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http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/7477
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Buñay Guisñan, Pamela Alexandra | - |
dc.contributor.author | Izurieta Navarrete., Josue Sebastian | - |
dc.date.accessioned | 2021-03-25T22:41:44Z | - |
dc.date.available | 2021-03-25T22:41:44Z | - |
dc.date.issued | 2021-03-25 | - |
dc.identifier.other | UNACH-FI-SIS | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/7477 | - |
dc.description | The Predictive analytics techniques have contributed with great utility in the development of digital marketing strategies, making it possible to predict future customer actions. Predictive analytics is a set of processes that analyzes present and past data to make predictions regarding the future or unknown events. For this reason, the purpose of this research was to develop a virtual store using linear regression for the commercialization of Digimax products. The virtual store was developed, also the Google Analytics tool was used to obtain the date of: users, number of page views and sales in the periods of November and December 2020. In Excel, two dispersion graphs were made with each of the variables taking the polynomial and linear trend lines, then the coefficient of determination between two equations (polynomial and linear) was compared, and the most suitable equation was chosen, finished with the realization of projections of each variables. Finally, the marketing strategy were evaluated using predictive analysis, using the KPI of projected monthly billing increase , as a result, the goal of increasing sales by 5% within projected periods is accomplished | es_ES |
dc.description.abstract | Las técnicas de análisis predictivo han contribuido con gran utilidad en el desarrollo de estrategias de marketing digital, posibilitando predecir acciones futuras de los clientes. El análisis predictivo es un conjunto de procesos que analiza los datos presentes y pasados para efectuar predicciones con respecto al futuro o hechos desconocidos. Por tal motivo la finalidad de esta investigación fue desarrollar una tienda virtual utilizando regresión lineal para la comercialización de productos de la empresa Digimax. Se desarrolló la tienda virtual, posteriormente se utilizó la herramienta Google Analytics donde se obtuvieron los datos de: usuarios, número de páginas vistas y ventas dentro de los periodos noviembre y diciembre del 2020. Luego en Excel se realizaron dos gráficos de dispersión con cada una de las variables ocupando las líneas de tendencia polinómica y lineal, después se comparó el coeficiente de determinación entre las dos ecuaciones (polinómica y lineal), a continuación se eligió la ecuación más idónea y en último lugar se realizó las proyecciones de cada una de las variables. Finalmente se realizó la valoración de la estrategia de marketing utilizando análisis predictivo, mediante el uso del KPI de incremento de facturación mensual proyectada dando como resultado que se cumple con el objetivo de aumentar las ventas en un 5% dentro de los periodos proyectados | es_ES |
dc.description.sponsorship | UNACH, Ecuador | es_ES |
dc.format.extent | 50 páginas | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Riobamba Universidad Nacional de Chimborazo | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | es_ES |
dc.subject | ANÁLISIS PREDICTIVO | es_ES |
dc.subject | MARKETING DIGITAL | es_ES |
dc.subject | TIENDA VIRTUAL | es_ES |
dc.title | Desarrollo de una estrategia de marketing digital utilizando análisis predictivo para la comercialización de productos de la Empresa Digimax | es_ES |
dc.type | bachelorThesis | es_ES |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Sistemas y Computación |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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1.APROBACION TEMA - IZURIETA - Oficio Nº 442-CITI-2020.pdf | 320,03 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir | |
Manual de usuario.pdf | 455,16 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir | |
8.Informe Final Proyecto de Investigación.pdf | 1,25 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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