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Sistema web implementando técnicas predictivas con machine learning para la mejora del marketing digital en la empresa Data Services 2023
dc.contributor.advisor | Cohello Aguirre, Rogelio Gonzalo | |
dc.contributor.author | Alanya Reyes, Jose Julian | |
dc.contributor.author | De la Vega Cuevas, Cristian Andres | |
dc.date.accessioned | 2024-03-26T15:02:17Z | |
dc.date.available | 2024-03-26T15:02:17Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/136458 | |
dc.description.abstract | En el presente, las organizaciones utilizan el marketing digital para expandir y ampliar su mercado objetivo con el propósito de incrementar sus ventas además de generar mayores ingresos. La finalidad de esta investigación fue determinar en qué medida el sistema web con técnicas predictivas influye en la mejora del marketing digital en la empresa Data Services en 2023. Los indicadores empleados fueron coste por click, índice de clicks y puntuación neta del promotor. Este estudio fue de tipo aplicada y de nivel explicativo, en cuanto al diseño este fue preexperimental; para la recolección de datos respectivo se utilizó la ficha de registro. Los hallazgos tuvieron como resultado una disminución del 29.44% en el post test en relación al coste por click, por otro lado, en relación al índice de clicks hubo un aumento del 29.44% en el post test y correspondiente a la puntuación neta del promotor hubo un incremento muy significativo. En conclusión, se cumplieron los objetivos al determinar el impacto de los indicadores en el sistema web. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Marketing digital | es_PE |
dc.subject | Sistema web | es_PE |
dc.subject | Machine learning | es_PE |
dc.title | Sistema web implementando técnicas predictivas con machine learning para la mejora del marketing digital en la empresa Data Services 2023 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Ate | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistema de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 07634626 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5526-5231 | es_PE |
renati.author.dni | 73546982 | |
renati.author.dni | 75565347 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Chavez Pinollos, Frey Elmer | |
renati.juror | Huamanchumo Casanova, Frank Carlos | |
renati.juror | Cohello Aguirre, Rogelio Gonzalo | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Desarrollo sostenible, emprendimientos y responsabilidad social. | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Trabajo decente y crecimiento económico | es_PE |
dc.description.modality | PRESENCIAL | es_PE |
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