Solución móvil para órdenes de pedido de comida rápida utilizando tecnologías de autoservicio (SST)

• Autores: Aquino Curi, John Alexander, Yengle Acuña, Miguel Alexander
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/661417
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/661417
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Restaurante; Tecnología; Aplicacion movil; Autoservicio; Comida en línea; Entrega; Technology; Mobile app; Self service; Online food; Delivery; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Desde que la covid-19 comenzó, distintos tipos de empresas en el Perú debieron adecuar sus flujos de trabajo o cambiar la forma en cómo se atendía al público debido a las restricciones de distanciamiento social. El sector de restaurantes de comida rápida comenzó a trabajar de la mano con aplicaciones de delivery como Rappi y Uber Eats. Ante esto, un nuevo mecanismo definido como tecnologías de auto servicio (SST) está comenzando a implementarse en estos establecimientos. En la siguiente investigación se hace una propuesta de un sistema de una aplicación móvil con SST para dispositivos Android. La finalidad de este sistema es mejorar el tiempo de atención al cliente. Por un lado, este software se encargará de crear un pedido dependiendo de los productos disponibles del restaurante, para finalmente crear un código de respuesta rápida que podrá ser escaneado por los asistentes del restaurante. Por otro lado, el backend será desarrollado con el framework Spring y lenguaje de programación Java. Para finalizar, este proyecto se ha validado a través de una presentación a 20 usuarios finales con diversas profesiones y se les entrego una encuesta con 20 preguntas. El propósito de ella fue mostrar las funcionalidades principales del flujo de la aplicación móvil. Los resultados obtenidos fue una aprobación del 90% satisfecho y otro 30% aportó al estudio con sugerencias para mejorar la propuesta. Estas sugerencias se enfocaron en disminuir el número de pantallas y mayor fluidez para digitar la información personal del usuario.