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?