Generación de leads con minería de datos con Python
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Un estudio de McKinsey observó que las empresas que utilizan datos, análisis y tecnología para mejorar y complementar su experiencia de ventas y marketing obtienen un aumento del 15 al 25 % en el EBITDA (ganancias antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización) y por encima del mercado. aumento. Las tecnologías en cuestión incluyen minería de datos y herramientas analíticas. El estudio señala que las soluciones de minería de datos han aumentado su capacidad para identificar nuevos clientes potenciales al ayudar a las empresas a encontrar cientos o incluso miles de clientes potenciales. En pocas palabras, la minería de datos y las herramientas de minería ayudan a la generación de leads.
¿Qué es la Generación de Leads?
A menudo denominado generación de prospectos, se refiere al proceso de identificar, atraer, cerrar y convertir nuevos prospectos, conocidos como prospectos, en clientes leales. La generación de leads es muy importante para los negocios porque aumenta el conocimiento de la marca y, en última instancia, conduce a un mayor número de clientes y compras, lo que finalmente conduce a un aumento de los ingresos. Además, la generación de prospectos ofrece credibilidad a los esfuerzos de marketing, y los prospectos actúan como resultados reales de un presupuesto asignado. No es de extrañar que el 85 % de las empresas B2B consideren la generación de leads como su objetivo de marketing más importante.
Hay varias formas de generar clientes potenciales, que incluyen:
- Correo de propaganda
- Medios de comunicación social
- Contenido del blog y optimización de motores de búsqueda (SEO)
- Páginas de destino
- Vídeos
- televisión y radio
- podcasts
- Anuncios de búsqueda pagados
- Búsqueda orgánica
- Eventos físicos y exposiciones.
- SMS
Cada uno de estos canales promocionales se dirige a clientes potenciales de una manera única. Sin embargo, todos tienen un objetivo similar: interactuar activamente con el cliente potencial y lograr que se registre en un servicio de comunicación como el correo electrónico o complete un formulario solicitando información de contacto. Pero algunos de los enfoques anteriores pueden ser costosos, pero es posible que no generen muchos clientes potenciales. Por ejemplo, los anuncios de radio y televisión no pueden influenciar a los espectadores u oyentes para que proporcionen información de contacto. Del mismo modo, algunos usuarios pueden evitar los anuncios de búsqueda pagados a favor de la búsqueda orgánica.
Por esta razón, los especialistas en marketing deben encontrar un equilibrio entre utilizar un enfoque que sea tan efectivo como rentable. Y el web scraping tiene todas las características de un sistema de generación de leads eficiente y rentable.
¿Qué es el raspado web?
Es un proceso de web scraping. recopilación de información disponible públicamente de sitios web de terceros. Aunque el término puede referirse tanto a métodos de recopilación de datos manuales como automatizados, se usa más comúnmente para denotar la recopilación de datos automatizada. La conclusión es que el web scraping manual es lento, propenso a errores y muy costoso debido al tiempo y los recursos humanos necesarios. Por el contrario, el web scraping automatizado realizado por bots conocidos como web scrapers es rápido, preciso, fiable y rentable.
Curiosamente, los web scrapers se pueden comprar o crear desde cero. Para crear un raspador web personalizado, debe usar un lenguaje de programación con una biblioteca de solicitudes HTTP, especialmente porque el primer paso de cualquier proyecto de raspado web consiste en enviar solicitudes HTTP. Python es uno de esos lenguajes.
Los raspadores web le permiten extraer información de contacto de fuentes confiables, como directorios en línea o páginas de redes sociales. Por lo tanto, el primer paso siempre requiere identificar dichas fuentes. Luego viene el proceso de extracción de datos usando Python conocido como web scraping de Python.
Raspado web de Python
Python es un lenguaje de programación de propósito general y alto nivel que es fácil de aprender y comprender porque utiliza una sintaxis similar al inglés. Además, Python es conocido por sus bibliotecas que simplifican el proceso de creación de programas y aplicaciones. Por ejemplo, cuando se trata de recopilar datos web, existen algunas bibliotecas de raspado web de Python bastante útiles, a saber, Requests, Selenium, Beautiful Soup y lxml.
La biblioteca de solicitudes permite que el raspador envíe solicitudes HTTP. Beautiful Soup y lxml son bibliotecas de análisis que permiten que el raspador convierta datos no estructurados almacenados en archivos HTML y XML en un formato estructurado. Finalmente, Selenium facilita la representación de JavaScript.
puedes usar un Raspado web de Python una herramienta para extraer y guardar información de contacto de sitios web y correos electrónicos. También puede usar Python para completar automáticamente formularios en línea utilizando los datos recopilados por el raspador. Esto significa que puede usar Python no solo para recuperar datos automáticamente, sino también para enviar mensajes de marketing a clientes potenciales cuya información de contacto se ha recopilado.
El resultado
El proceso de generar números ciertamente puede ser complicado. Generalmente se trata de identificar clientes potenciales con la intención de convertirlos en clientes fieles. Pero la complejidad proviene del hecho de que existen muchos enfoques que las empresas pueden utilizar para generar clientes potenciales. Afortunadamente, puede usar web scraping, que es una de las formas más rentables y efectivas de generar clientes potenciales. Una herramienta de raspado web de Python puede extraer información de contacto de sitios web y correos electrónicos y completar formularios automáticamente, lo que le brinda una forma sencilla de procesar datos.
