Python、Gmail SMTP を使用してパーソナライズされた電子メール ブラストを自動化する
この記事では、Gmail SMTP と Python スクリプトを使用して、手動および定期的な電子メール マーケティング キャンペーンの時間を 90% 節約する方法について説明します。
マーケティングの観点から見ると、オーガニックトラフィックはSEOだけに限定されません。逆に、投資の大部分が人材に集中している限り、幅広いトラフィック ソースをカバーします。ソーシャル メディア、パートナーシップ、VoD、電子メールなどが考えられます。オーガニック トラフィックの観点からこれらのチャネルと比較すると、電子メール マーケティングは依然として 1 対 1 の会話マーケティングにおいて最も効率的なアプローチであり、特に e コマースおよび B2B 分野では新規顧客のコンバージョン率が高く、維持コストが低くなります。
基本的に、電子メール マーケティングの魔法を活用する場合、有料プラットフォームと無料プラットフォームという 2 つの選択肢があります。プラットフォームの定期的な支払い手数料に制限されるよりも、長期的な投資収益率を優先したい場合は、この記事がぴったりです。
この記事では、Gmail と Python スクリプトを使用して、手動および定期的な電子メール マーケティング キャンペーンの時間を 90% 節約する方法について詳しく説明します。この記事を読み終えるまでに、あなたとあなたのチームはカスタム Python スクリプトを作成して、Gmail を使用して電子メール ブラスト システムを構築できるようになります。
Gmail SMTP マーケティング オートメーションを使用して時間を増やすメリットとデメリット:
長所:
- 手動で電子メールを送信する場合と比較して、90% 以上の時間を節約します。
- CRM ソフトウェアを購読したり、サードパーティが構築した社内システムに投資したりする場合と比較して、90% 以上のコストを節約できます。その後、これらの資金を自動化が難しい別の分野に投資できます。
- Gmail 自動化アプリケーションを他のアプリケーションと統合して、プロジェクトを合理化し、さらに時間を節約できる可能性があります。
- よくある質問
短所:
- 無料の Gmail アカウントでは、1 日あたり 500 件の電子メールしか送信できません。
- 有料の CRM と比較して、高度な電子メール テンプレートやレポート機能は提供されません。
- Python スキルを持つ人材が必要か、そもそもスクリプトを書くのに時間を費やす
記事のセクション:
- gspread と Google Sheet を使用して顧客データベースと接続する
- 個人アカウントの認証情報と Gmail SMTP サーバーへの接続
- 可変パラメータを使用したテンプレート メッセージの作成と読み取り
- パーソナライズされたメッセージを追加する
- メールを送る
- Gmail SMTP を使用して電子メールを送信するための完全な Python スクリプト
gspread と Google Sheet を使用して顧客データベースと接続する
まず最初に、対象ユーザーの連絡先とメッセージを含む顧客データベースに接続する必要があります。 Google シートは、gspread を使用してアプリケーションに接続または統合するのに便利なため、データを保存するための優れたオプションです。スクリーン キャップに示されているように、各列はデータセットのタイプを表します。それらの使用方法については、後ほど詳しく説明します。
Python スクリプトでは、gspread モジュールを使用して Google シートに接続できます。以下に参考用のスクリプト コードを示します。
個人アカウントの認証情報を追加し、Gmail SMTP サーバーに接続します
データベースに接続した後、Gmail アカウントの資格情報をスクリプトに追加し、Gmail サーバーに接続できます。
可変パラメータを使用したテンプレート メッセージの作成と読み取り
Gmail 自動化の目的は、データベースと Gmail 接続を誇示することではなく、対象ユーザーのリストに適切な電子メール メッセージを送信することです。したがって、電子メール メッセージを電子メール キャンペーンに追加する必要があります。
以下は、txt ファイルを作成し、そこにメッセージを追加するサンプルです。注意が必要なのは、記号$が含まれる単語がいくつかあることです。このシンボルが必要な理由は、受信者ごとにメッセージをカスタマイズするためです。単語の前に記号がある場合は、その位置が可変単語であることを意味します。詳しい作り方を解説していきます。
その後、後で電子メール キャンペーンに接続する目的でテンプレート ファイルを開くことができます。以下はスクリプトのコーディングサンプルです。
f = open('template.txt','r')
message_template = Template(f.read())
パーソナライズされたメッセージを追加する
テンプレート txt 内のデータベースとシンボルに関して上で 2 つのことを述べましたが、実際にはそれらは相関しています。
まず、各行は Google スプレッドシート内の固有の対象ユーザーを表します。次に、対象者情報を列ごとに分類します。したがって、各列は、電子メール、名前、Web サイトのリンクなど、1 つのタイプのデータセットを表します。列の名前は Python スクリプトとの接続に使用されるため、重要であることに注意してください。したがって、列間で重複が排除されていることを確認してください。
次に、テンプレート テキスト内の記号の後に続く単語は、Python スクリプトで作成する変数です。たとえば、この場合はChannel_Name, Video_headline 。
MIME モジュールには、開発者がこれらの変数を作成してデータベースに接続するための代替メソッドがあります。以下のスクリーンショットからわかるように、各変数には一意の値があります。一意の値は基本的に、スプレッドシートの特定の列の値です。
たとえば、電子メール オートメーションには通常複数の行があるため、リーダーの ChannelName に対してループを作成します。次に、このループ変数を使用して、テンプレート テキスト内で事前に設定されたシンボルと一致する列を特定します。 ChannelName[2] Google シートの 3 番目の列にチャンネル名データが格納されていることを意味します。 0から数えるので
メールを送る
電子メール メッセージのカスタマイズの準備ができたら、ループ内の対象ユーザーに電子メールを送信するコードを記述します。
最初のステップは、MINEText 関数で与えられる msg メソッドを使用して、件名、受信者の電子メールを含む電子メール情報を入力することです。
次に、ご存知かと思いますが、受信者の電子メールは Google スプレッドシートに保存されます。したがって、「To」コーディング行の特定の列を持つ変数を使用します。
最後になりましたが、 server.sendmail()を使用してコーディング行を記述します。このメソッドでは、送信者の電子メール、受信者の電子メール、msg.as_string の 3 つの値を追加する必要があります。
さらに、送信頻度が高すぎる場合に Google によってブロックされるメールを減らすため、 time.sleep() を追加することをお勧めします。
Gmail SMTP を使用して電子メールを送信するための完全な Python スクリプト
第 59 章「Python と Gmail SMTP を使用してパーソナライズされた電子メールの送信を自動化する」の完全な Python スクリプトに興味がある場合は、 「第 59 章」というメッセージを追加してニュースレターを購読してください。 。スクリプトはすぐにあなたのメールボックスに送信されます。
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よくある質問:
Q1: Pythonは何ですか？
A: Pythonは高水準の汎用プログラミング言語です。
Q2: Pythonの特徴は何ですか？
A: Pythonは読みやすく、シンプルな構文を持ち、大規模なプロジェクトにも適しています。
Q3: Pythonのバージョンは何種類ありますか？
A: Pythonには2.x系と3.x系の2つのバージョンがあります。
Q4: Pythonはどのような用途に使用できますか？
A: Pythonはウェブ開発、データ解析、人工知能、ゲーム開発など、さまざまな用途に使用できます。
Q5: Pythonの学習にはどのようなリソースがありますか？
A: Pythonの学習にはオンラインのチュートリアル、書籍、コミュニティなどさまざまなリソースがあります。
Q6: Pythonでのプログラミングは難しいですか？
A: Pythonのシンプルな構文と豊富なリソースのおかげで、初心者にも比較的簡単に学習できます。
Q7: Pythonは他のプログラミング言語と比べてどうですか？
A: Pythonは他のプログラミング言語と比べて記述量が少なく、読みやすいため、効率的な開発が可能です。
Q8: Pythonのライブラリは豊富ですか？
A: Pythonには豊富なライブラリがあり、さまざまなタスクを簡単に実行することができます。
Q9: Pythonでのデータ解析に適したライブラリはありますか？
A: Pythonでのデータ解析にはPandasやNumPy、Matplotlibなどのライブラリがよく使用されます。
Q10: Pythonはどのオペレーティングシステムで使用できますか？
A: PythonはWindows、macOS、Linuxなど、さまざまなオペレーティングシステムで使用することができます。
