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Cómo planificar una estrategia de contenido exitosa

Cómo planificar una estrategia de contenido exitosa
#Marketing
21 de dic - min de lectura


Cuando se trata de crear una estrategia de marketing de contenidos a través de canales digitales la planificación resulta ser una etapa clave. Sin embargo, de acuerdo con el Content Marketing Institute, solo el 37% de los especialistas de firmas B2B tienen implementada una estrategia documentada de contenido.  Para a garantizar que la estrategia sea sólida seis consejos fundamentales: 1.Definir al cliente Muchos profesionales suelen centrarse en los segmentos, es decir, factores como el género, el rango de edad o la ubicación. Sin embargo, es preciso considerar aspectos muy importantes, por ejemplo, qué los motiva, lo que valoran en una marca y por qué podrían seguir siendo leales. Este tipo de conocimiento acerca de la audiencia puede ser muy valioso al crear una estrategia de contenido, para hacer que las producciones resuenen en los consumidores. Existen múltiples formas de investigar sobre estos aspectos como el sentimiento de las redes sociales (que indica de qué está hablando la audiencia), así como el análisis de palabras clave para descubrir qué es lo que los consumidores están buscando y disfrutando actualmente. 2.Determinar qué funciona y qué no Hablando de Google Analytics, al configurar o actualizar la estrategia para el próximo año, también es importante volver atrás y ver los éxitos (o fracasos) del año anterior. Esto a veces se conoce como auditoría de contenido, pero más aún cuando el foco se centra únicamente en SEO. Identificar métricas clave de SEO es ciertamente uno de los beneficios de una auditoría porque así se pueden detectar factores que pueden estar afectando el ranking de una página, que puede ser desde la velocidad de la página hasta la redacción. En términos más generales, una auditoría también puede destacar importantes métricas de marketing de contenidos, como el número de acciones sociales o el porcentaje de rebote. Estos hallazgos deberían tenerse en cuenta para la estrategia futura, por ejemplo, en términos de los temas más populares y en los que podría valer la pena repetir el contenido o bien, o cambiar el rumbo por completo. 3. Alinear formato y canal Digital House Content TechAunque se dice que el video es la forma más atractiva de contenido, no hay una respuesta definitiva ya que todo depende de la marca o producto en cuestión. Sin embargo, el tipo de contenido a crear siempre debe estar alineado con su objetivo principal, así como con el canal de distribución. Por ejemplo, el objetivo de una marca B2B podría ser utilizar el contenido para educar a los consumidores en lugar de entretenerlos. En este caso, puede que no sea prudente distribuir contenido en una plataforma como Facebook, donde es más probable que el comportamiento del usuario esté alineado con el contenido de video de formato corto y relajado. 4.Crear un calendario editorial Un calendario editorial a menudo se confunde con la estrategia de contenido en sí misma, ya que los especialistas en marketing tienden erróneamente a suponer que planear ideas y fechas de publicación es todo lo que se necesita hacer. Un calendario debe incluir ideas y fechas de contenido. Sin embargo, para generar el mayor éxito posible también se debe incluir información detallada sobre la responsabilidad (es decir, quién crea), así como detalles sobre la distribución (es decir, dónde se publica el contenido) y finalmente, qué el contenido tal vez necesite ser actualizado o republicado.   5.Establecer KPI's Otro elemento importante de un calendario editorial es la medición del rendimiento. Esto significa determinar y configurar indicadores clave para medir el éxito del contenido. Un ejemplo simple es medir los niveles de participación de una publicación de blog mirando las visitas a la página o el tiempo de permanencia. Dado que el marketing de contenido a menudo se adapta para llegar a los clientes en varios momentos del proceso de compra, también es importante establecer los KPI de acuerdo con el lugar donde se encuentre el cliente en ese momento. Además de ayudar a rastrear y justificar el contenido que crea, la configuración de los KPI también sirve para medir qué dispositivos utilizan los clientes para acceder al contenido.   6. Colaborar y escuchar El 34% de las marcas admite que existen silos dentro de sus organizaciones, y que los equipos de ventas, marketing y atención al cliente a menudo trabajan de forma completamente independiente, según un estudio de la firma Oracle. Además, el informe señala que cuando se trata de marketing de contenidos, los silos pueden aparecer rápidamente entre sub-equipos como SEO, correo electrónico y redes sociales. Esto se debe a que diferentes equipos valoran diferentes métricas, lo que significa que el objetivo general de la estrategia se diluye y finalmente se pierde. Entonces, ¿cuál es la respuesta? Colaborar tanto como sea posible y determinar un denominador común (o KPI) basado en un conjunto combinado de objetivos. Esto podría ser algo simple, como producir contenido de calidad, o más específico, como crear relevancia para el cliente.
Al garantizar que todos los equipos sean conscientes de la estrategia de contenido e inviertan en ella, es mucho más probable que se alcance el objetivo común.

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

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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.