Маркетинг или программирование что выбрать
Из маркетолога в программиста: правда и мифы
Когда-то я занимался интернет-маркетингом: писал продающие тексты, настраивал контекстную рекламу, SMM, SEO. В общем всё, что связано с трафиком и его конверсией в заказы. Это более гуманитарная специальность, чем программирование. В ней так же важны цифры, но в основном работа ведётся с натуральным человеческим языком.
С ростом моей компетенции, я всё чаще сталкивался с необходимостью решать технические задачи: интеграция различных сервисов, написание простых скриптов, создание форм обратной связи. У меня была возможность задействовать программистов, но в большинстве случаев, результат меня не устраивал.
То работа была выполнена не в том виде, как я ожидал, то сроки на реализацию простейшей задачи не соблюдались. В конечном счёте я решил научиться программировать сам.
На пути от интернет-маркетолога к программисту я развеял с десяток мифов, витавших в моей голове, о некоторых из них я и хочу рассказать.
Миф №1: Программирование — это долго и сложно
Программирование — не самый простой род деятельности, но это не квантовая механика и не молекулярная генетика.
Тысячи людей по всему миру уже программируют. Каждый день кто-то начинает учиться с нуля, вне зависимости от пола и возраста. На путь программиста встают и дети в 8 лет, и пенсионеры за 50, и доценты математических кафедр, и даже домохозяйки.
Есть такое понятие как “Кривая обучаемости”. В освоении большинства специальностей вначале вам будет трудно. Но чем дальше вы будете двигаться, тем проще вам будет осваивать новые навыки.
Кривая обучаемости
Самое важное — как можно быстрее преодолеть плато и начать видеть результат своего труда. Понять, что ваши действия приводят к видимым результатам.
Все мы индивидуальны, однако обычно 3 месяца это средний срок, за который начинающий получает первые видимые результаты от обучения.
Как-то мне нужно было написать простой скрипт для отправки данных из формы обратной связи на сайте в СRM-систему. Я был совершенно неподготовленным, и у меня на это ушло порядка недели. В процессе поиска решений поставленной задачи, я смог кое-чему научиться и получить нужный мне опыт. Реализовав это однажды, я стал писать аналогичные скрипты для заказчиков, и с каждым разом мне приходилось тратить всё меньше и меньше времени. Сейчас же я справлюсь с этой задачей минут за 20.
Миф №2: Необходимость профильного образования.
В компаниях, в которых я проходил собеседование уже будучи программистом, говорили о том, что им не важно моё образование. Всех интересовали только мои навыки.
Большинство моих знакомых программистов не имеют профильного образования, но все они работают на достаточно высокооплачиваемых должностях. А те немногие, что имеют профильное образование, в итоге не являются более сильными специалистами. Да, у них есть знания об устройстве ЭВМ, но нужны ли им эти знания сейчас в работе? Оказывается что нет.
Навык быстрого чтения, который можно получить на философском или филологическом факультете, наряду со знанием английского языка, послужит куда более серьёзным подспорьем в обучении чем, например, теория чисел.
Хорошая новость в том, что курс лекций по “Теории чисел” и “Устройству ЭВМ” можно найти в сети бесплатно. Эти знания можно получить уже после того, как станете действующим программистом. Так сказать по мере необходимости.
Миф №3: Программирование — это скучно.
Программирование чем-то похоже на строительство из конструктора. Это очень занимательное занятие. У вас в распоряжении есть множество уже написанных кем-то программ, библиотек, плагинов. Вы можете сочетать их между собой, чтобы создать то, что хотите.
При помощи программирования можно создавать мобильные приложения, сайты, алгоритмы по распознаванию лиц, голосов или автомобилей. Вы сможете писать программы для настольных компьютеров, сможете рисовать или автоматизировать часть рутинных задач у себя на работе. Спектр областей применения очень широкий. Такой широкий, что чаще говорят безграничный. Имея такой универсальный навык, маловероятно что вам станет скучно.
Миф №4: Скоро программистов станет слишком много
Специалисты компании Microsoft подсчитали, что в течении ближайших пяти лет мировой рынок труда будет испытывать дефицит примерно в миллион специалистов.
Программирование проникает во все сферы жизни, от бытовой техники и управления системами умного дома, до программ для слежения за детьми и домашними животными. Почти в каждую сферу человеческой жизни может быть с пользой внедрено программирование. Оно помогает освободить людей от рутинного однообразного труда.
А чем больше сфер жизни будет охватывать программирование, тем больше будет требоваться специалистов. И этот процесс только начал набирать обороты. С каждым годом программистов разной специализации будет требоваться всё больше и больше.
Миф №5: Я гуманитарий, а все программисты — технари
Многие люди убеждены, что программирование, это сугубо техническая специальность. На самом деле, это не совсем так. Технический ум позволяет думать последовательно — это нужно и программистам и математикам. Гуманитарный ум позволяет мыслить абстрактно, образно, но и этот навык необходим и математикам и программистам.
Техническое последовательное мышление, позволяет выстроить кратчайший путь от текущего положения до конечного результата. А гуманитарное абстрактное мышление, позволяет найти новые пути решения поставленной задачи.
В программировании часто приходится сталкиваться с нестандартными задачами, решение которых невозможно найти только в технической плоскости. Здесь-то и понадобится навык мыслить нестандартно, образно, абстрактно. Такое умение даже может стать конкурентным преимуществом.
Миф №6: Я потрачу много времени, а потом пойму, что мне это не нужно.
Знания не могут обременить вас. Навык писать код и мыслить “как программист” — не чугунная гиря у вас в портфеле за спиной.
Есть два основных подхода к специализации: быть узким специалистом, имея глубокие познания в одной сфере, или же иметь целый спектр самых разных навыков. Как показывает практика, в современном мире эффективен именно второй подход
Большинство новейших изобретений — комбинация ранее не связанных между собой областей знаний. Для создания GPS пришлось трудиться инженерам и учёным из самых разных сфер: здесь и космонавтика, и топология, и программирование. Да и на бытовом уровне человек, имеющий широкий спектр навыков, более конкурентоспособен на рынке труда
Программирование настолько универсальный навык, что может пригодится в самых неожиданных областях деятельности человека.
Реальность
А сейчас о том что получилось после того, как я развеял эти мифы, и стал программистом.
Если обобщить, то мои навыки в программировании открыли для меня целый спектр новых возможностей, которых я не видел раньше. Но самое главное, что я приобрел — это новую замечательную профессию.
Теперь я всё меньше занимаюсь чистым маркетингом, и всё больше программированием. У меня появился выбор между двумя специальностями, и я выбрал для себя то, что мне показалось более перспективным и интересным. И не пожалел до сих пор. Кстати, и зарабатываю я теперь значительно больше.
Маркетологи vs. программисты
Всем привет, хочу поднять вопрос о правильном проектировании проектов и взаимодействии в компании программистов и маркетологов.
Поработав 9 лет над разными проектами разных масштабов (из них 6 лет тимлидом) могу сказать, что взаимодействие этих двух отделов это большая «боль”. В основном маркетологи и программисты живут разными отделами и подчиняются напрямую директору или замам. Что влечет за собой проект по мотивам басни Крылова “Лебедь, рак и щука».
Распространенные ошибки при проектировании проектов:
Проблем взаимодействия отделов под руководством директора (не продуктолога) очень много. Маркетологи придумывают какой-то функционал, кажущийся им нужным для проекта. Ключевое слово КАЖУЩИЙСЯ. Они не делают поведенческий анализ клиента, не опираются на цифры и факты. Просто им КАЖЕТСЯ что если сделать по другому, то показатели будут лучше. И ладно, если бы они потом следили за этими показателями и сравнивали эффект до и после. Так и этого иногда не происходит. Программисты бесятся, делая и переделывая по сто раз (я это называю «попкиной” работой). А иногда, не понимая, что от них нужно и устав от этих переделок “делают как поняли», не переспрашивая. И два разных отдела, которые должны работать вместе, реализуя потребности аудитории и принося прибыль организации – выполняют не нужную работу, абсолютно не слаженную.
Если бы в этой главе стоял продуктолог (не директор), который имел власть над обоими отделами. Регулируя функционал обоих отделов, следил за продуктом, общался бы с обоими отделами. То и проект бы получался быстрее по срокам и в общем то лучше. Ведь делая один проект – эти два отдела должны быть командой. Понимать зачем и почему они это делают. Ведь в итоге цель одна – сделать хороший продукт.
В этой статье я описала свой опыт работы компаниях, где есть большие проекты, но почему то такая важная единица как продуктолог – объединяющая в себе два отдела отсутствует.
Почему маркетологу нужно уметь программировать
Привет! Меня зовут Валентин Домбровский, я основатель курсов программирования Learn Python. К нам приходит учиться все больше интернет-маркетологов. Оказалось, что в определенный момент без умения программировать многим из них становится тяжело. Вот поэтому они и приходят на курсы. Расскажу, зачем маркетологи учатся программировать и как этот навык выводит их работу на новый уровень.
Артемий Лебедев призывает дизайнеров не зацикливаться на практических навыках вроде техники рисования теней, а становиться автоматизаторами. Максим Ильяхов, кажется, больше учит редакторов дизайну, верстке, работе с клиентами, чем написанию текстов. А специалист по интернет-рекламе уже не может разбираться только в контексте или только в таргете.
Это общая тенденция: широта знаний становится не менее важной, чем их глубина. Особенно ценятся так называемые T-shaped-специалисты, которые глубоко разбираются в одной сфере и поверхностно в смежных. Современный маркетолог отвечает за множество задач: управляет рекламными кампаниями в разных каналах, делает контент-маркетинг, оптимизирует сайт под поисковые системы (или контролирует подрядчика по SEO), создает лендинги, анализирует маркетинговые показатели.
На стыке компетенций рождаются идеи, которые позволяют бизнесу сделать существенный рывок.
Например, Airbnb в 2010 году настроил выгрузку своих объявлений на Craigslist. Тем самым сервис мгновенно увеличил свою аудиторию на несколько миллионов пользователей.
Чтобы генерировать и, самое главное, реализовывать такие идеи, у маркетолога есть два пути. Первый — работать в команде разноплановых специалистов, которые идеально дополняют друг друга. Искренне желаю каждому найти такую команду! На деле же собрать ее очень сложно, тем более если маркетолог работает в одиночку.
Второй путь — стать тем самым T-shaped-специалистом и разбираться в широком круге задач. Этот путь сложный, но более реальный.
Я не стану рассказывать, как маркетолога выручают навыки в SEO, дизайне, менеджменте и других областях, потому что в них я не эксперт. А вот в программировании я кое-что понимаю, поэтому поговорим о том, как оно помогает маркетологу в работе.
Стать более самостоятельным. Базовые навыки программирования делают маркетолога менее зависимым от айтишников. Когда на странице сайта поехала верстка или не работает визуальный редактор в админке, «маркетолог-программист» сам поправит код за две минуты, а не будет дожидаться техподдержки.
Особенно это актуально для мелких задач. Например, на сайте настроено всплывающее окно с формой получения подарков, и маркетолог хочет проверить, какой будет конверсия, если это окно выводить на 30 секунд раньше. А если на 40 секунд раньше? А если на 20 секунд позже? Гораздо проще за минуту самому внести небольшие изменения в код сайта и протестировать результат, чем дергать программиста и каждый раз объяснять ему задачу.
Эффективно взаимодействовать с разработчиками. Конечно, не все задачи по разработке маркетолог будет выполнять самостоятельно: ведь в первую очередь он маркетолог, не программист. Поэтому он будет их делегировать, и делать это гораздо проще, когда маркетолог сам умеет программировать.
В первую очередь такой маркетолог поймет, адекватные ли у него требования. Он не будет с пеной у рта требовать от IT-отдела настроить когортный анализ прямо сегодня, потому что там якобы работы на 10 минут.
Далее маркетолог-программист сможет нормально поставить задачу, разговаривая с IT-специалистами на одном языке. А затем без недоразумений примет результат: заметит недоработки, сформулирует и обоснует правки.
В итоге совместная работа маркетолога и программиста становится эффективнее — и с меньшим количеством ненависти друг к другу.
Автоматизировать работу с сервисами. Маркетолог пользуется разным софтом для автоматизации email-рассылок, настройки рекламных кампаний, конкурентного анализа и так далее. Такие продукты просты в использовании при типичных сценариях. Но как только приходится отклониться от стандартных задач, маркетолог тратит кучу времени. Например, нужно ему собрать сводный отчет по конверсиям сайта, объявлений и почтовой рассылки, чтобы сравнить показатели и выявить лучший канал. И он пойдет сначала в Google Analytics, чтобы выгрузить оттуда данные в Excel. Потом зайдет во все рекламные кабинеты и снова выгрузит данные в Excel. Потом пойдет в сервис рассылок и сделает то же самое. Потом будет возиться с формулами и фильтрами. Чтобы актуализировать отчет, придется собирать данные еще раз.
А маркетолог-программист быстренько напишет скрипт, который будет подгружать нужные данные в реальном времени и выводить их в удобном для анализа формате.
Оптимизировать целые области бизнеса. Представим транспортную компанию, у которой есть служба поддержки. Служба поддержки перестает справляться с нагрузкой и отвечает пользователям слишком долго. Клиенты недовольны, жалуются, позиции компании проседают.
«Традиционный» маркетолог выбьет у компании бюджет, чтобы расширить штат техподдержки, ведь на кону репутация компании и, следовательно, количество заявок. Если бюджет не выделят, он будет биться над страницей с часто задаваемыми вопросами. Может быть, количество недовольных клиентов даже сократится на целых 0,5%.
А маркетолог-программист внедрит чат-бота — напишет его сам или поставит IT-отделу внятно сформулированную задачу. Теперь чат-бот отвечает на самые частые вопросы пользователей, а специалистов техподдержки подключают только в особых случаях. Клиенты довольны, заявок становится больше, а руководство даже сократило пару операторов, потому что нагрузка снизилась.
Сократить бюджет. Многие задачи, которые я описал, решаются с помощью специального софта, например для глубокой аналитики маркетинговых показателей или визуализации данных. Но такой софт, как правило, платный — и тогда маркетолог экономит деньги компании, создавая аналогичные решения самостоятельно. Особенно это актуально для небольших компаний, где каждый рубль на счету.
Я считаю и на своем опыте проверил, что для задач маркетолога лучше всего подходит Python. Объясню почему.
Python в основе своей простой. Поэтому изучение языка занимает сравнительно немного времени, по крайней мере в объеме, достаточном для решения задач, о которых было сказано ранее. Вдобавок его синтаксис не перегружен. Сравните, сколько строчек кода занимает одна и та же операция в Python и Java.
Python — язык интерпретируемый, не требующий компиляции, что бесценно для новичка. Попросту говоря, запустил код — и он сразу работает.
Python универсальный. На нем можно написать практически все: систему для автоматизации анализа, скрипт для сбора данных, игру, приложение и так далее. Спустя два месяца обучения маркетологи уже пишут скрипты для анализа конкурентов и парсинга интернет-магазинов, аналитики во «ВКонтакте», поиска битых ссылок и даже разрабатывают свою CRM-систему, которая направляет руководителю сообщения о каждом новом клиенте, сделке, документе в чате Telegram.
Python хорош в обработке больших массивов данных. Можно написать программу для анализа поведения пользователей и, например, вычислять тех, кто вскоре отменит подписку на сервис, а дальше уже проводить с ними активную работу по удержанию.
Под Python существует масса готовых решений, облегчающих жизнь маркетологу. Есть пакеты для работы с «Google Таблицами», коннекторы к системам веб-аналитики вроде «Яндекс.Метрики», а с помощью библиотек Pandas и Matplotlib по-настоящему легко анализировать данные и наглядно визуализировать результаты.
Наконец, Python популярный. На нем работают YouTube, Spotify, Quora и множество других проектов с миллионными аудиториями. У языка огромное (и весьма отзывчивое) комьюнити, есть куча гайдов, пошаговых инструкций.
А как вы считаете, нужно ли маркетологу уметь программировать? Если да, то для каких задач? На каком языке?
Если маркетолог будет выполнять работу программиста, кто в это время будет выполнять работу маркетолога?
Вы не учитываете, сколько времени нужно потратить на обучение, чтобы суметь написать элементарный скрипт с такой же скоростью, как программист.
Если уже есть бэкграунд (с прошлой работы, например), то отлично. Но если нет? Могли ли бы Вы рекомендовать маркетологу идти изучать конкретный язык программирования?
Чтобы научиться написать элементарный скрипт нужно не так уж и много времени. Затрудняюсь правда сказать сколько точно, да и для разных людей скорее всего время будет разным. Вон например курс автора статьи 2 месяца и судя по описанию этого более чем достаточно для начала, а дальше практика.
И речь ведь не о том что вот сейчас понадобился скрипт и ты вместо того чтобы работать сидишь неделю-месяц-два учишь Python. Речь о его изучении в свободное время для того чтобы в будущем упростить себе жизнь. Выполнять ту же работу что и сейчас быстрее и либо больше зарабатывать, либо больше отдыхать. Главное расценивать это не как вложение своего времени и средств в жадность руководителя/клиента, а как вложение в свое развитие.
Рекомендовать конкретный язык я не могу, т.к. сама изучала и работала только с Python, не с чем сравнивать. Мне он нравится, но хочу еще записаться на курсы по R. Просто так, для общего развития, а там как пойдет )
Я себе понаписывал всякие скрипты для автоматизации рутинных задач. Потратил пару дней — пользуюсь уже 3 года и суммарно сэкономил массу времени. А нанимать для таких мелких задач программиста не всегда обосновано.
Ну и часто в компаниях разработчики заняты, и им некогда сделать мелкую плюшку для маркетолога. Вот примеры в статье удачные как раз — отчеты из систем аналитики выгружать, аб-тест попапа провести. Отдавать эту задачу в другой отдел — ждать неделю, пока ее сделают. А если в компании нет штатного разраба, то надо идти к начальнику, объяснять ему, нафига нужна эта штука, тратить время на поиск фрилансера, трястись, как бы он что не сломал и так далее. Быстрее сделать самому =)
Вы написали за пару дней несколько скриптов. Но, вероятно, до этого Вы уже были знакомы с программированием и ранее в общей сложности потратили не одну неделю на изучение и практику.
Если же говорить о человеке без такого бекграунда, то лучше потратить время на освоение скиллов по своей профессии.
вот вообще не правы. знания/навыки в смежных областях зачастую упрощают работу по основной специальности. И для их приобретения не нужно иметь много времени, достаточно выделять нескольких часов в неделю (не бухать в пятницу, допустим) на освоение материала и практику
Не факт, что лучше. Широкий кругозор — это круто. Если изучать смежные области, то можешь сделать больше всего, лучше понимаешь все вокруг и интереса к работе больше.
Ну это у меня так, во всяком случае. Я лучше буду знать одну область хорошо и еще 10 по чуть-чуть, чем одну превосходно, а остальные никак =)
Про широкий кругозор Вы на 100% правы 🙂 Но, к сожалению, в сутках всего 24 часа. Поэтому появляется вопрос приоритетов.
в сутках 24 часа, да. Из них 11 тратится на основную работу с дорогой (удаленщикам проще), 7-9 на сон, два часа на еду и остается пара часов плюс выходные. А если автоматизировать часть работы, времени внезапно станет гораздо больше
Отчасти я согласен со статьей, но тут надо дописать «хорошо когда маркетолог умеет программировать, но ещё лучше когда это напрямую отражается на его ЗП». Давайте продвинем в массы о том что в 2019 году маркетолог должен ещё и программировать и тогда работодатели вообще оборзеют в требованиях к кандидатам за 30 тыс., ибо че такого вы же в офисе сидите, жалко что-ли программку написать в свободное время и так вам платят выше работяги у станка. А если совсем честно, программирование достаточно глубокая нора и платят там получше, поэтому освоив html, css, js, php и т.д. я бы просто ушел в ту отросль и забыл про тупорылые расспросы «где продажи?» «тыж маркетолог, как нам порвать этот рынок постельного белья». ред.
Пока не сильно представляю какие-то прям горящие задачи по анализу данных, где нужно уметь программировать. Все-таки кажется, что повозиться с экселем проще, чем освоить код. Но как минимум всякие веб-штуки уметь делать надо, это маст-хэв
Комментарий удален по просьбе пользователя
Те же скрипты под Эксель или Гуглтаблицы написать — и уже работа с ними гораздо проще и приятнее
Думаю, это для отдельного специалиста больше подходит — аналитика. Изучала js, в маркетинге он ни разу не пригодился. Не знаю, как питон, но тоже сомневаюсь, что есть смысл тратить на это время.
Потому что маркетологи не нужны а прогеры востребованы?
*sarcasm
Программировать нужно только маркетологу из разряда «человек-оркестр» в каком-нибудь микроагентстве на периферии. В любой нормальной компании существует соответствующее разделение задач и такие задачи решают специалисты в этой области. С такой же аргументацией разработчик может заниматься бухгалтерией, чтобы быть менее зависимым от бухгалтера на аутсорсе, вопрос только WTF.
А тяжело обычно становится из-за отсутствия бюджета и попытки руководства сделать из маркетолога еще и дизайнера-программиста, а не от незнания Python.
«Ненормальных» компаний без разрабов штате (или где разрабы заняты, и им некогда скрипты для маркетолога писать) гораздо больше, чем «нормальных» =)
Спасибо Кэп )) А про аутсорсинг и фриланс вы не слышали? Уточню: я не про тех, у кого нет разработчиков в штате, это вполне нормально. А про агентства №1 в спальном микрорайоне, в коих на сотрудников обычно вешают 100500 задач и экономят на кофе и сахаре для кухни.
Да куча компаний так работает, что всякие серьезные айтишные задачи возникают раз в месяц. Нет смысла держать человека в штате, гораздо удобнее, если маркетолог сам умеет делать базовые вещи. Можно конечно на аутсорсе кого-то иметь, но это не так удобно уже
Звучит так, будто все в мире существуют для помощи маркетологам.
Знать свою специализацию хорошо и немного других полезно, когда тебе нужно чувствовать рынок и сделать новый продукт. Такое подходит для продактов, а для обычного специалиста лучше концентрироваться на своей специализации
Мне кажется что для сравнения лучше было выбрать JS, а не Java. Я вот для себя и по работе пишу скрипты на NodeJS. Для entry level это неплохая альтернатива Python. Но с большими массивами данных не так быстро будет работать, да.
В выпусках Асан берет интервью у топ-менеджеров крупных компаний и обсуждает вопросы саморазвития и лидерства
R, Python, JavaScript или… Excel? Что учить интернет-маркетологу для профессионального роста
Мир ускоряется, технологии развиваются, конкуренция возрастает. Чтобы оставаться востребованными на рынке труда, интернет-маркетологи активно осваивают языки программирования. Мы задали экспертам вопрос: какой язык для изучения выбрать интернет-маркетологу? Или вполне можно обойтись старым добрым Excel?
На смену I-специалистам (узконаправленным, высококвалифицированным только в одной области) растет спрос на так называемых T-shaped-специалистов, которые глубоко разбираются в одной сфере и поверхностно в смежных. Так, автор текстов учится создавать визуалы для своих статей в Photoshop, специалист по контексту осваивает азы SEO, SMM и Programmatic, а маркетолог — языки программирования.
Для этого могут быть разные причины:
Это может быть просто интересно и полезно для саморазвития. В этом плане изучение программирования можно сравнить с любым другим хобби, когда ты можешь сделать что-то своими руками и получить от этого удовольствие.
Ты можешь начать писать простейшие скрипты для решения определённых рутинных задач. Что важно, ты начнёшь видеть возможности для автоматизации в своей повседневной деятельности — произойдёт небольшой «разворот мозга» в сторону того, как можно увеличить эффективность работы в том или ином направлении.
Ты получишь возможность разговаривать с разработчиками «на одном языке» и как минимум реалистично оценивать сроки решения тех или иных задач по разработке.
Ну и может быть, программирование так понравится и «затянет», что в какой-то момент придёт решение сменить область деятельности или запустить свой стартап. Кстати, сфера маркетинговых технологий в плане стартапов очень перспективна.
— Какой язык в этом случае советуете освоить?
Я являюсь адептом Python и рекомендую для начала изучать именно его. Говорят, что Python is the second best language for everything, это означает, что, возможно, для какой-то конкретной задачи найдётся язык программирования, который подходит лучше, однако в целом Python достаточно универсален, чтобы его можно было использовать для всего.
Тем более для целей аналитики или создания приложений в сфере machine learning Python действительно подходит лучше всего. Ну и наконец, язык этот достаточно простой и многими признаётся как лучший первый язык программирования для начинающих.
Сегодня знание языка программирования не является обязательным требованием к маркетологу, но даёт большое преимущество и прибавку к стоимости на рынке труда. В связи с тем что все стремятся к автоматизации всего, в ближайшем будущем программирование станет обязательным навыком для интернет-маркетологов. В моей практике уже был случай, когда веб-аналитика вытеснил язык R.
Выбор языков программирования, направленных на работу с данными, достаточно велик, но наиболее популярными являются R и Python. В интернете можно найти множество дискуссий на тему, какой из них лучше, но в большинстве случаев все эти споры бессмысленны. Примерно так же, как споры о том, какой цвет красивее — синий или зелёный. Я могу сказать следующее: лучше хорошо знать один из языков программирования, чем несколько, но поверхностно.
Мы в Netpeak активно используем язык R для автоматизации сбора данных из всевозможных рекламных и аналитических систем и дальнейшего их использования при рассылке различных информационных дайджестов и визуализации данных в BI-системах. Но вариантов применения программирования в интернет-маркетинге достаточно много: от быстрого разведочного анализа и визуализации данных до больших маркетинговых исследований и внедрения алгоритмов машинного обучения.
— Надо ли маркетологу сегодня учиться программировать?
— Спасибо, Сергей. Вопросов больше нет. 🙂
Я считаю, что программирование — это отдельная профессия, никак не связанная с маркетингом. Маркетолог должен хорошо разбираться в новых инструментах аналитики и прочее, а чтобы работать с данными быстрее и эффективнее, достаточно уверенного владения Excel и Power BI.
Учиться программировать по-настоящему маркетологу нужно тогда, когда он задумался о смене профессии. 🙂 Но если говорить серьезно, ему достаточно будет владеть разметкой HTML, знать Python и PHP.
Зачастую у маркетологов появляются задачи, связанные с анализом данных или получением информации, в этом случае огромным плюсом и своего рода ускорителем будет выполнение рутинных задач с помощью простых языков программирования. Еще одна причина — необходимость внесения экстренных правок на сайтах. Чтобы не ждать, пока освободится штатный программист, маркетолог может самостоятельно исправить, убрать или добавить необходимые элементы.
Самый оптимальный язык для программирования — Python. Он был разработан для студентов и имеет элементарный синтаксис, поэтому его легко запомнить, он интуитивно понятен даже для неспециалиста. Основными преимуществами являются его простота, быстрое и несложное обучение, огромное количество готовых библиотек, довольно высокая скорость выполнения операций.
Одна операция в Python и Java
По моему опыту, программирование больше помогает в области анализа маркетинговых данных для поиска закономерностей или сложных артефактов.
Второе применение — это парсинг цен и других важных показателей у конкурентов. Возможно, парсинг групп и аудиторий в ВК и т.д.
Какие языки можно рассмотреть:
Python — для анализа данных, построения отчетов и парсинга.
JavaScript — для отправки данных в аналитические системы.
Преимущество JS: упрощает понимание логики работы с данными и помогает настраивать более сложный стриминг событий. Преимущества Python: обработка больших данных, устранение семплирования данных (бесплатные аналитические системы имеют квоты на объем данных, при их превышении они обрезают отчет. К примеру, у вас 1 000 000 пользователей, а бесплатный инструмент Google для экономии строит отчет на основе 800 000 пользователей) + визуализация данных.
— Расскажите о каком-нибудь конкретном кейсе, когда язык программирования здорово помог в работе.
При работе с клиентом выяснилось, что значительная часть пользователей просто копируют e-mail с лендинга. Соответственно, при аналитике источников клиентов мы не могли понять, откуда они пришли. JS помог фиксировать копирование контактных данных и связывать его с источником.
Python мы использовали для стриминга данных в Google BigQuery и визуализации их в Power BI. Это помогло избежать семплирования. В проекте семплирование достигало 30% и вносило искажение в отчеты.
Маркетинг — большая штука, поэтому тут все очень сильно зависит от того, в каком направлении работает маркетолог, и от величины организации. Если вы больше про идеи и придумывания, то программирование вам, скорее всего, совсем не нужно, а вот если занимаетесь чем-то по типу запуска рекламы, то программирование явно будет не лишним для анализа результатов эффективности. Но опять же, если вы работаете в маленькой организации, где вы один отвечаете за весь маркетинг, то программирование вам не поможет, а даже усложнит работу.
Программирование для маркетологов полезно в разных случаях и оно дает больше возможностей для развития. Например, оно может понадобиться при обработке данных Google Analytics и объединении их с данными организации, а если вы хотите проанализировать, про что бы лучше статью в блоге сочинить, тут может помочь текстовый анализ. Или чтобы лучше понять свою аудиторию, например, скачав странички пользователей в ВК с целью посмотреть паблики и интересы. Тут вариантов множество — были бы идеи. Но основное — это все равно маркетинговая аналитика.
Зависит от того, был ли какой-то бэкграунд в программировании до этого. Например, меня с 1 курса университета (социология) учили R, потому что он для статистической обработки данных, а социология + статистика = 
. И он в принципе несложный, активно развивающийся, со множеством пакетов (в том числе для ВК, Google Analytics, Яндекс.Метрики и т.д). Еще Python. Он, конечно, куда более мощный, но я пользовалась им для маркетинга один раз, когда мне нужно было скачать данные через API сервиса и пакет был только на Python. SQL может понадобиться при работе с базами данных, которая тоже очень даже возможна в маркетинге. JS нужен при работе с Google Tag Manager (но тут я не эксперт). Ну а еще сайты можно уметь писать или письма верстать для e-mail-маркетинга (тут HTML).
— В чем один язык лучше другого?
Они слишком разные, чтобы сравнивать. И это зависит от задачи и привычки. Я больше на R, дольше с ним дружу и на самом деле очень его люблю. Python у меня на довольно базовом уровне, и делать там что-то с нуля я не могу. В целом могу делать и SQL-запросы, и даже письмо заверстаю по шаблону, если нужно. Но это уж если очень сильно понадобится.
Считается, что Python лучше для машинного обучения, тут как раз он быстрее. И это я скорее слышала от друзей. R хорош для данных и статистики — там это все в разы проще и удобнее (соответственно, и быстрее), на Python же больше возможностей — тут не только обработка данных, а уже прямо полноценный язык программирования. Лучше знать оба (второй хотя бы на базовом уровне) и исходить из задачи, которую нужно решить.
Программирование никогда не лишнее, как минимум это очень полезный навык для мозга. 🙂 Строчки кода на любом языке не вызывают дикую панику, и вы даже будете способны в нем разобраться. Открываются новые возможности — напрогать можно практически все. Сейчас, конечно, многие задачи решают сервисы, но это обычно все очень дорого. А тут вы практически все сможете сделать сами!
По мнению большинства опрошенных нами экспертов, владение языком программирования дает маркетологу весомое преимущество на рынке труда. Задачи, которые он сможет решать быстрее и результативнее:
сбор и анализ маркетинговых данных,
сегментация и анализ аудитории,
парсинг показателей конкурентов,
внедрение алгоритмов машинного обучения и др.
Владение языком программирования позволит маркетологу стать более независимым от разработчиков, автоматизировать часть рутинных процессов в своей работе, улучшить работу сервисов и даже сократить расходы компании на рекламу.
Сегодня широта знаний не менее важна, чем их глубина. Учитесь новому, экспериментируйте, прокачивайте себя и маркетинг, которым вы управляете. Если вы уже определились с языком, который хотите освоить, найдите курсы по программированию для маркетологов и продолжайте черпать полезную и актуальную информацию из нашего блога. 🙂 До связи!