Sistema Recomendador Basado en Inteligencia Artificial para el e-commerce de Blessrom Tarapoto
En este trabajo de investigación, se propuso desarrollar un sistema recomendador basado en inteligencia artificial para el e-commerce de Blessrom Tarapoto, donde el objetivo fue mejorar la personalización y la experiencia de compra de los usuarios. Se aplicó un enfoque cuantitativo y no experimental...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | Perú |
| Institución: | Escuela de Posgrado Newman |
| Repositorio: | NEWMAN-Institucional |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.epnewman.edu.pe:20.500.12892/2132 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12892/2132 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Inteligencia Artificial Recomendaciones e-commerce Personalización Sistema Recomendador https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03 |
| Sumario: | En este trabajo de investigación, se propuso desarrollar un sistema recomendador basado en inteligencia artificial para el e-commerce de Blessrom Tarapoto, donde el objetivo fue mejorar la personalización y la experiencia de compra de los usuarios. Se aplicó un enfoque cuantitativo y no experimental de nivel descriptivo, donde recopilaron datos históricos de ventas y encuestas para comprender las necesidades del mercado local. Durante la implementación, se utilizaron algoritmos de filtrado basado en contenido para identificar patrones y similitudes entre los productos. Los resultados evidenciaron un incremento significativo en la precisión y relevancia de las recomendaciones, lo que se tradujo en una mejor experiencia de compra y una mayor tasa de conversión. Se concluyó que la inteligencia artificial representa una herramienta clave para optimizar las ventas cruzadas y la fidelización de los clientes en comercios electrónicos locales como Blessrom. |
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