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dc.contributor.advisorCornejo Sánchez, Christian Santos
dc.contributor.authorAgama Espinoza, Aymar Sandro
dc.date.accessioned2021-10-25T22:40:32Z
dc.date.available2021-10-25T22:40:32Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2021-10-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/20714
dc.description.abstractEste trabajo de investigación reseña los hallazgos más recientes acerca del comercio electrónico y el aprendizaje automático aplicado a ese ámbito. En los últimos años, el comercio electrónico se ha expandido, en particular, en el contexto de la pandemia del COVID-19 ha tenido un importante rol para mitigar las restricciones de las ventas de los negocios que han tenido que enfrentar en varios periodos de tiempo la suspensión de sus operaciones presenciales. Al respecto, la United Nations Conference on Trade and Develpment (UNCTAD, 2020) informa que en el año 2020, si bien los resultados de las empresas líderes a nivel mundial de ventas online B2C ha sido diverso, el resultado global en ese grupo fue un incremento del 20.5%; asimismo, en un grupo de países seleccionados el aumento fue 22% a pesar de la caída de 1% en el total de ventas del año 2020. En dicho escenario, se observa el crecimiento de esta nueva industria que ofrece la digitalización de los mercados en toda forma de actividad económica, facilitando la compraventa de bienes, servicios e información a través de canales online. De acuerdo con la literatura, el comercio electrónico brinda diversas ventajas a las empresas tales como la reducción de costos operativos, el incremento del intercambio de información, reducción del tiempo de comercialización, aumento de la eficiencia en la cadena de suministro, mejora de la retención de cliente, creación de canales eficientes de bajo costo, entre otras. Las ventajas también se observan en el ámbito de los consumidores, como la facilidad de acceso a bienes y servicios, interacción social para validar sus preferencias y alta disponibilidad para escoger vendedores, productos e información. Asimismo, la investigación sobre el comercio electrónico revela que sus ventajas se pueden reforzar con las cualidades tecnológicas de la industria 4.0 y en particular, con las que ofrece la aplicación del aprendizaje automático. Uno de los hallazgos de la literatura es la necesidad de que los negocios se enfoquen en el cliente, y que construyan relaciones sostenibles y de largo plazo. De esta manera, se puede obtener información relevante sobre sus hábitos de consumo, preferencias y el comportamiento mediante algoritmos y programas de aprendizaje automático. Sobre el aprendizaje automático, diversos estudios han revelado un incremento de las aplicaciones predictivas y prescriptivas que buscan la optimización en la toma de decisiones. Asimismo, para implementarlas, la industria está invirtiendo vastamente en inteligencia artificial teniendo como impulsor a la gran cantidad de información que recopilan. Esto es visible en muchos campos de aplicación de la vida diaria desde el cuidado de la salud, turismo y fabricación hasta el comercio electrónico con el potencial de impactar favorablemente y de manera significativa en la economía. Finalmente, en relación con lo expuesto, la revisión de la literatura revela que las ventajas que ofrece el comercio electrónico pueden generar posibilidades de crear nuevas oportunidades comerciales y así contribuir a fortalecer la ventaja competitiva del negocio en un entorno cambiantees_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/*
dc.subjectComercio electrónicoes_ES
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.titleRevisión de la literatura del comercio electrónico, el aprendizaje automático y sus aplicaciones en la industria y tiendas por departamento en líneaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameBachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Industriales_ES
thesis.degree.levelBachilleratoes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineCiencias con mención en Ingeniería Industriales_ES
renati.advisor.dni09868135
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1297-5510es_ES
renati.author.dni72899332
renati.discipline722026es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#bachilleres_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_ES


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