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Creación de un tablero omnicanal

By: Contributor(s): Material type: TextTextPublication details: 2020Description: 1 archivo (2,13 MB) : il. colSubject(s): Online resources:
Contents:
Capítulo 1 -- Introducción -- 1.1 Contexto histórico -- 1.2 Situación actual -- Capítulo 2 -- Marco Teórico -- 2.1 Key Performance Indicator (KPI) -- 2.1.1 Conversion Rate -- 2.1.2 Bounce Rate -- 2.1.2 Open Rate -- 2.1.3 Click Through Rate (CTR) -- 2.1.4 Tap Rate 1 -- 2.2 Conversion Rate Optimization (CRO) -- 2.2.1 Medir y analizar -- 2.2.2 Establecer nuevos objetivos y volver a iterar -- 2.3 A/B Test -- 2.4 Conversion funnel -- Capítulo 3 -- Primeros pasos en el proceso de construcción del tablero omnicanal -- 3.1 Metodología de Trabajo -- 3.2 Tracking de datos -- 3.2.1 Cloud Computing -- 3.2.2 Server -- 3.2.3 Cluster -- 3.2.4 Storage (Bases de datos) -- 3.2.4.1 MySQL -- 3.2.4.2 Datastore -- 3.2.4.3 Casandra -- 3.2.4.4 MongoDB -- 3.2.4.5 Teorema de CAP -- 3.2.5 Big Data -- 3.2.5.1 Hadoop -- 3.2.5.2 Ecosistema Hadoop -- 3.2.5.2.1 Data Lake -- 3.2.5.2.2 Presto DB -- 3.2.5.2.3 Apache Kafka -- 3.2.5.2.4 Apache Spark -- 3.2.5.2.5 Elasticsearch -- 3.2.5.2.6 Hazelcast -- 3.2.5.2.7 Apache Avro -- 3.2.5.2.8 Apache Parquet -- Capítulo 4 -- Reestructuración del proceso de registro de actividades de usuario. -- 4.1 Arquitectura de las aplicaciones -- 4.2 Proceso de registración -- 4.2.1 Coordinación -- 4.2.2 Encoding -- 4.2.3 Envío y Registración -- 4.3 Procesamiento en memoria -- 4.3.1 Spark -- 4.3.2 Hazelcast -- 4.4 Segmentación -- 4.5 Capa presentación -- Capítulo 5 -- Manipulación de la información registrada. -- 5.1 Ingesta y validación de datos -- 5.2 - Persistencia de datos -- 5.3 - Recopilación de eventos relacionados -- Capítulo 6 -- Construcción del enfoque multicanal en la inteligencia de negocio -- 6.1 Extracción, Transformación y Carga de datos -- 6.2 Carga de datos en memoria -- 6.3 Exploración de datos en memoria -- Capítulo 7 -- Conclusiones y Trabajos futuros -- 7.1 Conclusiones -- 7.2 Trabajos futuros -- 7.2.1 Rendimiento por usuario y media -- 7.2.2 Ampliar el servicio de coordinación 7 -- 7.2.3 Revisión del proceso de envío de alertas -- -- Bibliografía
Dissertation note: Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2020.
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Tesis de posgrado Tesis de posgrado Biblioteca de la Facultad de Informática TES 20/46 (Browse shelf(Opens below)) Available DIF-04922
Tesis de posgrado Tesis de posgrado Biblioteca de la Facultad de Informática Biblioteca digital Link to resource No corresponde
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Tesina (Licenciatura en Sistemas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2020.

Capítulo 1 -- Introducción -- 1.1 Contexto histórico -- 1.2 Situación actual -- Capítulo 2 -- Marco Teórico -- 2.1 Key Performance Indicator (KPI) -- 2.1.1 Conversion Rate -- 2.1.2 Bounce Rate -- 2.1.2 Open Rate -- 2.1.3 Click Through Rate (CTR) -- 2.1.4 Tap Rate 1 -- 2.2 Conversion Rate Optimization (CRO) -- 2.2.1 Medir y analizar -- 2.2.2 Establecer nuevos objetivos y volver a iterar -- 2.3 A/B Test -- 2.4 Conversion funnel -- Capítulo 3 -- Primeros pasos en el proceso de construcción del tablero omnicanal -- 3.1 Metodología de Trabajo -- 3.2 Tracking de datos -- 3.2.1 Cloud Computing -- 3.2.2 Server -- 3.2.3 Cluster -- 3.2.4 Storage (Bases de datos) -- 3.2.4.1 MySQL -- 3.2.4.2 Datastore -- 3.2.4.3 Casandra -- 3.2.4.4 MongoDB -- 3.2.4.5 Teorema de CAP -- 3.2.5 Big Data -- 3.2.5.1 Hadoop -- 3.2.5.2 Ecosistema Hadoop -- 3.2.5.2.1 Data Lake -- 3.2.5.2.2 Presto DB -- 3.2.5.2.3 Apache Kafka -- 3.2.5.2.4 Apache Spark -- 3.2.5.2.5 Elasticsearch -- 3.2.5.2.6 Hazelcast -- 3.2.5.2.7 Apache Avro -- 3.2.5.2.8 Apache Parquet -- Capítulo 4 -- Reestructuración del proceso de registro de actividades de usuario. -- 4.1 Arquitectura de las aplicaciones -- 4.2 Proceso de registración -- 4.2.1 Coordinación -- 4.2.2 Encoding -- 4.2.3 Envío y Registración -- 4.3 Procesamiento en memoria -- 4.3.1 Spark -- 4.3.2 Hazelcast -- 4.4 Segmentación -- 4.5 Capa presentación -- Capítulo 5 -- Manipulación de la información registrada. -- 5.1 Ingesta y validación de datos -- 5.2 - Persistencia de datos -- 5.3 - Recopilación de eventos relacionados -- Capítulo 6 -- Construcción del enfoque multicanal en la inteligencia de negocio -- 6.1 Extracción, Transformación y Carga de datos -- 6.2 Carga de datos en memoria -- 6.3 Exploración de datos en memoria -- Capítulo 7 -- Conclusiones y Trabajos futuros -- 7.1 Conclusiones -- 7.2 Trabajos futuros -- 7.2.1 Rendimiento por usuario y media -- 7.2.2 Ampliar el servicio de coordinación 7 -- 7.2.3 Revisión del proceso de envío de alertas -- -- Bibliografía

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