Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  Case study: Ứng dụng của Python trong Digital Marketing

Case study: Ứng dụng của Python trong Digital Marketing


Python càng ngày được sử dụng rất phổ biến, đặc biệt là đối với Digital marketing vì có rất nhiều lý do giúp cho ngành này tăng trưởng. Một trong những lý do là hệ sinh thái mạnh, bao gồm hàng triệu người dùng, framework và hướng dẫn. Digital marketing đã tiếp cận, trở nên tinh vi và hướng dữ liệu được hỗ trợ bằng nhiều công cụ kinh doanh thông minh khác.

  517 lượt xem

Nội dung bài viết

I. Python trong marketing

Các chiến lược marketing ngày nay chịu ảnh hưởng nhiều bởi việc sử dụng dữ liệu sâu hơn dựa trên dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và ý tưởng marketing sáng tạo. Mục tiêu cuối cùng của chiến lược marketing thành công là thu về lợi nhuận marketing đầu tư MROI lớn hơn và nhanh hơn, điều này là bất khả thi nếu không  những ngôn ngữ lập trình như Python, Java hoặc PHP để tự động hoá marketing thông qua phân tích dữ liệu.

Một chiến lược Digital marketing bao gồm nhiều thành phần như phương tiện truyền thông xã hội, SEO, tìm kiếm có trả phí, marketing nội dung, quảng cáo, video và những thành phần khác. Bạn cần có chuyên môn kỹ thuật để nắm  bản chất của tất cả những thành phần trên và phân tích dữ liệu  được dựa vào những thành phần đó.

Python và R là ngôn ngữ lập trình tốt nhất để làm việc trong ngành phân tích dữ liệu, theo Digital Vidya.

Để có cái nhìn sâu hơn về chiến lược marketing, bạn nên sử dụng mã tuỳ chỉnh của riêng mình để phân tích dữ liệu được thu thập trong digital marketing để bạn có thể phát hiện ra những dòng lỗi để tiến hành các biện pháp khắc phục và khởi chạy chiến dịch thích hợp.

II. Ứng dụng của Python

Python là một ngôn ngữ lập trình cực kỳ mạnh sẽ cho phép bạn thực hiện những chiến dịch marketing của mình với  ngắn gọn và đơn giản. Chúng ta hãy xem một số thủ thuật cực kỳ bổ ích trong Marketing với Python:

1. Tự động thu thập dữ liệu

Các nhà marketing thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn liên tục được xử lý và phân tích. Vì vậy, việc thu thập dữ liệu cần được tự động hoá hoàn toàn để tạo ra một tệp dữ liệu lớn. Những điểm quan trọng đối với quá trình thu thập dữ liệu tự động bao gồm:

- Tự động hoá chỉ mục SEO bằng mã python  theo dõi sự biến động về giá
- Cố gắng tự động hoá thay đổi giá cả của các mặt hàng của đối thủ cạnh tranh với mã Python
- Thu thập dữ liệu nghiên cứu từ chuỗi hội thoại và các nguồn dữ liệu thương mại khác
- Thu thập thông tin về email marketing và phản hồi SMS
- Thu thập dữ liệu theo xu hướng

2. Tự động định dạng dữ liệu lặp lại

Khi dữ liệu thô được lấy từ nhiều nguồn, bạn cần định dạng dữ liệu thô theo một cách sao cho tất cả dữ liệu khớp với các yêu cầu xử lý dữ liệu. Các hoạt động chính của các tác vụ định dạng lặp lại bao gồm:

- Chức năng khớp chuỗi văn bản
- Chức năng khớp số
- Đánh dấu  gắn thẻ nguồn dữ liệu, thời gianngày tháng và các thông tin khác của dữ liệu
- Mã hoá tập tin PDF nhiều lần
- Các chức năng định dạng cho các tệp PDF và quảng cáo web bao gồm thu nhỏ, làm mịn và các chức năng tương tự như vậy

3. Tự động hóa các hoạt động tập tin lớn

Các thao tác lớn trên các tệp như sao chép, sửa đổi hoặc xoá tệp dựa trên các tiêu chí cụ thể như dấu thời gian, chuỗi dữ liệu, sửa đổi trong tệp và các tiêu chí khác phải được tự động hoá bởi mã Python. Điều này sẽ cải thiện hiệu suất xử lý dữ liệu.

- Đọc các tệp theo thuộc tính của nó
- Theo dõi số lượng thay đổi được thực hiện trên mỗi tệp so với dấu thời gian
- Luôn phát triển mã tuỳ chỉnh theo cách bạn muốn và dựa trên bộ kỹ năng marketing của riêng bạn
- Tự động điền vào biểu mẫu, đặt tên tệp thay đổi tiêu đề và bảng tham chiếu

4. Tự động hoá quá trình khai thác dữ liệu


Quá trình khai thác dữ liệu đóng một vai trò quan trọng đối với hầu hết các hình thức marketing trên thị trường. Các thành phần khai thác dữ liệu có thể khác nhau tuỳ doanh nghiệp. Luôn luôn là một ý tưởng tốt để tự động hoá những nhiệm vụ marketing liên quan đến việc khai thác dữ liệu lớn.

- Mã tuỳ chỉnh có thể được sử dụng đối với cả những nhiệm vụ liên quan đến khai thác dữ liệu hoặc tìm kiếm thông tin hữu ích
- Tạo một mã ngắn cho những tác vụ marketing lặp đi lặp lại thay vì làm chúng theo một cách nhàm chán
- Tóm tắt dữ liệu như một nhiệm vụ tự động
- Làm nổi bật những thay đổi mới của hành vi người tiêu dùng

III. Case study - 05 ứng dụng của Python trong Marketing

1. Số lượng lớn Thư viện phân tích dữ liệu


Ngôn ngữ Python được hỗ trợ với nhiều thư viện liên quan đến phân tích dữ liệu cực kỳ cần thiết đối với những chuyên gia digital marketing. Các ví dụ về những công cụ như vậy bao gồm NumPy, Pandas, StatsModel, SciPy và những công cụ khác.

Những công cụ này là các thư viện đủ lớn cho phép khai thác dữ liệu, phân tích, chuyển đổi, làm sạch  xử lý, tóm tắt, phân tích và báo cáo. Có nhiều thư viện khác có thể giúp bạn có được một cái nhìn sâu hơn về dữ liệu người tiêu dùng mà bạn là một nhà marketing cần quan tâm. Digital marketing ngày nay là vô nghĩa nếu nó không được kiểm soát đúng đắn bởi thông tin có giá trị đằng sau nó. Thông tin đó có thể đạt được một cách hiệu quả thông qua việc sử dụng sức mạnh của ngôn ngữ Python.

 

2. Tăng hiệu quả khai thác dữ liệu


Bằng cách sử dụng ngôn ngữ lập trình Python, các nhà marketing đạt được hiệu quả cực lớn trong việc khai thác dữ liệu. Các quy trình khai thác dữ liệu khác thường được sử dụng xử lý dữ liệu excel, có tốc độ và hiệu suất riêng. Chẳng hạn như việc xử lý một bảng excel khoảng 100 MB dữ liệu với tốc độ và hiệu suất tốt sẽ rất khó khăn. Nhưng, Python có thể làm điều đó trong một vài giây mà bạn không cần phải đổ mồ hôi.

Do đó, Python làm tăng hiệu quả của những quy trình khai thác dữ liệu thường xuyên được sử dụng nhằm hiểu sâu hơn về những chiến dịch marketing cũng như khởi chạy những chiến dịch mới.

3. Cải thiện công cụ tìm kiếm tối ưu (SEO)


Tối ưu hoá công cụ tìm kiếm hoặc SEO là một trong những yếu tố quan trọng nhất làm các chiến dịch marketing của bạn thành công. Xem thêm Các chỉ số xếp hạng Website phổ biến trong Google Analytics và cách cải thiện chuyển đổi. Một chỉ số đánh giá tốt hơn của trang web có thể giúp cải thiện khả năng hiển thị của trang web và thương hiệu của bạn.

Một số lượng lớn các vấn đề liên quan đến SEO, chẳng hạn như lỗi 404 trong thẻ meta  tiêu đề, tệp văn bản robot, trùng lặp nội dung, sơ đồ điều hướng bị lỗi và những vấn đề khác có thể dễ dàng được phát hiện bằng mã Python tuỳ chỉnh giúp tự động hoá quy trình SEO. 

Khi các lỗi SEO được xác định, thật dễ dàng để loại trừ chúng ngay trước khi chúng có thể làm giảm xếp hạng của công cụ tìm kiếm. Điều đặc biệt quan trọng là sử dụng bộ quy tắc SEO mũ trắng tốt nhất được khuyến nghị cho chỉ số thứ hạng cao nhất có thể đạt được bằng cách có được cái nhìn sâu sắc hơn về những vấn đề liên quan đến cấu trúc và nội dung của trang web trong giai đoạn đầu.

4. Sử dụng hiệu quả dữ liệu lớn


Theo dự báo của Research and Markets, thị trường toàn cầu về big data sẽ tăng trưởng hơn 14% CAGR trong ba năm tiếp theo với giá trị hiện tại khoảng 65 tỷ đô la (năm 2018). Tổng khối lượng big data sẽ vượt mốc 44 zettabyte vào năm 2020.

Để xử lý được những thông tin có giá trị từ kho dữ liệu khổng lồ này thì Python đóng vai trò chủ đạo. Phát triển mã Python tuỳ chỉnh để thu thập, xử lý, phân tích và lưu trữ dữ liệu lớn làm cho dữ liệu lớn trở nên cần thiết đối với các nhà marketing.


5. Giám sát chiến dịch hiệu quả


Một trong những vấn đề quan trọng nhất đối với việc làm cho các chiến dịch digital marketing thành công bao gồm việc theo dõi và quản lý một cách hiệu quả của các chiến dịch marketing. Việc sử dụng mã tuỳ chỉnh Python có thể giúp chiến dịch của bạn trở nên đơn giản trong việc theo dõi quảng cáo, hiệu quả, số lượt click, tỷ lệ chuyển đổi và các chỉ số khác theo thời gian thực.

Việc theo dõi này có thể giúp các nhà marketing làm cho mỗi chiến dịch tập trung hơn vào từng phân khúc mục tiêu bằng cách chỉnh sửa các  lỗi trong mỗi thành phần chiến dịch. Một mã Python tốt có thể theo dõi quảng cáo Facebook, quảng cáo Google, YouTube và các quảng cáo khác trong thời gian thực bằng cách sử dụng API của các trang web xã hội.

Sử dụng Python cho digital marketing để phân tích dữ liệu lớn, theo dõi chiến lược tự động hoá  hiệu suất sử dụng dữ liệu, tối ưu hoá SEO và thư viện mạnh mẽ của nền tảng. Hy vọng bài viết này sẽ cung cấp thêm cho bạn kiến thức về các ứng dụng của Python trong marketing nhé. 

 

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


So sánh PySpark và Pandas: Công cụ nào tốt hơn?

Trong kỷ nguyên dữ liệu bùng nổ, việc lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu phù hợp đóng vai trò then chốt cho sự thành công của các doanh nghiệp. Hai ứng cử viên sáng giá trong lĩnh vực này chính là PySpark và Pandas, mỗi công cụ sở hữu những điểm mạnh và điểm yếu riêng biệt. Bài viết này sẽ so sánh chi tiết PySpark và Pandas, giúp bạn đưa ra lựa chọn sáng suốt cho nhu cầu phân tích dữ liệu của bản thân.

[MCI & PVcomBank] NÂNG TẦM KIẾN THỨC DOANH NGHIỆP VỚI KHÓA PYTHON

Buổi đào tạo doanh nghiệp thành công với khóa Python của PVcomBank và MCI Việt Nam

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số

Marketing Analytics - Dữ liệu và Tiếp thị Kỹ thuật số đang ngày càng trở thành một phần quan trọng của chiến lược truyền thông và tiếp cận khách hàng hiện đại. Việc sử dụng dữ liệu thông minh trong chiến dịch truyền thông và tiếp thị có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược của mình, nâng cao hiệu quả và tăng cường tương tác với khách hàng. Marketing Analytics cho phép đo lường, quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả. Vậy cách để phân tích chúng là gì? Cùng MCI Việt Nam tìm hiểu ngay.

Các bài viết liên quan