Python voor marketeers: aan de slag met rapportages, AI en marketing automation

Wat is Python? Nee, we hebben het niet over slangen of de achtbaan in de Efteling. Python is een programmeertaal die de laatste jaren enorm populair is geworden bij developers én marketeers. Wat kun je als marketeer ermee? En hoe begin je zelf met programmeren? Dit artikel helpt je op weg!

Python is momenteel de hardst groeiende en meest voorkomende programmeertaal die je tegenkomt. Dit succes zit hem vooral in feit dat Python makkelijk te leren en te lezen is. Zo is het vrij simpel om een fout in jouw code te vinden en een oplossing hiervoor te zoeken. Dankzij de populariteit is er veel hulp te vinden om de problemen op te lossen op verschillende platforms zoals Stack Overflow.

Dat klinkt allemaal leuk, maar als marketeer stel ik snel de vraag: wat kan ik er eigenlijk mee? In dit artikel ga ik hier dieper op in. Een blik op waarom je Python zou kunnen gebruiken en hoe het jou als marketeer kan ondersteunen.

Waarom zou je Python gebruiken?

Python is enorm divers. Je kunt een Excel-bestand tot in de minuscule details analyseren en grafieken maken. Python laat jou het sentiment uit duizenden productreviews zien. En uit deze reviews presenteert hij wat jouw klanten het liefst anders willen zien.

Ga je helemaal los, dan kun je kuntsmatige intelligentie creëren of deep learning op jouw bedrijf los laten. Maar je kunt Python ook hele andere dingen laten doen, zoals je bureaublad opruimen of je Instagram-account runnen. Je kunt er ook hele websites mee bouwen. De limiet is jouw creativiteit.

Naar mijn mening heb ik de meeste winst behaald bij het maken van rapportages met Python. Als marketeer ben je soms akelig lang bezig met csv-rapporten doorzoeken, deze vergelijken met rapportages van vorige periodes… en dan moet je ze ook nog overzichtelijk maken.

Nu is dit niet het grootste probleem in de wereld, maar toch heb ik altijd het gevoel dat dit beter zou kunnen. In mijn functie bij Signable heb ik de kans gekregen om mezelf te verdiepen in Python en nu maak ik mijn rapportages alleen maar met Python. De tijdswinst die ik hiermee behaal, gebruik ik om te werken aan leukere dingen, zoals dit artikel.

Wat kun je met Python doen?

Eerlijk is eerlijk, Python ziet er niet sexy uit. In de basis is het een veld waarop je code typt en door middel van een Shift+Enter klik deze code uitvoert. Maar juist het uitvoeren van deze code is wat Python zo leuk maakt.

Je moet Python vergelijken met je telefoon. Als je een app op jouw telefoon downloadt en installeert, kun je er meer mee doen en maak je functies vrij die je eerst niet had. Python werkt ook op dit principe. Je downloadt en installeert tools en hier kun je vervolgens mee aan de slag.

Rapportages

Als voorbeeld: voor het maken van rapportages gebruik ik Pandas en Numpy. Hiermee kan ik de csv-bestanden super inzichtelijk maken. Ik kan het gemiddelde, de mediaan en de modus zien, de juiste kolommen selecteren en deze in mijn nieuwe rapportagebestand zetten. Stel, ik zou deze resultaten in een grafiek willen zetten, dan installeer ik matplotlib. Dan is het mogelijk om de meest geavanceerde modellen te maken.

Het lijkt bijna alsof ik over Excel praat en daar heb je geen ongelijk in. Het grote verschil tussen Python en Excel bij het verwerken van bestanden en data zit hem vooral in de snelheid. Vooral met big data ga je dit verschil merken. Bestanden van meer dan 100 MB vliegen door Python heen en zijn super makkelijk te bewerken, terwijl Excel hier echt al moeite begint te krijgen met de grootte van het bestand.

Deep learning en AI

Maar naast rapportages is er nog veel meer te doen met Python. Deep learning en AI worden steeds meer een realiteit in de marketingwereld. Het wordt veel gebruikt en toegepast, maar de on hands experience ontbrak mij tot ik met Python begon.

In het kort is deep learning een manier waarop de computer aanbevelingen doet uit data van het verleden. Het klinkt ingewikkeld, maar we zijn er eigenlijk al enorm aan gewend. Denk bijvoorbeeld aan de aanbevelingen op jouw Netflix-account. Of wanneer je kleren koopt op H&M en zij een paar passende schoenen aanbieden als je een jasje koopt.

Nu is deep learning niet iets wat je met twee vingers in je neus in elkaar zet tijdens je eerste project op Python. Maar het is toegankelijker dan je denkt. Uber heeft onlangs een gratis deeplearning-programma uitgebracht, genaamd Ludwig. En zoals ik al eerder in het artikel schreef, is dit programma net als een app op je telefoon, wat compleet nieuwe functies biedt om mee aan de slag te gaan. In dit geval deep learning. De simpele uitleg om dit programma te gebruiken is: je geeft Ludwig het juiste csv-bestand, je geeft aan wat je wil voorspellen met deze data en Ludwig gaat voor je aan de slag. Een uitgebreide uitleg van Ludwig kun je op deze pagina vinden.

Automatiseren

Nog een ander voorbeeld van wat je met Python kunt doen is het automatiseren van bijvoorbeeld socialmedia-kanalen. Als je je ooit afvraagt hoe iemand Instagram-bots maakt, Python is het antwoord! Nu is het maken van een bot een hele grote blackhat-methode in marketing. Ik zal dan ook nooit aanraden om een bot voor Instagram te gebruiken. Onder het mom van “wat kun je met Python doen?”, vond ik een interessante toepassing van een Instagram-bot in deze video. Hier maakt iemand, aan de hand van advies van GaryVee, een Instagram-bot om organisch meer volgers te krijgen.

Door middel van een paar programma’s op Python zoals Selenium (waarmee je Python een browser laat gebruiken) en Keys (waarmee je kunt typen zoals een “mens”) ben je al snel klaar. Met de basis van deze toepassing, zoals een Instagram-bot, zou je ook lijsten kunnen creëren van de top 10 headlines voor zoekwoorden waar jij voor wil ranken. Of denk bijvoorbeeld aan een samenvatting van alle websites waar jouw favoriete blog naar linkt.

Samengevat: je kunt enorm veel dingen doen met Python. De functies die ik hierboven heb uitgelegd zijn slechts het topje van de ijsberg.

Waar leer je Python?

Python is een waardevolle skill om als marketeer te hebben. Je maakt de brug tussen de marketing en de development-afdeling kleiner, waardoor communicatie beter verloopt. Je kunt zelfstandig en snel analyses en gegronde voorspellingen voor de markt maken. In alle waarschijnlijkheid zal Python doorontwikkelen en zullen er in de toekomst nog meer toepassingen zijn om het leven van de marketeer makkelijker en beter te maken. Maar waar begin je nou met het leren van Python?

Om Python te leren kun je veel verschillende routes lopen. Maar de vuistregel luidt: “Doen is leren!” Probeer dan ook altijd mee te doen met de tutorial, boek of het whitepaper dat je voor je hebt.

Een van de beste (gratis) resources om Python te leren vind je op YouTube. Nick Duddy heeft een 5-delige serie om jou op weg te helpen en je eerste Python-projecten uit te voeren. Eerlijk is eerlijk, je moet misschien even over het Schotse accent heen komen, maar als je er eenmaal in zit, leer je supersnel alle basics!

Uiteraard zijn er ook betaalde courses om Python te leren. Zo kun je op Udemy meer dan 10.000 modules vinden om Python te leren. Maar ook Microsoft biedt een cursus aan die je gratis kunt volgen.

Als laatste zijn er ook altijd nog de apps die programmeertalen aan je leren. Deze zijn naar mijn mening een stuk droger. Kortom, een beetje Googlen, tutorials bekijken en alles direct toepassen gaan jou al een heel eind op weg helpen om Python beter te begrijpen.

Hoe krijg je Python op jouw computer?

Python werkt op alle grote besturingssystemen: Windows, macOS & Linux. Maar hoe krijg je Python nou op je computer? De snelste en makkelijkste manier is door middel van Anaconda. Anaconda is een platform dat Python (en alle basis “apps” voorgeïnstalleerd) gratis aanbiedt. Hieronder staat uitleg hoe jij Anaconda kunt downloaden.

1. Download Anaconda. Anaconda is het platform waarin jij Python gaat gebruiken. In Anaconda zitten veel tools ingebouwd. Hiermee kun jij snel en gemakkelijk aan de slag zonder te veel poespas. Alles wat je hoeft te doen is naar deze website gaan en de nieuwste versie van Python te downloaden.
2. Start Anaconda en open een nieuw Jupyter Notebook.
3. Klik rechtsboven op “nieuw” en selecteer Python. Ik werk met Python 3. Dus in plaats van Python, staat er bij mij Python 3.
4. Gefeliciteerd! Je kunt nu beginnen met Python!

Heb je vragen of wil je jouw ervaringen delen over Python? Laat het me weten via de reacties hieronder.