Compras eficientes - supermercados

• Autores: Manrique Andrade, Stephany Raquel, Sanchez Rubio, Carlos Javier
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: ULIMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/12357
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12724/12357
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Comercio electrónico; Supermercados; Minería de datos; Electronic commerce; Supermarkets; Data mining; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Los clientes de supermercados siempre están en busca de descuentos y rebajas en los productos que suelen comprar, pero lamentablemente casi nunca reciben ofertas orientadas a lo que realmente necesitan. Por el contrario, las ofertas a las que están expuestos sólo atienden un conjunto de deseos que no terminan generando valor. La propuesta busca atender la situación descrita, es decir, busca desarrollar una solución que pueda agilizar el proceso de compra digital, permitiendo a los clientes obtener un conjunto de ofertas personalizadas basado en sus preferencias o costumbres de compra. Para ello, se propone el uso de un algoritmo colaborativo, el mismo que permitirá realizar un cálculo de agrupamiento que determinará el sitio web (página e-commerce) del Supermercado donde se encuentren productos más económicos. Para poder presentar el resultado, el algoritmo evaluará el conjunto de precios más bajos del mercado, así como las diferentes decisiones que los clientes vayan tomando al momento de seleccionar las diferentes ofertas que haya recibido. La propuesta incluye el desarrollo de métodos de correlación y clustering, además del uso de tecnologías que permitirán que el sistema aprenda de manera constante; de esta manera se podrá asegurar que la solución propuesta pueda brindar diferentes alternativas de escogencia acorde a los cambios que se pudieran producir en el proceso de compra, así como acorde a sus nuevas necesidades o costumbres.