nada com R, recomendo ler mais sobre esse conceito. Este conjunto de pacotes facilita a importação, limpeza, modificação, visualização e modelagem de dados em um formato consistente e fácil de escrever.

Uma vez que as raízes do R residem na análise e modelagem, parece que ele pode ficar aquém em termos de robustez. Embora o Python facilite o upload de alterações para o Google ou Bing Ads, os pacotes R comuns para essas plataformas se concentram na geração de relatórios. Se você estiver criando ferramentas para gerenciar anúncios, R pode não ser uma ótima primeira escolha.

Levantando-se e funcionando

Eu começaria instalando o RStudio e carregando o Tidyverse em seus scripts. R tem uma estrutura de dados embutida chamada dataframe, então não há necessidade de instalar nada como o Pandas. Abra uma planilha e comece a jogar!

Empacotando

A versão resumida deste artigo é,

JavaScript é muito importante e é útil saber. Se você estiver fazendo trabalho de analista ou trabalhando com muitas fontes de dados, verifique Python ou R. Ambos são ótimos. Experimente e veja o que funciona.

Não cobrimos o básico de codificação, como escrever código ou o que escrever. Esse é um tópico enorme por si só e está fora do escopo deste artigo. Se houver alguma coisa, este artigo deve ajudá-lo a entender os idiomas mais aplicáveis ​​à sua posição e apontar para a próxima etapa.

Ao longo do caminho, lembre-se de que é uma jornada. Você vai ficar preso com frequência, mas as pesquisas do Google são suas amigas. Alguém provavelmente fez a mesma pergunta que você (sim, até mesmo as suas perguntas específicas).