Pythonによるデータ抽出によるリードジェネレーション

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マッキンゼーの調査によると、データ、分析、テクノロジーを利用して販売とマーケティングを強化し、補完する企業は、EBITDA (利息、税金、減価償却費、および償却前の利益) と市場価格を上回る 15 ~ 25% の増加を目の当たりにしました。成長。 問題の技術には、データマイニングと分析ツールが含まれます。 この調査では、データ マイニング ソリューションは、企業が数百または数千の潜在的な顧客を見つけるのを支援することで、新しいリードを特定する機会を増やしたと指摘しています。 簡単に言えば、データ抽出およびマイニング ツールはリード生成に役立ちます。

リードジェネレーションとは?

多くの場合、リードジェネレーションとして契約されており、リードと呼ばれる新しい潜在的な顧客を特定、引き付け、クローズし、忠実な顧客に変換するプロセスを指します。 リードジェネレーションは、ブランドの認知度を高め、最終的には顧客数と購入数を増やし、最終的に収益の増加につながるため、企業にとって不可欠です。 さらに、見込み客の生成はマーケティング活動に信頼性をもたらし、見込み客は割り当てられた予算の具体的な結果として機能します。 B2B 企業の 85% が、リードジェネレーションを最も重要なマーケティング目標と見なしているのも不思議ではありません。

リードを生成するには、次のようないくつかの方法があります。

  • メールマーケティング
  • ソーシャルメディア
  • ブログのコンテンツと検索エンジンの最適化 (SEO)
  • ランディングページ
  • 動画
  • テレビとラジオ
  • ポッドキャスト
  • 有料検索広告
  • オーガニック検索
  • 物理的なイベントと見本市
  • SMS

これらの販促チャネルはそれぞれ、独自の方法で潜在的な顧客をターゲットにしています。 ただし、すべて同じような目標を持っています。リードと積極的に関わり、電子メールなどの通信サービスにサインアップしてもらうか、連絡先情報の入力を求めるフォームに入力してもらいます。 ただし、上記のアプローチの一部はコストがかかる可能性がありますが、多くのリードを生み出せない可能性があります. たとえば、テレビやラジオの広告は、視聴者やリスナーに連絡先情報を提供するよう影響を与えることはできません。 同様に、有料検索広告を避けてオーガニック検索を好むユーザーもいます。

このため、マーケティング担当者は、コスト効率が高く効果的なアプローチを使用してバランスを見つける必要があります。 また、Web スクレイピングは、効率的で費用対効果の高いリード生成システムの特徴をすべて備えています。

Webスクレイピングとは?

Web スクレイピングは、サードパーティの Web サイトから公開データを収集するプロセスです。 この用語は、手動または自動のデータ収集方法を指す場合がありますが、主に自動データ収集を表すために使用されます。 これは主に、手動の Web スクレイピングが遅く、エラーが発生しやすく、必要な時間と人的資源のためにコストが非常に高いためです。 対照的に、Web スクレイパーとして知られるボットによって実行される自動 Web スクレイピングは、高速、正確、信頼性が高く、費用対効果が高い.

Web スクレイパーは購入することも、ゼロから作成することもできます。 カスタム Web スクレイパーを作成するには、特に Web スクレイピング プロジェクトの最初のステップで HTTP 要求を送信する必要があるため、HTTP 要求ライブラリを備えたプログラミング言語を使用する必要があります。 Python はそのような言語の 1 つです。

Web スクレイパーを使用すると、オンライン ディレクトリやソーシャル メディア ページなどの信頼できるソースから連絡先情報を抽出できます。 したがって、最初のステップでは常に、そのようなソースを特定する必要があります。 次は、Python Web スクレイピングと呼ばれる、Python を使用したデータ抽出プロセスです。

Python Web スクレイピング

Python は、英語に似た構文を使用するため、学習と理解が容易な高水準の汎用プログラミング言語です。 さらに、Python は、ソフトウェアとアプリケーションの作成プロセスを簡素化するライブラリで知られています。 たとえば、Web データ収集に関して言えば、非常に役立つ Python Web スクレイピング ライブラリがいくつかあります。それらは、Requests、Selenium、Beautiful Soup、および lxml です。

リクエスト ライブラリにより、スクレイパーは HTTP リクエストを送信できます。 Beautiful Soup と lxml は、スクレイパーが HTML および XML ファイルに格納されている非構造化データを構造化形式に変換できるようにする解析ライブラリです。 最後に、Selenium は JavaScript のレンダリングを容易にします。

Python Web スクレイピング ツールを使用して、Web サイトや電子メールから連絡先情報を抽出し、ファイルに保存できます。 Python を使用して、スクレイパーによって収集されたデータを使用してオンライン フォームに自動的に入力することもできます。 つまり、Python を使用してデータを自動的に取得できるだけでなく、連絡先情報が収集された見込み顧客にマーケティング メッセージを送信することもできます。

結論

リードを生成するプロセスは複雑になる可能性があります。 一般に、潜在的な顧客を忠実な顧客に変えることを意図して特定する必要があります。 しかし、複雑なのは、企業がリードを生成するために使用できる複数のアプローチがあるという事実から生じます. 幸いなことに、費用対効果が高く、リードを生成する最も効果的な方法の 1 つである Web スクレイピングを使用できます。 Python Web スクレイピング ツールは、Web サイトや電子メールから連絡先情報を抽出し、フォームに自動的に入力できるため、手間のかからないデータ処理方法を提供します。

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