Implementación de un sistema web con machine learning para optimizar la gestión de campañas para las ventas de Grupo Visualcont S.A.C.

Abstract

La tesis presente se fundamenta en la implementación de un sistema web que, utilizando machine learning, optimizará la gestión de campañas de la empresa GrupoVisualcont S.A.C. que ofrece soluciones contables certificadas por la SUNAT en el Perú, dada la problemática de la empresa para poder sacar el mayor provecho a las diferentes campañas publicitarias por fallas tanto en el presupuesto asignado como en estrategias de marketing digital. Determinar las estrategias de marketing como la segmentación, la duración de la campaña o la selección redes sociales hacen posible alcanzar objetivos como la captación y retención de clientes, especialmente en un momento de crecimiento tecnológico en el país que desemboca en la creación de nuevos negocios que son vistos como potenciales prospectos. Para su desarrollo se utilizó Python, una base de datos MySQL e integrando el enfoque ágil SCRUM. La investigación fue del tipo aplicada, con un diseño experimental y un enfoque cuantitativo. La población estaba formada por registros de campañas publicitarias previas, de los que se separó una muestra de 71 campañas, utilizando fichas de observación para la recopilación de datos. El resultado mostró mejoras significativas: la inversión publicitaria se redujo en un 21.8%; el tiempo de impacto efectivo mejoró en un 45.4%; la tasa de asimilación rápida aumentó en un 81.2%; la Tasa de precisión de conversión por Objetivos de la campaña creció un 80.5%; y la cantidad de grupos segmentados disminuyó en un 20.9%, lo cual valida la eficacia del sistema propuesto.