Cuando se trata de la gestión empresarial, el entorno de la empresa siempre es importante. Después de todo, las influencias externas de un mercado tienen una influencia significativa en las estrategias de un grupo. Y esto debe tenerse en cuenta en consecuencia, para lo cual se creó el llamado análisis PESTEL o método PESTEL.

El término costo se refiere a cualquier gasto en el que incurra una empresa durante el proceso de fabricación o producción de sus bienes y servicios. En pocas palabras, es el valor del dinero que las empresas gastan en la compra y venta de artículos. Las empresas incurren en dos tipos principales de costos cuando producen sus bienes: costos fijos y variables.

De niño, es posible que hayas tenido un amigo imaginario. Los especialistas en marketing de redes sociales también los tienen, solo que, en este caso, se llaman buyer persona o personajes de audiencia.

Sin embargo, a diferencia de tu amigo imaginario, estos personajes imaginarios no solo existen para asustar a tus padres. Son una herramienta increíblemente útil para llegar a su cliente ideal.

El papel de un gerente de hotel es increíblemente variado, y para muchos gerentes de hoteles líderes, no hay dos días iguales. Si bien esto hace que el rol sea enormemente inspirador y motivador, también significa que el éxito requiere un conjunto muy amplio de habilidades.

Los mejores gerentes de hotel tienen una gran experiencia en una amplia gama de áreas diferentes y tienen muchos consejos y trucos bajo la manga. Desde administrar presupuestos hasta motivar a los miembros del equipo, los gerentes de hotel deben poder hacerlo todo.

El análisis del riesgo financiero de una empresa comienza después de que se hayan identificado todos los posibles eventos de riesgo. En este artículo te explicamos cómo identificarlos. El análisis no solo pretende estimar posibles pérdidas, sino también evitar que se produzcan.

Por ejemplo, un análisis de riesgo de crédito, uno de los principales tipos de riesgos financieros, evalúa la posibilidad de que un deudor no pueda cumplir con sus obligaciones. Con esa información, el banco toma medidas para evitar que esto suceda o mitigar en lo posible el impacto.

Si bien el marketing B2B y B2C son diferentes, comparten las mismas metas y objetivos. Hay un arte tanto en el marketing B2B como en el B2C, con sus estrategias y pensamientos separados y, en algunos casos, iguales.

Este artículo aclarará la confusión y explicará las diferencias fundamentales entre el marketing B2B y B2C, junto con orientación y consideraciones para cada tipo de marketing. Siga leyendo para descubrir herramientas y consejos para descubrir las diferencias sutiles pero significativas entre los dos.

Sin relación con las redes informáticas, las networking a menudo se llevan a cabo en entornos informales. Por ejemplo, la creación de redes puede ocurrir en eventos, en su oficina o a través de asociaciones industriales. Sin embargo, también se puede hacer formalmente al conectarse con personas específicas que desea conocer por correo electrónico, LinkedIn u otros métodos.

En el panorama moderno de la gestión de riesgos de ciberseguridad, una verdad incómoda es clara: gestionar los riesgos cibernéticos en toda la empresa es más difícil que nunca. Mantener las arquitecturas y los sistemas seguros y en cumplimiento puede parecer abrumador incluso para los equipos más capacitados de la actualidad.

La toma de decisiones basada en datos (DDDM) se define como el uso de hechos, métricas y datos para guiar las decisiones comerciales estratégicas que se alinean con sus metas, objetivos e iniciativas. Cuando las organizaciones se dan cuenta del valor total de sus datos, eso significa que todos, ya sea un analista comercial, un gerente de ventas o un especialista en recursos humanos, están capacitados para tomar mejores decisiones con los datos, todos los días. Sin embargo, esto no se logra simplemente eligiendo la tecnología de análisis adecuada para identificar la próxima oportunidad estratégica.

El meta lerning en el aprendizaje automático se refiere a algoritmos de aprendizaje que aprenden de otros algoritmos de aprendizaje.

Más comúnmente, esto significa el uso de algoritmos de aprendizaje automático que aprenden cómo combinar mejor las predicciones de otros algoritmos de aprendizaje automático en el campo del aprendizaje conjunto.