Aplicación móvil para el aprendizaje automático en el proceso de ventas de repuestos de vehículos en BunkersGas 2024

• Autores: Castañeda Maita, Jose Daniel, Porras Cossi, Nataly Katherine
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/163662
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/163662
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aplicativo Móvil; Proceso de Ventas; Scrum; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El proyecto de investigación titulado Aplicación móvil para el aprendizaje automático en el proceso de ventas de repuestos de vehículos en BunkersGas 2024 tuvo como objetivo implementar un sistema basado en aprendizaje automático para optimizar el proceso de ventas. Este sistema abordó las limitaciones en los servicios, como la atención al cliente y la automatización de procesos, los cuales anteriormente se realizaban de forma manual. Se utilizó la metodología SCRUM, debido a su capacidad de adaptación a las diversas etapas y necesidades del proyecto, permitiendo completar su desarrollo en un período breve. La aplicación fue programada en Python y desarrollada bajo un diseño pre-experimental con enfoque cuantitativo. Para recolectar datos, se utilizaron fichas y encuestas, concluyendo que el aprendizaje automático generó un impacto positivo en las ventas de la organización. La muestra incluyó 20 usuarios, quienes respondieron un cuestionario diseñado para medir la satisfacción y facilidad de uso de la aplicación móvil. Este estudio se enmarcó dentro de un tipo de investigación aplicada, con enfoque cuantitativo y diseño experimental, permitiendo comparar resultados del pretest y posttest tras el uso del sistema. En cuanto a la arquitectura tecnológica, la aplicación se desarrolló con tecnología híbrida empleando React Native para la interfaz y Python para los servicios y automatización de respuestas. Los resultados reflejaron una mejora del 25.04% en la satisfacción con el proceso de ventas y un incremento del 27.5% en la eficiencia del sistema, lo que redujo significativamente el tiempo requerido para completar el proceso de venta. Finalmente, se recomendó incluir un servicio de delivery y establecer conexiones externas con servicios mecánicos para mejorar aún más el sistema.