Sistema Recomendador Basado en Inteligencia Artificial para el e-commerce de Blessrom Tarapoto

• Autor: Romero Rios,Cesar Luis
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Escuela de Posgrado Newman
• Repositorio: NEWMAN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.epnewman.edu.pe:20.500.12892/2132
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12892/2132
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia Artificial; Recomendaciones; e-commerce; Personalización; Sistema Recomendador; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03

En este trabajo de investigación, se propuso desarrollar un sistema recomendador basado en inteligencia artificial para el e-commerce de Blessrom Tarapoto, donde el objetivo fue mejorar la personalización y la experiencia de compra de los usuarios. Se aplicó un enfoque cuantitativo y no experimental de nivel descriptivo, donde recopilaron datos históricos de ventas y encuestas para comprender las necesidades del mercado local. Durante la implementación, se utilizaron algoritmos de filtrado basado en contenido para identificar patrones y similitudes entre los productos. Los resultados evidenciaron un incremento significativo en la precisión y relevancia de las recomendaciones, lo que se tradujo en una mejor experiencia de compra y una mayor tasa de conversión. Se concluyó que la inteligencia artificial representa una herramienta clave para optimizar las ventas cruzadas y la fidelización de los clientes en comercios electrónicos locales como Blessrom.