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Lo que debes hacer antes de una prueba A/B

Muchos hablan de las pruebas A/B, pero pocos explican el preámbulo de dichos experimentos entre dos versiones. A continuación, profundizamos sobre los preparativos antes de lanzarnos a experimentar.

Antes de la prueba A/B

Vamos a cubrir los pasos que hay que dar antes de empezar el test A/B recordando que siempre es fundamental comenzar por un Test A/A de manera previa.

1. Elija una variable para probar.

A medida que optimiza sus páginas web y correos electrónicos, puede encontrar que hay un número de variables que desea probar. Pero para evaluar la eficacia de un cambio, querrá aislar una "variable independiente" y medir su rendimiento. De lo contrario, no podrá estar seguro de cuál es la variable responsable de los cambios en el rendimiento.

Puede probar más de una variable para una sola página web o correo electrónico, pero asegúrese de probarlas de una en una.

Para determinar su variable, observe los elementos de sus recursos de marketing y sus posibles alternativas de diseño, redacción y presentación. Otras cosas que puede probar son las líneas de asunto de los correos electrónicos, los nombres de los remitentes y las diferentes formas de personalizar sus correos electrónicos.

Tenga en cuenta que incluso los cambios más sencillos, como cambiar la imagen de su correo electrónico o las palabras de su botón de llamada a la acción, pueden generar grandes mejoras. De hecho, este tipo de cambios suelen ser más fáciles de medir que los más grandes.

Nota: Hay algunas veces en las que tiene más sentido probar múltiples variables en lugar de una sola. Se trata de un proceso denominado prueba multivariante.

2. Identifique su objetivo.

Aunque medirá varias métricas durante cualquier prueba, elija una métrica principal en la que centrarse antes de realizar la prueba. De hecho, hágalo incluso antes de configurar la segunda variación. Esta es su "variable dependiente", que cambia en función de cómo manipule la variable independiente.

Piense dónde quiere que esté esta variable dependiente al final de la prueba de división. Incluso puede plantear una hipótesis oficial y examinar sus resultados en función de esta predicción.

Si esperas hasta después para pensar en qué métricas son importantes para ti, cuáles son tus objetivos y cómo los cambios que propones podrían afectar al comportamiento del usuario, entonces puede que no configures la prueba de la manera más efectiva.

3. Cree un "control" y un "rival".

Ya tiene su variable independiente, su variable dependiente y su resultado deseado. Utilice esta información para establecer la versión inalterada de lo que está probando como escenario de control. Si está probando una página web, ésta es la página sin alterar tal y como existe. Si está probando una página de aterrizaje, este sería el diseño y el texto de la página de aterrizaje que usaría normalmente.

A partir de ahí, construya un retador: el sitio web, la página de destino o el correo electrónico alterados que probará contra su control. Por ejemplo, si se pregunta si la adición de un testimonio a una página de aterrizaje marcará la diferencia en las conversiones, configure su página de control sin testimonios. A continuación, cree su página de prueba con un testimonio.

4. Divida sus grupos de muestra de forma equitativa y aleatoria.

Para las pruebas en las que tiene más control sobre la audiencia - como con los correos electrónicos - necesita probar con dos o más audiencias que sean iguales para tener resultados concluyentes.

La forma de hacerlo variará en función de la herramienta de pruebas A/B que utilices.

5. Determina el tamaño de tu muestra (si procede).

La forma de determinar el tamaño de la muestra también variará en función de su herramienta de pruebas A/B, así como del tipo de prueba A/B que esté realizando.

Si está realizando una prueba A/B de un correo electrónico, probablemente querrá enviar una prueba A/B a un subconjunto de su lista que sea lo suficientemente grande como para lograr resultados estadísticamente significativos. Finalmente, elegirá un ganador y enviará la variación ganadora al resto de la lista.

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De qué manera ejecutar tests A/B

El A/B testing ofrece una forma muy sistemática de identificar las cosas que funcionan y las que no en cualquier campaña de marketing. Muy frecuentemente, los equipos de este departamento trabajan para lograr más tráfico. Puesto que se trata de un cometido cada vez más bastante difícil y costoso, resulta imprescindible ofrecer la mejor experiencia posible a los usuarios del sitio web. Esto les permitirá lograr sus objetivos y proceder a la conversión de la forma más rápida y eficiente posible. En marketing, este género de ensayos permite sacar el máximo partido al tráfico existente y también incrementar el nivel de beneficios. Un programa de A/B testing bien estructurado ayuda a identificar las áreas de enfrentamiento que necesitan optimizarse para mejorar los resultados de la empresa. Este género de procedimientos ha pasado de ser algo puntual que se efectúa de forma muy esporádica a transformarse en una actividad continua y bien organizada que debería incluirse en cualquier proceso de estrategias de conversion del sitio web.

A rasgos generales, se podría dividir en los siguientes pasos:

Paso 1: Investigación

Antes de crear un plan de A/B testing, es preciso estudiar en profundidad el desempeño actual del sitio web. Para esto, se deben recopilar datos relacionados con la manera en que los usuarios acceden al sitio, las páginas que producen más tráfico, los objetivos de conversión de las diferentes páginas, etcétera En este paso se pueden utilizar herramientas para A/B testing de análisis cuantitativo como Analytics, Omniture, Mixpanel, etcétera, que asisten a saber cuáles son las páginas más visitadas, en cuáles pasan más tiempo los visitantes o cuáles presentan la tasa de rebote más elevada. Puede que para iniciar desees, por ejemplo, saber qué páginas ofrecen un mayor potencial de generación de beneficios o de tráfico diario. A continuación, es posible que quieras profundizar en determinados aspectos cualitativos de dicho tráfico. Los heatmaps son la herramienta más empleada para determinar los lugares en los que los visitantes pasan más tiempo, así como su comportamiento en cuanto a desplazamientos por la página, etc. Esto puede asistirte a identificar áreas de enfrentamiento en el sitio. Otra herramienta que suele emplearse para llevar a cabo estudios más detallados son las encuestas a usuarios del sitio, que actúan como un canal de comunicación directo entre el equipo del sitio web y los usuarios finales y, de manera frecuente, ponen de relieve algunos problemas que podrían pasar inadvertidos entre la enorme cantidad los datos recopilados. Otras alternativas como las herramientas de grabaciones de sesiones también dejan reunir información sobre el comportamiento de los usuarios, lo que ayuda a saber si algo ha ido mal durante su experiencia. De hecho, conjuntar esta clase de recursos con encuestas de análisis de formularios puede ofrecer información muy valiosa sobre por qué los usuarios no se resuelven a rellenar los formularios. Esto podría deberse, por servirnos de un ejemplo, a que algunos campos soliciten la introducción de información personal o bien a que el formulario resulte demasiado largo para los usuarios. Como se puede observar, la investigación cualitativa y cuantitativa ayuda a preparar el próximo paso del proceso y ofrece resultados aplicables a los pasos posteriores.

Paso 2: Observación y formulación de hipótesis

Registra las observaciones logradas a lo largo de la fase de investigación y crea hipótesis basadas en datos para incrementar las conversiones y estar más cerca de lograr tus objetivos empresariales. Sin ellas, las campañas de testing no irían orientadas en ninguna dirección específica. Las herramientas de investigación cualitativa y cuantitativa solo dejan compilar información sobre el comportamiento de los usuarios. A partir de ahí, te toca a ti analizar e interpretar los datos conseguidos. La mejor manera de hacerlo es observarlos con atención para sacar conclusiones relevantes y, ahora, emplear los insights para formular hipótesis apoyadas por datos. Ahora, es necesario probar estas últimas frente a distintos factores como la confianza en que resulte la versión ganadora, su grado de repercusión en los objetivos globales de la empresa, su sencillez de implementación, etcétera

Paso 3: Creación de variaciones

La próxima etapa del programa de testing consistiría en crear una alteración basada en tu hipótesis y ejecutar un test A/B para cotejarlo con la versión de control. Una variación representa una versión opción alternativa a la presente en la que se han aplicado los cambios que quieres incorporar. Puedes comparar múltiples variaciones con la versión de control para poder ver cuál funciona mejor. Crea una variación basada en tu hipótesis sobre qué podría marchar mejor desde la perspectiva de la UX. Caso de que, por ejemplo, haya un número excesivo de usuarios que no rellenan el formulario, habría que observar si este contiene demasiados campos o bien si pide la introducción de información personal intrascendente. Caso de que de esta forma sea, podrías intentar crear una alteración que incluya un formulario más corto o bien con menos campos de información personal.

Paso 4: Ejecución de tests

Ya antes de proceder con este paso, es importante tener claro el método de testing y el enfoque que deseas emplear. Cuando hayas decidido cuáles se adaptan mejor a las necesidades de tu sitio y a tus objetivos empresariales (puedes preguntar los episodios precedentes para conseguir más información), empieza el test y espera el tiempo necesario para obtener resultados significativos desde cierto punto de vista estadístico. Ten presente que, sea cual sea tu elección, el método de testing y la precisión estadística van a ser los factores que determinarán los resultados finales. Una de las condiciones esenciales a tener en cuenta es, por ejemplo, los plazos de la campaña de testing y la duración de los tests, que deben ser lo más inmejorables posible. Para calcular la duración del test, debes tener en consideración el promedio diario y mensual de visitantes que recibe tu sitio, la tasa de conversión actual aproximada, la mejora mínima esperada en este aspecto, el número de alteraciones (incluida la versión de control), el porcentaje de visitantes incluido en el test, etc.Utiliza nuestra calculadora bayesiana para determinar la duración que deberían tener tus tests A/B si quieres conseguir resultados relevantes desde un punto de vista estadístico.

Paso 5: Análisis de resultados e implementación de cambios

El último paso que se debe efectuar para determinar la versión ganadora de la campaña también es exageradamente importante. Puesto que el A/B testing requiere una colección y un análisis continuos de los datos, esta fase resulta crucial para llevar a cabo el experimento. Una vez finalizado el test, analiza los resultados mediante la observación de métricas como el incremento de los porcentajes, el nivel de confianza, el impacto directo o indirecto sobre otras métricas, etc. A continuación, y tras haber comprobado que el test se ha llevado a cabo adecuadamente, es el instante de incorporar la versión ganadora. Si, al contrario, los resultados no son concluyentes, trata de extraer insights y aplicarlos a tests posteriores.

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Test A/B en emails: sacale el juego a tus campañas

Un test A/B consiste en realizar 2 variaciones (cambio de un factor) de una campaña de marketing con el fin de recoger datos de las dos y equiparar sus resultados para poder ver exactamente en qué caso son mejores. Estas 2 variantes se mandan a una muestra de tu base de datos, con la intención de cotejar sus resultados y enviar la opción más efectiva al resto de los suscriptores. A través de la alteración de uno de los elementos de la campaña (títulos, textos, imágenes, CTA’s, etcétera) y la muestra de exactamente la misma a 2 grupos diferentes con un número relevante de usuarios, vas a poder recoger datos estadísticos de cual entre las dos variaciones consigue mejor desempeño y mostrar la variante más triunfante a toda la audiencia objetivo de dicha campaña.

Por qué deberías hacer test A/B

Hacer test de alteraciones en tus campañas de marketing es importante porque te dejan realizar la inversión de forma más eficaz, incrementando de esta forma la eficiencia de tus campañas, la interacción de los usuarios y el ROI. Test A/B que puedes llevar a cabo en el e-mail marketing, aunque los Test A/A también son extremadamente útiles para detectar errores que pasaste por alto. Hay múltiples elementos que puedes cambiar para revisar que versión de ellos marcha mejor entre tus suscriptores. Ciertos más habituales son:

Tema

El asunto es uno de los elementos del email con mayor incidencia en la tasa de apertura, ya que es de los pocos elementos perceptibles del mismo desde la bandeja de entrada. En esta guía sobre de qué manera escribir un tema de correo electrónico puedes conocer todas las buenas prácticas, mas también es una gran idea hacer una prueba entre 2 variantes para asegurarte con datos de cual es la opción más eficaz.

Longitud

Otro de los aspectos que puedes revisar es si marcha mejor un correo electrónico largo, o bien al contrario es mejor ahorrar en caracteres. Una sencilla prueba te dará los datos precisos para saber la longitud media del texto al que tus suscriptores responden de manera más satisfactoria.

Diseño

Puedes probar dos variaciones diferentes del diseño de la plantilla, sosteniendo exactamente el mismo contenido en el cuerpo del e-mail, para valorar como de ambas tiene una mejor interacción de los usuarios.

CTA’s

Las llamadas a la acción son uno de los elementos más importantes en un email, puesto que de su eficiencia depende que el usuario cumpla el propósito para el que se ha enviado esa campaña. Gracias a los test A/B vas a poder descubrir, basándote en datos, los mejores lugares de la plantilla para situarlos, y los textos más efectivos para conseguir el click.

Contenido

Hacer un test A/B de una campaña también te permitirá mudar completamente el contenido de un e-mail, con lo cual podrás revisar diferentes tonos, lenguaje y forma de comunicarte con tus suscriptores, con el fin de conocer como es el que logra mayor engagement por su lado.

Personalización

Una de los beneficios del correo electrónico es que es un medio directo y muy personalizable. Si dispones de diferentes datos del usuario, vas a poder incluirlos utilizando tags dinámicos, incrementando de este modo la sensación de cercanía con él y, por tanto, la efectividad de tu correo. Esta personalización es otro de los elementos que puedes probar mandando diferentes opciones a un porcentaje de tu base de datos para medir los resultados.

Qué tener en consideración en el momento de hacer una campaña test A/B

En el momento de llevar a cabo un test A/B en una campaña de correo electrónico, existen algunos factores que debes tener en cuenta para que la prueba sea lo más efectiva posbile:

Envíala a una muestra relevante

Procura que la muestra de la base de datos sea suficientemente grande como para ofrecer datos estadísticamente relevantes. Nosotros recomendamos enviar cada una de las pruebas a un cinco por cien de la base de datos a la que va destinada la campaña.

Haz un cambio por test

Intenta mudar sólo un factor, en tanto que si cambias todo, no serás capaz de distinguir cual ha sido el factor clave para la diferencia de los resultados.

Manda las dos pruebas a la vez

Envíalas a exactamente la misma hora para eludir posibles divergencias por motivos de horario que puedan producir datos incorrectos.

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5 errores a evitar a la hora de aplicar el jobs to be done por primera vez

El jobs te be done se transformó en una tendencia cada vez más creciente dentro del marketing. No sólo permite conocer mejor a los clientes potenciales, sino que también facilita descubrir cuáles son sus necesidades veraderas para satisfacerlas desde los productos o servicios.

En efecto, el jobs to be done llegó para quedarse y aplicarlo por primera vez puede generar errores frecuentes que desmenuzamos a continuación.

1. Pensar en ello como un marco, método, lente o metodología

¿Tiene sentido decir “estamos usando la gravedad” o “estamos empezando con la gravedad”? Por supuesto que no.

¿Por qué? Porque la gravedad es una teoría. Las teorías no se hacen, se aprenden.

El objetivo de la teoría es ayudarte a entender cómo sucedieron las cosas en el pasado o hacer predicciones sobre el futuro

Por ejemplo:

La tectónica de placas nos ayuda a entender cómo ha cambiado la corteza terrestre, y nos ayuda a predecir cómo podría cambiar en el futuro La evolución nos ayuda a entender cómo hemos llegado a tener tantas especies de vida diferentes, y nos ayuda a predecir cómo se crearán nuevas especies

La teoría de la perspectiva acumulativa nos ayuda a entender cómo las personas han tomado decisiones en el pasado y en el futuro

Esta comprensión tiene muchas ventajas. Por ejemplo, nos ayuda a definir los mercados, a crear modelos competitivos, a crear modelos de crecimiento, a entender lo que los consumidores valoran en un producto, a crear una alineación organizativa, a mejorar nuestros procesos de innovación, a probar nuevos conceptos de productos antes de diseñarlos y construirlos…

El JTBD es una teoría. Su objetivo es ayudarte a entender por qué la gente ha usado productos en el pasado, para que puedas predecir lo que usarán o no en el futuro. No se hace ni se empieza con Trabajos por hacer: se aprende.

2. Intentar convencer a los demás de lo bueno que es JTBD

JTBD trata del progreso (del que se habla más adelante) y de por qué empezamos a utilizar los productos (o cualquier solución en realidad). Entender el progreso nos ayuda a dejar de centrarnos en los productos: qué es, cómo lo usa la gente, los resultados asociados a su uso…

Esto significa que puedes utilizar la teoría del JTBD para que la gente empiece a aprender el JTBD. Por lo tanto, si quiere conseguir que la gente empiece a aprender y a apreciar el JTBD, no intente persuadirles de lo bueno que es el JTBD… describa lo buenos que serán cuando aprendan el JTBD, es decir, los progresos que harán.

Diferentes personas pueden utilizar el JTBD para progresar de diferentes maneras:

Los innovadores (diseñadores) pueden ser más creativos y estar más centrados, porque entienden el cambio positivo que los consumidores quieren hacer con un producto.

Los directivos tendrán más control y una influencia beneficiosa sobre los que apoyan, porque pueden dirigir a todos hacia el “verdadero norte” que quieren la empresa y los mercados.

Los responsables de marketing saben qué lenguaje utilizar para llamar la atención de los consumidores y persuadirles de que su producto es el mejor.

La organización, en su conjunto, trabajará mejor en conjunto, porque comparten el mismo lenguaje y la misma comprensión del negocio en el que están todos

3. Utilizarlo como proceso de innovación (diseño)

Como ya se ha mencionado, el JTBD no es un marco, un método, una lente o una metodología. No es algo que se haga. Es algo que se aprende.

Sí, la teoría JTBD puede informar y guiar sus procesos de diseño, pero no puede sustituirlos. Su propósito es ayudarle a describir la demanda, no decirle qué hacer con ella. El JTBD consiste en comprender lo que es. No se trata de crear lo que debería ser.

Más bien, debe aprender y utilizar la teoría de JTBD para ayudarle, entre otras cosas:

Averiguar qué datos son/no son importantes (ontológicos) Cómo proceder a la recogida de esos datos importantes (epistemológico)

Estos datos deben ser un informante y apoyar cualquier método de diseño, investigación y estrategia que quieras utilizar.

4. Pensar en un trabajo como una actividad o tarea, es decir, hacer cosas

Escuchar música. Cortar un trozo de madera en línea recta. Asar comida. Ir del punto A al B a tiempo…

Esto no es un trabajo. Son actividades o tareas. Se trata de hacer cosas, no de convertirse en algo nuevo o diferente

Un JTBD es un deseo de progreso:

Hay una forma actual de vivir/trabajar Hay una nueva y mejor forma de vivir/trabajar que deseas Las limitaciones te impiden pasar del nº 1 al nº 2

ESE es el trabajo que hay que hacer.

Cuando decimos que “estamos progresando”, significa que estás haciendo un cambio en una dirección positiva. Progresar significa que estás superando las limitaciones y que estás pasando de la vieja manera a una nueva y mejor.

5. Estudiar cómo la gente utiliza los productos

Estudiar cómo la gente utiliza un producto no dirá qué les hizo empezar a utilizarlo. Este enfoque dará lugar a un razonamiento circular. Mirarás a la gente que usa.

Los productos se definen por el uso que les damos. Así que sería un razonamiento circular si utilizas el funcionamiento de un producto para explicar por qué la gente lo utiliza.

En su lugar, utiliza el progreso para definir por qué la gente compra y utiliza los productos:

Algunas personas compran iPods para que la gente deje de hablarles Algunas personas compran coches porque representan la independencia y el convertirse en adulto Algunas personas asan porque representa una ceremonia y la unión masculina, otras lo hacen por todas estas razones

Además, muchos productos son cosas que ni siquiera se “usan”. Por ejemplo, millones de personas compran seguros. No se compran seguros para “usarlos”… se compran porque quieren reducir su exposición a la ruina financiera.

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Mejores plantillas para Wordpress

Todos sabemos del potencial de Wordpress, uno de los administradores de contenido más utilizados del mundo con una de las mayores comunidades. Sus plantillas y temas son infinitos y podemos encontrarlos de todo tipo, veamos ciertos más populares, tanto gratis como de pago. No es fácil distinguir entre plantilla (template) o bien tema (tema). Muchos usamos los dos términos para referirnos a lo mismo. Un tema es el conjunto de elementos que da forma a un sitio web. Técnicamente, la plantilla se refiere a la estructura específica del género de página dentro del sitio (home, blog, entrada de blog, etc.). Los temas definen absolutamente al sitio, aunque esté desarrollado en Wordpress, la apariencia y el diseño pueden ser totalmente diferentes según la plantilla que uses.

Más allá del tema o template que elijas, es importante saber utilizar la herramienta como un experto con el curso de Wordpress.

Descargar plantillas desde Wordpress

WordPress, como gestor de contenidos (CMS) dispone de su directorio de temas y plantillas. Para acceder a él solo debes ir al apartado Apariencia, pulsar en Temas y después en el botón Añadir nuevo. Son temas gratuitos que los puedes instalar de forma directa, si bien ciertos pueden tener ediciones premium de pago. Veremos las categorías en la parte superior, aparte del buscador que deberás utilizar para encontrar estos temas.

Twenty Twenty-One

Twenty Twenty One es el tema por defecto de Wordpress para dos mil veintiuno. Cada año se diseña uno nuevo que es el que veremos preinstalado en las nuevas instalaciones del Content Management System. Este tema, como los precedentes Twenty Twenty, Twenty Nineteen… Es sencillísimo y minimalista, además emplea tonos suaves y pocos elementos decorativos que favorecen la concentración en el contenido. Este tema incluye cuatro plantillas: Comienzo, Sobre mí, Contacto y Weblog. Las cuatro tienen una estructura afín, salvo la plantilla para el Blog que muestra el contenido en orden temporal con un pequeño fragmento de muestra.

Hestia

Este es un tema dirigido a las marcas, negocios y compañías. El claro enfoque profesional que Hestia ofrece diferentes secciones con la estética muy cuidada donde se estructuran de forma muy visual diferentes apartados que se pueden referir a productos, servicios o bien departamentos de la organización. Especialmente cuidada es la plantilla de la página de Contacto que incluye un mapa de Google Maps en ancho completo, un formulario de contacto y secciones para los diferentes canales de comunicación.

Inspiro

Inspiro da singular protagonismo al vídeo y a la fotografía. Sus diseños poseen galerías de imágenes en formato reja y muchas de sus secciones aceptan extensas imágenes de fondo con efecto parallax. Está indicado a fin de que aquellos amantes de la fotografía puedan mostrar sus creaciones y porfolio de una forma atrayente. Es compatible con plataformas como YouTube y Vimeo para poner vídeos de fondo y con maquetadores como Beaver y Elementor. También vas a poder integrarlo con perfección con Woocommerce. Puedes instalarte la versión gratuita o elegir la versión Pro (setenta y nueve€).

Colibri WP

Este tema incluye 3 plantillas prediseñadas a escoger, pero asimismo 5 encabezados diferentes. Colibri WP permite el diseño arrastrando y soltando bloques con 2 esquemas globales de colores prediseñados. Es compatible con WooCommerce si deseas hacer una tienda on-line y además de esto tiene diferentes opciones de personalización donde se da especial protagonismo al contenido multimedia permitiendo poner vídeos de fondo y sliders.

Ashe

Se trata de un tema destinado a los sitios personales donde una persona es la protagonista. Ideal para webs sobre estilo de vida, salud, gastronomía, viajes o belleza y moda. Tiene un diseño muy limpio para que los textos y las imágenes sean los protagonistas, por eso usa de comienzo tonos pastel clarísimos. Ashe dispone de opciones de personalización enfocadas a la imagen y al estrellato del titular de la página web con sliders (diapositivas) a pantalla completa o integración con los posts de Instagram.

Plantillas y temas de pago

Como es habitual, los productos de pago ofrecen mejores servicios y más completos. Algunos de los mencionados empezaron destacando por la herramienta de diseño sin conocimientos de programación, mas ahora son más útiles por sus catálogos de diseño predeterminados.

Divi

Uno de los temas más usados para el diseño de páginas web de WordPress. Elegantthemes ha desarrollado Divi como un constructor y maquetador que deja diseñar webs desde cero sin necesitar conocimientos de programación. No obstante, Divi contiene una galería de más de doscientos temas que en su totalidad abarcan más de 1600 plantillas, todos clasificados por categorías. La subscripción anual de Divi es de ochenta y nueve$ / año y la subscripción vitalicia tiene un costo de 249 dólares americanos . Las dos disponen de acceso añadido a Extra (otro tema de elegantthemes), una aplicación de correo electrónico marketing (Bloom) y un gestor de redes sociales (Monarch). La suscripción incluye acceso a los nuevos contenidos que se actualizan de forma regular y soporte premium a lo largo del periodo contratado.

Elementor

Elementor es otro maquetador profesional para Wordpress. Como sucede con Divi, además de la posibilidad de maquetar desde cero, su catálogo de temas y plantillas (más de doscientos) nos deja escoger el tema conveniente para el propósito de la página web que deseamos, así sea un gimnasio, una web de cursos online, un bufete de abogados… Cada tema dispone de varios diseños adaptados al género de contenido que necesitan, por ejemplo, el tema de la escuela de danza incluye la plantilla de inicio, el “Sobre mí” de la escuela, las clases, horarios, costos y descuentos. Podemos usar los elementos prediseñados a nuestro antojo modificándolas al gusto o bien mezclándolas entre sí. Existen diferentes tarifas en función del número de webs que diseñarás a partir de cuarenta y nueve dólares americanos / año el plan Essential que permite el diseño de un sitio web profesional.

BeOnePage

BeOnePage pertenece a Betheme, un directorio de contenido para diseñar con WordPress. El objeto de este tema es que puedas trasmitir toda tu capacidad creativa en los diseños, por eso la imagen, los efectos y transiciones o bien vídeos de fondo son elementos protagonistas. BeOnePage se oferta con la subscripción para un solo sitio (PRO) por veintinueve$ o bien la versión ilimitada (DEVELOPER) por ciento sesenta y nueve$ .

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3 complementos emergentes de Wordpress para triplicar conversiones

El propósito de utilizar complementos emergentes es asistirlo a apresar clientes del servicio potenciales y hacer crecer su lista de correo electrónico. La atrapa de direcciones de correo es de las mejores estrategias para hacer crecer su negocio, ya que puede enviar contenido valioso a sus clientes potenciales y construir una relación con ellos. Y las ventanas emergentes pueden asistir a hacer crecer su lista de correo electrónico como un desquiciado cuando se utilizan adecuadamente como un formulario de opción de correo electrónico. Por ejemplo, un estudio de QuickSprout reveló que un formulario de suscripción debe tener un máximo de 3 campos para conseguir una tasa de charla del 25 por cien , que es una tasa excelente. Sin embargo, las ventanas emergentes configuradas de forma incorrecta pueden irritar a sus visitantes y arruinar la experiencia del usuario en su lugar. Para evitar esto, ha de ser muy selectivo con el complemento emergente que escoja. Lo que debe buscar es que el complemento emergente ofrezca una interacción de comportamiento conveniente, orientación, peculiaridades de personalización, etc. Estas son características que le dejan garantizar una buena experiencia de usuario al mismo tiempo que garantizan las máximas conversiones. Es fundamental tener conocimientos a fondo de la herramienta con el curso de Wordpress, ya que esto permitirá sacarle el máximo provecho al CMS.

Los tres mejores complementos emergentes de WordPress Excepto por las peculiaridades anteriores, asimismo es crucial escoger un complemento que no infle su sitio y ralentice la velocidad de carga de la página. Como ya sabe, un sitio lento no brinda a los visitantes una buena experiencia de usuario y puede afectar de forma negativa su posicionamiento web en buscadores y su clasificación en los buscadores web. Pero las ventanas emergentes que se cuentan ahora lo ayudarán a evitar esto y, en cambio, lo van a ayudar a llevar a sus subscriptores de correo electrónico y a la generación de clientes del servicio potenciales al siguiente nivel.

1. Icegram

Icegram es un servicio que lo ayuda a crear ventanas emergentes, subscripciones de correo y botones de CTA (llamada a la acción) atractivos. Ofrece la mayoría de las cosas que precisa para hacer medrar su lista de e-mail y acrecentar las conversiones. Pros: Tráfico ilimitado: no hay límite de tráfico, por lo que puede continuar empleándolo a medida que aumentan los visitantes de su sitio. Costo: Icegram es gratis, pero ofrece complementos premium con funciones avanzadas que cuestan dinero para usar. Contras: Bastante difícil de usar: la interfaz de usuario es bastante difícil de emplear ya que carece del popular generador de arrastrar y soltar. Crear incluso un formulario emergente simple puede ser una tarea difícil. No son las mejores plantillas: las plantillas gratuitas no parecen profesionales, lo que podría separar a los visitantes. Opciones limitadas de orientación: Icegram solo ofrece orientación basada en el tiempo. Carece de un montón de opciones que tienen las ventanas emergentes premium que podrían asistirlo a obtener más conversiones. Costo: Icegram es sin coste, pero también ofrece complementos Premium que van desde dólares americanos siete a dólares americanos 27.

2. Popups Ninja

Ninja Popups es un complemento emergente popular y simple de emplear, que tiene muchas integraciones de marketing por e-mail. Puede crear formularios emergentes simples usando su generador de arrastrar y soltar. Pros: Interfaz fácil de usar: el constructor de arrastrar y soltar facilita la creación de formularios emergentes. Listo para dispositivos móviles: las ventanas emergentes también están configuradas para dispositivos móviles. Ofrece análisis: da análisis y asimismo puede emplear pruebas A / B integradas. Activamente actualizado: el complemento se actualiza habitualmente para abordar cualquier problema de error y nuevas funciones. Contras: Opciones limitadas: el complemento solo ofrece ventanas emergentes y no otras opciones, por servirnos de un ejemplo, barras flotantes para maximizar sus conversiones. Orientación básica: las ventanas emergentes Ninja solo ofrecen orientación básica. Por ejemplo, no tienen orientación geográfica, orientación UTM u otras reglas de orientación avanzadas para asistir a impulsar las conversiones. No hay versión gratuita: debe abonar por utilizar este complemento emergente. Costo: el coste comienza en dólares americanos veintiseis.

3. OptinMonster

OptinMonster es un potente software de generación de prospectos utilizado por millones de sitios web de Wordpress. La razón por la cual es mi favorito absoluto es la opción Exit-Intent que ayuda a transformar a los visitantes que abandonan en subscritores y clientes del servicio que pagan. Pros: Interfaz simple de usar: el generador de arrastrar y soltar simple de utilizar del complemento ofrece una configuración y personalización simples de sus formularios emergentes. Ofrece una amplia selección de plantillas: OptinMonster da una amplia selección de plantillas prediseñadas para crear campañas profesionales Orientación avanzada: Viene con reglas de visualización avanzadas, como detección de referencias, geolocalización y más. Ofrece múltiples opciones de campaña: OptinMonster le permite crear campañas con notificaciones flotantes, ventanas emergentes de caja de luz, temporizadores de cuenta regresiva, tapetes de bienvenida en pantalla completa, etcétera tiene un equipo de soporte activo listo para contestar sus preguntas. Contras: Sin opción gratuita: la única desventaja de este complemento es que no ofrece ninguna versión gratis. Costo: el coste de OptinMonster comienza en $ nueve por mes.

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Argentina, entre los 5 mejores países con crecimiento del E-Commerce

Según el relevamiento de Tiendanube, en el primer semestre del año vigente las 3 categorías con más ventas fueron Vestimenta y Accesorios, seguida de Comida y Bebidas; y Salud y Belleza. El comercio on-line en Argentina marcó en los últimos años fuertes subas en la facturación, que lo posicionan en nuestros días como uno de los 5 mercados de mayor potencial crecimiento, con un incremento proyectado de al menos veintiseis por cien según el reporte Global Ecommerce Forecas 2021 lo que marca la necesidad de aprender e commerce para las empresas que no cuentan actualmente con presencia digital. El reporte -elaborado por Insider intelligence- sitúa a India, Brasil, Rusia y Argentina como los mercados que registrarán un aumento de al menos 26 por ciento este año. El quinto puesto del ranking corresponde a México, que tendría un 21 por cien de incremento en su facturación al cierre del corriente año. Los Ceos de diferentes plataformas que operan en el mercado argentino consideraron "conservador" el cálculo, en tanto que en los primeros seis meses de 2021 "ya se facturó ciento ochenta y cinco por ciento más" que en exactamente el mismo período de 2020 en Tiendanube, una de las plataformas de mayor desarrollo. "Es un promedio de más de $ 145 millones de pesos vendidos al día", mantuvo el informe Nubecommerce, realizado por la plataforma basándonos en registros de más de 45.000 negocios que operan con ellos. En este marco, el Ceo de la empresa especializada en la creación de marketplaces, Avenida+, Daniel Jejcic, afirmó que "los uno con tres millones de nuevos compradores que dejó la pandemia el año pasado. conforme datos de la Cámara Argentina de Comercio Electrónico (Cace), engrosaron el mercado". En tanto, las personas que hacían compras electrónicas "ahondaron esa conducta y la extendieron a más rubros de compras", añadió Jelic. El último reporte oficial de la Cámara Argentina de Comercio Electrónico (CACE) arrojó que en 2020 el desarrollo fue del 124 por ciento , de la mano de las medidas de aislamiento relacionadas con la pandemia. Para dos mil veintiuno, los directivos del campo acechan un aumento menor que en 2020 debido a que los consumidores adoptaron un un perfil más "inteligente" y "menos impetuoso" al instante de concretar sus compras. Uno de los sectores que supo ser emblema del comercio online, Viajes y turismo, en el marco de la expansión de la vacunación y las reaperturas de actividades, apuesta a la semana de costos singulares -Travel Sale- que se realizará entre el 30 de agosto y el cinco de septiembre próximos. La previsión de las compañías que participan en ese acontecimiento organizado por la Federación de Agencias de Viajes y Turismo (Faevyt) es canalizar la demanda para la temporada veraniega. Según el relevamiento de Tiendanube, en el primer semestre del actual año las tres categorías con más ventas fueron Vestimenta y Accesorios, seguida de Comida y Bebidas; y Salud y Belleza. La pandemia impactó en el ecosistema de empresas, tanto en las plataformas, como en los desarrolladores de soluciones, las de logística, así como publicidad, marketing digital, medios de pago y entidades. "A nivel propuesta de valor, la pandemia generó un crecimiento exponencial del y también-commerce mas de una manera desordenada, o bien no alineada a los patrones de crecimiento conocidos", indicó el CEO de Nubimetrics, Andrés Jara Werchau, cuya empresa provee de información a los jugadores del comercio online tanto en la relación directa con el consumidor como en las operaciones entre empresas (B2B). Por su lado, Federico Viciano, líder de la comisión de Performance de Interact, la asociación argentina que nuclea a agencias, consultoras y productoras del ecosistema digital, subrayó la importancia de tener información "relevante" para el negocio. "El análisis de los datos se volvió clave para comprender quiénes son los que nos adquieren, de qué forma se comportan en la tienda y de qué forma podemos fortalecer los resultados con las campañas de performance", afirmó. Agregó que las empresas deben trabajar el "embudo de adquiere integralmente" en un plan con estrategias para todo el proceso desde la "adquisición del usuario, la consideración de la adquisición, la conversión de la pretensión en transacción, y la retención como usuario para una posibilidad de recompra". "El cliente ha de estar en el centro de la experiencia", dijo Viciano, pese a que la expansión del comercio electrónico asimismo incluyó un incremento de las denuncias por estafas, así como por cobros no declarados, especialmente sobre las fintech. Respecto de los medios de pago, el informe de Tiendanube indicó que el 84 por cien de las transacciones en el primer semestre fueron por canales digitales, con el sesenta y cuatro por ciento ; mientras que el pago adaptado, término empleado para charlar de dinero en efectivo, transferencia o talón, explicaron el 16 por cien del total. El dispositivo móvil asimismo se impuso sobre las computadoras al momento de efectuar una adquiere electrónica, con dos de cada 3 operaciones realizadas a través de móviles o tablets. Las visitas por dispositivos móviles alcanzaron el setenta y cinco por cien del total, mientras que el veinticinco por cien se realizó por computadora. Con o sin pandemia, la logística, la modalidad de envío de las compras electrónicas, es crítico para asegurar una experiencia de calidad para el consumidor final. En el primer semestre de dos mil veintiuno, el ochenta y cuatro por ciento de las ventas fueron envíos a domicilio, y el dieciseis por cien sobrante fue a través del retiro en puntos de venta físicos, propios de la marca vendedora o bien tercerizado.

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¿Cuánto cuesta desarrollar una App?

El auge de los smarpthones generó una avalancha de nuevas aplicaciones de todo tipo. Para cada tarea, necesidad o duda existe una app dispuesta a solucionar los problemas cotidianos. Sin embargo, cuánto cuesta realizar una App y cuáles son los factores que intervienen en el precio. Descubrilo a continuación.

El género de Aplicación que quieres desarrollar (híbrida, nativa o bien una PWA).

El costo por hora que va a costar tu desarrollador o empresa de desarrollo.

Con respecto al primer punto, podemos distinguir 3 géneros de apps:

PWA o Progressive Web Apps: son las más económicas. Realmente no son aplicaciones sino son webs (marchan mediante un navegador) mas a nivel de UI/UX se asimilan a una App y tienen funcionalidades más avanzadas que una web corriente. El costo partiría desde 350€.

Apps híbridas: son una mezcla entre web y app (usan programación web pero con alguna parte de código nativo para aplicaciones). En este caso los precios van desde los cuatro mil€.

Aplicaciones nativas: son las más caras. Son las aplicaciones desarrolladas con el lenguaje de programación de cada sistema operativo (iOS y Android). Acá el coste mínimo que te puede valer para los dos sistemas operativos está en torno a los quince€. Te dejamos además aquí la pirámide de costos que utilizamos en Actualízatec hoy día por si te ayuda.

Si no tienes a absolutamente nadie de tu equipo o aun un departamento dedicado en tu empresa a desarrollo (podés empezar por este curso de desarrollo de Apps), va a ser un aspecto que debes tener en consideración para la creación de tu App, ya que deberás contratar todo el proceso de forma externa.

El mercado de profesionales que se dedican a desarrollar Apps es bastante reducido y hay mucha demanda, esto conduce a que los costos por hora suelan ser elevados por ejemplo en España si lo equiparamos con el costo del desarrollo web. Cada empresa o bien profesional de desarrollo dispone de unas tarifas determinadas, así que lo recomendable es obtener al menos 5 presupuestos diferentes y elegir el que más se adapte a tus necesidades con la mayor relación calidad precio. Escoge siempre la que te proporcione el mejor servicio y comprueba que ese equipo demuestra tener experiencia desarrollando apps similares. Es importante el coste del proyecto, mas es mucho más esencial la calidad y la atención al cliente que recibirás. Conque no desatiendas estos puntos, pues de ellos va a depender lo contento o saturado que acabes tu proyecto. Ahora bien, si bien estos son los dos factores principales que debes tener en cuenta para empezar con el desarrollo de tu Aplicación, hay muchos más. Como comentábamos al comienzo, las funcionalidades que quieras desarrollar y lo que deseas que incluya son factores muy relevantes en el momento de decidir qué coste tiene tu Aplicación. Además de esto, deberías estimar en este precio otros factores posteriores al desarrollo como la mercadotecnia, el mantenimiento y evolución de la app, etc. Sobra decir que deberías tener mínimo el mismo presupuesto que dedicas a desarrollar la Aplicación, para marketing y comunicación, para hacerla conocer. De nada sirve tener la mejor y más revolucionaria app si nadie la conoce y no tiene difusión. Por muy bien que desarrolles una App, si después no dedicas recursos suficientes a captar usuarios y al mantenimiento de la aplicación para corregir errores y actualizarla con nuevas funcionalidades y lo que los usuarios estén demandando, ¡de nada te servirá tenerla! Se va a quedar desactualizada rapidísimo y no cumplirá expectativas. Conque si te decides a crear una aplicación para tu negocio, no vaciles en examinar todos estos pasos previamente para cerciorarte de que sea una buena inversión.

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Big data, data analytics y data science: diferencias entre sí

Con la transformación digital y la llegada de nuevas tecnologías, aparece terminología propia que puede resultar confusa. Esto es particularmente cierto cuando los términos describen además nuevos conceptos o procesos, que aún no son concebidos como realidades o no se entienden sus potenciales aplicaciones. Por esta razón, en ‘Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics’ explicamos las diferencias entre estos tres conceptos, qué aplicaciones tiene cada uno y cómo se relacionan entre sí.

Qué es Big Data

El punto de inicio para estimar las diferencias entre Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics es definir el término Big Data. Consiste en un conjunto de datos o bien combinaciones de conjuntos de datos de importante tamaño (volumen) y dificultad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) generados en un contexto concreto (una organización, una ciudad…) y logrados a través de diferentes fuentes (por poner un ejemplo, sensores instalados en un sistema o usuarios conectados a una red). Los datos, por su parte, pueden aparecer como: Datos estructurados: aquellos datos que poseen información que permite organizarlos, entenderlos y clasificarlos. Datos desestructurados: aquellos que no contienen esta información, o bien solo parcialmente. Esto incluye los datos generados por medio de la navegación en páginas o bien redes sociales. Se cree que un conjunto de informaciones es Big Data cuando no es posible analizarla o bien procesarla a través de tecnologías o bien herramientas informáticas convencionales. Así, no se establece ninguna medida o bien cantidad de datos específica desde la como un conjunto sea considerado Big Data: no obstante, la mayor parte de los analistas y profesionales se refieren a conjuntos de datos que van desde treinta-cincuenta Terabytes a varios Petabytes. En todo caso, es la calidad y el análisis de estos datos y su valor para la empresa (y no la cantidad de datos) lo que marcará la diferencia en las siguientes etapas de análisis y puesta en marcha de transformaciones. La integración, gestión y el análisis en tiempo real de todos y cada uno de los datos son el auténtico valor del Big Data.

Qué es Data Analytics

La disciplina famosa como Data Analytics debe ver con los procesos dedicados a utilizar software para descubrir tendencias, patrones correlaciones o bien otra ideas útiles y conclusiones en el Big Data. El propósito de los procesos de Data Analytics es traducir estos datos en información relevante y accionable para la corporación que ha conseguido los datos. De esta manera, esta disciplina supone una ayuda a empresas y otras organizaciones que desean entender qué afirman los datos y cómo esa información puede prosperar sus procesos. En este sentido, entre las habilidades de un experto en analítica también conviene que aparezca el conocimiento de la industria en la que está cooperando como analista. De esta manera, puede aportar además de esto valiosas nuevas perspectivas: cuáles son las principales tendencias, qué desafíos van a aparecer o de qué manera está resolviendo la competencia estos problemas. Los profesionales de Data Analytics son capaces de, por medio de datos, conseguir acceso a conclusiones que mejoren y aporten valor a los procesos de un negocio o institución, aparte de prevenir posibles escenarios en el futuro desde tendencias actuales.

Qué es Data Science

Podría considerarse el Data Science como la ciencia y todas y cada una de las metodologías existentes centradas en el estudio de los datos que dejan generar modelos más eficaces para la administración y análisis de diferente fuentes de datos. También es labor del especialista en Data Science el incorporar estos modelos de modo que las instituciones consigan sacar el mayor partido a los datos que han reunido. Así, los expertos en Data Science tienen que aplicar una combinación de disciplinas, que van desde la estadística, las matemáticas y la informática hasta la programación, pasando por procesos de creatividad que permiten mirar los posibles inconvenientes desde perspectivas novedosas. En los procesos de Data Science también aparecen disciplinas como Machine Learning o bien Deep Learning. Esto suponen la capacidad de generar sistemas poco a poco más eficientes, que “aprendan” y sean capaces de tomar decisiones en base a los datos. De este modo, se impulsa la aplicación de Machine Learning en diferentes industrias.

Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics: sus aplicaciones

La unión de conocimientos Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics permite a los profesionales de datos (científicos de datos) ser capaces de extraer valor del Big Data, en forma de tendencias u oportunidades ocultas en la información. De este modo, la llegada de la Inteligencia Operacional y Business Intelligence ha supuesto una ventaja a nivel competitivo para aquellas empresas e instituciones que se dedican a aplicar la información y los datos a sus decisiones estratégicas. El uso de estas nuevas disciplinas marca la diferencia en diferentes sectores: Data Science, buscadores web y publicidad digital La disciplina del Data Science está marcando la diferencia en la capacidad de los agregadores o bien buscadores web de localizar cada vez resultados más acertados y adecuados para el usuario. Para ello, los primordiales actores en el mercado (con Google a la cabeza) trabajan para localizar los algoritmos y modelos más eficientes. Entre sus múltiples objetivos, resalta el comprender mejor el lenguaje que utilizan los usuarios para hacer buscas. Además, el ámbito de la publicidad y el marketing digital quedan unidos a esta tendencia, mediante disciplinas como el posicionamiento web en buscadores o bien SEM.

Big Data y también inversiones y seguros

En un paso esclarecedor sobre las tendencias para el futuro, las principales empresas de inversión (como JPMorgan o bien BlackRock) han establecido ya centros de investigación para sacar el máximo provecho de la Inteligencia Artificial y el Big Data. En estos laboratorios de investigación, se estudia la capacidad del Big Data para mudar por completo el paradigma en el que hasta ahora trabajaban empresas de inversión. De esta forma, se busca que las máquinas sean capaces de predecir el comportamiento en el mercado bursátil, tomando como fuente diferentes datos como indicadores macro o estados contables. Además, el planeta de los seguros también se va a ver absolutamente transformado, siendo capaz de ofrecer, por ejemplo, pólizas más adaptadas a sus clientes del servicio.

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Diferencias entre Data Science y Data Analytics

Como ya hemos visto en otras ocasiones, Data Science es un campo que engloba la limpieza, la preparación y el análisis de datos. El Data Science es un término general en el que se aplican muchos métodos científicos. Por poner un ejemplo, las matemáticas, las estadísticas y otras muchas herramientas que los científicos aplican a conjuntos de datos. El científico aplica las herramientas para extraer conocimiento de los datos. En inteligencia artificial y aprendizaje automático, el científico de datos tiene un enorme papel que desempeñar. Para el científico de datos, el conocimiento del aprendizaje automático es indispensable. El machine learning es el desarrollo más increíble en el mundo de la tecnología. Él requiere saber qué método de aprendizaje automático lo ayudará precisamente. Y finalmente, de qué forma aplicar eso. Él no precisa saber de qué forma funciona ese procedimiento.

¿Qué es Data Analytics?

Data Analytics es la ciencia de obtener ideas de fuentes de información sin procesar. Revela las tendencias y métricas. De lo contrario, los datos pueden perder en la masa de información. Usan la información para acrecentar la eficacia de un sistema empresarial. Para contrastar y rebatir teorías o bien modelos existentes. Asimismo se utiliza en muchas industrias para permitir que las organizaciones tomen mejores resoluciones.

Diferencia entre los dos conceptos

Un Data Scientist se diferencia de un Data Analyst en múltiples cosas. La primera de ellas es su función: un Data Scientist pronostica el futuro a partir de patrones del pasado. El Data Analyst, por contra, extrae información significativa desde los mismos. Desde ese futuro que hay que pronosticar, el Data Scientist se hace preguntas. El Data Analyst, por el contrario, se hace cargo de responderlas. Además de esto, el Data Scientist extrae la información a partir de varias fuentes, al paso que el analista solo de una. En lo que se refiere a su campo de aplicación, un Data Analyst aborda única y exclusivamente problemas de negocios. El Data Scientist, en cambio, actúa alén de este campo. En lo relativo a sus herramientas, un Data Scientist usa el Machine Learning para extraer información. El Data Analyst usa más bien lenguajes de programación (R, Python…) para extraer información. Diferencias conforme sus tareas profesionales

Responsabilidades de un Data Scientist.

Limpieza y procesamiento de datos. Predicción del inconveniente de negocios. Sus papeles son dar resultados futuros de ese negocio. Desarrollar modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos. Halle nuevas preguntas comerciales que entonces puedan agregar valor al negocio. Data Mining utilizando métodos de nueva generación. Presentar resultados de forma clara y hacer el análisis ad-hoc. Responsabilidades de un Data Analyst. Identifique cualquier problema de calidad de datos en la adquisición de datos. Resolviendo problemas de negocios. Al mapear y después rastrear los datos. Un analista de datos debe regular con los ingenieros para recopilar nuevos datos. Realice un análisis estadístico de datos comerciales. Documentar los modelos y la estructura de los datos comerciales.

Diferencias en sus habilidades

Habilidades de un Data Scientist: Las creatividades de datos, desarrolladores de datos, estudiosos de datos, empresarios de datos. Habilidades de un Data Analyst: Administradores de bases de datos, operaciones, arquitectos de datos y analistas de datos. Ha quedado clara la diferencia entre ambos. Un analista de datos se centra en tareas más concretas y de menor calado. Un Data Scientist, en cambio, tiene más responsabilidades y conocimientos más variados. Si deseas estudiar Data Science te recomendamos apuntarte a nuestro máster especializado. En él te convertirás en un profesional del sector. ¡Te esperamos acá!

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Transfórmate en data scientist

La evolución de las nuevas tecnologías y la industria del Big Data ha generado nuevas profesiones que requieren empleados con competencias en diversos campos. Como las matemáticas, la programación o bien el análisis de datos. Uno de los perfiles profesionales más atractivos de este siglo veintiuno es el Científico de Datos o Data Scientist.

¿Qué es y qué hace el Científico de datos o Data Scientist?

El Científico de Datos o Data Scientist es un perfil profesional que traduce los grandes volúmenes de información libres conocidos como Big Data. Provienen de todo género de fuentes de información masivas y las transforman en contestaciones. Trabajan en cualquier clase de negocio y también industria con el objetivo de conseguir contestaciones fiables a inconvenientes cotidianos. Por ejemplo, para saber cuál es el mejor instante para comprar un billete de aeroplano, predecir los gustos de los usuarios y mostrarle la mejor opción o descubrir si una persona puede tener peligro de padecer una enfermedad. Estas personas tienen grandes conocimientos matemáticos y estadísticos y, además de esto, dominan el sofware estadístico y la programación y los sistemas de análisis de datos masivos como el machine learning gracias a curso data science online . También es preciso que controlen la tecnología y las bases de datos para poder aportar cambios y mejoras.

¿Qué diferencia encontramos entre un Cientifico de Datos y un Data Analyst?

Para comprender la diferencia entre los dos conceptos primero tenemos que comprender precisamente qué es lo que significa Big Data. Este se refiere a los sistemas que son capaces de manejar grandes cantidades de datos variados a una alta velocidad. Hay cuatro conceptos, conocidos como las “V” que explican la base del Big Data: volumen, velocidad, pluralidad y veracidad. Un Data Scientist (científico de datos) no solo conseguirá los datos de una sola fuente como haría un analista de datos tradicional. Sino que va a deber extraer y examinar múltiples datos y ser capaz de tener una visión amplia y global del problema. Eso sí, sin excluir ninguna solución por extraña o bien descabellada que esta pueda parecer. Los datos hablan por si acaso solos.

En qué consiste el día tras día de un Científico de Datos

El día a día en la vida de un Científico de datos no solamente se basa en extraer datos sino más bien asimismo en saber valorarlos. De ahí que, habitúa a seguir una metodología de trabajo: Extraer datos sin tomar en consideración la fuente ni el volumen. Limpieza de los datos. Procesará los datos utilizando métodos estadísticos. Rediseñará los datos, si es preciso.

¿Qué cualidades se precisan para ser un Data Scientist?

Tiene que tener una gran capacidad de aprendizaje. Ha de ser creativo y estar listo para establecer confianza entre los miembros de diferentes departamentos. Además de ser buen comunicador para convencer de manera exitosa sus ideas y tener visión de negocio. Es imprescindible que tenga conocimientos informáticos, matemáticos y estadísticos para aprender a codificar, crear hipótesis, comprender y cotejar los distintos modelos, jugar con la probabilidad y resolver múltiples cálculos. ¿Qué creen las empresas sobre el perfil de Data Scientist? Muchas empresas ya cuentan con un Data Scientist entre su plantilla, o bien alguna hasta con más de uno. Es unas de las figuras profesionales en auge y difícil de hallar porque debe tener muchas cualidades, y muy concretas. Mas empresas como Amazon, American Exprés, Caixabank, entre otras muchas ya han apostado por este perfil. Por poner un ejemplo, CaixaBank, ha apostado ya por el Big Data y ha potenciado su departamento comercial y de administración. La compañía cree en la banca digital y será uno de sus mayores proyectos a lo largo de los próximos años.

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React Js: transformate en experto

¿Qué es y de qué manera marcha React.js?

Al instante de seleccionar cuál tecnología usar en el frontend de un proyecto nuevo, nos enfrentamos a una frágil e esencial decisión que va a influir mucho en el futuro de nuestra aplicación, por lo que es esencial seleccionar tecnologías que complementen y faciliten el desarrollo

React es una biblioteca escrita en JavaScript, desarrollada en Fb para facilitar la creación de componentes interactivos, reutilizables, para interfaces de usuario. Se emplea en Facebook para la producción de componentes, e Instagram está escrito enteramente en React. Uno de sus puntos más señalados, es que no sólo se usa en el lado del cliente, sino que asimismo se puede representar en el servidor, y trabajar juntos.

¿De qué forma marcha?

React js online está construido en torno a hacer funciones, que toman las actualizaciones de estado de la página y que se traduzcan en una representación virtual de la página resultante. Siempre que React es informado de un cambio de estado, vuelve a ejecutar esas funciones para determinar una nueva representación virtual de la página, ahora, se traduce automáticamente ese resultado en los cambios del DOM precisos para reflejar la nueva presentación de la página. A primer aspecto, esto suena como que fuera más lento que el enfoque JavaScript frecuente de actualización de cada elemento, conforme sea necesario. Tras escena, sin embargo, React.js hace justamente eso: tiene un algoritmo muy eficaz para determinar las diferencias entre la representación virtual de la página actual y la nueva. Desde esas diferencias, hace el conjunto mínimo de cambios necesarios en el DOM. Puesto que usa un concepto llamado el DOM virtual que hace selectivamente sub-árboles de los nodos sobre la base de cambios de estado, desarrollando esto, con la menor cantidad de manipulación DOM posible, con el objetivo de sostener los componentes actualizados, estructurando sus datos.

¿Cómo marcha el DOM virtual?

Imagina que tienes un objeto que es un modelo en torno a una persona. Tienes todas y cada una de las propiedades relevantes de una persona que podría tener, y refleja el estado actual de la persona. Esto es esencialmente lo que React hace con el DOM. Ahora piensa, si tomamos ese objeto y le hacemos algunos cambios. Se ha añadido un bigote, unos bíceps y otros cambios. En React, cuando aplicamos estos cambios, 2 cosas ocurren: – En primer lugar, React ejecuta un algoritmo de “diffing”, que identifica lo que ha alterado. – El segundo paso es la reconciliación, donde se actualiza el DOM con los resultados de diff. La que hace React, ante estos cambios, en lugar de tomar a la persona real y reconstruirla desde cero, solo cambiaría la cara y los brazos. Esto significa que si tenía el texto en una entrada y una actualización se hizo, siempre que nodo padre de la entrada no estaba programado para la actualización, el texto se quedaría sin ser alterado.