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Google Analytics y Yuspify para el Rediseño Automático de Estoyenchina.com en Perú en el Primer Bimestre del 2019
dc.contributor.advisor | Urrelo Huiman, Luis Vladimir | es_PE |
dc.contributor.author | Marcelo Gómez, Luis Ricardo | es_PE |
dc.date.accessioned | 2023-04-03T15:05:26Z | |
dc.date.available | 2023-04-03T15:05:26Z | |
dc.date.issued | 2023-03-11 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14278/4250 | |
dc.description.abstract | La investigación tuvo como objetivo desplegar un sistema web usando Yuspify y Google Analytics para el rediseño automático del sitio estoyenchina.com. Se aplicó un diseño cuasi experimental en el cuál intervinieron distintos indicadores de analítica web y todos los rediseños posibles en el primer bimestre del 2019, los cuáles fueron divididos en los rediseños común manuales y los rediseños automáticos que realiza Yuspify, se utilizó como instrumento un cronómetro para medir los tiempos que tomaban realizar los rediseños, como pre test los rediseños manuales y como post test, los rediseños automáticos de Yuspify, pero. ¿De qué manera se podrá rediseñar automáticamente la página estoyenchina.com en base a las preferencias del usuario en el primer Bimestre del 2019? La utilización de diferentes herramientas de analítica web como Google Analytics y el uso de Yuspify logran que el usuario realice una visita más prolongada, un registro y/o, ¿Por qué no?, una compra, los resultados evidencian que existen diferencias significativas con los respectivos indicadores de analítica web y con los rediseños manuales y automáticos del sitio web. Por lo tanto, se concluye que, en la presente investigación, desplegar un sistema web usando Google Analytics y Yuspify para el rediseño automático del sitio estoyenchina.com para el Perú en el primer bimestre del 2019, logra hacer una disminución del 70,43% en cuánto a tiempo de rediseño, y que los rediseños plasmados en las recomendaciones, logran resultados significativos en cuanto a visitas, duración media de las sesiones, disminución del porcentaje de rebote y las ventas | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional del Santa | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UNS | es_PE |
dc.subject | Ecommerce | es_PE |
dc.subject | Google Analytics | es_PE |
dc.subject | Machine Learning | es_PE |
dc.subject | Yuspify | es_PE |
dc.subject | Comercio electrónico | es_PE |
dc.title | Google Analytics y Yuspify para el Rediseño Automático de Estoyenchina.com en Perú en el Primer Bimestre del 2019 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Maestro en Ingeniería de Sistema e Informática mención Gestión de Tecnologías de la Información | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional del Santa. Escuela de posgrado | es_PE |
thesis.degree.discipline | Maestría en Ingeniería de Sistemas e Informática mención Gestión de Tecnología de la Información | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-1523-2640 | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestro | es_PE |
renati.discipline | 612187 | es_PE |
renati.juror | Gil Albarrán, Guillermo Edward | es_PE |
renati.juror | Apéstegui Florentino, Yim Isaías | es_PE |
renati.juror | Urrelo Huiman, Luis Vladimir | es_PE |
renati.author.dni | 70932343 | |
renati.advisor.dni | 40010219 |
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Tesis [15]
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