マーケターがPythonを学ぶべき理由を解説！出来ることや学習・活用方も！

「マーケティングに対して、なぜプログラミングを？」という方も多いと思います。実はプログラミング言語のひとつであるPythonを活用することで更にマーケティング業務を円滑に進めることが可能になります。

本記事では、Pythonという言語について、「Python × マーケティング」で何ができるのかを解説していきます。

記事の対象者

そもそもPythonって何？

Pythonは特に近年AI・機械学習に関する技術進展により、注目を集めているプログラミング言語です。シンプルな構造で分かりやすく、無料で環境構築が可能、かつ、多くのライブラリが存在するため、あらゆる目的に対して対応が可能な言語と言えます。

また、非常に学びやすい言語であり、以下のような様々な学習サイトが存在するため、プログラミング初心者であっても簡単に習得することができますので、その一例をご紹介します。

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Pythonでできること

Pythonを用いた代表的なサービスとしては、YoutubeやInstagramがあり、ソフトバンク株式会社のPepperにも活用されています。

【初心者必読】Python初心者でも作れるものや出来ること、学習方法などを解説！

ルーティンワークの自動化

Youtubeのようなサービスだけでなく、個人の日常の業務に対する活用も可能です。例えば、エクセルファイルの編集、フォルダの自動生成・削除、メールの自動配信、Web上のデータの抽出。などです。

他にもWebアプリ・システムの構築やデータ解析なども可能です。

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業務の効率化については「退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング」を確認してみてはいかがでしょうか。

データの抽出、分析

テキストファイルやCSVだけでなく、画像ファイル、HTMLファイル、Webページなどからも条件を指定すれば欲しい情報・データだけを取り出すことが可能です。また、PythonのMatplotやSeabornライブラリを用いることで抽出した値をグラフ化して、より分かりやすくまとめることも可能になります。

これにより、関係が深いものを見つけ出したり、時系列での情報・データの変化を観測することも可能となります。なお、Webページからデータを抽出することを「WEBスクレイピング」と言います。

Pythonでは、WEBスクレイピング技術を活用することで、オンライン上の様々なデータを抽出することが可能です。スクレイピングは検索エンジンでも採用されているソフトウェア技術の一つとなっており、膨大なネット環境から情報量を抽出する際に用いられます。

例えば、Yahooや日経などのページから、今日の「〇〇」に関するニュースをすべて抽出したい時に活用できます。したがって、個人投資家や事業戦略を立てる人などにも活用ができると言えるでしょう。Pythonの場合、「Beautiful soup」というライブラリがスクレイピングに特化した機能を備えているため、ぜひご活用ください。

Pythonのマーケティングへの活かし方

ここから「マーケティング」に絞って、どのようにPythonを活かしていくのか説明していきます。

データの抽出、分析、可視化

日常の業務への活用も可能というのは既に述べましたが、マーケティングにおいては、顧客が買っている商品・価格、時期などを一覧化し、その商品を「誰が」「いつ」「どこで」「誰に」買ったのかを整理することで、商品が売り上げを伸ばしている条件を細かく知ることができます。

最近では、支払い方法も現金、クレジットカード、電子マネーなど多様化しているため、その分野で分類してみると違ったものが見えそうですね。他にも、顧客リストと一月の売り上げをリスト化したり、グラフ化することで上司や顧客への説明もより具体性ができ、より良い提案材料となります。

WEBスクレイピング

WEBスクレイピングの概要は既に説明しましたが、マーケティングと相性の良い技術であり、

といったことが可能になります。したがって、

などを分析してみて、どのような顧客がどう感じているのかを調べることが出来れば、実際に合わなくても膨大なリアルな声が手に入ります。

その量が多くなればなるほど、人間で処理をすることが難しくなっていきますので、機械学習（AI）の技術を応用することで、短時間で、かつ、正確な情報を得ることも可能です。

未経験者がPythonでスクレイピングを始める前に知っておくべき内容まとめ

まとめ：マーケターがPythonを学ぶべき理由、出来ることや学習・活用方

本記事では、Pythonとマーケティングについてお伝えしました。

今やプログラミング技術はエンジニアだけのものではありません。マーケティングに携わる方がこの技術を取り入れることで、周囲より飛び出た存在となり活躍できるフィールドを広げることも出来ます。是非、学んでみてください。

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プログラミング初心者が効率よく学習するならスクールがおすすめ

プログラミングスクールであれば必要な知識を体系的に学べるだけでなく、質問できる環境が整っており、その道のプロから的確な回答が返ってきます。効率良く学習するうえでこの上ない環境といえます。

ここではPythonを学習するのにおすすなプログラミングスクールをご紹介します。

.Pro(ドットプロ)

.Pro(ドットプロ)は少人数制で集中して学習できる通学型のプログラミングスクール^※です。最前線で活躍する現役クリエイターの講師陣が対面指導してくれます。座学や講義ベースのプログラミング授業だけではなく、月1回教室で開催される製作発表会やグループワークなど現場に近い環境で学習を進めます。なお、.Pro(ドットプロ)の教室は東京（渋谷区）の1箇所だけなので、関東圏に在住の方でないと難しいかもしれません。※オンラインコースもあり

.Pro(ドットプロ)では、リクルーティングスタッフによる就職・転職サポート、フリーランスや個人事業の開業支援などが受けられます。そのほか、6ヶ月間の受講期間後でも講師陣による学習サポートを受けられるので、もし転職活動中であっても心強いですよね。

公式サイト：.Pro(ドットプロ)|AI×Djangoコース

スタートラボ（Start Lab）

スタートラボ（Start Lab）は、クリエイティブ業界で有名な「株式会社クリーク・アンド・リバー社」のグループ企業が運営する、Pythonエンジニア育成推進協会の公式認定スクールです。

受講スタイルはオンライン完結型。未経験からPythonを学ぶ2ヶ月間のコースを、業界最安値の69,800円（税込）で受講できるのが最大の特徴です。運営会社がPythonでのシステム開発に携わっているので、現場で通用する最新技術を習得する事が可能です。

初学者でも挫折しないサポート体制には定評があり、リアムタイム講義やチャットサポート、アーカイブ視聴などを全て無料で利用することができます。

また、受講するプログラミング入門コースでは、Python3エンジニア認定基礎試験合格レベルのスキル習得を目標としています。あわせて、AI技術を活用したアプリケーション作成や機械学習によるデータ分析手法など実践的な技術も身につけられる充実ぶり！

公式サイト：スタートラボ（Start Lab）

DMM WEBCAMP 学習コース（旧：SKILLS）

DMM WEBCAMP 学習コース（旧：SKILLS）は、マンツーマンによる指導と独自メソッド（ITスキル習得に必要なプロセスを3ステップに分解）で、未経験から『最短』で即戦力スキルを身につけることができるプログラミングスクールです。

Pythonコースでは、AIの基礎から機械学習、そして特徴量作成・モデル構築・精度評価の一連を実践しながら習得していきます。カナダで開発された学習・評価モデル『ICEモデル』を基にした独自カリキュラムで、未経験でも短期間で上達でき挫折することなくやり遂げることが可能です。

週2回行われるメンタリングではモチベーションを維持・向上させるために、学習方法のレクチャーや疑問点の解消、1週間の振り返りなどのサポートを行っています。

このコースでは実際に機械学習プログラムを開発^※することができるので、現場で通用する実践的なスキルを身につけることができます。また、エラーが出たりつまづいた場合には、毎日15時〜23時にチャットで質問でき（であれば素早く回答！）、課題へのレビューサポートも無制限で行っています。※タイタニックの乗客データからの生存者を予測や花の種類の分類、レンタサイクルの利用者予測など

AI・データサイエンスの知識を身につけて転職に活かしたい社会人や、将来性あるPythonを習得して就職活動の強みとしたい学生の方には特におすすめのコースです。

公式サイト：DMM WEBCAMP 学習コース（旧：SKILLS）

もっと詳しく比較したい方は、「Pythonが学べるおすすめプログラミングスクール11選！未経験・学生もOK！」という記事を参考にしてください。通学・オンライン、マンツーマンやオーダーメイドカリキュラムなど、目的に”ぴったり”の教室が見つかりますよ！

Pythonが学べるおすすめプログラミングスクール11選！未経験・学生もOK！

Python以外の言語を学べるスクールを比較するなら

もっと多くのプログラミングスクールの中から比較したいという方は、「おすすめプログラミングスクール比較11選！社会人・未経験の転職・就職にも有利！」という記事を参考にしてください。

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