Já pensou em usar python para Marketing Digital e Web Analytics? Com o crescimento diário em volume e variedade de dados compartilhados em redes sociais, portais de busca e em plataformas digitais, otimizar a entrega de mídia, conteúdo e comunicação nas mídias sociais requer explorar o potencial que as frentes de big data, marketing digital e data science representam.

Para extrair inteligência desses dados, uma linguagem de programação que tem sido muito utilizada é a Python. Sua curva de aprendizado relativamente baixa comparada a outras linguagens é um forte atrativo.

Por ser open-source, dispõe de inúmeras bibliotecas e módulos para aplicação de data science e machine learning que podem ser aplicados pelos profissionais de marketing e business intelligence em empresas e agências.

Para que serve a linguagem Python no marketing digital?

No dia a dia dos profissionais de business intelligence, contar com a linguagem Python facilita o trabalho diário. Sem ela, esses profissionais acabam passando a maior parte do tempo nessas tarefas enquanto a análise de dados fica para aquele tempo que sobra no dia, quando sobra.

Nesse artigo, vamos conhecer os principais módulos Python que facilitam os processos diários em modelagem e análise de dados.

Módulos python para marketing digital, web analytics e business intelligence:

modulo pandas python para marketing

Pandas: criada para manipulação de dados, oferece estruturas e operações para manipular dataframes (tabelas com dados categóricos, numéricos e séries temporais), além de fazer cálculos e tratar dados em formato de data com excelência.

Permite ler e escrever arquivos CSV, excel, HTML, consegue transformar texto em tabelas, se conecta com bancos de dados como Google Big Query e MySQL, faz consultas em APIs via Json.

Com ele também é possível visualizar dados em gráficos de barras, linhas, histogramas, dispersão e muito mais. 

modulo matplotlib python para marketing

Matplotlib: quando precisamos visualizar dados, é esse o módulo mais usado. Permite criar eixos x e y para plotar dados, inserir legendas, títulos, mudar o estilo dos gráficos e muito mais. 

Estende os gráficos citados para o módulo pandas mas, ainda não é o mais adequado para dataviz uma vez que os gráficos não ficam tão bonitos assim de se ver (mas facilita consultas rápidas para acompanhamento de dados). 

graficos de python para marketing

Seaborn: essa sim uma biblioteca de visualização de dados que fornece interface de alto nível para desenhar gráficos estatísticos atraentes e informativos.

Scikit-learn: se até aqui os módulos tratavam essencialmente de dados do passado, esse é um dos principais módulos que trabalha com predições e machine learning.

Inclui vários algoritmos de classificação, regressão e agrupamento. Com ele podemos analisar grandes volumes de dados e tentar identificar, por exemplo, o quanto um perfil de usuário tem propensões de comprar um determinado produto. 

Permite responder aquelas perguntas que todo bom mídia faz para os profissionais de BI: “Se eu invisto x valor em campanhas pagas e gero y em vendas, se eu aumentar em x+n o investimento, quanto a mais em vendas poderei obter?”

Mais alguns módulos Python…

python-para-marketing-digital

Além desses principais módulos, outros muito utilizados de machine learning e inteligência artifical são  Tensorflow e Keras.

Já os módulos Requests, BeautifulSoup e Selenium servem para coletar dados via API e também de outros sites, portais e ecommerces.

Você tem investido mais tempo do seu dia vencendo barreiras com a extração e transformação dos dados? Gostaria que sobrasse mais tempo para análise de dados?

Precisa de ajuda com a implantação de projetos de business intelligence, tagueamento via google tag manager para google analytics 4?

Conte com o apoio da nossa consultoria em web analytics e business intelligence. Até o próximo post!