Aplicación de la metodología CausalImpact para la medición del impacto atribuible a la mejora de una página web en una empresa de cosméticos
Descripción del Articulo
El presente estudio tiene como objetivo aplicar la metodología CausalImpact para medir el impacto en los indicadores clave de rendimiento atribuible a las mejoras realizadas en una página web centrada en el registro de nuevas consultoras dentro de una empresa de cosméticos. Se sigue un enfoque cuant...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/23504 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/23504 |
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El presente estudio tiene como objetivo aplicar la metodología CausalImpact para medir el impacto en los indicadores clave de rendimiento atribuible a las mejoras realizadas en una página web centrada en el registro de nuevas consultoras dentro de una empresa de cosméticos. Se sigue un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental, descriptivo, de corte transversal y de aplicación práctica. La investigación se basó en una extensa base de datos que incluyó alrededor de 620 mil usuarios que visitaron la página web durante los periodos pre y post intervención. Para calcular los resultados, se utilizó, entre otras herramientas, la librería CausalImpact en Python, permitiendo la visualización gráfica y numérica de los resultados obtenidos. Los hallazgos revelaron un impacto significativo (p-value < 0.05) en la adquisición de Clientes Potenciales y Registros Completos atribuible a la intervención. Sin embargo, no se observó un impacto significativo en la cantidad de Ingresos percibidos debido a las mejoras en la web. Este enfoque metodológico se presenta como una herramienta efectiva y confiable para medir y atribuir con precisión los efectos de las optimizaciones web en los resultados empresariales. |
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La investigación se basó en una extensa base de datos que incluyó alrededor de 620 mil usuarios que visitaron la página web durante los periodos pre y post intervención. Para calcular los resultados, se utilizó, entre otras herramientas, la librería CausalImpact en Python, permitiendo la visualización gráfica y numérica de los resultados obtenidos. Los hallazgos revelaron un impacto significativo (p-value < 0.05) en la adquisición de Clientes Potenciales y Registros Completos atribuible a la intervención. Sin embargo, no se observó un impacto significativo en la cantidad de Ingresos percibidos debido a las mejoras en la web. 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