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dc.contributor.advisorUrrelo Huiman, Luis Vladimires_PE
dc.contributor.authorMarcelo Gómez, Luis Ricardoes_PE
dc.date.accessioned2023-04-03T15:05:26Z
dc.date.available2023-04-03T15:05:26Z
dc.date.issued2023-03-11
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14278/4250
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 ventases_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Santaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSes_PE
dc.subjectEcommercees_PE
dc.subjectGoogle Analyticses_PE
dc.subjectMachine Learninges_PE
dc.subjectYuspifyes_PE
dc.subjectComercio electrónicoes_PE
dc.titleGoogle Analytics y Yuspify para el Rediseño Automático de Estoyenchina.com en Perú en el Primer Bimestre del 2019es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.nameMaestro en Ingeniería de Sistema e Informática mención Gestión de Tecnologías de la Informaciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Santa. Escuela de posgradoes_PE
thesis.degree.disciplineMaestría en Ingeniería de Sistemas e Informática mención Gestión de Tecnología de la Informaciónes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1523-2640es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes_PE
renati.discipline612187es_PE
renati.jurorGil Albarrán, Guillermo Edwardes_PE
renati.jurorApéstegui Florentino, Yim Isaíases_PE
renati.jurorUrrelo Huiman, Luis Vladimires_PE
renati.author.dni70932343
renati.advisor.dni40010219


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