dc.contributorUrrelo Huiman, Luis Vladimir
dc.creatorMarcelo Gómez, Luis Ricardo
dc.date.accessioned2023-04-03T15:05:26Z
dc.date.accessioned2023-06-02T14:32:38Z
dc.date.available2023-04-03T15:05:26Z
dc.date.available2023-06-02T14:32:38Z
dc.date.created2023-04-03T15:05:26Z
dc.date.issued2023-03-11
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/20.500.14278/4250
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6569210
dc.description.abstractLa 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
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Nacional del Santa
dc.publisherPE
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceRepositorio Institucional - UNS
dc.subjectEcommerce
dc.subjectGoogle Analytics
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectYuspify
dc.subjectComercio electrónico
dc.titleGoogle Analytics y Yuspify para el Rediseño Automático de Estoyenchina.com en Perú en el Primer Bimestre del 2019
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis


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