Todas las empresas, independientemente de su temática y área de influencia, están dedicando esfuerzos y cada vez más recursos a la labor de Marketing. Sin embargo, hay sectores en los que tradicionalmente se viene atribuyendo mayor o menor importancia a esta disciplina.

Sectores como el tecnológico, la automoción, la banca o la alimentación fueron, son y serán típicos productores de piezas publicitarias más o menos intrusivas. Sin embargo, sectores como el educativo se encuentran al otro lado de la balanza, habiéndose centrado, este último, siempre en la labor docente, condenando al Marketing, la Comunicación y la Publicidad al más absoluto olvido.

Durante años, ha sido el boca a boca el único culpable de la popularidad y/o mejor o peor fama de unos centros educativos frente a otros. Ciertamente, el trabajo y la calidad de la educación o los estudios ofrecidos son los factores más importantes, pero no los únicos en el éxito de cualquier empresa educativa.

No hace falta remontarse mucho al pasado, pues, el sector Educación sigue ajeno a la labor de Marketing en la actualidad, y aún no se ha comprendido ni extendido su aplicabilidad y su utilización en esta ámbito.

En la actualidad, se abren todos los días multitud de academias, y centros educativos de enseñanza reglada y no reglada, en los que los dueños y directores son profesores, pero no son empresarios.

En la mayoría de los casos son profesionales de la docencia, llenos de motivación y conocedores de las mejores y más novedosas técnicas educativas, pero carentes de mentalidad de empresa.

Las máximas del Marketing deben ser aplicadas y previamente adaptadas al sector de la Educación. Guarderías, universidades, academias y colegios del sector privado deberán subirse al tren del Marketing, que posicionará a cada centro educativo con los atributos que más interese explotar en cada caso, y con su correspondiente diferenciación.

Todo tipo de acciones de Marketing Offline y Online, deberán ser tenidas en cuenta y planificadas e implementadas de forma estratégica, con una previa investigación y segmentación del mercado.

Es tarea de los profesionales del Marketing el dar forma y después perfeccionar este Marketing Educativo, que promete convertirse en tendencia en los próximos años.

¿Qué es el Marketing Educativo y para qué se puede utilizar? was originally published in Hacer Marketing on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Profesional de la Comunicación y de la Docencia, con gran vocación profesional. Apasionada por crecer y aprender, y con la firme convicción de que un mundo mejor sí es posible.

Entre trabajo, dedicación y algún que otro mal trago, siempre queda tiempo para disfrutar y, por qué no, soñar.

Estamos en contacto.

Mi ventana al mundo was originally published in Hacer Marketing on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Todo Plan de Marketing y, más concretamente todo Plan Comercial nace con el principal objetivo de llevar un producto o servicio al mercado y aumentar sus ventas. Para ello, se suelen utilizar una serie de herramientas que girarán en torno al producto, al precio, y a la posventa.

En primer lugar propongo hacer una primera fase a la que llamo diagnóstico; comenzaremos analizando el entorno de la empresa mediante un estudio del mercado al que van dirigidos nuestro producto. Por lo general, suelo clasificar a los clientes utilizando primero un criterio geográfico.

Depende del producto, pero en principio no debemos olvidarnos tampoco de las organizaciones públicas, que también deberemos contabilizar por zonas para intentar llegar también a este mercado.

Analizando la demanda del mercado nos daremos cuenta de que en aquellas localidades en las que se concentra nuestra competencia habrá más demanda. Esto nos ayudará a destinar más o menos cantidad de recursos a cada zona geográfica.

Otro aspecto importantísimo que propongo que tengamos en cuenta es la evolución del mercado. Si hemos llegado hasta este punto es porque entendemos que seguirá habiendo demanda en los próximos años, pero tenemos que preguntarnos cómo progresará y de qué manera cambiará la demanda de los productos que ofrecemos.

Para ello tenemos que estudiar las nuevas tendencias del mercado y ver la manera de adaptarnos a ellas antes de que lo hagan otros y sea tarde.

La realización de un estudio económico tanto general como del sector concreto en que nos movemos, nos ayudará a poner precios competitivos y a mantenernos a la cabeza.

Debemos analizar si las barreras de entrada son altas o bajas. Tenemos que ver si nuestro producto es lo suficientemente sofisticados como para no permitir la entrada de nuestros competidores. En el caso de que las barreras de entrada no sean lo suficientemente altas tendremos que trabajar para lograr diferenciarnos, tanto en calidad como en lo novedoso de nuestro producto.

El Arte de hacer un buen Análisis Comercial was originally published in Hacer Marketing on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

MongoDB permite una gran velocidad y escalabilidad, así como grandes cantidades de objetos. Esto la diferencia de las bases de datos relacionales, en las que tanto la escalabilidad como la velocidad se ven penalizadas ante la masificación de elementos en la base de datos.

Es una base de datos empresarial multi-propósito, para operacionar y para informacionar, se trata de un sistema dinámico que proporciona flexibilidad, haciendo que las búsquedas sean rápidas. A su vez, los documentos pertenecientes a una misma colección pueden tener esquemas diferentes, esto diferencia a MongoDB de las bases de datos relacionales.

Las bases de datos NoSQL (no sólo SQL) permiten almacenar información, en aquellas situaciones en las que las bases de datos relacionales generan problemas generalmente de escalabilidad y rendimiento.

Pero, si a día de hoy existen unos 150 sistemas de bases de datos NoSQL, ¿Por qué elegir MongoDB? Se considera que existen cuatro tipos de bases de datos NoSQL: las orientadas a documentos, las orientadas a columnas, las de clave-valor y en grafo. Las bases de datos orientadas a documentos, son las más versátiles. Ya que se pueden utilizar en gran cantidad de proyectos, incluidos algunos de los que tradicionalmente funcionarían sobre bases de datos relacionales.

MongoDB es la más conocida de las bases de datos orientadas a objetos. Su esquema dinámico y su estructura orientada a objetos lo convierten en la mejor opción para el análisis en tiempo real y los cuadros de mando.

Según explicó D. Óscar Méndez Soto, CEO de Paradigma, el pasado 18 de septiempre durante el evento “Conoce MongoDB”, coorganizado por MongoDb, Capside y Paradigma, con MongoDB se obtiene un “esquema flexible y dinámico, que marca la diferencia en rendimiento y desarrollo”. Tanto es así que con MongoDB se desarrolla el doble de rápido porque permite hacer cambios muy fácilmente.

Se trata de una base de datos multi-propósito, que “cumple el 80% de la casuística” que nos podemos encontrar.

MongoDB está escrito en C++, aunque esta base de datos soporta otros lenguajes como C#, Java, Node.js, PHP, Python, Ruby, C, Perl o Scala. Es muy flexible, tiene esquema dinámico. A la hora de realizar búsquedas, MongoDB es muy rápido. Se utiliza sobre todo cuando necesitamos flexibilidad en la definición de los datos, gran sencillez a la hora de acceder a éstos, gran rendimiento y posibilidad de crecimiento rápido.

Es muy adecuada para crear aplicaciones de Internet, sistemas de registradores de datos de sensores o gestores de datos de ventas, las transacciones de un gran banco o incluso sistemas de analítica web en tiempo real. La cantidad de información es tan grande en estos casos que las bases de datos relacionales obligan a dedicar muchos esfuerzos a la optimización para obtener un resultado aceptable.

Sabremos que MongoDB es la mejor de las opciones siempre que se den las siguientes condiciones:

• Cuando se necesita una base de datos flexible orientada a estructuras dinámicas o sistemas de objetos, porque los atributos de la entidad cliente y las relaciones entre las diferentes entidades varían constantemente.

Cuando se necesita una gran potencia de búsqueda combinando filtros por diferentes atributos cambiantes sin perder rendimiento.

• Cuando se requiere gran volumen de lecturas simultaneas y bajo volumen de escrituras.

En conclusión, esta base de datos está diseñada para complementar a las tradicionales, como SQL Server, Oracle o MySQL, no para sustituirlas, por lo menos a corto plazo. Sin embargo los nuevos tiempos tienen que ir tendiendo a dejar atrás las bases de datos SQL, que fueron creadas en los años 70s y están empezando a quedarse obsoletas.

Las bases de datos orientadas a objetos son el futuro, y es que tendremos que renunciar a unas tablas perfectamente definidas, para obtener rapidez e integridad. Si hemos cambiado ya nuestra forma de programar, ¿por qué no cambiar también nuestros sistemas de bases de datos?

MongoDB, la gran base de datos sin tablas, sin registros y sin SQL. was originally published in Hacer Marketing on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

En el anterior post del blog buscamos y encontramos muchas y grandes diferencias entre una base de datos orientada a objetos, como es el caso de MongoDB y otra de clave-valor, la conocida como HBase.

En esta ocasión pretendo afinar un poco más, para ello analizaremos los pros y los contras y las posibles aplicaciones de negocio de MongoDB y CouchDB, dos gestores de bases de datos orientadas a documentos.

CouchDB es la base de datos orientada a documentos de Apache. Se diferencia de MongoDB en que se puede acceder a sus datos a través de una API Rest.

El Teorema CAP, también conocido como Teorema Brewer, demuestra que “es imposible garantizar a la vez consistencia, disponibilidad y tolerancia a particiones”. Este teorema establece las características de cada una de las bases de datos NoSQL y nos ayuda a elegir, de entre las múltiples posibilidades, qué sistema de bases de datos es el más adecuado para satisfacer nuestras necesidades de negocio.

Según el Teorema CAP, MongoDB garantiza consistencia y tolerancia a particiones, pero para lograr la consistencia y replicar los datos a través de los nodos necesita disminuir su disponibilidad. Sus puntos fuertes son que al lanzar una consulta siempre se recibe la misma información, independientemente del nodo o servidor que procese la petición. Además el sistema siempre funciona aunque tengan lugar fallos o caídas parciales. El problema que presenta es que el cliente no puede leer o escribir si se cae alguno de los nodos.

En lo que se refiere a CouchDB, el Teorema CAP determina que esta base de datos garantiza la disponibilidad y la tolerancia a particiones, pero no puede asegurar una total consistencia. A veces se puede llegar a conseguir una consistencia parcial gracias a la replicación y a la verificación. En este caso los clientes serán capaces de leer y escribir siempre, aunque se haya caído un nodo y el sistema continuará funcionado aunque existan caídas parciales o fallos que lo dividan.

El Teorema CAP se convertirá, entonces, en nuestro aliado en la búsqueda de las diferencias entre estas dos bases de datos y nos dará luz para la toma de decisiones.

En cuanto a las aplicaciones de negocio, Según el Arquitecto de Software Kristof Kovacs, MongoDB se debe utilizar en los casos en los que se necesita hacer consultas dinámicas o si prefiere definir índices. Está pensado para los casos en los que se necesita un buen rendimiento en una gran base de datos. A su vez, el experto indica que Hadoop sigue siendo, probablemente, la mejor forma de ejecutar trabajos de MapReduce en grandes sets de datos.

Kristof Kovacs señala también que utilizaremos CouchDB cuando las necesidades de nuestro negocio nos obliguen a hacer numerosos cambios en los datos en los que ejecutaremos las consultas predefinidas. Este será el caso de CRM, sistemas CMS, etc.

¿Cuándo utilizar MongoDB y cuándo utilizar CouchDB? was originally published in Hacer Marketing on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Nuestra decisión de utilizar una u otra base de datos para nuestros proyectos empresariales dependerá de las características de nuestro negocio. Lo primero que tenemos que tener claro es que MongoDB y HBase son bases de datos muy diferentes y se utilizan para fines muy distintos.

HBase es una base de datos clave-valor, en la que cada elemento está identificado por una llave única y es muy eficiente tanto para lectura como para escritura.

Por otro lado, MongoDB, como vimos en el anterior post, es una base de datos orientada a objetos que utiliza una estructura simple como JSON o XML con índices y una clave única para cada registro, lo que permite, además de realizar búsquedas por clave-valor, realizar consultas más avanzadas sobre el contenido.

Si lo que busca nuestra empresa es el análisis en tiempo real y los cuadros de mando, MongoDB será una buena opción. Por el contrario si lo que buscamos es una plataforma software de código abierto con amplia experiencia en el trabajo con Big Data en proyectos de procesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, deberemos utilizar HBase.

MongoDB es más sencillo de utilizar, porque emplea una esructura de datos JSON muy difundida, mientras que Hadoop emplea su propia estructura Java. La primera se suele elegir para trabajar con sistemas de gran volumen y sets de datos de tamaño moderado, y la segunda ofrece mejores resultados en MapReduce sobre Big Data y también en el reporting de la analítica de datos.

La elección de uno u otro dependerá de las características del proyecto. Sin embargo, a veces, no es necesario elegir. Podemos utilizar, simultáneamente, MongoDB como almacén de datos operativos en tiempo real y HBase para el procesamiento y análisis de índices y datos.

Cuando se requiere una compleja agregación de datos, la funcionalidad de agregación de datos de MongoDB no es suficiente para analizar toda la información. En este caso se extraerían los datos de MongoDB y se procesarían a través de MapReduce dentro de Hadoop, enviando de nuevo los resultados a MongoDB para que estén disponibles en futuras consultas.

En ocasiones, en producción se toman datos procedentes de varios almacenes de datos, cada uno con su propio lenguaje. Este es otro escenario en el que es bueno que convivan MongoDB y Hadoop. Para facilitar el trabajo en estos casos, Hadoop se puede utilizar como único almacén de datos centralizado usando el sistema de ficheros HFS. Se llevarían a cabo trabajos periódicos de MapReduce con HBASE para cargar datos de MongoDB y de otras fuentes en Hadoop.

Gracias a sus opciones de replicación y sharding, MongoDB es especialmente útil y eficaz en entornos que requieran escalabilidad. Se puede utilizar para cualquier aplicación que almacene datos semi-estructurados. Es importante que diseñemos nuestra aplicación para seguir un esquema, que definiremos en base a las consultas que vayamos a realizar más a menudo.

Según el Arquitecto de Software Kristof Kovacs, MongoDB se debe utilizar en los casos en los que se necesita hacer consultas dinámicas o si se prefiere definir índices. Está pensado para los casos en los que se necesita un buen rendimiento en una gran base de datos.

¿Cuándo utilizar MongoDB y cuándo utilizar HBase? was originally published in Hacer Marketing on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Yo suelo aplicar una herramienta conocida como la matriz de la Boston Consulting Group. Esta matriz relaciona la cuota de mercado que la empresa tiene en cada uno de sus productos del portfolio con su crecimiento en el mercado general para darnos la información que necesitamos para determinar en qué productos debemos hacer una mayor inversión, en cuáles con una inversión pequeña sería suficiente e incluso podemos determinar si es preciso que abandonemos alguno de nuestros productos. Después, podemos basar nuestra Estrategia Comercial en esta matriz.

Por otro lado, propongo hacer un estudio de la competencia tanto directa como indirecta, para ver en qué situación nos encontramos, podemos incluso establecer una comparativa de análisis.

También conviene estudiar nuestros proveedores estratégicos y tácticos así como los actuales canales de distribución con los que contamos.

Por último, vamos a hacer un exhaustivo análisis de la fuerza de ventas, ver si nos dirigimos a un segmento de mercado concreto o a todos. Estudiaremos quiénes son los encargados de la labor comercial y de qué manera se lleva a cabo actualmente. Es posible que, tras este análisis, lleguemos a la conclusión de que nuestra labor comercial no es suficiente para cubrir a todo el público al que nos estamos dirigiendo.

Una vez recabada toda la información proveniente del análisis del micro y el macroentorno, estaremos en condiciones de hacer un análisis DAFO. Obtendremos nuestras debilidades, fortalezas, amenazas y oportunidades. Esto nos permitirá definir nuestro vector de ataque, convirtiendo las debilidades en fortalezas y las amenazas en oportunidades. Será en este vector de ataque en el que basaremos nuestra estrategia comercial.

¿Qué percepción tienen los clientes de nuestra empresa? was originally published in Hacer Marketing on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.