この記事を書いた人
- 轟バックエンドエンジニア（ビジネス・アーキテクツ）
事業会社での経理職や証券会社での勤務を経て、職業訓練校のWeb制作科に入学。コーディングなどを学ぶ。過去に証券会社で働いていた経験から、某証券会社のシステム部にて、自社のホームページ制作やアンケートフォーム制作、顧客管理画面の制作などにコーダーとして携わる。2019年にBAに入社し、バックエンドエンジニアUNITに所属。 CMSの構築の他、AWSによるインフラの構築、保守・運用に携わる。
どうも、BAsixs参画企業、ビジネス・アーキテクツのエンジニアリングUNITの轟です！
私、昨年末からPythonというプログラミング言語の勉強をしております。
で 、このPython、最近では「AIや機械学習と言った文脈で語られることが多いよね〜」と感じている方は結構いらっしゃるかと思うのですが、私は学習しながら「このPython君、もしやマーケティングにも絶大な効果を発揮するのでは……！？」と、感じてしまいましたので、今回はこのようなタイトルで記事を書かせて頂こうと思います！
私自身はマーケティング担当者ではないため、もしかしたらピントがずれたことを書いてしまうかもしれませんが、そう感じた時はどしどしツッコミのご連絡をお待ち致しております！！
Pythonとは
そもそもPythonってどんな言語なのか、軽く見てみましょう。
冒頭でもお話したとおり、AIや機械学習など、人工知能を作るのによくPythonは用いられます。
もちろん、人工知能だけではなく、Webアプリケーションを作ったり、Web上から情報を収集してきたりといったことができる、非常に汎用性の高い、さまざまな分野に用いられるプログラミング言語がPythonなんですよね〜。
また、少ないコードでシンプルに記述できるというのも大きな特徴になっております！
いくつかPythonで作られたサービスをあげてみましょう。
Google、Dropbox、Instagram、YouTubeなどなど、恐らく皆さんも一度は使ったことがあるサービスばかりですよね？
これらのサービスは、な、なんと、Pythonでできているんですよ！
ご存知でしたか！？
Googleの膨大なデータ検索や処理も、Pythonのアルゴリズムで構築されているんです！
で、今回は、「Web上から情報を収集してきたり」というところに焦点を当ててみよう、というお話になるわけです。
ここが「マーケティングにも活かせるのでは！？」と私が感じたところになりますので、具体的にどんな感じで活かせそうなのか、というところを2つの具体例を通して一緒に見ていきましょう！
やってみよう その1：スクレイピング
スクレイピングとは、公開されているWebページ上からHTMLという構造を取得し、そこから必要なテキストや画像などの情報を取得して、それらのデータを整形・解析まで行うことをいいます。
スクレイピングを使えば、日々チェックしているような株価の変動や検索順位、IR情報といった、定期的にチェックしなければならないような情報を自動で収集できるようになります。
さらに、各メディアに散りばめられているニュース情報であったり、各サービスによって異なるホテルの料金体制や求人情報といったりしたものまでも、まとめて取得できるようになるんですね〜！
スクレイピングのメリットは以下3点です。
スクレイピングのメリット
- 業務を大幅に効率化できる。
- Web上にある大量のデータを取得できる。
- APIだと（次項で説明）データ数、データの獲得数などに上限があるにの対して、スクレイピングには、そういったものがない。
上記のようなメリットに対し、デメリットとして、以下3点が挙げられます。
スクレイピングのデメリット
- 何度も何度も同じサイトにアクセスすることでアクセス拒否される場合がある。
- HTMLの構造が変わると、スクレイピングでデータを取得するのが困難になってしまう場合がある。
- そのWeb上に置いてあるデータは誰のものなのかなど、著作権などの法的問題に関わる場合がある。なので、しっかりと調べた上でスクレイピングを行う必要がある。
以上がスクレイピングについての概要になります。
ではさっそく、マイナビという転職サイトに対して、私がPythonで作ったツールを実行し、取得した情報をCSVファイルに出力してみたいと思います！
上の画像左側、背景紺色の部分が、実際にPythonのコードを実行した時の状況です。
このツールを実行させると、ブラウザであるGoogle Chromeが立ち上がり、上の画像右側のように、ツールの実行状況に併せ、ブラウザ内の状況も変化していきます。
今回は「マーケティング」というキーワードで、求人情報を検索してみました。
ヒットしたのが990件、ページにして20ページです。
上の画像左側において、「マーケティング」という単語が、実際私が手で入力したものです。
そのあと、何件の求人情報がヒットし、何ページあるのかが表示されています。
左側Pythonのツールの実行結果と、右側ブラウザの結果が同じ「990件」「20ページ」となっているのがおわかりいただけるかと思います。
で、その結果は、下の画像のような感じでCSVファイルに出力できました！
さくっと、こんな感じでCSVファイルにデータを出力できれば、便利ではありませんか！？
ここから先、このデータを煮るなり、焼くなりするのは、マーケティング担当者のあなた次第です！
さあ、では次にAPIを活用した例も見ていきましょう。
やってみよう その2：APIを活用して情報収集
API、APIと、よく聞くかと思いますが、APIとは一体なんなのか、まずはAPIについて簡単に説明してみたいと思います。
たとえば、ある情報を蓄えているサーバがあったとします。
そのサーバに向かって、「私はこういう情報がほしいです！」というリクエストを投げます。
そのリクエストを元に、サーバがレスポンス、答え、反応を返します。
このやりとりがAPIです。
で、今回は、そのやりとりをPythonを使ってやってみよう、ということになります。
今回使わせていただくAPIは楽天が提供している「楽天商品ランキングAPI」というものです。
このAPIを使って、コミックというジャンルのベスト30の情報を取得し、その取得した内容をCSVファイルに出力してみたいと思います！
楽天のようなAPIサービスを提供している会社さんは、〜Developersというような感じで、「Developres」つまり開発者向けに、上の画像のようなサイトを用意してくれているんですよね。
楽天だけでも色々なAPIが用意されており、今回はその中の一つの「楽天商品ランキングAPI」を使ってみようということになります。
私がPythonで作ったツールに、今回はコミックのジャンルIDなどを設定し、実行してみました。
するとどうでしょう、以下の画像のように、CSVファイルに、コミック部門におけるランキングベスト30の情報を出力できました！
ここから先、このデータを煮るなり、焼くなりするのは、マーケティング担当者のあなた次第です！ 笑
まとめ
いかがでしたか？
多少なりともPythonがマーケティングに役立つイメージが湧いて頂けたならば、私としては嬉しい限りです！
「いやいや、全然伝ってわってこないよ！」という方、引き続き学習してまいりますので、どうか暖かい目で見守ってやってください！
「さらにこういうツールは作れないの！？」という方、ぜひぜひお話聞かせてください！ 私、轟はあなたのご意見を待っていますよ〜！
さて、そろそろ締めのご挨拶になるのですが、最後にPythonというプログラミング言語を使ってみての感想を述べさせてください。
その感想とは……
「Python、めっちゃ書きやすい！！」
もうこれに尽きます！笑
私はこれまでJavaScript、PHPといったプログラミング言語を学んできたのですが、その中でも、このPython君、圧倒的に理解しやすく、書きやすいと感じました！
であるがゆえに、自ずとコードを書く時間も、短くできます。
「こういうの作って！」というご依頼から、お待たせせずにプロダクトをご提供できるかな、なんて思ってみたりもしております。
そんなわけで、「もっとPythonを使えるようになったるで！！」と心に決めた私、轟でした。
ではまた会う日まで、See you ！！