Implementación de inteligencia artificial conversacional para optimizar la venta de productos en la empresa Inversiones Bacon

Descripción del Articulo

El desarrollo de este trabajo de investigación describe el desarrollo, influencia e implementación, referente a nuestro problema identificado en Inversiones Bacon dando como propuesta la integración de una Asistente Virtual para optimizar las ventas, además se definieron los objetivos de nuestra inv...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Barrios Quispe, Hans Jhonatan, Mio Trinidad, Jhosep Antony
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/140332
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/140332
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Asistente virtual
Ventas de productos
Lenguajes de programación
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:El desarrollo de este trabajo de investigación describe el desarrollo, influencia e implementación, referente a nuestro problema identificado en Inversiones Bacon dando como propuesta la integración de una Asistente Virtual para optimizar las ventas, además se definieron los objetivos de nuestra investigación que es Determinar la mejora de Inteligencia Artificial Conversacional para optimizar las ventas de productos en Inversiones Bacon, también específicos Determinar la mejora de la Inteligencia Artificial conversacional en la eficiencia establecida por la Empresa Inversiones Bacon y Determinar la influencia de la inteligencia Artificial Conversacional en el crecimiento de las ventas de la Empresa Inversiones Bacon, por lo que el desarrollo de esta tecnología se aplica la metodogìa SCRUM, con lenguajes de programación Javascript con su Framework React, Php con su Framework Laravel, además para el Asistente Virtual el lenguaje Python, también para la gestión de la información la base de datos MySQL. Por otro lado el tipo de la presente investigación es aplicada con enfoque cuantitativo, así mismo tiene un diseño pre-experimental, el instrumento que apoyo para la evaluación de la recolección de datos es la ficha de registro, así mismo se determinó una población de 44 ventas, en la cual la medición estadística para la confiabilidad de los Indicadores tiene un intervalo de 44 ventas respectivamente de sus ventas diarias. En cuanto a los resultado mostraron una mejora estadística para la Eficiencia de Ventas y Crecimiento de Ventas, en cuanto a nuestro primer indicador una mejora del 20%, para el segundo indicador una mejora del 32%, por tal motivo se concluyo que la Inteligencia Artificial Conversacional optimiza las ventas de productos referente en lo obtenido en nuestro PreTest y PostTest.
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