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10 tips para mejorar tu Marketing en las redes sociales

10 tips para mejorar tu Marketing en las redes sociales
#Marketing
29 de ene - min de lectura


Una buena estrategia de Marketing Digital tiene que ayudarte a alcanzar los objetivos planteados para tu negocio. Hoy en día, usar las herramientas que ofrecen las redes sociales te permite mejorar tu campaña. Siguiendo estos tips vas a saber qué acciones debés implementar:
  1. Llamá la atención de los usuarios con Infografías
Si querés ofrecerle a tu audiencia un valor agregado, aprovechá este contenido visual que permite resumir datos y presentarlos de una manera atractiva y didáctica, además de poder brindar información de forma precisa y en pocos segundos.  
  1. Mantené tus contenidos actualizados
Una excelente estrategia para aprovechar tus contenidos y mantener a tu audiencia interesada es mantenerse actualizado. Para lograrlo, es importante revisar aquellos artículos que fueron de mayor interés, y aplicar las actualizaciones necesarias a medida que pase el tiempo para agregar datos que hayan surgido después de su publicación.  
  1. Aprovechá tu blog
Cuando hablamos de Social Media Marketing “el contenido es el rey” porque con él podés brindarle a los usuarios un valor agregado. Una recomendación a tener en cuenta es armar los posteos de tu blog en diferentes formatos para no aburrir a la audiencia. De esta manera, además, podés aprovechar las distintas piezas como fotos, textos de diferentes extensiones y videos. Es importante que todo el contenido sea apto para dispositivos móviles, que es de donde proviene gran parte del público de las redes sociales.  
  1. Usá los botones sociales
Para impulsar la difusión de los contenidos, es importante que los usuarios puedan compartirla fácilmente. Para esto son de mucha utilidad los botones sociales, que les permiten a las personas publicar tus posts en sus cuentas con solo un clic.
  1. Organizá concursos y promociones
Es una manera en la que tus seguidores se pueden sentir premiados, y esto lleva a que le presten más atención a tu negocio. Utilizar fechas importantes como Navidad o el día de la madre, va a favorecer que las personas asocien tu marca con momentos felices.  
  1. Trabajá con calendarios de contenidos
Es importante que te organices para llevar a cabo tu estrategia de marketing con una mayor eficiencia. Trabajar con un calendario de contenidos te permite ordenar la frecuencia de tus publicaciones y te ayuda a tomar decisiones relativas a los contenidos.  
  1. Conocé tus estadísticas en las redes
Para saber si tus objetivos están funcionando tal como fueron planteados, es fundamental que tengas una devolución de tu desempeño en cada red social. Analizar cuáles son los contenidos que funcionan mejor y en que horarios, permite perfeccionar la estrategia.
  1. Participá de las conversaciones
Una herramienta para llegar a tu audiencia es participar de las conversaciones más populares de tu nicho. Así, podés asegurarte que tus publicaciones aparezcan vinculadas a determinados temas. Por ejemplo, en Twitter podés añadir el #hashtag correspondiente a tu post. Además, podés usar temas más populares consultando el panel de Tendencias.  
  1. Interactuá con tu audiencia
Para establecer un vínculo con tus seguidores, es importante ser interactivo. Responder las menciones, agradecer comentarios y likes, ser atento a los DM, son gestos que los usuarios valoran mucho.  
  1. Difundí tus cuentas en las redes sociales de manera offline
Un punto muy importante es no olvidarte promocionar tus cuentas en las redes de manera offline. Para eso, se pueden colocar tus URLs de Facebook, usuarios de Twitter y otros datos en tus tarjetas personales y folletos. También es una buena idea usar ploteos en las vidrieras de tu negocio y aprovechar los espacios expuestos al público.   Con ayuda de estos consejos vas a ver una mejoría en tu estrategia de Marketing para redes ¡Si los incorporás a tu rutina vas a ver los resultados!

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Ejemplos reales de cómo la Ciencia de Datos ayuda a resolver problemas img
#Datos

Ejemplos reales de cómo la Ciencia de Datos ayuda a resolver problemas

El profesional de Data Science, también conocido como Data Scientist, es un experto en resolución de problemas, ayudando a las empresas a reducir costos, aumentar la productividad y proporcionar datos para la toma de decisiones, incluso durante las crisis económicas. Por todo esto, el científico de datos es una de las profesiones más demandadas en el presente y con mejores perspectivas a futuro.  Este profesional, objetivamente, tiene el papel principal de transformar los datos en inteligencia para el negocio.  Ejemplos de cómo la Ciencia de Datos ayuda a tomar decisionesLas armas de Data Scientist tienen una conexión directa con la inteligencia lógica, el monitoreo y la interpretación precisa y precisa de los algoritmos.A continuación, presentamos preguntas y situaciones que sirven como ejemplos de aplicaciones de Data Science:➜ Mostrar qué productos realmente interesan a los clientes de una empresa.➜ En los próximos dos meses, ¿qué clientes probablemente no pagarán?➜ En el período posterior a la crisis, ¿cuánto tiempo le tomará a una compañía en particular restablecer su negocio?  ➜ Para que esto suceda, ¿qué acciones deben tomar por adelantado?➜ ¿Es mejor invertir en acciones o comprar / alquilar equipos más modernos para la producción?➜ ¿Es mejor contratar a más personas el año que viene? Si es así, ¿en qué áreas será rentable el retorno? Cómo un científico de datos entrega resultadosAnte estos desafíos, tan vitales para la supervivencia de la empresa, este profesional confía en la tecnología y el desarrollo de habilidades digitales  para analizar datos y ofrecer soluciones para el negocio.Con ellos, el científico de datos tiene el conocimiento necesario para comprender completamente el problema, identificar qué tipo de método usar y ayudar a resolver la situación, comenzando con el tratamiento de los datos.En este paso, el objetivo es proporcionar al método elegido solo información útil para resolver el problema. Cuando se completa, aplica la solución resultante, evaluándola con métricas específicas, las mismas que mostrarán las limitaciones contenidas en la solución. Luego, con toda certeza, es hora de llevar la solución a la junta, es decir, a los propietarios del problema. El informe State of the CIO 2020 IDG  indica que el 37% de los líderes de TI son conscientes de que el análisis de datos para su negocio será el mayor motor de inversión este año.En definitiva, no hay motivos para esperar: ¡Hay que aprovechar esta tendencia global para convertirse en Científico de Datos y hacer que nuestra carrera profesional despegue sin límites! 

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#Otros

El futuro es colaborativo: cómo programar en equipo

La colaboración, la organización, las herramientas ágiles y los estándares preestablecidos son la esencia de la programación en equipo . Para complicado, pero no lo es. A lo largo del artículo, desmitificaremos la programación colaborativa  y explicaremos, punto por punto, por qué la programación en equipos puede generar excelentes resultados, siempre y cuando todo esté diseñado con el compromiso de todos hacia el objetivo común.Cómo aprender a programar en equipoDebido a las medidas de protección relacionadas con la pandemia, el trabajo de la oficina en casa, que ya estaba creciendo, experimentó un auge, y en este escenario, el área de programación también se vio afectada. Con eso, aprender a programar en equipo se ha vuelto esencial.La programación colectiva puede ser muy interesante, en el sentido de mejorar y desarrollar habilidades sociales y compartir ideas para la creación de prototipos y el conocimiento. Pero para eso es preciso tener cierta pautas en claro:  Al inicio hay que concentrarse en la organización de tareas y la comprensión del objetivo. Luego, realizar una primera reunión virtual con el equipo involucrado, dividiendo el proyecto en módulos, estableciendo una interfaz entre cada uno de ellos. Por lo tanto, es más práctico definir las funciones de cada profesional y los parámetros que se crearán para cada etapa. Las reuniones deben ser frecuentes, preferiblemente semanales, con horarios y fechas fijas. En la primera reunión virtual, que guiará las siguientes, es interesante definir las siguientes acciones:➜ Creación de un documento con todos los estándares establecidos, verificando si abarcan lo que todo el equipo quiere para que se desarrolle la plataforma;➜ Elegir a una persona responsable de monitorear el código, que funcionará como  tutor para asegurarse de que estas normas se cumplan y se organicen;➜ Alentar a los miembros a aportar ideas para mejorar lo que ya se ha definido, estableciendo nuevas conversaciones rápidas, incluso fuera de la reunión semanal;➜ Definir herramientas y metodologías ágiles para que todos puedan usar durante el desarrollo de la plataforma;➜ Establecer plazos claros, dividirlos en macros y micros, tanto para el equipo como para el individuo. Es mejor sentir la dinámica de su equipo y adaptar la forma de las entregas.Herramientas para la programación en equipo.Hay muchas herramientas que ayudan y muchos equipos para programar juntos. La metodología Kanban y Scrum son excelentes ejemplos de optimización, ya que inducen entornos más colaborativos y flexibles durante el proceso. Y con el equipo trabajando de forma remota, un buen consejo es mantener siempre un chat para compartir lo que está haciendo, responder preguntas, señalar errores, compartir ideas para soluciones. El Slack puede ser una buena alternativa para este chat, compartiendo conversaciones entre los módulos.El GitHub también funciona bien, donde el equipo usa el control de versión del código fuente de la plataforma de alojamiento usando Git, lo que permite a los usuarios registrados contribuir en proyectos privados y de código abierto, donde sea que estén.Y si tu equipo o proyecto es más grande, Trello es una alternativa, porque puede dividir las pestañas en: referencias o recursos (todos los archivos necesarios para acceder), backlog de Sprint (listas de tareas que deben completarse durante el Sprint) , bloqueado (impedimentos externos al progreso del trabajo), módulos en progreso, informe de errores (todos los problemas encontrados en el código a resolver) así como todas aquellas tareas que ya se han completado. Revisando códigos juntosEscribir una solución, un texto u otro material solo a los ojos de quienes lo produjeron puede traer un resultado menos cercano a la realidad que si el mismo código está sujeto a otras evaluaciones y opiniones.En el caso de la programación en equipo, la contribución de todos garantizará un resultado más consistente, ya que existe una diversidad de ideas involucradas, historias y seres humanos, además de conocimiento técnico y conocimientos únicos. Y cuando se trata de revisar el código, esta condición del equipo cuenta y mucho. En este momento, es necesario leer y comprender qué hace ese algoritmo, es decir, estudiar, aunque sea indirectamente, diferentes formas y soluciones de problemas de lo que normalmente haríamos.Cuando el equipo es diverso, con consenso democrático, cada revisor de código leerá y comprenderá el algoritmo desde su perspectiva para aprobarlo. Pronto, el cliente tendrá una solución mucho más robusta y asertiva.En Digital House  todos tienen la oportunidad de mejorar sus conocimientos de programación, para que pueda realizar y participar mejor en el trabajo de programación en equipo, incluso de forma remota. En nuestro programa de cursos en el área de programación  tenemos el programa Desarrollo Web Full Stack, en el que aprende a trabajar de forma colaborativa, utilizando metodologías ágiles, con el dominio del desarrollo de sitios web y sistemas web, utilizando lenguajes de programación como HTML, PHP, Javascript, Laravel, React y más.

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Lo que necesitas saber para convertirte en un científico de datos

¿Quiénes son los científicos de datos?Los científicos son personas curiosas, investigadoras e interrogantes con un gran poder de análisis y observación. El Data Scientist es así, traduciendo información, construyendo probabilidades y generando predicciones más ciertas para que un negocio prospere.El informe Connectivity Benchmark 2020 , el MuleSoft, habló con 800 líderes en organizaciones con al menos 1,000 empleados, EE. UU., Reino Unido, Francia, Alemania, Países Bajos, Australia, Singapur, Hong Kong y Japón, y señaló que las cuatro prioridades principales sus inversiones en TI fueron: seguridad (53%), big data y análisis (48%), estrategia multicloud (41%) e inteligencia artificial / aprendizaje automático (41%). Tenga en cuenta que todos están relacionados con los datos.Y, para que esta inversión traiga resultados, estas compañías saben que es necesario integrarse con los sistemas existentes. También según la encuesta, las tres funciones comerciales principales con necesidades para esta integración son: analistas comerciales (40%), científicos de datos (38%) y atención al cliente (38%). Aquí, está claro que el científico de datos actual no puede quedarse en la burbuja de TI. Debe participar activamente en la toma de decisiones, ya que los datos son el nuevo petróleo.Primeros pasos para convertirse en un científico de datosCada Data Scientist tiene un lado autodidacta. Curioso, estudia mucho, investiga y busca nuevas tecnologías por su cuenta. Así que es buena idea buscar comunidades, grupos y eventos gratuitos para conocer las nuevas tecnologías.  Conocimientos básicos de la base de datos y la estructura del lenguaje de programación.El prerrequisito básico para esta carrera es tener un conocimiento básico de bases de datos relacionales o no relacionales (SQL y NoSQL) y en lenguajes de programación .Para "diseccionar" una base de datos, como la investigación de laboratorio, y explorarla en su totalidad, se necesita aprender algunos lenguajes como R y Python, creando su modelo de algoritmo, así como la estructura para asignar variables, vectores, matrices, bucles, etc.  Dominar mínimamente las estadísticasCuartiles, percentiles, varianza, desviación estándar y lo básico en cálculos matemáticos como álgebra, regresión, comprensión de la tendencia de los datos al pensar en la representación visual en gráficos exploratorios. Es importante saber sobre todo esto, ahora mismo para comprender el comportamiento de los datos para aplicar un algoritmo.  Para convertirse en un Data Scientist, hacer un curso corto basado en la práctica es una alternativa muy inteligente. De esta manera, en pocos meses es posible convertirse en uno de los profesionales más buscando por las industrias en todo el mundo.