Python pandas を使ってSalesforce Marketing のデータを可視化・分析する方法

こんにちは！ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。

Python エコシステムには多くのライブラリがあり、開発やデータ分析を行う際には必須と言っていいライブラリも多く存在します。CData Python Connector for SFMarketingCloud は、pandas、Matplotlib、SQLAlchemy から使用することで Salesforce Marketing にデータ連携するPython アプリケーションを構築したり、Salesforce Marketing のデータの可視化を実現します。本記事では、pandas、SQLAlchemy、およびMatplotlib のビルトイン機能でSalesforce Marketing にリアルタイムアクセスし、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connectors の特徴

CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。

1. Salesforce Marketing をはじめとする、CRM、MA、会計ツールなど多様なカテゴリの270種類以上のSaaS / オンプレデータソースに対応
2. pandas をはじめとする多様なデータ分析・BI ツールにSalesforce Marketing のデータを連携
3. ノーコードでの手軽な接続設定

CData Python Connectors では、1.データソースとしてSalesforce Marketing の接続を設定、2.Python からPython Connectors との接続を設定、という2つのステップだけでデータソースに接続できます。以下に具体的な設定手順を説明します。

以下の手順に従い、必要なライブラリをインストールし、Python オブジェクト経由でSalesforce Marketing にアクセスします。

必要なライブラリのインストール

pip で、pandas & Matplotlib ライブラリおよび、SQLAlchemy をインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

次にライブラリをインポートします。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python でSalesforce Marketing のデータを可視化

次は接続文字列を作成してSalesforce Marketing に接続します。create_engine 関数を使って、Salesforce Marketing に連携するEngne を作成します。以下はサンプルの接続文字列になりますので、環境に応じてクレデンシャル部分を変更してください。

engine = create_engine("sfmarketingcloud:///?User=myUser&Password=myPassword&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")

Salesforce Marketing Cloud API への認証

User およびPassword をログインクレデンシャルに設定するか、sandbox アカウントに接続する場合はsandbox ユーザーのクレデンシャルに設定します。

Salesforce Marketing Cloud API への接続

デフォルトでは、CData 製品は本番環境に接続します。Salesforce Marketing Cloud sandbox アカウントを使用するには、UseSandbox をtrue に設定します。

デフォルトのインスタンスは、Web Services API s7 です。他のインスタンスを使用する場合は、Instance を設定できます。

Salesforce Marketing にアクセスするSQL を実行

pandas のread_sql 関数を使って好きなSQL を発行して、DataFrame にデータを格納します。

df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Status FROM Subscriber WHERE EmailAddress = '[email protected]'""", engine)

Salesforce Marketing のデータを可視化

DataFrame に格納されたクエリ結果に対して、plot 関数をつかって、Salesforce Marketing のデータをグラフ化してみます。

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Status")
plt.show()

Salesforce Marketing からPython へのデータ連携には、ぜひCData Python Connector をご利用ください

このようにCData Python Connector と併用することで、270を超えるSaaS、NoSQL データをPython からコーディングなしで扱うことができます。30日の無償評価版が利用できますので、ぜひ自社で使っているクラウドサービスやNoSQL と合わせて活用してみてください。

日本のユーザー向けにCData Python Connector は、UI の日本語化、ドキュメントの日本語化、日本語でのテクニカルサポートを提供しています。

ソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("sfmarketingcloud:///?User=myUser&Password=myPassword&InitiateOAuth=GETANDREFRESH&OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")
df = pandas.read_sql("""SELECT Id, Status FROM Subscriber WHERE EmailAddress = '[email protected]'""", engine)

df.plot(kind="bar", x="Id", y="Status")
plt.show()