Python für Marketing-Teams

Setzen Sie Python in Ihrem Marketing-Team ein oder planen Sie dies zu tun? Dann ist dieser Kurs ideal für Sie. Wir haben uns bei vielen Marketingexperten bewährt und helfen Ihrem Team, die Effektivität Ihrer Kampagnen zu verbessern und Ihre Rendite zu berechnen. Wir gewinnen wertvolle Erkenntnisse aus einer Vielzahl von Daten, die aus Ihren Online-Werbekampagnen stammen, und verwalten und koordinieren Ihre Omnichannel-Präsenz.

Tag 1: Lesen und betrachten Sie Ihre Daten mit Python

Am ersten Tag werden wir damit beginnen, Ihr gesamtes Team auf den gleichen Stand zu bringen. Alle Teilnehmer haben bis 10 Uhr eine laufende Coding Suite verfügbar, die alle Bedürfnisse abdeckt. Niemand wird im Kurs zurückgelassen. Wir nutzen den ersten Tag, Ihre Daten zu untersuchen, die Sie zum Kurs beitragen können. Auf diese Weise sind Sie von Anfang an mit der Materie bestens vertraut – und entwickeln eigene Ideen, wie Ihnen Ihre Daten helfen können. Im Laufe des Tages werden Sie Daten aus Ihrem Unternehmen laden, Fehler finden, sie bereinigen, sie visualisieren und erste Einblicke gewinnen, die Sie vorher nicht gesehen haben.

Tag 2: Entwickeln Sie eine produktive Lösung mit Python

Am zweiten Tag wissen Sie bereits, wie Sie mit Python erste Erkenntnisse aus Ihren Daten ableiten können. Wir werden uns nun auf die Entwicklung produktiver Lösungen für Ihren Anwendungsfall konzentrieren. Möchten Sie die monatlichen Veränderungen des Net Promoter Score analysieren? Oder die Wirksamkeit einer Serie von Marketingkampagnen bewerten? Sie erhalten die erforderlichen Fähigkeiten, um sich selbst zu helfen. Wir werden Daten gruppieren und Statistiken für verschiedene Kundengruppen analysieren. Wir werden die Daten als Zeitreihen erfassen und die Veränderungen der relevanten indikatoren im Laufe der Zeit überwachen. Und wir werden die Ergebnisse von A/B-Tests analysieren und auf statistisch signifikante Verschiebungen überprüfen.

Erleben Sie den Unterschied

Dieser Python-Kurs ist bereits auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten. Der Kurs basiert auf den von Ihnen bereitgestellten Daten, den anstehenden Aufgaben und den Herausforderungen, die Sie lösen wollen. Wir schaffen für Sie eine einzigartig gezielte Lernerfahrung und versetzen Sie in die Lage, von Tag 2 an produktive Lösungen mit Python zu erstellen. Sie werden nicht einfach „eine Programmiersprache lernen“. Sie werden lernen, in Codes zu denken – und sich eine neue Welt für Sie, Ihren Job und Ihr Unternehmen eröffnen.

Sind Sie an einem bestimmten Thema interessiert?

Wir gestalten Ihren Python-Kurs ganz nach Ihren Bedürfnissen. Für das Anfängerniveau empfehlen wir die Abdeckung:

• Lesen von Daten aus Excel, SPSS und Datenbanken
• Analysieren, Bereinigen und Verarbeiten von Daten mit Pandas, Numpy und Scipy
• Visualisierung von Daten mit matplotlib und seaborn

Arbeitet Ihr Team bereits mit Python?

Wir empfehlen die folgenden Spezialisierungen, um in bestimmten Themen voranzukommen:

• Automatisieren von Präsentationsdiagrammen für das Management mit Python-Styles
• Automatisiertes Dashboarding mit Geodata, Plotly und Dash
• Aufbau von Marketing Microservices, um den Wert Ihres Teams im Unternehmen zu steigern

Zeit für Use Cases!

Jetzt sind Sie schon auf dieser Seite – wir nehmen also an, dass Sie daran interessiert sind, Python in Ihrem Marketing-Team einzusetzen. Wir sind gespannt auf Ihren ganz spezifischen Anwendungsfall, Python in Ihrem Team zu nutzen. Um sich inspirieren zu lassen, lesen Sie sich die folgenden allgemeinen Beispiele für Python im Marketing durch:

Berichterstattung

Erhalten Sie Unmengen von Daten aus verschiedenen Quellen, für die Sie regelmäßig Berichte erstellen müssen? Python ist ein effizientes Werkzeug für die Datenvorverarbeitung, Analyse und Visualisierung von Daten. Sie brauchen den Code nur einmal zu schreiben, um Ihren ersten Bericht zu erstellen. Danach können Sie den Code einfach auf einem neuen Datensatz ausführen, und Sie erhalten den Bericht innerhalb von Minuten.

Kundensegmentierung

Ein personalisiertes Kundenerlebnis ist heutzutage ein Muss für Marketingfachleute. Doch bevor Sie Ihre Botschaften und Ihr Erlebnis personalisieren können, müssen Sie das Verhalten, die Vorlieben und die Gewohnheiten Ihrer Kunden verstehen. Die richtige Kundensegmentierung ist der Schlüssel zum Verständnis Ihrer Kunden und zur Anpassung der Marketingkampagnen an diese. Mit Python haben Sie Zugang zu den anspruchsvollsten Clustering-Techniken. Eine Reihe von Techniken des maschinellen Lernens, die sich mit Python leicht implementieren lassen, helfen Ihnen, Ihre Kunden nach den wirklich wichtigen Merkmalen zu klassifizieren, Ihren Umsatz zu steigern und die Erfahrung Ihrer Kunden zu verbessern.

Datenvisualisierung

Marketingfachleute verwenden Visualisierungen aller Art zur Unterstützung von Berichten und Marketinganalysen. Leider ist es in der Regel recht zeitaufwendig, wertvolle und professionell aussehende Plots zu erstellen. Python verfügt über eine spezielle Bibliothek namens seaborn, mit der Sie mit nur einer Zeile Code ansprechende, hochmoderne Diagramme erstellen können. Sie müssen Ihre Daten zunächst nur vorverarbeiten – aber auch dieser Prozess ist mit Python ganz einfach. So können Sie beispielsweise in Python mit nur wenigen Codezeilen Heatmaps für Marketingkampagnen erstellen.

Analyse des Kundenfeedbacks

Kunden nutzen verschiedene Kanäle, um Feedback zu den Produkten zu geben, die sie verwenden. Vor allem große Unternehmen haben Schwierigkeiten, alle auf verschiedenen Websites und sozialen Medienplattformen hinterlassenen Bewertungen manuell zu analysieren. Dies ist eine perfekte Ausgangslage für die Automatisierung. Mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können Sie die Verarbeitung von Kundenfeedback automatisieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um Fragen wie die folgenden und viele andere zu beantworten:

• Was gefällt bzw. missfällt den Kunden an unserem Produkt?
• Entwickeln die Kunden eine emotionale Bindung zu unserem Produkt?
• Wie verändert sich die Wahrnehmung unserer Marke im Laufe der Zeit?

Die Textverarbeitung und -klassifizierung ist keine triviale Aufgabe für Anfänger. Glücklicherweise gibt es online viele Open-Source-Bibliotheken und vortrainierte Modelle, die Ihnen helfen, die Analyse des Kundenfeedbacks für Ihr Unternehmen zu automatisieren.

Optimierung der Inhalte

A/B-Tests sind ein beliebtes Marketinginstrument, um mehrere Versionen einer Website, App oder Anzeige zu vergleichen und zu ermitteln, welche am besten funktioniert. Wenn Sie zum Beispiel zwei Kundengruppen haben, von denen eine mit Anzeige A und die andere mit Anzeige B konfrontiert wird, können Sie die Konversionsraten dieser beiden Anzeigengruppen vergleichen, um den Gewinner zu ermitteln. Natürlich sollte der Unterschied statistisch signifikant sein, damit Sie zu dem Schluss kommen, dass eine der Anzeigen tatsächlich besser ist. Python ist ein perfektes Werkzeug, um A/B-Tests zu optimieren und die statistische Signifikanz des resultierenden Unterschieds zu bestimmen. Mit Python können Sie bei der Optimierung von Inhalten sogar noch weiter gehen. A/B-Tests sind eine sehr gute Technik, aber sie beinhalten unweigerlich eine Phase des „Bedauerns“, wenn Sie für einen Teil Ihrer Kunden nicht die beste Option verwenden und dadurch Einnahmen verlieren. Im Gegensatz dazu mildern mehrarmige kontextuelle Banditen den Opportunitätsverlust durch dynamische Optimierung. Mit dieser Technik brauchen Sie nicht bis zum Ende des Tests zu warten, um die beste Option zu bestimmen, da Bandit-Tests verschiedene Optionen gleichzeitig untersuchen und ausnutzen und sich allmählich auf die bessere Option zubewegen. Diese fortschrittliche Technik kann auch mit Python implementiert werden. Aber natürlich ist dafür ein wenig mehr Erfahrung im Programmieren erforderlich.