Sistema web basado en reglas de asociación para apoyar en el proceso de ventas de la empresa Ayala Motors, 2022

• Autor: Ulloque Ayala de Iman, Norma Lila
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
• Repositorio: USAT-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/7815
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12423/7815
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial, comercio electrónico, PyMES; Minería de datos, toma de decisiones, innovación; Perú, sector automotriz, transformación digital; Artificial intelligence, e-commerce, SMEs; Data mining, decision making, innovation; Peru, automotive sector, digital transformation; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02

El presente trabajo de investigación, surge a partir del incumplimiento de ventas proyectadas de la empresa Ayala Motors y la carencia de una herramienta tecnológica que apoye al vendedor. Para ello se planteó el objetivo de implementar un sistema web basado en un algoritmo de reglas de asociación para apoyar en el proceso de ventas de la empresa Ayala Motors. En consecuencia, se realizó un estudio de tipo aplicado, siguiendo la metodología CRISP-DM para el modelado del algoritmo de reglas de asociación y el marco de trabajo SCRUM para el desarrollo del sistema web; adicionalmente, se empleó un modelo de algoritmo de reglas de asociación A PRIORI, para la parte del módulo de recomendación del sistemas web y, para el desarrollo del sistema web recomendador, se utilizaron las herramientas principales como el Google colab, Python, Visual studio code, PHP, Laravel, PostgreSQL. En cuanto a la precisión del modelo de algoritmo de reglas de asociación, se obtuvo un valor Lift mayor a 1 (indicador de asociación positiva) y una confianza de antecedente a consecuente mayor a 80% en cada una de las reglas; además, se obtuvieron resultados positivos en las pruebas de caja negra y caja blanca. Finalmente se concluye que, se logró implementar un sistema web recomendador de alta calidad, puesto que se evaluó mediante encuesta basada en ISO 25000 y por juicio de expertos; lo cual hace que esta investigación sea de suma importancia para ser utilizada por empresas del rubro de motos y repuestos.