Sistema web basado en reglas de asociación para apoyar en el proceso de ventas de la empresa Ayala Motors, 2022

Abstract

El presente trabajo de investigación, surge a partir del incumplimiento de ventas proyectadas de la empresa Ayala Motors y la carencia de una herramienta tecnológica que apoye al vendedor. Para ello se planteó el objetivo de implementar un sistema web basado en un algoritmo de reglas de asociación para apoyar en el proceso de ventas de la empresa Ayala Motors. En consecuencia, se realizó un estudio de tipo aplicado, siguiendo la metodología CRISP-DM para el modelado del algoritmo de reglas de asociación y el marco de trabajo SCRUM para el desarrollo del sistema web; adicionalmente, se empleó un modelo de algoritmo de reglas de asociación A PRIORI, para la parte del módulo de recomendación del sistemas web y, para el desarrollo del sistema web recomendador, se utilizaron las herramientas principales como el Google colab, Python, Visual studio code, PHP, Laravel, PostgreSQL. En cuanto a la precisión del modelo de algoritmo de reglas de asociación, se obtuvo un valor Lift mayor a 1 (indicador de asociación positiva) y una confianza de antecedente a consecuente mayor a 80% en cada una de las reglas; además, se obtuvieron resultados positivos en las pruebas de caja negra y caja blanca. Finalmente se concluye que, se logró implementar un sistema web recomendador de alta calidad, puesto que se evaluó mediante encuesta basada en ISO 25000 y por juicio de expertos; lo cual hace que esta investigación sea de suma importancia para ser utilizada por empresas del rubro de motos y repuestos.

The present research work arises from the non-compliance with projected sales of the company Ayala Motors and the lack of a technological tool that supports the seller. For this purpose, the objective was set to implement a web system based on an algorithm of association rules to support the sales process of the company Ayala Motors. Consequently, an applied study was carried out, following the CRISP-DM methodology for modeling the association rules algorithm and the SCRUM framework for the development of the web system; Additionally, an A PRIORI association rule algorithm model was used for the recommendation module part of the web systems and, For the development of the web recommender system, the main tools were used such as Google colab, Python, Visual studio code, PHP, Laravel, PostgreSQL. Regarding the precision of the association rule algorithm model, a Lift value greater than 1 (indicator of positive association) and an antecedent-to-consequent confidence greater than 80% were obtained in each of the rules; In addition, positive results were obtained in the black box and white box tests. Finally, it is concluded that a high-quality web recommender system was implemented, since it was evaluated through a survey based on ISO/IEC 25010 and by expert judgment