Diseño de estrategias de marketing digital para el aumento de la captación de clientes en el restaurante Al Cesar – Piura 2022

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación titulado: “Diseño de Estrategias de Marketing Digital para el aumento de la captación de clientes en el Restaurante Al Cesar – Piura 2022”, tuvo como objetivo general Proponer estrategias de marketing digital para el aumento de la captación de clientes en el rest...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Martinez Garcia, Alfred Adler, Ordoñez Lizano, Diana Maria del Carmen
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/112130
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/112130
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Marketing digital
Captación de clientes
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https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Descripción
Sumario:El presente trabajo de investigación titulado: “Diseño de Estrategias de Marketing Digital para el aumento de la captación de clientes en el Restaurante Al Cesar – Piura 2022”, tuvo como objetivo general Proponer estrategias de marketing digital para el aumento de la captación de clientes en el restaurante “Al Cesar” Piura 2022. La investigación fue de tipo aplicada, enfoque cuantitativo y diseño preexperimental. La población conformada por clientes y consumidores que residen en la ciudad de Piura y la muestra fue de 56. La técnica utilizada fue la encuesta y el instrumento un cuestionario. Para alcanzar los resultados se realizó un análisis inferencial para responder a las hipótesis a través de la prueba Wilcoxon. Logrando como rangos negativos 2.00 a rangos positivos 28.48 y significancia es de 0.000 lo cual es <0.005. Es decir, las estrategias de marketing digital aumentaron la captación de clientes en el restaurante “Al Cesar” Piura 2022. En conclusión, las estrategias de marketing digital aumentaron la captación de clientes en el restaurante “Al Cesar” Piura 2022, teniendo en pretest un bajo (19.6%) y un nivel medio (80.4%) pasando a un Postest de nivel alto (100%)
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