Un chatbot basado en procesamiento de lenguaje natural para mejorar las ventas virtuales en restaurantes de Perú

• Autor: Carbajal Paxi, Juan Miguel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/9634
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/9634
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Chatbots; Inteligencia artificial; Sistemas de preguntas y respuestas; Procesamiento de lenguaje natural (Computación); Restaurantes; Relaciones con los clientes; Fidelización del cliente; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

Esta investigación tiene como objetivo evaluar la influencia de la implementación de un chatbot basado en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para mejorar la eficacia operativa y la satisfacción del cliente en los establecimientos gastronómicos peruanos. El estudio examina la manera en que la automatización de los procedimientos mediante la utilización de inteligencia artificial revoluciona el comercio virtual en la industria culinaria. La metodología de investigación empleada se adhiere a un marco cuantitativo que utiliza un diseño experimental previo y posterior a la prueba, que facilita el examen de las métricas operativas y los comentarios de los clientes a través de la lente de los indicadores clave de rendimiento (KPI). Se incorporaron a los análisis variables como la duración media del procesamiento de los pedidos, el valor medio de los pedidos y la tasa de integración de los chatbots. La evaluación estadística incluyó la realización de evaluaciones de normalidad, junto con pruebas de Wilcoxon y análisis de proporciones, para fundamentar las hipótesis propuestas. Los hallazgos indicaron que el chatbot desempeñó un papel importante en la disminución de la duración del servicio, el aumento del volumen de pedidos gestionados y la mejora de la satisfacción del cliente, estableciéndose, así como un instrumento eficaz y escalable para el sector de la restauración. Esta investigación ofrece una base sólida para posibles aplicaciones tecnológicas en la industria culinaria