# 目次

1. はじめに
2. HubSpot APIの基本
   - 2-1. HubSpot APIとは
   - 2-2. APIキーの取得方法
3. Python環境の準備
   - 3-1. 必要なライブラリのインストール
4. HubSpotデータの取得
   - 4-1. APIリクエストの作成
   - 4-2. データ取得の例
5. KPI集計ツールの設計
   - 5-1. KPIの定義
   - 5-2. データの正規化と保存
   - 5-3. 集計処理の設計
6. PythonでのKPI集計ツール開発
   - 6-1. データの加工
   - 6-2. 集計ロジックの実装
   - 6-3. 結果の可視化
7. まとめ

---

1. はじめに

今や、多くの企業がマーケティングオートメーションプラットフォームとしてHubSpotを使用しています。本記事では、HubSpot APIとPythonを使ってKPI集計ツールを作成する方法について詳しく説明します。このツールを使うことで、HubSpotに保存されたデータを集計し、ビジネスの洞察を得ることができます。Pythonを使用することで、自動化されたプロセスを実現し、手動では捉えづらかったデータのトレンドを把握することができます。

2. HubSpot APIの基本

### 2-1. HubSpot APIとは

HubSpot APIは、開発者がHubSpotのデータや機能にアクセスできるインターフェースです。APIを利用することで、外部システムとのデータ連携が可能になります。具体的には、顧客情報、取引データ、マーケティングイベントなどを取得・更新することができます。

### 2-2. APIキーの取得方法

HubSpot APIを利用するには、まずAPIキーを取得する必要があります。APIキーはHubSpotの設定画面から取得できます。以下に簡単な手順を示します。

- HubSpotアカウントにログイン
- ナビゲーションバーから「設定」へ移動
- 「インテグレーション」メニュー内の「APIキー」を選択
- 「APIキーの表示」または「APIキーの生成」をクリック

3. Python環境の準備

### 3-1. 必要なライブラリのインストール

PythonでHubSpot APIを操作するには、いくつかのライブラリをインストールします。以下のコマンドを使用して必要なライブラリをインストールします。

![img](/mosaic-code.jpg)

- `requests`は、APIリクエストを行うためのライブラリです。
- `pandas`は、データ操作や集計に便利なライブラリです。
- `matplotlib`は、データの可視化を行うためのライブラリです。

4. HubSpotデータの取得

### 4-1. APIリクエストの作成

HubSpotのデータを取得するために、まずはリクエストを作成します。Pythonの`requests`ライブラリを使って、以下のようなコードを記述します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-2. データ取得の例

上記のコードは、HubSpotのすべてのコンタクト情報を取得します。取得したデータはJSON形式で返されるため、Pythonの辞書型として操作できます。

5. KPI集計ツールの設計

### 5-1. KPIの定義

KPI（Key Performance Indicator）は、組織の目標を達成するための重要な指標です。HubSpotのデータを基に、適切なKPIを定義します。例として以下のようなKPIが考えられます。

- 新規リードの獲得数
- 顧客の転換率
- Webサイト訪問数

### 5-2. データの正規化と保存

KPIを集計するためには、データの正規化と保存が重要です。パンダスライブラリを使用してデータフレームを作成し、効率的にデータを操作します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-3. 集計処理の設計

データが整ったら、集計処理を設計します。例えば、新規リード獲得数を月別に集計する場合は、以下のように実装できます。

![img](/mosaic-code.jpg)

6. PythonでのKPI集計ツール開発

### 6-1. データの加工

取得したデータをKPIに合わせて加工します。データフレームを使用して、必要な列を選択したり、フィルタリングを行います。

### 6-2. 集計ロジックの実装

データの集計には、`pandas`のグループ化機能を使用します。以下に例を示します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 6-3. 結果の可視化

最後に、集計したデータを可視化してみましょう。`matplotlib`を使用してヒストグラムを作成します。

![img](/mosaic-code.jpg)

7. まとめ

HubSpot APIとPythonを使用したKPI集計ツールの作成手順を解説しました。このツールにより、HubSpotから取得したマーケティングデータを効率的に集計し、可視化することができます。結論として、このプロセスを自動化することで、データドリブンな意思決定が可能となり、ビジネスの成長を加速させる手助けとなるでしょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# 目次

1. はじめに
2. HubSpot APIの基本
   - 2-1. HubSpot APIとは
   - 2-2. APIキーの取得方法
3. Python環境の準備
   - 3-1. 必要なライブラリのインストール
4. HubSpotデータの取得
   - 4-1. APIリクエストの作成
   - 4-2. データ取得の例
5. KPI集計ツールの設計
   - 5-1. KPIの定義
   - 5-2. データの正規化と保存
   - 5-3. 集計処理の設計
6. PythonでのKPI集計ツール開発
   - 6-1. データの加工
   - 6-2. 集計ロジックの実装
   - 6-3. 結果の可視化
7. まとめ

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1. はじめに

今や、多くの企業がマーケティングオートメーションプラットフォームとしてHubSpotを使用しています。本記事では、HubSpot APIとPythonを使ってKPI集計ツールを作成する方法について詳しく説明します。このツールを使うことで、HubSpotに保存されたデータを集計し、ビジネスの洞察を得ることができます。Pythonを使用することで、自動化されたプロセスを実現し、手動では捉えづらかったデータのトレンドを把握することができます。

2. HubSpot APIの基本

### 2-1. HubSpot APIとは

HubSpot APIは、開発者がHubSpotのデータや機能にアクセスできるインターフェースです。APIを利用することで、外部システムとのデータ連携が可能になります。具体的には、顧客情報、取引データ、マーケティングイベントなどを取得・更新することができます。

### 2-2. APIキーの取得方法

HubSpot APIを利用するには、まずAPIキーを取得する必要があります。APIキーはHubSpotの設定画面から取得できます。以下に簡単な手順を示します。

- HubSpotアカウントにログイン
- ナビゲーションバーから「設定」へ移動
- 「インテグレーション」メニュー内の「APIキー」を選択
- 「APIキーの表示」または「APIキーの生成」をクリック

3. Python環境の準備

### 3-1. 必要なライブラリのインストール

PythonでHubSpot APIを操作するには、いくつかのライブラリをインストールします。以下のコマンドを使用して必要なライブラリをインストールします。

```bash
pip install requests matplotlib pandas
```

- `requests`は、APIリクエストを行うためのライブラリです。
- `pandas`は、データ操作や集計に便利なライブラリです。
- `matplotlib`は、データの可視化を行うためのライブラリです。

4. HubSpotデータの取得

### 4-1. APIリクエストの作成

HubSpotのデータを取得するために、まずはリクエストを作成します。Pythonの`requests`ライブラリを使って、以下のようなコードを記述します。

```python
import requests

API_KEY = 'YOUR_HUBSPOT_API_KEY'
url = f'https://api.hubapi.com/contacts/v1/lists/all/contacts/all?hapikey={API_KEY}'

response = requests.get(url)
data = response.json()

print(data)
```

### 4-2. データ取得の例

上記のコードは、HubSpotのすべてのコンタクト情報を取得します。取得したデータはJSON形式で返されるため、Pythonの辞書型として操作できます。

5. KPI集計ツールの設計

### 5-1. KPIの定義

KPI（Key Performance Indicator）は、組織の目標を達成するための重要な指標です。HubSpotのデータを基に、適切なKPIを定義します。例として以下のようなKPIが考えられます。

- 新規リードの獲得数
- 顧客の転換率
- Webサイト訪問数

### 5-2. データの正規化と保存

KPIを集計するためには、データの正規化と保存が重要です。パンダスライブラリを使用してデータフレームを作成し、効率的にデータを操作します。

```python
import pandas as pd

# データを正規化
contacts_df = pd.json_normalize(data['contacts'])

# CSVに保存
contacts_df.to_csv('contacts.csv', index=False)
```

### 5-3. 集計処理の設計

データが整ったら、集計処理を設計します。例えば、新規リード獲得数を月別に集計する場合は、以下のように実装できます。

```python
contacts_df['createdAt'] = pd.to_datetime(contacts_df['properties.createdate.value'], unit='ms')
monthly_leads = contacts_df.resample('M', on='createdAt').size()
```

6. PythonでのKPI集計ツール開発

### 6-1. データの加工

取得したデータをKPIに合わせて加工します。データフレームを使用して、必要な列を選択したり、フィルタリングを行います。

### 6-2. 集計ロジックの実装

データの集計には、`pandas`のグループ化機能を使用します。以下に例を示します。

```python
# 各マーケティングチームのパフォーマンスを集計
team_performance = contacts_df.groupby('properties.hubspot_owner_id.value').agg({'properties.revenue.value':'sum'})
```

### 6-3. 結果の可視化

最後に、集計したデータを可視化してみましょう。`matplotlib`を使用してヒストグラムを作成します。

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# 新規リードの月別推移をプロット
monthly_leads.plot(kind='bar')
plt.title('Monthly New Leads')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Number of Leads')
plt.show()
```

7. まとめ

HubSpot APIとPythonを使用したKPI集計ツールの作成手順を解説しました。このツールにより、HubSpotから取得したマーケティングデータを効率的に集計し、可視化することができます。結論として、このプロセスを自動化することで、データドリブンな意思決定が可能となり、ビジネスの成長を加速させる手助けとなるでしょう。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

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