Маркетинг остаточно перетворився з суто “битви креативів” на “гру в цифри”. Проблема в тому, що цифр стало занадто багато. Настільки, що улюблені Google Sheets та Excel почали відверто “лягати” під вагою експорту з рекламних кабінетів, CRM та Google Analytics.

Талановитий маркетолог-стратег, який має генерувати гіпотези, перетворюється на оператора зведених таблиць. Він витрачає 80% часу, щоб вручну звести, почистити й ”подружити” дані, і лише 20% — щоб їх проаналізувати. Хоча має бути точно навпаки.

“Чекайте, але хіба це не робота аналітика”? — запитаєте ви. Так, в ідеальному світі великих корпорацій. Але подивимось правді в очі: у 80% невеликих і середніх компаній маркетолог — це і є аналітик. Якщо у вас немає під рукою команди BI-відділу, яка за 5 хвилин побудує будь-який звіт, то ви і є та людина, яка щотижня “бореться” з цими таблицями.

Тож пропонуємо подивитися на три ситуації, де таблиці вже “не вивозять”, і саме Python рятує не лише час, але й кар’єру.

Ситуація 1. Понеділковий звіт, який з'їдає пів дня

Сценарій: маркетолог у великому e-commerce або в диджитал-агенції.

Що відбувається в Excel/Sheets: щопонеділка о 10:00 починається ритуал: зайти в рекламні кабінети Facebook, Google Ads, TikTok Ads, окремо вивантажити дані з Google Analytics 4, окремо — з CRM.

Далі починається магія руками:

1. Відкрити 5 CSV-файлів.

2. Прибрати “сміття” та зайві стовпці.

3. Привести назви кампаній до одного формату.

4. Зкопіпастити все це в один гігантський Excel-файл.

5. Побудувати зведену таблицю, щоб нарешті побачити загальну картину.

Дві години дня минуло. Звіт готовий. Часу на аналіз і висновки (“а що з цим робити далі”) майже не залишилось.

Як це вирішує Python: маркетолог, який знає Python, запускає один скрипт.

Цей скрипт сам (через API) стукається у всі рекламні кабінети й забирає потрібні дані. Сам, за допомогою бібліотеки Pandas, чистить їх, приводить до єдиного формату і зводить в один датафрейм (так в Pandas називають таблиці).

Результат: 5 хвилин замість 2 годин. Маркетолог п’є каву і думає, чому впав CTR, а не як звести два файли, щоб Excel не завис.

Ситуація 2. Спроба порахувати реальний ROAS і ВПР, що завис

Сценарій: маркетолог в EdTech-проєкті або будь-якому інтернет-магазині.

Що відбувається в Excel/Sheets. Задача: порахувати реальний ROAS (ROMI), а не той “красивий”, що у рекламному кабінеті Facebook. Треба з'єднати дані про витрати з реклами та реальні оплати з CRM.

Excel-шлях:

1. Вивантажити витрати з Facebook Ads.

2. Вивантажити реальні оплати з CRM (наприклад, замовлення зі статусом “Оплачено”).

3. А тепер — ВПР (VLOOKUP). Треба “подружити” ці два файли по ID транзакції, пошті або utm-мітці.

На файлі у 100 000 рядків (це небагато для середнього магазину) ваш ноутбук починає гудіти, а Excel зависає на 15 хвилин або просто закривається з помилкою “Not responding”.

Як це вирішує Python: 

• Беремо ті самі два файли. 

• Завантажуємо їх у Pandas. 

• Даємо одну команду merge (об'єднати) за ключовим полем. 

• Вся операція займає 10 секунд. Неважливо, скільки там рядків — сто тисяч чи п'ять мільйонів.

Результат: маркетолог нарешті бачить правду. Він бачить, що рекламна кампанія “Х” насправді принесла не 50 продажів (як у звіті FB), а 30 реальних оплат. І миттєво її вимикає, економлячи бюджет.

Ситуація 3. Стеля аналізу. 

Сценарій: керівник каже: “Мені не треба звіт про те, що було. Скажи, що буде".

Що відбувається в Excel/Sheets. Задачі:

1. Зробити RFM-аналіз (сегментацію) клієнтської бази на 250 000 контактів.

2. Побудувати когортний аналіз LTV.

3. Знайти неочевидні патерни в поведінці користувачів.

В Excel це теоретично можливо. Але це години роботи, складні формули масивів та зведені таблиці, які ледь ворушаться. 

Як це вирішує Python: для Python це стандартні задачі. RFM-аналіз чи побудова когорт — це готові функції та бібліотеки (ті ж Pandas, NumPy, Matplotlib для візуалізації). Скрипт пишеться один раз і далі працює на будь-якому обсязі даних.

Результат: маркетолог переходить з рівня “я збираю звіти” на рівень “я знаходжу інсайти, прогнозую поведінку і впливаю на стратегію”. А це, будемо відверті, зовсім інший рівень відповідальності та зарплатні.

Вам не треба бути програмістом. Вам треба бути ефективним

Головний страх маркетолога: “Але ж я не технар! Який код”?

Так і не треба бути програмістом! Python для аналітики — це не про створення сайтів чи складних алгоритмів. Це про те, щоб перестати бути рабом таблиць і повернути собі свій час.

Вам не потрібен весь Python. Вам потрібні 3-4 ключові бібліотеки, щоб автоматизувати 90% своєї рутини й нарешті почати думати мізками, а не працювати руками.

Поки один маркетолог чекає, коли Excel “відвисне” з ВПР, інший вже тестує 10 нових гіпотез, бо його скрипт робить звіт за 5 хвилин. Питання: хто з них буде ціннішим для бізнесу?

Якщо ви відчули, що вперлися у стелю Excel і вас дратує ручна робота, — Python стає логічним і необхідним кроком у вашому розвитку.

На курсі “Python для Data Analysts” ми не вчимо “кодити заради коду”, ми вчимо розвязувати реальні бізнес-задачі, навіть якщо ви ніколи не писали код і все життя працювали лише в Excel.

На вас чекають:

• Покрокові інструкції: від встановлення програм (VS Code, Jupyter) і першого рядка коду до повноцінної автоматизації звітів.

• Лише реальні задачі: очищення, фільтрація, об'єднання таблиць (Pandas), швидкі обчислення (NumPy) та візуалізація даних (Matplotlib, Seaborn).

• Формат мікронавчання: короткі, структуровані відеоуроки до 20 хвилин. Їх легко вбудувати у ваш робочий графік.

• Реальна практика: домашні завдання з перевіркою та фідбеком (на пакетах Оптимал та Макс), щоб ви не лишились сам на сам із кодом.