UNIVERSIDAD DE GUAYAQUILrepositorio.ug.edu.ec/bitstream/redug/10003/1/PTG-736...MARÍA PAULINA...

1

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

CARRERA DE INGENIERÍA EN

SISTEMAS COMPUTACIONALES

DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO

APLICANDO UN LENGUAJE WEB RESPONSIVE

PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB

QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES

DE USUARIOS DIGITALES EN

LOS DEPARTAMENTOS

DE MARKETING

TESIS DE GRADO

Previa a la obtención del Título de:

INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

AUTOR: MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ

TUTOR: LEILI GENOVEVA LOPEZDOMÍNGUEZ RIVAS

GUAYAQUIL – ECUADOR

2015

ii

REGISTRO SENESCYT

Llenar esta hoja con toda la información necesaria

iii

APROBACIÓN DEL TUTOR

En mi calidad de Tutor del trabajo de investigación, “DISEÑO Y

CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO APLICANDO UN LENGUAJE WEB

RESPONSIVE PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB QUE PERMITE

VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN LOS

DEPARTAMENTOS DE MARKETING“ elaborado por la Sra. MARÍA PAULINA

DOMÍNGUEZ ORTIZ, egresado de la Carrera de Ingeniería en Sistemas

Computacionales, Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas de la Universidad

de Guayaquil, previo a la obtención del Título de Ingeniero en Sistemas, me

permito declarar que luego de haber orientado, estudiado y revisado, la apruebo

en todas sus partes.

Atentamente

………………………………………………………….

ING. LEILI GENOVEVA LOPEZDOMÍNGUEZ RIVAS

TUTOR

iv

DEDICATORIA

A Dios, por permitirme llegar a este

momento tan especial en mi vida, por

los triunfos y los momentos difíciles que

me han enseñado a valorarlo cada día

más. A mis queridos padres, Pedro y

María, quienes han sabido guiarme y

aconsejarme para culminar siempre mis

sueños y metas. A mis hermanos

Reyna Angélica, Sara Alexandra y

Pedro Xavier por el amor y el apoyo

incondicional siempre demostrado.

A mis hijos: Víctor Emilio y María

Alejandra por ser mi verdadero motor

de lucha y de seguir siempre adelante

sin mirar atrás, son lo mejor que Dios

me pudo haber dado en esta vida.

v

AGRADECIMIENTO

Un agradecimiento especial a

Washington Andrade y Mariuxi Riofrío

por su apoyo profesional y personal

para emprender y culminar mi proyecto

de tesis de grado.

A mis compañeros por toda la

colaboración y conocimientos brindados

durante la elaboración de este proyecto,

y la confianza que inspiraban en mí

para demostrar la experiencia adquirida

en mis 15 años de vida laboral.

Finalmente a la Ing. Leili

Lopezdomínguez por sus

conocimientos y valiosas aportaciones

que hicieron posible la culminación de

este proyecto con satisfacción; y por la

gran calidad humana demostrada en

este proceso.

vi

TRIBUNAL DE GRADO

___________________________

Ing. Eduardo Santos Baquerizo

DECANO DE LA FACULTAD

CIENCIAS MATEMÁTICAS

Y FÍSICAS

___________________________

Ing. Harry Luna Aveiga, M.Sc.

DIRECTOR (E)

CISC, CIN

___________________________

Ing. Leili Lopezdomínguez

TUTOR

___________________________

Ing. Luis Alberto Sánchez

PROFESOR DEL ÁREA

___________________________

Ing. Sol Lopezdomínguez

PROFESOR DEL ÁREA

___________________________

Ab. Juan Chávez A.

SECRETARIO

vii

DECLARACIÓN EXPRESA

“La responsabilidad del contenido de esta Tesis

de Grado, me corresponden exclusivamente; y

el patrimonio intelectual de la misma a la

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL”

MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ

viii



CARRERA DE INGENIERIA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO

APLICANDO UN LENGUAJE WEB RESPONSIVE

PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB

QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES

DE USUARIOS DIGITALES EN

LOS DEPARTAMENTOS

DE MARKETING

Proyecto de Tesis de Grado que se presenta como requisito para optar por el

título de INGENIERO en SISTEMAS COMPUTACIONALES.

Autor/a: MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ

C.I.: 0918576075

Tutor: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ RIVAS

C.I.: 0926518549

Guayaquil, 10 de junio del 2015

ix

CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR

En mi calidad de Tutor de Tesis de Grado, nombrado por el Departamento de

Investigación, Desarrollo Tecnológico y Educación Continua de la Carrera de

Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Universidad de Guayaquil,

CERTIFICO:

Que he analizado el Proyecto de Grado presentado por la egresada

MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ, como requisito previo para optar por el

título de Ingeniero cuyo problema es:

DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO APLICANDO UN

LENGUAJE WEB RESPONSIVE PARA EL DESARROLLO DE UN SITIO WEB

QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN LOS

DEPARTAMENTOS DE MARKETING considero aprobado el trabajo en su

totalidad.

Presentado por:

MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ C.I.: 0918576075

Tutor: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ RIVAS

Guayaquil, 10 de junio del 2015

x

AUTORIZACIÓN

PARA PUBLICACIÓN DE TESIS EN FORMATO DIGITAL

1. Identificación de la Tesis

Nombre Alumno: MARÍA PAULINA DOMÍNGUEZ ORTIZ

Dirección: SAUCES 6 MZ.351 V. 16

Teléfono: 5125977 E-mail: [email protected]

Facultad: CIENCIAS MATEMÁTICAS Y FÍSICAS

Carrera: INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

Título al que opta: INGENIERO EN SISTEMAS

Profesor guía: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ

Título de la Tesis: DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN PROTOTIPO

APLICANDO UN LENGUAJE WEB RESPONSIVE PARA EL DESARROLLO

DE UN SITIO WEB QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS

DIGITALES EN LOS DEPARTAMENTOS DE MARKETING

Temas Tesis: (Palabras claves 5 a 8 )

2. Autorización de Publicación de Versión Electrónica de la

Tesis

A través de este medio autorizo a la Biblioteca de la Universidad de Guayaquil y

a la Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas a publicar la versión electrónica

de esta tesis.

Publicación electrónica:

Inmediata X Después de 1 año

Firma Alumno:

3. Forma de envío:

El texto de la Tesis debe ser enviado en formato Word, como archivo .Doc. O

.RTF y .Puf para PC. Las imágenes que la acompañen pueden ser: .gif, .jpg o

.TIFF.

DVDROM CDROM

xi

ÍNDICE GENERAL

Pág.

REGISTRO SENESCYT ...................................................................................... ii

APROBACIÓN DEL TUTOR ................................................................................ iii

DEDICATORIA ................................................................................................... iv

AGRADECIMIENTO ............................................................................................ v

TRIBUNAL DE GRADO ...................................................................................... vi

DECLARACIÓN EXPRESA ................................................................................ vii

CERTIFICADO DE ACEPTACIÓN DEL TUTOR ................................................. ix

PARA PUBLICACIÓN DE TESIS EN FORMATO DIGITAL ................................. x

ÍNDICE GENERAL ............................................................................................. xi

ÍNDICE DE CUADROS ...................................................................................... xiv

ÍNDICE DE GRÁFICOS ..................................................................................... xvi

RESUMEN ....................................................................................................... xviii

ABSTRACT ....................................................................................................... xix

INTRODUCCIÓN ................................................................................................. 1

CAPÍTULO I ......................................................................................................... 5

EL PROBLEMA ................................................................................................... 5

Ubicación del Problema en un Contexto .......................................................... 5

SITUACIÓN CONFLICTO NUDOS CRÍTICOS .................................................... 7

CAUSAS Y CONSECUENCIAS DEL PROBLEMA .............................................. 9

DELIMITACIÓN DEL PROBLEMA ..................................................................... 10

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA .................................................................... 11

EVALUACIÓN DEL PROBLEMA ....................................................................... 12

OBJETIVOS ...................................................................................................... 14

OBJETIVO GENERAL ................................................................................... 14

OBJETIVOS ESPECÍFICOS .......................................................................... 14

ALCANCES DEL PROBLEMA ........................................................................... 15

JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA .................................................................. 16

CAPÍTULO II ...................................................................................................... 17

MARCO TEÓRICO ............................................................................................ 17

ANTECEDENTES DEL ESTUDIO .................................................................. 17

Business Intelligence...................................................................................... 17

xii

Diferencia de Datos, información y conocimiento ........................................... 19

Áreas aplicativas del Business Intelligence .................................................... 22

Arquitectura típica de Business Intelligence ................................................... 24

El valor de Business Intelligence en las organizaciones ................................. 26

Principales productos de Business Intelligence .............................................. 29

Marketing ....................................................................................................... 37

El mercado ..................................................................................................... 37

Segmentación de mercados ........................................................................... 37

El consumidor ................................................................................................ 38

Aspectos que definen un buen perfil de consumidor ...................................... 39

Público Objetivo ............................................................................................. 40

La vital importancia de conocer el target ........................................................ 40

INTERROGANTES DE LOS DEPARTAMENTOS DE .................................... 41

MARKETING EMPRESARIAL ........................................................................ 41

FUNDAMENTACIÓN LEGAL ......................................................................... 43

HIPÓTESIS PREGUNTAS A CONTESTARSE .............................................. 49

VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN ........................................................... 50

VARIABLE INDEPENDIENTE ........................................................................ 50

VARIABLE DEPENDIENTE ........................................................................... 51

DEFINICIONES CONCEPTUALES ................................................................ 51

CAPÍTULO III ..................................................................................................... 56

METODOLOGÍA ................................................................................................ 56

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN ................................................................. 56

Instrumento de Recolección de Datos ............................................................ 62

Instrumentación utilizada ................................................................................ 62

La encuesta y el cuestionario ......................................................................... 63

Procedimientos de la Investigación ................................................................ 64

DIAGNÓSTICO GENERAL DE LA ORGANIZACIÓN ..................................... 65

DIAGRAMA CAUSA – EFECTO .................................................................... 67

PROPUESTAS DE MEJORAS DE PROCESOS ............................................ 68

ANÁLISIS DE PROCESOS ............................................................................ 68

Descripción y codificación de variables .......................................................... 71

Codificación de variables de datos ................................................................. 72

Metodologías estadísticas .............................................................................. 80

xiii

Análisis Univariado de los Datos Cuantitativos ............................................... 80

Análisis Univariado de los Datos Cualitativos ................................................. 87

Análisis Bivariado de los Datos ...................................................................... 99

CRITERIOS PARA LA ELABORACIÓN DE LA PROPUESTA ......................... 105

CRITERIOS DE VALIDACIÓN DE LA PROPUESTA ....................................... 106

PROPUESTA DEL PROTOTIPO WEB RESPONSIVE .................................... 107

Módulo Administración ................................................................................. 108

Módulo Importar Datos ................................................................................. 108

Módulo Estadísticos ..................................................................................... 109

CAPÍTULO IV .................................................................................................. 111

MARCO ADMINISTRATIVO ............................................................................ 111

Cronograma de actividades.......................................................................... 111

PRESUPUESTO .......................................................................................... 116

CAPÍTULO V ................................................................................................... 117

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................................... 117

CONCLUSIONES ........................................................................................ 117

RECOMENDACIONES ................................................................................ 119

BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................ 120

xiv

ÍNDICE DE CUADROS

CUADRO No. 1: PROBLEMAS, CAUSAS Y CONSECUENCIAS

DEPARTAMENTO DE MARKETING ................................................................... 9

CUADRO No. 2: SELECCIÓN DE INSTRUMENTO DE LA INVESTIGACIÓN . 62

CUADRO No. 3: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EDAD .................................. 72

CUADRO No. 4: CODIFICACIÓN DE VARIABLE ESTUDIOS .......................... 72

CUADRO No. 5: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CARGO ............................... 73

CUADRO No. 6: CODIFICACIÓN DE VARIABLE ACCESO A INFORMACIÓN 73

CUADRO No. 7: CODIFICACIÓN DE VARIABLE FRECUENCIA ANÁLISIS .... 74

CUADRO No. 8: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CLIENTES RECURRENTES

.......................................................................................................................... 74

CUADRO No. 9: CODIFICACIÓN DE VARIABLE DISPONIBILIDAD

INFORMACIÓN ................................................................................................. 75

CUADRO No. 10: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EJECUCIÓN DE REPORTES

.......................................................................................................................... 76

CUADRO No. 11: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EMPRESA POSEE

HERRAMIENTAS .............................................................................................. 76

CUADRO No. 12: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CONOCIMIENTO BI .......... 77

CUADRO No. 13: CODIFICACIÓN DE VARIABLE TIPO DE HERRAMIENTA . 77

CUADRO No. 14: CODIFICACIÓN VARIABLE CONOCE HERRAMIENTAS BI78

CUADRO No. 15: CODIFICACIÓN DE VARIABLE TRABAJO EFICIENTE CON

HERRAMIENTA................................................................................................. 79

CUADRO No. 16: CODIFICACIÓN DE VARIABLE IMPLEMENTAR

HERRAMIENTA BI ............................................................................................ 79

CUADRO No. 17: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA DE LA VARIABLE EDAD 80

CUADRO No. 18: ANÁLISIS ESTADÍSTICO VARIABLE EDAD ....................... 81

CUADRO No. 19: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA DE LA VARIABLE

EJECUCIÓN DE REPORTES ............................................................................ 83

CUADRO No. 20: ANÁLISIS ESTADÍSTICO VARIABLE EJECUCIÓN DE

REPORTES ....................................................................................................... 85

CUADRO No. 21: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE ESTUDIOS .. 87

CUADRO No. 22: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE CARGO ........ 88

xv

CUADRO No. 23: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE ACCESO A LA

INFORMACIÓN ................................................................................................. 89

CUADRO No. 24: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE FRECUENCIA

DE ANÁLISIS .................................................................................................... 90

CUADRO No. 25: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE

CONOCIMIENTO CLIENTES RECURRENTES ................................................ 91


DISPONIBILIDAD DE INFORMES .................................................................... 92

CUADRO No. 27: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE EMPRESA

POSEE HERRAMIENTAS ................................................................................. 93

CUADRO No. 28: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA CONOCIMIENTO BI ....... 94

CUADRO No. 29: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE TIPO DE

HERRAMIENTA................................................................................................. 95

CUADRO No. 30: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE CONOCE

HERRAMIENTAS BI .......................................................................................... 96

CUADRO No. 31: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE TRABAJO

EFICIENTE CON HERRAMIENTA .................................................................... 97


IMPLEMENTARIA HERRAMIENTAS BI ............................................................ 98

CUADRO No. 33: TABLAS CRUZADAS VARIABLES REPORTES EFICIENTES

VS. HERRAMIENTAS ....................................................................................... 99

CUADRO No. 34: PRUEBAS DE CHI CUADRADO VARIABLES

REPORTESEFICIENTES VS. HERRAMIENTAS ............................................ 100

CUADRO No. 35: TABLAS CRUZADAS VARIABLES CLIENTES

RECURRENTES VS. ESTUDIOS .................................................................... 101

CUADRO No. 36: PRUEBAS DE CHI CUADRADO VARIABLES CLIENTES


CUADRO No. 37: TABLAS CRUZADAS VARIABLES IMPLEMENTAR

HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI ................................................. 103


IMPLEMENTAR HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI ........................ 104

xvi

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Pág.

GRÁFICO No. 1: PROCESO DE TRANSFORMACIÓN DE DATOS A

CONOCIMIENTO .............................................................................................. 19

GRÁFICO No. 2: PROCESO DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN

ORGANIZACIONAL ........................................................................................... 22

GRÁFICO No. 3: ARQUITECTURA DE UNA SOLUCIÓN DE BUSINESS

INTELLIGENCE ................................................................................................. 25

GRÁFICO No. 4: TIPOS DE CUADROS DE MANDO ....................................... 29

GRÁFICO No. 5: CUADRO DE MANDO INTEGRAL ........................................ 32

GRÁFICO No. 6: ASPECTOS A CONSIDERAR EN EL ESTUDIO

COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR ....................................................... 38

GRÁFICO No. 7: DIAGRAMA CAUSA - EFECTO ............................................ 67

GRÁFICO No. 8: DEPARTAMENTOS DONDE SE GENERA EL MAYOR

VOLÚMEN DE INFORMACIÓN DE LA EMPRESA ........................................... 69

GRÁFICO No. 9: GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN DE LA EMPRESA ........... 70

GRÁFICO No. 10: HISTOGRAMA VARIABLE EDAD ....................................... 81

GRÁFICO No. 11: DIAGRAMA DE CAJAS Y BIGOTES DE LA VARIABLE

EDAD ................................................................................................................ 83

GRÁFICO No. 12: HISTOGRAMA VARIABLE EDAD EJECUCIÓN DE

REPORTES ....................................................................................................... 84


EDAD ................................................................................................................ 86

GRÁFICO No. 14: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE ESTUDIOS .............. 87

GRÁFICO No. 15: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CARGO ................... 88

GRÁFICO No. 16: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE ACCESO A LA

INFORMACIÓN ................................................................................................. 89

GRÁFICO No. 17: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE FRECUENCIA DE

ANÁLISIS .......................................................................................................... 90

GRÁFICO No. 18: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCIMIENTO

CLIENTES RECURRENTES ............................................................................. 91

xvii

GRÁFICO No. 19: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE DISPONIBILIDAD DE

INFORMES ........................................................................................................ 92

GRÁFICO No. 20: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE EMPRESA POSEE

HERRAMIENTAS .............................................................................................. 93

GRÁFICO No. 21: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCIMIENTO BI 94

GRÁFICO No. 22: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE TIPO DE

HERRAMIENTA................................................................................................. 95

GRÁFICO No. 23: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCE

HERRAMIENTAS BI .......................................................................................... 96

GRÁFICO No. 24: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE TRABAJO EFICIENTE

CON HERRAMIENTA ........................................................................................ 97

GRÁFICO No. 25: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE IMPLEMENTAR

HERRAMIENTAS BI .......................................................................................... 98

GRÁFICO No. 26: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES

REPORTESEFICIENTES VS. HERRAMIENTAS .............................................. 99

GRÁFICO No. 27: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES CLIENTES


GRÁFICO No. 28: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES IMPLEMENTAR

HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI .................................................. 103

GRÁFICO No. 29: PANTALLA DEL PROTOTIPO CON SUS PRINCIPALES

FUNCIONES ................................................................................................... 107

GRÁFICO No. 30: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO

ADMINISTRACIÓN .......................................................................................... 108

GRÁFICO No. 31: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO IMPORTAR

DATOS ............................................................................................................ 108

GRÁFICO No. 32: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO

DE PERFILES ................................................................................................. 109

GRÁFICO No. 33: PANTALLA DEL PROTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO

DE PERFILES PAISES.................................................................................... 109


DE PERFILES POR TIPOS DE DISPOSITIVO ................................................ 110


DE PERFILES COMPARATIVO POR PRODUCTO ........................................ 110

xviii






QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN

LOS DEPARTAMENTOS DE MARKETING


Tutor/a: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ

RESUMEN

El presente proyecto es un prototipo aplicando un lenguaje web responsive para el desarrollo de un sitio web con el objetivo de visualizar perfiles de usuarios digitales en los Departamentos de Marketing. En la actualidad los datos son muy relevantes para determinar un óptimo público-objetivo de un determinado producto o servicio de una empresa y la importancia que tiene esta información en la toma de decisiones a nivel gerencial. La era digital y las nuevas tecnologías han incursionado en la sociedad a grandes pasos, creando un mercado de consumo especial que cambian nuestra forma de vida de una tradicional a una digital, muchos de estos consumos digitales son marcados por tendencias, las cuales se pueden ver reflejadas en un sistema como el anteriormente mencionado. El desarrollo de este proyecto se ha basado en inteligencia de negocios, considerando la importancia de transformar los datos en información relevante para la empresa, y la información en conocimiento, para que pueda optimizar el proceso de la toma de decisiones y las respectivas ganancias para la empresa. Se realizó una encuesta para un análisis de trabajo de campo a 110 personas de nivel gerencial de empresas pequeñas y medianas de la ciudad de Guayaquil, considerado sus conocimientos de inteligencia de negocios, el uso de herramientas y toma de decisiones; además de la información de un medio de comunicación importante de la ciudad de Guayaquil que posee venta de suscripciones digitales en una tienda en línea, con la cual se ha podido considerar los rasgos cualitativos más importantes de los usuarios digitales para el desarrollo de este sistema. Este proyecto es importante porque permite visualizar una muestra de la tendencia del mercado digital ecuatoriano, en transacciones y en consumo de servicios en línea, y porque sirve de base para otros estudios como académicos, médicos o sociales. Palabras Clave: Tecnología de Información y Comunicación, Marketing Digital, Automatización e Instrumentación, Inteligencia de Negocios, Sistemas de Información, Toma de decisiones, Campañas Digitales, Perfiles Digitales, Público Objetivo, Inteligencia empresarial.

xix






QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN

LOS DEPARTAMENTOS DE MARKETING


Tutor/a: LEILI LOPEZDOMÍNGUEZ

ABSTRACT

This project is implementing a responsive web development language to a website in order to view digital user profiles in the Departments of Marketing prototype. At present the data is very relevant to determining an optimal target audience for a particular product or service of a company and the importance of this information in decision-making at the management level. The digital age and new technologies have penetrated society strides, creating a market of special consumption changing our way of life from a traditional to a digital, many of these digital consumption are marked by trends, which can be seen reflected in a system as aforementioned. The development of this project has been based on business intelligence, considering the importance of transforming data into information relevant to the company, and information into knowledge, so you can optimize the process of decision-making and for the respective gains company. A survey for an analysis of fieldwork 110 people management level of small and medium enterprises in the city of Guayaquil took place, considered their knowledge of business intelligence, use of tools and decision-making; in addition to the information from a major media city of Guayaquil that has selling digital subscriptions in an online store, with which it has been considered the most important qualitative features of digital users to develop this system. This project is important because it allows you to view a sample of the trend of Ecuador's digital market, transactions and online consumer services, and because it provides a basis for other studies such as academic, medical or social. Keywords: Information and Communication Technology, Digital Marketing, Automation and Instrumentation, Business Intelligence, Information Systems, Decision Making, Digital Campaigns, Digital Profiles, Target, Business Intelligence.

1

INTRODUCCIÓN

La era digital y las nuevas tecnologías han incursionado en la sociedad a

grandes pasos, en pocos años han inundado y creado un mercado de consumo

especial que cambian nuestra forma de vida, de una tradicional a una digital.

Hoy es normal comunicarnos en tiempo real con alguna persona o familiar en

cualquier parte del mundo, consultar libros enteros en portales de internet,

realizar estudios a distancia, tener amigos por medio de redes sociales y como

no mencionar las transacciones electrónicas de servicios y productos; sin duda

han cambiado el mundo y con él nuestro comportamiento también.

En Ecuador la evolución digital y tecnológica se va presentando a pasos

continuos, cuando se comienza a registrar que “De acuerdo a las últimas cifras

oficiales el 56% de la población se encuentra bancarizada y, de ésta, al menos

un 40% utiliza servicios de banca electrónica. La penetración de internet pasó

del 9%, hace 10 años, a un 40% en la actualidad, por lo que se prevé un

crecimiento acelerado en los próximos años.” lo asegura Hely Gudiño Monge,

Gerente Cash Management, Banca Empresas, Banco Pichincha en una

entrevista realizada por la ABPE (Asociación de Bancos Privados del Ecuador

ABPE, 2015).

En el 2014, según la Encuesta de Condiciones de Vida 2014 del INEC,

“alrededor de 24,3% de ecuatorianos (de la población de 12 años en adelante)

poseían un smartphone y a finales de ese año cerca del 86% de la población

tenía acceso a las tecnologías de la información. Así mismo, se estimó que las

conexiones a Internet a través de dispositivos móviles y tabletas crezcan en un

13% para el 2018”. (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos, Tecnologías de

la Información y Comunicación, 2014).

La accesibilidad a los medios y servicios de internet presentan un decremento en

sus costos, los planes tarifarios de internet fijo dedicado residencial en el 2013,

pasan de $29,80 a $24,59 en el año 2014, aumentando a la vez la demanda a

estos servicios. (Superintendencia de Telecomunicaciones, 2014). Hay que

considerar que cada vez es mayor el interés de dar cobertura y acceso a internet

de forma gratuita, en centros comerciales, aeropuertos, parques, centros

2

educativos, estaciones de red de servicio de transporte público, gasolineras,

librerías, entre otros.

Por otra parte la banca tradicional y las transacciones comerciales han cedido

paso a ampliar las formas de uso del Internet, complementando la atención a

clientes a través de los servicios ofrecido en una página web, transacciones en

línea realizadas en el mismo banco o a otros bancos por medio de sus

aplicaciones digitales, la reducción de costos operativos en la emisión de

estados de cuenta, ajustes en tareas operativas, y algunas otras ventajas más,

pero la más importante, el uso de la tarjeta crédito para compras en línea de

producto o servicios, nacionales e internacionales.

Los negocios dependen cada vez más de sus sistemas empresariales, los cuales

acumulan rápidamente grandes cantidades de información, cada transacción on-

line genera valiosa información entre las secciones departamentales de las

empresas, toda un histórico de transacciones realizadas, también se considera

como información la correspondiente a los mercados propios o ajenos, se

registra todo en los sistemas de información que en el mejor de los casos son

utilizadas después para la toma de decisiones y en el peor, simplemente queda

archivada o guardada.

Todo esto nos da una muestra importante que la tecnología, el internet y las

aplicaciones digitales están presentes con todas las facilidades en nuestras

actividades diarias, transacciones comerciales, vida profesional, y hasta en

nuestras actividades familiares.

Con las grandes cantidades de información disponible, es complicado para las

gerencias de una empresa tener información real y concisa de lo que resulta

importante para el negocio. Es importante a nivel de grandes empresas o

PYMES (SRI, 2015) los montos vendidos pero también lo es saber: ¿Qué es lo

más vendido?, ¿Quiénes son nuestros compradores?, ¿Cuál es el producto

estrella?, ¿Cuál fue el medio de pago?

Según la empresa Argentina Corp-Solutions (2007) en la mayoría de las

organizaciones, le toma a un gerente de cuenta horas o días obtener respuestas

a sus preguntas. Muchas organizaciones tienen distintos silos de información.

Los registros de órdenes, facturas y pagos de clientes se encuentran en el

sistema de contabilidad; la información de instalación y soporte de almacena en

la base de datos de servicio a clientes; el software de administración de

3

contactos rastrea el historial de propuestas y ventas; y el historial de contactos

de marketing se encuentra en el departamento de marketing.

Estos sistemas casi nunca se comunican en el mismo lenguaje, y no resulta fácil

para los usuarios con poca experiencia técnica obtener respuestas fácilmente.

Como resultado de ello, la información tiene que solicitarse a diferentes

departamentos o a través de los administradores de TI, quienes deben asignar a

varias personas a integrar distintos reportes, usando varios recursos humanos y

tecnológicos. La importación y estandarización de los datos a ser utilizados en la

elaboración de reportes, puede llevar un tiempo considerable realizarlas y quizás

para cuando esté listo el reporte, la información puede haber perdido su validez.

Enríquez (2014) sostiene que “Las organizaciones son ricas en datos pero

pobres en información” (párr.2). Entonces el reto es transformar los datos en

información útil, así los diferentes departamentos de la empresa podrán utilizar

esa información para incrementar la parte monetaria de la compañía. Para los

departamentos de marketing es importante porque existen muchas estrategias

importantes a desarrollar, una de ellas es la creación de perfiles de usuarios, la

cual permite establecer un buen mercado objetivo para las diferentes campañas

digitales o tradicionales.

Según Germán Piñeiro (2014), Ingeniero en Marketing y experto en Gestión

Empresarial, afirma “los visitantes de tu sitio web, tienda en línea y cualquier

persona que visita tu catálogo o visualiza tu contenido pueden ser definidos por

su personalidad que estará formada también por un conjunto de intereses. Por

ello, es factible evaluar este concepto y aplicarlo a su audiencia para asegurarse

de que su tienda online, contenido y estrategia social se sintonicen con las

necesidades de su mercado objetivo”.

El realizar un reporte con los datos más importantes o cualitativos de los

usuarios digitales de la empresa, es un proceso tedioso que requiere tiempo,

pero que trae muchos beneficios a mediano y largo plazo, porque ayuda a

asegurarse de que su marca pueda vencer en la batalla por la relevancia online,

empleando el conocimiento que tiene de sus usuarios y compradores como un

elemento básico para definir un mercado objetivo.

Este proyecto es un prototipo de un sitio web que permite visualizar las

principales características cualitativas de perfiles de usuarios digitales que

ayudará a la toma de decisiones en los departamentos de marketing, se

4

trabajará una muestra de suscriptores digitales obtenidos mediante registros de

suscripciones en una tienda virtual de un medio de comunicación impresa con

ediciones digitales y estará desarrollado en un lenguaje web responsiva para ser

visualizado en computadores, tabletas, o teléfonos inteligentes.

Además permite optimizar los tiempos de ejecución y presentación de este tipo

de reportes, disminuyendo el uso de herramientas y recursos humanos,

mejorando la calidad de la información, contar con información centralizada y

disponible en multi-plataformas, sin límites de accesos disponibles las 24 horas

del día. Los usuarios de marketing pueden convertir esta información en

conocimiento y éste en ganancias para la empresa.

En el capítulo II se desarrollará el marco teórico, basado en inteligencia de

negocios y la importancia de transformar los datos en información relevante para

la empresa, y la información en conocimiento, que pueda optimizar el proceso de

la toma de decisiones y las respectivas ganancias para la empresa. Además se

explicará la importancia del público-objetivo y los aspectos que definen un buen

perfil de consumidor.

En el capítulo III se mostrará el resultado de la encuesta realizada para el

análisis de trabajo de campo dirigida a 110 personas de nivel gerencial de

empresas pequeñas y medianas de la ciudad de Guayaquil, considerado sus

conocimientos de inteligencia de negocios, el uso de herramientas y toma de

decisiones.

En el IV capítulo se detalla las fases en las que se desarrolló el proyecto, los

tiempos de ejecución y la inversión que incurrió la realización del mismo.

En el capítulo V las respectivas concusiones y recomendaciones del proyecto la

pauta de cómo éste sistema sirve de base para otros estudios con fines

académicos, médicos o sociales.

5

CAPÍTULO I

EL PROBLEMA

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Ubicación del Problema en un Contexto

En la mayoría de las organizaciones, los empleados toman a diario muchas

decisiones, sobre todo las áreas de mercadeo, marketing, ventas, publicidad, y

compras, estas decisiones muchas veces están basadas en los hechos, Corp-

Solutions (2007) manifiesta que con frecuencia están basada en la experiencia

obtenida, el conocimiento acumulado o las reglas básicas del negocio impuestas.

Esto representa un problema debido a que la experiencia, el conocimiento y las

reglas básicas se adquieren y se desarrollan a lo largo de los años; de hecho,

algunos empleados nunca llegan a desarrollarlas y se sienten presa de las

trampas que implican las decisiones y los juicios imparciales. Mejorar la calidad

de las decisiones empresariales tiene un impacto directo en los costos y los

ingresos de la empresa.

Los Gerentes pueden mejorar la calidad de las decisiones haciendo tareas

críticas ellos mismos, en base a sus resultados, a la estandarización de los datos

obtenidos anteriormente y al uso de programas u hojas de cálculos que si bien

son de ayudan, dará como resultado agotamiento, desgaste del personal

humano si en caso ha sido delegado y creando grandes cuellos de botella en

los diferentes trabajos planificado u organizado.

La mayoría de las empresas tratan de mediar estos problemas de formas

empíricas adaptadas a sus necesidades o recursos que van desde la asignación

de personal no calificado a estas tareas, muchas veces tediosas o repetitivas,

que no resultan de mucho interés para la persona que la realiza, por lo que se

expone a la pérdida de datos en la elaboración de las tareas. Se solicita la

información requerida a las diferentes secciones o áreas de sistemas, algunos

asignan a varias personas a manipular los distintos datos y a crear los reportes

6

solicitados. Las respuestas a estos requerimientos se pueden hacer en varias

semanas, y es posible que para cuando se necesite estos reportes, la data ya no

esté actualizada y dificulte la toma de decisiones de manera oportuna.

Los ERP (Muñiz, 2004) permiten planificar y controlar recursos y actividades

relacionadas con la compra, producción, envío y contabilización de un pedido.

Los cuales internamente y en la gestión de procesos son excelentes, pero no

sirven para competir con un mercado digital, que se maneja bajo tendencias,

hábitos de consumos, y nichos del mercado.

Entre los diferentes tipos de información que manejan las empresas, se

encuentra la más importante, la contable, no por el monto obtenido en

determinado rango de tiempo, sino por el tipo de producto o servicio que las

personas están consumiendo, silos y silos de información, registros de órdenes,

montos y formas de pagos de clientes que se encuentran en los módulos de

contabilidad; la cual es básica para el análisis, la gestión y la toma de decisiones

de marketing empresarial.

La presentación de la información, si bien estamos acostumbrados a elaborar

reportes e imprimirlos por una buena presentación, revisión y aprobación de un

trabajo desarrollado, no ocurre lo mismo con nuestros clientes o futuros clientes,

la información debe estar siempre a mano, objetiva, y exacta en formatos

digitales, permitiendo visualizarse por los diferentes navegadores o programas

desde cualquier equipo o dispositivo inteligente.

Para las pequeñas y medianas empresas de Guayaquil, comprar herramientas

específicas de inteligencia de negocios resultan una buena decisión, pero por el

desconocimiento y por los costos de implementación, dejan de ser una

alternativa viable para el proceso de los datos y la toma de decisiones. Esta

situación afecta sobre todo a los Departamentos de Marketing porque no

cuentan con un sistema que les permita visualizar las características cualitativas

más importantes de sus clientes o grupo objetivo de mercado. Este proyecto

permitirá determinar el consumo de un grupo específico de usuarios, dando una

pauta del desenvolvimiento del mercado digital ecuatoriano, el uso de tarjetas de

créditos, y el consumo de productos digitales.

7

SITUACIÓN CONFLICTO NUDOS CRÍTICOS

Un aspecto muy importante de un buen negocio, a parte de la creatividad para

lograr la atención y la ejecución con una buena producción visual, se encuentra

la estrategia y parte de una buena estrategia, es determinar la audiencia para

lograr sus objetivos específicos; la medición del éxito de un anuncio se basa en

el grado de eficacia con que logra sus metas: aumentar las ventas, ser

tendencia, ser recordado, sí logra que cambien las actitudes y si contribuye a

que se conozca la marca.

Entonces surgen las siguientes preguntas: ¿Cuál es su audiencia?, ¿Quiénes

son?, ¿Qué edades tienen?, ¿Cuál es su ubicación? muchas preguntas y muy

pocas respuestas. Toda esta información del target (Puromarketing, 2014)

publicitario existe, puede ser complicado para una gerencia tener un panorama

real de la información importante para el negocio partiendo de la disponibilidad

de la información.

Toma unos pocos minutos solicitarla al Departamento de Sistemas o al

Departamento contable el reporte solicitado, pero éste a su vez se demorará un

tiempo estimado de mínimo 24 horas hábiles en poder entregar este tipo de

reporte. Es esencial para este tipo de negocios, una respuesta inmediata

confiable, porque habla de la preparación y de la imagen de la empresa. Esto

provoca que los negocios se condicionen a la recepción de la información

solicitada por algún medio alterno o con una nueva visita.

Esta situación que se acaba de mencionar, sucede dentro de las empresas,

surgen las mismas preguntas a la hora de plantear nuestra siguiente campaña,

ya sea de marketing tradicional o de marketing digital. En la actualidad, el

marketing digital, y la presencia que se tiene en redes sociales, e-mail, banners

publicitarios, e-comerce, es la más medible, con cifras relevantes en las que

indica que la publicidad que se realiza por medios tradicionales como televisión,

revistas, radios, periódicos, vallas publicitarias compite directamente con la

digital.

Según Corp-Solutions (2007) a medida que los negocios crecen dependen más

de los sistemas empresariales, los cuales van acumulando rápidamente grandes

cantidades de información. Cada transacción entre departamentos o con el

8

mundo exterior, información sobre transacciones pasadas, así como grandes

cantidades de información de mercados externos, se registra todo en los

sistemas de información para su uso y acceso “más adelante”.

Según Tech-spartan (2014), en un estudio sobre los cambios en internet

demuestran que las marcas se consumen el 58% por Televisión, 39% revistas,

37% radios, 35% periódicos, 24% vallas publicitarias. Así mismo se destaca el

45% por correos electrónicos, 33% banners y el 28% por redes sociales. Esto

nos permite tener una idea clara de cómo las personas reciben información de

las marcas. (Ver anexos 1)

En este caso nos vamos a enfocar un poco en la estrategia de marketing digital,

para conseguir un plan de marketing digital exitoso es necesario comprender las

ventajas que tienen las PYMES en el mundo digital, ya que con una campaña

bien planteada y bien enfocada podemos tener resultados positivos a bajos

costos.

Para esto se necesita conocer el sector, la actividad, y un análisis de nuestro

target, o mercado objetivo. Es relevante el conocimiento del nivel

socioeconómico, edades, sexo, ocupación, hábitos de consumo, hábitos de

compra; información que la tenemos y la podemos segmentar en base a

nuestros registros de consumo de nuestros clientes.

Muchas plataformas virtuales disponibles las 24 horas del día, al no poseer esta

información al día, no considerarla al momento de plantear estrategias, no hacer

una correcta campaña de marketing digital, tal vez no podamos cumplir con el

objetivo principal de nuestra estrategia digital, como es la de transformar la

ventas potenciales en transacciones reales en el caso de nuevos clientes.

En la actualidad, como resultado de los conocimientos de las investigaciones en

los campos de la neuropsicología y las neurociencias, se afirma que un producto

es una construcción cerebral. Si bien lo que cada producto representa en la

mente de las personas es el resultado de un proceso individual, pero existen

similitudes que son compartidas por grupos con características homogéneas.

(Braidot, 2011).

Según Braidot (2011) indagar cuáles son esas similitudes e interpretarlas es de

gran importancia ya que proporciona una base para segmentar el mercado

mucho más eficaz que los criterios convencionales, obtenidas de reportes y del

apropiado análisis de los mismos.

9

CAUSAS Y CONSECUENCIAS DEL PROBLEMA

Para determinar las diferentes causas que motivan el problema y las

consecuencias que éstos conllevan se ha elaborado el cuadro No.1,

considerando las causas más improtantes.

CUADRO No. 1: PROBLEMAS, CAUSAS Y CONSECUENCIAS

DEPARTAMENTO DE MARKETING

CAUSAS

CONSECUENCIAS

Entrega tardía de reportes. Información desactualizada.

Toma oportuna de decisiones en

las campañas de marketing.

No se realizarán promociones más

atractivas

Desconocer los hábitos de pagos de

los clientes.

Apuntar a transacciones que no

son comunes aún en el mercado

No conocer las tendencias en el

consumo de productos

Hacer que ciertos productos

pierdan valor comercial.

Desconocer las personas a las que

está llegando el producto, su

ubicación, su sexo, y otros.

Pérdida de potenciales clientes

Desconocer las tendencias de

compra de los productos.

No considerar nuevos nichos de

mercados existentes.

No manejar información del

producto más vendido.

No reflejar la verdadera

importancia de nuestros productos

No conocer cómo se va

desenvolviendo una campaña de

marketing digital

Se pierde la capacidad de reacción

y reajustar la campaña para el

cumplimiento del objetivo.

No tener reportes de formatos

digitales establecidos.

Se pierden oportunidades de

generar nuevos negocios.

Falta de información en diferentes

formatos físicos o digitales.

Afecta la facilidad de uso y

presentación de la información

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez

Fuente: Ma. Paulina Domínguez

10

DELIMITACIÓN DEL PROBLEMA

Los nuevos modelos de gestión empresarial indican que actualmente la

información es el recurso más valioso con que cuentan las empresas, en

contraposición con el capital, cuya relevancia dejó ese primer plano y lo más

importante es poder crear una concientización corporativa orientada a mejorar

sus diferentes estrategias. (Gestiópolis, 2015, p30)

Actualmente en las pequeñas y medianas empresas que manejan grandes

volúmenes de este tipo de información, no cuentan con una herramienta que les

permita visualizar los perfiles de usuarios digitales y que sea utilizada a nivel

gerencial en los departamentos de marketing para la toma de decisiones,

conociendo las tendencias y consumos en un mercado netamente digital, que si

bien es cierto es nuevo en nuestro país y que está creciendo a pasos

agigantados.

Considerando los factores económicos y tecnológicos, es que vamos a diseñar

esta herramienta para que nos ayude en el análisis y la comparación de los

principales datos cualitativos de estos perfiles, en un solo sitio web aplicando un

lenguaje web responsive siempre disponible, objetiva, y exacta, permitiendo

visualizarse digitalmente por los diferentes navegadores desde cualquier equipo

o dispositivo inteligente, con la finalidad de que sea un verdadero soporte en la

gestión de departamentos como marketing.

Su desarrollo está basado en lenguaje web responsive con PHP, HTML5 +

Javascript el cual permite tener la información disponible en multi-plataformas,

usando un lenguaje responsive web design para que el diseño y la información

sea adaptable visualmente al dispositivo o equipo que se esté utilizando.

En base a lo anterior expresado este proyecto se va a centrar en la presentación

de las variables más relevantes que nos permitan identificar pequeños nichos de

mercado de productos y a definir un buen target publicitario a quien va dirigido el

producto y las campañas de marketing tradicional y digital. Está orientado a las

empresas medianas o pequeñas que hayan incursionado en el mercado digital

ecuatoriano, que manejen usuarios digitales, transacciones electrónicas,

servicios en línea, tiendas en línea, y que no dispongan económicamente para

implementar un sistema integral de Inteligencia de Negocios, por falta de

conocimiento o inversión y que están dispuesto a mejorar su gestión comercial.

11

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

¿LA FALTA DE UNA HERRAMIENTA QUE PERMITA VISUALIZAR LAS

PRINCIPALES CARACTERISTICAS CUALITATIVAS DE LOS PERFILES DE

USUARIOS DIGITALES AFECTA A LA CORRECTA TOMA DE DESICIONES

EN LOS DEPARTAMENTOS DE MARKETING A LA HORA DE CONSIDERAR

SU PÚBLICO OBJETIVO?

El problema de las pequeñas o medianas empresas relacionadas con venta de

productos o servicios en línea, que usan portales de compras, tarjetas de crédito,

van creciendo rápidamente y van creando grandes volúmenes de información A

medida que se generan las transacciones diarias, también debemos tener en

cuenta que muchos de estos consumos se manejan por tendencias al momento

de adquirirlas, más que por una necesidad.

Esta situación afecta los departamentos de marketing de las pequeñas o

medianas empresas de la ciudad de Guayaquil, al no tener el control, el

conocimiento de lo que está pasando y cómo se va desenvolviendo el producto

en el mercado digital ecuatoriano, un mercado prácticamente nuevo por

experimentar. Éste desconocimiento puede llevar a enfocar mal una nueva

campaña de marketing, a la mala selección del público objetivo, a perder la

capacidad de reacción en base a campañas en marcha, a no obtener los

resultados esperados de los objetivos propuestos e incluso en incurrir en gastos

adicionales para el cumplimiento de los objetivos inicialmente planteados.

Parte de este problema se relaciona también directamente con la recolección y

manipulación de los datos; porque se invierte más tiempo en la recolección y

administración de la información por no encontrarse centralizada, el consumo de

recurso humano, el uso de herramientas no apropiadas, la pérdida de

información por la cantidad de volúmenes a trabajar y finalmente el tiempo en el

que se necesita utilizar esta información.

12

EVALUACIÓN DEL PROBLEMA

Las pequeñas y medianas empresas, apegándose a la evolución de la

tecnología y a los mercados digitales, las tiendas en línea, aplicaciones digitales,

la publicidad en redes sociales, publicidad en redes de búsquedas, las nuevas

formas de pago con plataformas como PayPal, iTunes, Tarjetas de Crédito y

sobre todo la satisfacción de las necesidades de los clientes, nos abre un

camino más amplio en el mundo del comercio electrónico.

La toma de decisiones definitivamente debe basarse sobre las tendencias del

mercado, y es en las propias experiencias que se puede determinar un buen

mercado para los productos o servicios, comenzar a guiarse por las propias

experiencias, en el caso de que se posea productos o servicios digitales, y sobre

todo las plataformas que se utilizan para captar estos pagos.

A continuación algunos aspectos importantes de la evaluación del problema:

Delimitado: Este proyecto está orientado a ser una herramienta de soporte a las

gestiones y toma de decisiones de departamentos de Marketing de pequeñas y

medianas empresas del Ecuador, en el cual se utilizará los datos de los perfiles

de usuarios digitales en donde se aplicará un proceso de importación

estandarizada de los datos y presentación de la información fomentando el

conocimiento del mercado del producto o servicio.

Claro: Las opciones del sistema, y su vista porcentual, así como la comparación

de diferentes rangos de tiempo da una idea más precisa de cómo va

evolucionando el producto en el mercado digital.

Evidente: Porque las medianas o pequeñas empresas, que no poseen recursos

económicos para implementar grandes sistemas de inteligencia de negocios,

necesitan tomar decisiones en base a informes reales para obtener negocios

más rentables.

Concreto: Porque muestra información clara y precisa en un formato digital que

será usado en la gestión de departamentos de marketing de la empresa.

13

Original: Por ser una experiencia de compra nueva en el Ecuador, la incursión

de las tiendas en línea, el uso de los diferentes medios de pago, y por que

según M. Carrillo, Gerente General de Pacificard, (Entrevista Paymentmedia, 12

de Septiembre, 2014) explica que: “cada vez hay mayor disposición de los

clientes para comprar en la web. Hemos pasado de una participación, hace ocho

años atrás, del 3% de facturación en sitios web, a un 10% actual. Sin embargo,

el 98% se las compras se realizan en sitios web de exterior, lo que da la

oportunidad de poder intensificar la oferta de botones de pagos para empresas

locales que deseen realizar comercio electrónico”. Es importante disponer de un

sistema que nos ayude a visualizar el desarrollo de este tipo de comercio.

Factible: Porque al estar desarrollado en un lenguaje web responsive, con PHP,

HTML5 + Javascript permitirá tener la información disponible en multi-

plataformas, usando un lenguaje responsive web design para que el diseño y la

información sea adaptable visualmente al dispositivo o equipo que se esté

utilizando, contando con información real, y exacta siendo un apoyo a la toma

de decisiones.

Identifica los productos esperados: El resultado o conocimiento que este

sistema brinda es importante para la gestión de Departamentos de Marketing de

pequeñas o medianas empresas, porque ayuda a predecir un consumo digital,

evaluando los resultados en periodos cortos, y poder tomar las decisiones

correctivas, si se da el caso para el cumplimiento de los objetivos propuestos.

14

OBJETIVOS

Teniendo en cuenta que los datos y la información son muy relevantes en esta

era tan digital, y la importancia que tienen en la toma de decisiones, existe el

principal objetivo que es diseñar y construir un prototipo aplicando un lenguaje

web responsive para el desarrollo de un sitio web que permite visualizar perfiles

de usuarios digitales para ayudar en la toma de decisiones en los departamentos

de marketing. Con información siempre a mano, objetiva, y exacta desde un sitio

web responsive que permite visualizarse digitalmente por los diferentes

navegadores desde cualquier equipo o dispositivo inteligente.

OBJETIVO GENERAL

Diseñar y construir un prototipo aplicando un lenguaje web responsive para el

desarrollo de un sitio web que permita visualizar las principales características

cualitativas de los perfiles de usuarios digitales de una empresa como apoyo a la

toma de decisiones de departamentos de marketing.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Identificar las necesidades de Información de los Departamentos de

Marketing para la toma de decisiones.

Mostrar de manera objetiva y clara, información cualitativa relevante de los

perfiles de usuarios digitales.

Determinar el público objetivo o potenciales clientes basado en la

información centralizada y disponible en multi-plataformas digitales, las 24

horas del día.

Optimizar los tiempos de presentación de la información, disminuyendo el

trabajo del recurso humano utilizado, y mejorando la calidad de la

información.

15

ALCANCES DEL PROBLEMA

Desarrollar el sistema en base a las necesidades de un departamento de

marketing de una empresa de comunicación de la ciudad de Guayaquil

que posee venta de suscripciones en una tienda digital, mostrando la

información cualitativa más relevante, íntegra, confidencial y siempre

disponible en diferentes dispositivos. No se podrá comparar información

con otras empresas, ni con empresas de la misma actividad económica.

Analizar mediante casos de uso las necesidades de Información de los

Departamentos de Marketing para la toma de decisiones.

Mostrar las gráficas porcentuales para la fácil comprensión de la

información cualitativa de los usuarios digitales.

Determinar el público objetivo para las futuras campañas digitales de

hábitos, consumos o fidelidad hacia un producto.

Diseñar el módulo y la interfaz de Importación de datos provenientes de

los usuarios de una tienda digital mediante un formulario de datos

normalizado.

El sistema no determinará las decisiones a tomar por el Departamento de

Marketing.

Este proyecto no es un programa informático estadístico especializado.

La estructura que posee permite crecer en volúmenes de datos sin perder

la calidad y finalidad del servicio ofrecido.

16

JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA

Este proyecto está orientado a ser una herramienta de soporte a las gestiones y

toma de decisiones de departamentos como Marketing de una empresa que

posee usuarios o clientes digitales; es similar a lo que un sistema de inteligencia

de negocios puede aportar a las gestiones de estos departamentos.

Se dice que “El 90% de los datos en el mundo de hoy han sido creados sólo en

los últimos dos años” según IBM (2012). Por lo cual los responsables de la toma

de decisiones deben estar preparados para observar, analizar las tendencias,

patrones e irregularidades que se vaya generando con la recepción de datos,

información y conocimiento que estos sistemas nos proveen. Trabajar con una

base de datos de registros en línea, lograr la estandarización de los datos, la

correcta presentación de la información y el conocimiento del mercado de

nuestro producto o servicio nos permitirá planificar, presupuestar y prever los

recursos o estrategias necesarias para predecir las amenazas, oportunidades,

nuevas tendencias y patrones ocultos en la profundidad de los datos, la empresa

podrá tomar decisiones más eficaces y por ende más rentables

económicamente.

Este tipo de herramienta no solamente está enfocada a departamentos como

marketing, sino que puede ayudar a otros departamentos de la empresa, a

obtener resultados benéficos como: conocer la rentabilidad de un servicio o

producto, reportes estadísticos de perfiles, el tipo de producto que más se está

consumiendo digitalmente, mejorar la inversión de campañas publicitarias y

hasta mejorar el servicio al cliente.

Este tipo de sistemas y la evolución de los productos o servicios en el mercado

digital, está siempre sujeta a cambios, y a otros aspectos como el uso de la

tecnología, los tipos de dispositivos, los planes de datos pagos o gratuitos, el uso

de tiendas en líneas y transacciones de pago que afectan directa o

indirectamente en el mercado.

17

CAPÍTULO II

MARCO TEÓRICO

ANTECEDENTES DEL ESTUDIO

Business Intelligence es un término ideado por Gartner Group en los años 80

para escribir la capacidad de una organización para acceder y explotar la

información residente en una base de datos, de manera que los usuarios puedan

analizar esa información y desarrollar y adquirir, con base en ella, teorías y

conocimientos que ayuden a la toma de decisiones del negocio. El cambiante

entorno económico y la problemática de sistemas impulsan al surgimiento del

llamado Business Intelligence o Inteligencia de Negocios, el cual es un proceso

que trata de englobar todos los Sistemas de Información de una organización

para obtener de ellos no solo información o conocimiento si no una verdadera

inteligencia que le confiere a la organización mediante la toma de decisiones una

verdadera ventaja competitiva por sobre sus competidores.

Business Intelligence

En un estudio Sinnexus, Business Intelligence Informática Estratégica (2012)

sostiene que “es la habilidad para transformar los datos en información, y la

información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de

toma de decisiones en los negocios”. (sección Business Intelligence, párr. 1).

Business Intelligence es el conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías

que permiten reunir, depurar y transformar datos de los sistemas transaccionales

e información desestructurada (interna y externa a la compañía) en información

estructurada, para su explotación directa (reporting, análisis OLTP / OLAP,

alertas, et) o para su análisis y conversión en conocimiento, dando así soporte a

la toma de decisiones sobre el negocio. (Sinnexus, 2012).

Sinnexus (2012) indica que:

La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una

empresa u organización, generando una potencial ventaja competitiva,

18

que no es otra que proporcionar información privilegiada para responder

a los problemas de negocio: entrada a nuevos mercados, promociones u

ofertas de productos, eliminación de las islas de información, control

financiero, optimización de los costos y otros más. (sección Business

Intelligence, párr. 3).

Las compañías actualmente usan una amplia gama de tecnologías y productos

para saber qué es lo que está pasando en la organización no con la parte

operativa ni de procesos, pero sí con la parte ventas, productos, costos, etc

(Sinnexus, 2012), Las herramientas más comunes (simple consulta y reporte de

datos, procesamiento analítico en línea, análisis estadístico, predicciones y

minería de datos) pueden ser usadas de una gran variedad de formas. El

objetivo de todo es transformar las montañas de datos generados en la parte

operativa en información útil para la empresa. . (sección Business Intelligence,

párr. 3).

Los principales objetivos de la implementación de soluciones Business

Intelligence son:

Accesibilidad: Se refiere a la posibilidad de los usuarios de consultar la

información y manipular las diferentes variables por medio de una

herramienta de fácil manejo y administración.

Integración tecnológica: se refiere a la posibilidad del usuario final de

consultar diferentes fuentes de datos sobre una interfaz que le permita

manipular las variables de consulta para elaborar reportes o indicadores.

Toma de decisión: Las soluciones de BI brindan la posibilidad al usuario

final de visualizar mediante herramientas gráficas indicadores que

ayudan en la toma de decisiones.

¿Qué puede hacer Business Intelligence?

Entre las actividades claves que se puede logar con un Business Intelligence

tenemos las siguientes:

Generar reportes globales o por secciones.

Crear una base de datos de clientes.

19

Crear escenarios con respecto a una decisión.

Hacer pronósticos de ventas y devoluciones.

Compartir información entre departamentos.

Análisis multidimensionales.

Generar y procesar datos.

Cambiar la estructura de la toma de decisiones.

Prever futuros inventarios.

Mejorar el servicio al cliente.

Diferencia de Datos, información y conocimiento

Según Sinnexus (2012) los tres términos suelen utilizarse indistintamente y esto

puede llevar a una interpretación libre del concepto de conocimiento. Quizás la

forma más sencilla de diferenciar los términos sea pensar que los datos están

localizados en el mundo y el conocimiento está localizado en agentes de

cualquier tipo (personas, empresas, máquinas...), mientras que la información

adopta un papel mediador entre ambos. (sección de Datos, información,

conocimiento, párr. 1)

GRÁFICO No. 1: PROCESO DE TRANSFORMACIÓN DE DATOS A

CONOCIMIENTO


Fuente: Davenport y Prusak (1997).

http://www.gestiondelconocimiento.com/conceptos_diferenciaentredato.htm

20

En el proceso de transformación de datos a información, intervienen los tres

términos: Datos, Información y Conocimiento, siendo la base los datos, y el

resultado final el Conocimiento, como se muestra en el Gráfico No. 1, para tener

una idea más amplia de estos tres términos Sinnexus (2012) indica que:

Datos

Los datos son la mínima unidad semántica (Sinnexus, 2012), y se corresponden

con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como

apoyo a la toma de decisiones. También se pueden ver como un conjunto

discreto de valores, que no dicen nada sobre el porqué de las cosas y no son

orientativos para la acción. (sección Datos, información, conocimiento, párr. 1)

Según Sinnexus (2012) un número telefónico o el nombre completo de una

persona, por ejemplo, son datos que, sin un propósito, una utilidad o un contexto

no sirven como base para apoyar la toma de una decisión. Los datos pueden ser

una colección de hechos almacenados en algún lugar físico como un papel, un

dispositivo electrónico (CD, DVD, disco duro...), o la mente de una persona. En

este sentido las tecnologías de la información han aportado mucho a

recopilación de datos. (sección de Datos, información, conocimiento, párr. 1)

Como cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a

la organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo

cualitativo o cuantitativo, etc.

Información

La información se puede definir como un conjunto de datos procesados y que

tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de

utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los

datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor:

Contextualizando: se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron.

Categorizando: se conocen las unidades de medida que ayudan a interpretarlos.

Calculando: los datos pueden haber sido procesados matemática o

estadísticamente.

Corrigiendo: se han eliminado errores e inconsistencias de los datos.

Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa

(agregación).

21

Por tanto, la información es la comunicación de conocimientos o inteligencia, y

es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, impactando sobre

sus juicios de valor y sus comportamientos.

Información = Datos + Contexto (añadir valor) + Utilidad (disminuir la

incertidumbre)

Conocimiento

El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-

how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e

información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los

conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro

de documentos o almacenes de datos, sino que también está en rutinas

organizativas, procesos, prácticas, y normas.

El conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva

de los datos. Para que la información se convierta en conocimiento es necesario

realizar acciones como:

Comparación con otros elementos.

Predicción de consecuencias.

Búsqueda de conexiones.

Conversación con otros portadores de conocimiento. (sección de Datos,

información, conocimiento, párr. 1).

En el proceso de la Gestión de la Información Organizacional además de los

Datos, la Información y el Conocimiento, interviene también la toma de

decisiones dentro de este proceso como se puede observar en el Gráfico No.2.

Dentro de la toma de decisiones, como una etapa final de la gestión, intervienen

los siguientes campos o actividades relacionados con el producto o servicio:

Captación.

Fidelización.

Recuperación.

Segmentación de clientes.

Campañas.

Promociones.

Precios.

22

GRÁFICO No. 2: PROCESO DE GESTIÓN DE INFORMACIÓN

ORGANIZACIONAL

Elaboración: Internet

Fuente: Formación crítica Carlos Barbiero (2013).

Áreas aplicativas del Business Intelligence

Sinnexus (2012) afirma que en todas las empresas cada departamento acumula

diferentes datos: sobre sus clientes, sus inventarios, su producción, sobre la

efectividad de las campañas de marketing, información sobre proveedores y

socios, además de los datos que pueden proveer del exterior, como los

referentes a competidores. (sección El BI en los diferentes departamentos de

empresa, párr. 1).

En este sentido Sinnexus (2012), sostiene que el Business Intelligence puede

realizar distintas aportaciones a cada departamento, siempre con el objetivo de

integrar y optimizar la información disponible en la organización:

Departamento de marketing

El BI permite identificar de forma más precisa los segmentos de clientes y

estudiar con mayor detalle su comportamiento. Para ello se pueden incluir

análisis capaces de medir, por ejemplo, el impacto de los precios y las

promociones en cada segmento.

23

Departamento de compras

El BI permite acceder a los datos del mercado, vinculándolos con la información

básica necesaria para hallar las relaciones entre coste y beneficio. Al mismo

tiempo, permite monitorizar la información de cada factoría o cadena de

producción, lo que puede ayudar a optimizar el volumen de las compras.

Departamento de producción

El BI proporciona un mecanismo que permite analizar el rendimiento de cualquier

tipo de proceso operativo, ya que comprende desde el control de calidad y la

administración de inventarios hasta la planificación y la historización de la

producción.

Departamento de ventas

El BI facilita la comprensión de las necesidades del cliente, así como responder

a las nuevas oportunidades del mercado. También son posibles análisis de

patrones de compra para aprovechar coyunturas de ventas con productos

asociados.

Departamento económico-financiero

El BI permite acceder a los datos de forma inmediata y en tiempo real,

mejorando así ciertas operaciones, que suelen incluir presupuestos,

proyecciones, control de gestión, tesorería, balances y cuentas de resultados.

Departamento de atención al cliente

Aplicado a este ámbito, el BI permite evaluar con exactitud el valor de los

segmentos del mercado y de los clientes individuales, además de ayudar a

retener a los clientes más rentables.

Departamento de recursos humanos

Obteniendo los datos precisos de la fuente adecuada, el BI permite analizar los

parámetros que más pueden afectar al departamento: satisfacción de los

empleados, absentismo laboral, beneficio-hora/hombre… etc. (sección El BI en

los diferentes departamentos de empresa, párr. 1).

24

Arquitectura típica de Business Intelligence

Para la empresa Sinnexus (2012) una solución de Business Intelligence parte de

los sistemas de origen de una organización (bases de datos, ERPs, ficheros de

texto...), sobre los que suele ser necesario aplicar una transformación estructural

para optimizar su proceso analítico. (Sección de Arquitectura global de una

solución BI, párr. 1).

Para ello Sinnexus (2012) realiza una fase de extracción, transformación y carga

(ETL) de datos. Esta etapa suele apoyarse en un almacén intermedio, llamado

ODS, que actúa como pasarela entre los sistemas fuente y los sistemas destino

(generalmente un datawarehouse), y cuyo principal objetivo consiste en evitar la

saturación de los servidores funcionales de la organización.

La información resultante, ya unificada, depurada y consolidada, se almacena en

un datawarehouse corporativo, que puede servir como base para la construcción

de distintos datamarts departamentales. Estos datamarts se caracterizan por

poseer la estructura óptima para el análisis de los datos de esa área de la

empresa, ya sea mediante bases de datos transaccionales (OLTP) o mediante

bases de datos analíticas (OLAP). (Sección de Arquitectura global de una

solución BI, párr. 1).

Los datos albergados en el datawarehouse o en cada datamart se explotan

utilizando herramientas comerciales de análisis, reporting, alertas...

etc.(Sinnexus, 2012) En estas herramientas se basa también la construcción de

productos BI más completos, como los sistemas de soporte a la decisión (DSS),

los sistemas de información ejecutiva (EIS) y los cuadros de mando (CMI) o

Balanced Scorecard (BSC). (Sección de Arquitectura global de una solución BI,

párr. 1)

En el gráfico No. 3 se puede observar la arquitectura de una solución de

business intelligence, desde el origen de los datos, el almacén operacional de

los datos (ODS), el Datawarehouse (Almacén de Datos), los Datamarts

(Subconjuntos de un Almacén de Datos) hasta la explotación de la información y

finalmente el producto de BI (Inteligencia de Negocio.)

25

GRÁFICO No. 3: ARQUITECTURA DE UNA SOLUCIÓN DE BUSINESS

INTELLIGENCE

Elaboración: Sinnexus - Internet

Fuente: Sinnexus Business Intelligence

26

El valor de Business Intelligence en las organizaciones

Según Medina (2012) “las organizaciones, independientemente de su tamaño y

sector, requieren dotarse de soluciones que les permitan sacar el máximo

provecho de su información, para ponerla a disposición de sus diversos tipos de

usuarios y así apoyar la toma de decisiones”(p. 21).

Business Intelligence hace posible que muchas preguntas de egoio sean

resueltas rápidamente por los propios usuarios (Medina, 2012). Por ejemplo, si

tenemos información periódica sobre las ventas realizadas, sobre el esfuerzo de

nuestra red comercial y sobre los pedidos realizados a los proveedores, ¿por

qué no integrar y cruzar toda esta información para analizar en qué zonas se

está vendiendo más de de cada familia de productos? ¿Quiénes son nuestros

clientes más rentables? Como se puede notar, no se trata de analizar la

información de un área de la empresa, sino que el objetivo es analizar toda la

organización, abarcando cada uno de los ámbitos de la cadena de valor.

Precisamente para Medina (2012) los “sistemas de Business Intelligence se

basan en la integración y en la universalización de la información, para dar

respuesta a las necesidades analíticas. Es decir, todos los departamentos de la

empresa proporcionarán información y al mismo tiempo se beneficiarán de ella,

pero no solo de la información que aporten, sino que podrán tener acceso a

cualquier tipo de información que les sea de utilidad en su área de negocio,

aunque la misma provenga de cualquier otro departamento”.

Componentes de Business Intelligence

Para Sinnexus (2012) los componentes principales los define como:

Orígenes de datos: Intervienen sistemas como los sistemas operacionales,

sistemas ERP, Sistemas Legacy.

ODS: Es el almacén operacional de los datos, también llamado ODS (del inglés

Operational Data Store) es un contenedor de datos activos, es decir

operacionales que ayudan al soporte de decisiones y a la operación. Está entre

un OLAP y un OLTP. Su función es integrar los datos al igual que en el

Datawarehouse pero con una ventana de actualización muy pequeña (del orden

de minutos) y con mucho menos detalle.

27

Datawarehouse: Para TIC Soluciones (2015) el datawarehouse es “una base de

datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o

más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde

infinidad de pespectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de

un datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso,

desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de

Business Intelligence.

La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en

las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de

nieve, cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la información es

homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la

misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).

El término Datawarehouse fue acuñado por primera vez por Bill Inmon, y se

traduce literalmente como almacén de datos. No obstante, y como cabe suponer,

es mucho más que eso.

Principales aportaciones de un datawarehouse:

* Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área

funcional, basándose en información integrada y global del negocio.

* Facilita la aplicación de técnicas estadísticas de análisis y modelización para

encontrar relaciones ocultas entre los datos del almacén; obteniendo un valor

añadido para el negocio de dicha información.

* Proporciona la capacidad de aprender de los datos del pasado y de predecir

situaciones futuras en diversos escenarios.

* Simplifica dentro de la empresa la implantación de sistemas de gestión integral

de la relación con el cliente.

* Supone una optimización tecnológica y económica en entornos de Centro de

Información, estadística o de generación de informes con retornos de la inversión

espectaculares. ” (sección Datawarehouse, párr.1)

Datawarehouse y datamarts

Sinnexus (2012) considera que “una de las claves del éxito en la construcción de

un datawarehouse es el desarrollo de forma gradual, seleccionando a un

departamento usuario como piloto y expandiendo progresivamente el almacén

28

de datos a los demás usuarios. Por ello es importante elegir este usuario inicial o

piloto, siendo importante que sea un departamento con pocos usuarios, en el

que la necesidad de este tipo de sistemas es muy alta y se puedan obtener y

medir resultados a corto plazo.

Datamining (Minería de datos)

El datamining (Sinnexus, 2012), es el conjunto de técnicas y tecnologías que

permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o

semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o

reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado

contexto.

Básicamente, el datamining surge para intentar ayudar a comprender el

contenido de un repositorio de datos. Con este fin, hace uso de prácticas

estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la

Inteligencia Artificial y a las redes neuronales.

De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el

usuario les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en

información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo,

haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo

represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. Vea más

diferencias entre datos, información y conocimiento.

Los datos que vemos son sólo la punta del iceberg

Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al

anterior (Sinnexus, 2012), el proceso común a todos ellos se suele componer de

cuatro etapas principales:

Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos

que el cliente desea bajo la orientación del especialista en data mining.

Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el

enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos.

Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del

tiempo total de un proyecto de datamining.

Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis

estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización

29

gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los

objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden

utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia

Artificial.

Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son

coherentes y los coteja con los obtenidos por los análisis estadísticos y

de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y si le

aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus

decisiones.” (sección Datawarehouse, Datamining, párr. 1)

Principales productos de Business Intelligence

Entre los principales productos que destaca Sinnexus (2012) están:

Cuadros de Mando Integrales (CMI).

Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS).

Sistemas de Información Ejecutiva (EIS). (sección Business Intelligence, párr. 1)

Basado en el Gráfico No. 1 sobre el proceso de datos, conocimiento e

información viene la relación en la parte de la información con los Sistemas de

Soporte a la Decisión (DSS) y Sistemas de Información Ejecutiva (EIS); y así

mismo en el área del conocimiento, intervienen los Cuadros De Mando Integral

(CMI) como se lo puede observar en el Gráfico No.4 con los tipos de cuadros de

mando.

GRÁFICO No. 4: TIPOS DE CUADROS DE MANDO

Elaboración: Sinnexus - Internet


30

CUADRO DE MANDO INTEGRAL (CMI)

El Cuadro de Mando Integral (CMI), también conocido como Balanced Scorecard

(BSC) o dashboard, Sinnexus (2012) lo considera como “una herramienta de

control empresarial que permite establecer y monitorizar los objetivos de una

empresa y de sus diferentes áreas o unidades.

También se puede considerar como una aplicación que ayuda a una compañía a

expresar los objetivos e iniciativas necesarias para cumplir con su estrategia,

mostrando de forma continuada cuándo la empresa y los empleados alcanzan

los resultados definidos en su plan estratégico.

Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence

El Cuadro de Mando Integral se diferencia de otras herramientas de Business

Intelligence, como los Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS) o los Sistemas

de Información Ejecutiva (EIS), en que está más orientados al seguimiento de

indicadores que al análisis minucioso de información. Por otro lado, es muy

común que un CMI sea controlado por la dirección general de una compañía,

frente a otras herramientas de Business Intelligence más enfocadas a a la

dirección departamental. El CMI requiere, por tanto, que los directivos analicen el

mercado y la estrategia para construir un modelo de negocio que refleje las

interrelaciones entre los diferentes componentes de la empresa (plan

estratégico). Una vez que lo han construido, los responsables de la organización

utilizan este modelo como mapa para seleccionar los indicadores del CMI. “

(sección Cuadro de Mando Integral, párr..1)

El Cuadro de Mando Operativo (CMO), en cambio está considerado por

Sinnexus (2012) como “una herramienta de control enfocada al seguimiento de

variables operativas, es decir, variables pertenecientes a áreas o departamentos

específicos de la empresa. La periodicidad de los CMO puede ser diaria,

semanal o mensual, y está centrada en indicadores que generalmente

representan procesos, por lo que su implantación y puesta en marcha es más

sencilla y rápida. Un CMO debería estar siempre ligado a un DSS (Sistema de

Soporte a Decisiones) para indagar en profundidad sobre los datos.

El Cuadro de Mando Integral (CMI), por el contrario, representa la ejecución de

la estrategia de una compañía desde el punto de vista de la Dirección General

(lo que hace que ésta deba estar plenamente involucrada en todas sus fases,

31

desde la definición a la implantación). Existen diferentes tipos de cuadros de

mando integral, si bien los más utilizados son los que se basan en

la metodología de Kaplan & Norton. La principales características de esta

metodología son que utilizan tanto indicadores financieros como no financieros, y

que los objetivos estratégicos se organizan en cuatro áreas o perspectivas:

financiera, cliente, interna y aprendizaje/crecimiento.

La perspectiva financiera incorpora la visión de los accionistas y mide la

creación de valor de la empresa. Responde a la pregunta: ¿Qué

indicadores tienen que ir bien para que los esfuerzos de la empresa

realmente se transformen en valor? Esta perspectiva valora uno de los

objetivos más relevantes de organizaciones con ánimo de lucro, que es,

precisamente, crear valor para la sociedad.” (sección Tipos de Cuadro de

mandos, párr.1)

Sinnexus (2012) considera que “la perspectiva del cliente refleja el

posicionamiento de la empresa en el mercado o, más concretamente, en

los segmentos de mercado donde quiere competir. Por ejemplo, si una

empresa sigue una estrategia de costes es muy posible que la clave de

su éxito dependa de una cuota de mercado alta y unos precios más bajos

que la competencia. Dos indicadores que reflejan este posicionamiento

son la cuota de mercado y un índice que compare los precios de la

empresa con los de la competencia.

La perspectiva interna recoge indicadores de procesos internos que son

críticos para el posicionamiento en el mercado y para llevar la estrategia

a buen puerto. En el caso de la empresa que compite en coste,

posiblemente los indicadores de productividad, calidad e innovación de

procesos sean importantes. El éxito en estas dimensiones no sólo afecta

a la perspectiva interna, sino también a la financiera, por el impacto que

tienen sobre las rúbricas de gasto.

La perspectiva de aprendizaje y crecimiento es la última que se

plantea en este modelo de CMI. Para cualquier estrategia, los recursos

materiales y las personas son la clave del éxito. Pero sin un modelo de

negocio apropiado, muchas veces es difícil apreciar la importancia de

invertir, y en épocas de crisis lo primero que se recorta es precisamente

la fuente primaria de creación de valor: se recortan inversiones en la

32

mejora y el desarrollo de los recursos.” (sección Tipos de Cuadro de

mandos, párr.1)

GRÁFICO No. 5: CUADRO DE MANDO INTEGRAL

Elaboración: Sinnexus


Considerando las fases del cuadro de mando integral del Gráfico No. 5,

Sinnexus (2012) se establece que “pese a que estas cuatro son las perspectivas

más genéricas, no son "obligatorias". Por ejemplo, una empresa de fabricación

de ropa deportiva tiene, además de la perspectiva de clientes, una perspectiva

de consumidores. Para esta empresa son tan importantes sus distribuidores

como sus clientes finales.

Una vez que se tienen claros los objetivos de cada perspectiva, es necesario

definir los indicadores que se utilizan para realizar su seguimiento. Para ello,

debemos tener en cuenta varios criterios: el primero es que el número de

indicadores no supere los siete por perspectiva, y si son menos, mejor. La razón

es que demasiados indicadores difuminan el mensaje que comunica el CMI y,

como resultado, los esfuerzos se dispersan intentando perseguir demasiados

objetivos al mismo tiempo. Puede ser recomendable durante el diseño empezar

con una lista más extensa de indicadores. Pero es necesario un proceso de

síntesis para disponer de toda la fuerza de esta herramienta.

No obstante, la aportación que ha convertido al CMI en una de las herramientas

más significativas de los últimos años es que se cimenta en un modelo de

33

negocio. El éxito de su implantación radica en que el equipo de dirección se

involucre y dedique tiempo al desarrollo de su propio modelo de negocio .”

(sección Tipos de Cuadro de mandos, párr.1)

SISTEMAS DE SOPORTE A LA DECISIÓN (DSS)

Para Sinnexus (2012) “un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una

herramienta de Business Intelligence enfocada al análisis de los datos de una

organización.

En principio, puede parecer que el análisis de datos es un proceso sencillo, y

fácil de conseguir mediante una aplicación hecha a medida o un ERP

sofisticado. Sin embargo, no es así: estas aplicaciones suelen disponer de una

serie de informes predefinidos en los que presentan la información de manera

estática, pero no permiten profundizar en los datos, navegar entre ellos,

manejarlos desde distintas perspectivas... etc.

El DSS es una de las herramientas más emblemáticas del Business Intelligence

ya que, entre otras propiedades, permiten resolver gran parte de las limitaciones

de los programas de gestión. (sección Sistemas de Soporte a la Decisión, párr.1)

Estas son algunas de las características principales consideradas por Sinnexus

(2012):

Informes dinámicos, flexibles e interactivos, de manera que el usuario

no tenga que ceñirse a los listados predefinidos que se configuraron en el

momento de la implantación, y que no siempre responden a sus dudas

reales.

No requiere conocimientos técnicos. Un usuario no técnico puede

crear nuevos gráficos e informes y navegar entre ellos,

haciendo drag&drop o drill through. Por tanto, para examinar la

información disponible o crear nuevas métricas no es imprescindible

buscar auxilio en el departamento de informática.

Rapidez en el tiempo de respuesta, ya que la base de datos

subyacente suele ser un datawarehouse corporativo o un datamart, con

modelos de datos en estrella o copo de nieve. Este tipo de bases de

datos están optimizadas para el análisis de grandes volúmenes de

información.

34

Integración entre todos los sistemas/departamentos de la compañía.

El proceso de ETL previo a la implantación de un

Sistema de Soporte a la Decisión garantiza la calidad y la integración de

los datos entre las diferentes unidades de la empresa. Existe lo que se

llama: integridad referencial absoluta.

Cada usuario dispone de información adecuada a su perfil. No se

trata de que todo el mundo tenga acceso a toda la información, sino de

que tenga acceso a la información que necesita para que su trabajo sea

lo más eficiente posible.

Disponibilidad de información histórica. En estos sistemas está a la

orden del día comparar los datos actuales con información de otros

períodos históricos de la compañía, con el fin de analizar tendencias, fijar

la evolución de parámetros de negocio... etc.” (sección Sistemas de

Soporte a la Decisión, párr.1)

Diferencia con otras herramientas de Business Intelligence

El principal objetivo de los Sistemas de Soporte a Decisiones considerado por

Sinnexus (2012) “es, a diferencia de otras herramientas como los Cuadros de

Mando (CMI) o los Sistemas de Información Ejecutiva (EIS), explotar al máximo

la información residente en una base de datos corporativa (datawarehouse o

datamart), mostrando informes muy dinámicos y con gran potencial de

navegación, pero siempre con una interfaz gráfica amigable, vistosa y sencilla.

Otra diferencia fundamental radica en los usuarios a los que están destinadas las

plataformas DSS: cualquier nivel gerencial dentro de una organización, tanto

para situaciones estructuradas como no estructuradas. (En este sentido, por

ejemplo, los CMI están más orientados a la alta dirección).

Por último, destacar que los DSS suelen requerir (aunque no es imprescindible)

un motor OLAP subyacente, que facilite el análisis casi ilimitado de los datos

para hallar las causas raíces de los problemas/por menores de la compañía.

Tipos de Sistemas de Soporte a Decisiones

Según Sinnexus (2012) los principales tipos de sistemas de soporte a las

decisiones son:

35

Sistemas de información gerencial (MIS): (MIS, Management Information

Systems), también llamados Sistemas de Información Administrativa (AIS) dan

soporte a un espectro más amplio de tareas organizacionales, encontrándose a

medio camino entre un DSS tradicional y una aplicación CRM/ERP implantada

en la misma compañía.

Sistemas de información ejecutiva (EIS): (EIS, Executive Information System)

son el tipo de DSS que más se suele emplear en Business Intelligence, ya que

proveen a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de

su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.

Sistemas expertos basados en inteligencia artificial (SSEE): Los sistemas

expertos, también llamados sistemas basados en conocimiento, utilizan redes

neuronales para simular el conocimiento de un experto y utilizarlo de forma

efectiva para resolver un problema concreto. Este concepto está muy

relacionado con el datamining.

Sistemas de apoyo a decisiones de grupo (GDSS): Un sistema de apoyo a

decisiones en grupos (GDSS, Group Decision Support Systems) es "un sistema

basado en computadoras que apoya a grupos de personas que tienen una tarea

(u objetivo) común, y que sirve como interfaz con un entorno compartido". El

supuesto en que se basa el GDSS es que si se mejoran las comunicaciones se

pueden mejorar las decisiones.” (sección Sistemas de Soporte a la Decisión,

párr.1)

Sistemas de información ejecutiva (EIS)

Un Sistema de Información para Ejecutivos o Sistema de Información Ejecutiva

según Sinnexus (2012) es una herramienta software, basada en un DSS, que

provee a los gerentes de un acceso sencillo a información interna y externa de

su compañía, y que es relevante para sus factores clave de éxito.

La finalidad principal es que el ejecutivo tenga a su disposición un panorama

completo del estado de los indicadores de negocio que le afectan al instante,

manteniendo también la posibilidad de analizar con detalle aquellos que no estén

cumpliendo con las expectativas establecidas, para determinar el plan de acción

más adecuado.

De forma más pragmática, se puede definir un EIS como una aplicación

informática que muestra informes y listados (query & reporting) de las diferentes

36

áreas de negocio, de forma consolidada, para facilitar la monitorización de la

empresa o de una unidad de la misma.

El EIS se caracteriza por ofrecer al ejecutivo un acceso rápido y efectivo a la

información compartida, utilizando interfaces gráficas visuales e intutivas. Suele

incluir alertas e informes basados en excepción, así como históricos y análisis de

tendencias. También es frecuente que permita la domiciliación por correo de los

informes más relevantes.

A través de esta solución se puede contar con un resumen del comportamiento

de una organización o área específica, y poder compararla a través del tiempo.

Es posible, además, ajustar la visión de la información a la teoría de Balanced

Scorecard o Cuadro de Mando Integral impulsada por Norton y Kaplan, o bien a

cualquier modelo estratégico de indicadores que maneje la compañía. (sección

Sistemas de Información Ejecutiva, párr.1)

37

Marketing

El marketing permite incrementa la competitividad de las organizaciones porque

les ayuda a obtener clientes satisfechos y leales (Rivera&López, 2012)

Importancia del marketing

El marketing según Rivera&López (2012) está presente en todas las acciones

sociales y económicas de nuestra cultura. Su importancia se hace evidente

cuando apreciamos que las personas, aun sin saberlo, usan leyes de marketing

en muchos actos cotidianos.

El marketing guiará todas las acciones estratégicas y operativas para que las

organizaciones sean competitivas en la satisfacción de sus mercados (p. 23).

Pero la utilidad el marketing va más allá de las empresas y así encontramos que

las comunidades autonómicas o as provincias también usan el marketing para

competir entre ellas. (Rivera&López, 2012)

El mercado

Etimológicamente viene de latín <<mercatus>>, que significa tráfico, comercio,

negocio. Una primera y extendida acepción del término es la localista, que hace

referencia al lugar físico donde se realizan compaventas. Una versión más

moderna de mercado lo define como el conjunto de compradores que buscan un

determinado producto. (Rivera&López, 2012)

Segmentación de mercados

La segmentación consiste en la división del mercado a través de diferentes

procedimientos estadísticos, en una serie de sub-conjuntos o segmentos

homogéneos, en base a diferentes variables o característica que toman como

referencia para explicar un determinado fenómeno, a fin de poder aplicar a cada

segmento las estrategias de marketing más adecuadas a los objetivos de la

empresa. (Rivera&López, 2012).

En el caso de segmentaciones con criterios establecidos, la división puede

hacerse, bien por cualquier atributo de los consumidores (edad, sexo, ingresos,

nivel cultural, entre otros), o bien por el comportamiento de compra de los

mismos (monto de la compra, frecuencia de compra, horas de transacciones,

entre otros), necesidades o actitudes manifestadas.

38

El consumidor

El consumidor generalmente es una persona aunque también son empresas u

organizaciones que demandan bienes o servicios para satisfacer una necesidad.

El consumidor se convierte en el centro de todas las actividades de marketing,

por lo que es esencial comprender qué es lo que le motiva, cómo compra y cómo

utiliza los productos adquiridos, ya que por medio de este conocimiento puede:

Identificar del modo más efectivo las necesidades actuales y futuras.

Mejorar la capacidad de comunicación con los clientes, apelando a sus

intereses.

Obtener su confianza y asegurar su fidelidad.

Planificar del modo más efectivo la acción comercial.

El conocimiento del consumidor permitirá el desarrollo de una estrategia

comercial más adaptada al consumir o público objetivo permitiendo incrementar

la demanda de productos ofrecidos, las remuneraciones de la empresa, la

participación en el mercado y por ende los beneficios de la empresa. (Solé,

2003).

Entre los aspectos a considerar en el estudio del comportamiento del

consumidor, todo lo que compra, consume o usa como lo muestra el Gráfico No.

6, está relacionado a responder a varias interrogantes como: ¿Qué?, ¿Cuánto?,

¿Dónde?, ¿Cómo?,¿Quién?, ¿Porqué? y ¿Cuánto?

GRÁFICO No. 6: ASPECTOS A CONSIDERAR EN EL ESTUDIO

COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR


Fuente: María Luisa Solé Moro, Los consumidores del siglo XXI (2003)

39

Aspectos que definen un buen perfil de consumidor

Según German Piñeiro (2015), Consultor de Marketing y Comunicación, CEO de

Iniciativas Virtuales. Sostiene que:

La definición más o menos precisa de un perfil de consumidor es un proceso que

requiere tiempo, pero cuya inversión traerá muchos beneficios a medio y largo

plazo. Para trazar un perfil tipo, se puede emplear entrevistas personales o

herramientas para realizar encuestas online. El objetivo de esta investigación es

recabar información detallada acerca de tu mercado objetivo para crear informes

de marketing en base a esta primera información fundamentalmente cualitativa.

Es importante conocer la demografía del mercado objetivo, algunas importantes

consideraciones demográficas incluyen:

- Datos Generales:

- Género

- Edad

- Ubicación

- Formación y profesión (sección artículo, párr. 3-6)

Los medios de comunicación

El ser humano por su propia naturaleza, está predestinado a comunicarse y a

entenderse con el resto de sus semejantes. Es un comportamiento que está

inserto en nuestro código genético (Montañez&Serano&Medina, 2014). Este

proceso de comunicación conlleva el establecimiento de relaciones entre

personas que no siempre tienen los mismos puntos de vista ni el mismo bagaje

cultural. Como consecuencia de ello, el individuo u organización que lanza un

mensaje debe saber adaptarlo a su audiencia para conseguir el efecto deseado.

Los mensajes se transmiten sin contacto o interacción directa entre los

individuos que forman parte de la comunicación. Dentro de ellos se puede

destacar los medios masivos.

Para Montañez&Serano&Medina ( 2014) los medios masivos incluyen los medios

masivos escritos (prensa escrita), los medios masivos hablados (Radio y

Televisión), los medios electrónicos (webs, redes sociales, correos electrónicos)

y por último los medios masivos de exhibición (posters, cine, etc). En el Anexo

No.1 se puede visualizar la evolución de todos estos medios en el 2014.

40

Público Objetivo

Es importante definir el perfil o el público objetivo al que se dirige

(Montañez&Serano&Medina, 2014), tener identificadas a estas personas,

conocer sus comportamientos, motivaciones y sentimientos son aspectos

fundamentales de un buen público objetivo.

La vital importancia de conocer el target

En ocasiones se puede observar estrategas de marketing, campañas de

publicidad, o activaciones BTL que no logran conectar a la marca con el

consumidor. Según Puromarketing (2013) simplemente pareciera que la

comunicación o acción no fueron pensados para el público objetivo de la marca.

Y a veces es así. Pensar que una vez identificado un mercado meta, sus

características y necesidades permanecerán iguales a lo largo del tiempo resulta

igual de improbable como asumir que el mercado en que se realizan los

negocios, no tendrán cambios sociales, políticos, o económicos (Puromarketing,

2013).

Se dice que nunca se termina de conocer a una persona, pues esta vieja frase

aplica también para las marcas y los consumidores. De ahí resulta muy

importante que la marca conozca a detalle quién es su target, y no bastan llos

demográficos y psicográficos tradicionales. Edad, género, intereses, son sólo el

inicio de lo mucho que las marcas pueden y debieran conocer su púbico meta.

Puromarketin (2013) sostiene que no sólo es preciso conocer el mercado, las

tendencias macroeconómicas, situación política, expansión e inversiones de la

competencia, nuevos competidores y todos los diversos factores que impactan

nuestro negocio.

También es preciso realizar investigaciones periódicas para validar a nuestro

target, identificar nichos adicionales, nuevos mercados, tendencias y cambios en

el comportamiento del consumidor, nuevos medios y tecnología que consume,

cómo es su proceso de compra.

En la actualidad gracias al Internet y a las Redes Sociales, los consumidores

quieren una comunicación de dos vías, en la que pueden interactuar con las

marcas (Puromarketing, 213). Un marketing orientado en el consumidor, ofrece

mejores resultados que otros enfoques, pero sin duda, un marketing centrado en

un consumidor que conocemos a detalle, nos dará más posibilidades de éxito.

41

INTERROGANTES DE LOS DEPARTAMENTOS DE

MARKETING EMPRESARIAL

¿Por qué es importante analizar los perfiles de los usuarios digitales de la

empresa?

Cada departamento acumula diferentes datos, sobre clientes, productos, forma

de pago, ciudad, tiempo de compra, inventarios, producción entro otros. Unos

datos más importantes que otros dependiendo de la actividad económica de la

empresa.

Es importante gestionar todos estos datos, presentarlos en un formato estándar,

y almacenarlos en un sistema optimizado para la entrega de la información en

forma rápida y resumida que haga un posible un análisis muy detallado al

alcance de las gerencias departamentales.

Esto permitirá a su departamento de marketing realizar campañas más efectivas,

cumplir más rápido con los objetivos propuestos, replantear los objetivos,

minimizar costos.

Al departamento de ventas, a sus ejecutivos de ventas tener una herramienta

con una ventaja competitiva ante otros clientes, con información consolidada, a

tiempo y en formatos adecuados.

Este tipo de análisis no sólo nos permite conocer lo que actualmente está

pasando con el producto en el mercado, sino basarse de información

privilegiada, para abrir nuevos nichos de mercado, acelerar el crecimiento de su

empresa y sobre todo automatizar las tareas de entrega de información,

acelerando el análisis.

42

¿Cómo ayuda este sistema en la gestión de un departamento de

marketing?

La penetración de las tecnologías de la información en todos los segmentos de

la sociedad ha crecido de forma exponencial en los últimos años. También lo ha

hecho en el caso de las pymes, que cada vez apuestan más por la

modernización tecnológica y por Internet no ya solo como una vía de crecimiento

sino de supervivencia en el mercado, mediante el uso de campañas digitales,

social media, email marketing. Considerando también los altos costos de

cualquier campaña de publicidad en los medios tradicionales, como prensa, radio

o televisión, los precios del marketing en Internet son relativamente más

asequibles, sobre todo para las pequeñas y medianas empresas.

Con el uso de este sistema, se puede medir con precisión el impacto de una

campaña, quién ha sido impactado, su ubicación, su edad, su forma de pago,

ayudando así a comprobar el éxito o fracaso de una campaña de marketing

digital o tradicional.

Es una herramienta con la capacidad para segmentar. En un canal de venta tan

globalizado, la segmentación es un valor empresarial nada despreciable,

teniendo un mayor control e inversión de los presupuestos asignado para esto

fines.

Mediante el análisis de los perfiles de usuarios, y teniendo en cuenta la

flexibilidad y el dinamismo de las campañas de marketing que permiten corregir

y cambiar el plan de marketing inicial para llegar a los objetivos deseados.

43

FUNDAMENTACIÓN LEGAL

En la parte de fundamentación legal de este proyecto, por ser un software propio

las normas de uso, distribución y de licencias quedan exentos de sustentación,

pero en el caso del Ecuador el uso del software en general está regido por la Ley

de Comercio Electrónico del Ecuador y la Ley de Propiedad Intelectual, a la cual

vamos a proceder a citar.

REGLAMENTO GENERAL A LA LEY DE COMERCIO ELECTRÓNICO,

FIRMAS ELECTRÓNICAS Y MENSAJES DE DATOS, (Ley No. 2002-67)

Art. 2.- Reconocimiento jurídico de los mensajes de datos.- Los mensajes de

datos tendrán igual valor jurídico que los documentos escritos. Su eficacia,

valoración y efectos se someterá al cumplimiento de lo establecido en esta Ley y

su reglamento.

Art. 5.- Confidencialidad y reserva.- Se establecen los principios de

confidencialidad y reserva para los mensajes de datos, cualquiera sea su forma,

medio o intención. Toda violación a estos principios, principalmente aquellas

referidas a la intrusión electrónica, transferencia ilegal de mensajes de datos o

violación del secreto profesional, será sancionada conforme a lo dispuesto en

esta Ley y demás normas que rigen la materia.

Art. 8.- Conservación de los mensajes de datos.- Toda información sometida a

esta Ley, podrá ser conservada; éste requisito quedará cumplido mediante el

archivo del mensaje de datos, siempre que se reúnan las siguientes condiciones:

a. Que la información que contenga sea accesible para su posterior

consulta;

b. Que sea conservado con el formato en el que se haya generado,

enviado o recibido, o con algún formato que sea demostrable que

reproduce con exactitud la información generada, enviada o recibida;

c. Que se conserve todo dato que permita determinar el origen, el destino

del mensaje, la fecha y hora en que fue creado, generado, procesado,

enviado, recibido y archivado; y,

d. Que se garantice su integridad por el tiempo que se establezca en el

reglamento a esta ley.

44

Toda persona podrá cumplir con la conservación de mensajes de datos, usando

los servicios de terceros, siempre que se cumplan las condiciones mencionadas

en este artículo.

La información que tenga por única finalidad facilitar el envío o recepción del

mensaje de datos, no será obligatorio el cumplimiento de lo establecido en los

literales anteriores.

Art. 9.- Protección de datos.- Para la elaboración, transferencia o utilización de

bases de datos, obtenidas directa o indirectamente del uso o transmisión de

mensajes de datos, se requerirá el consentimiento expreso del titular de éstos,

quien podrá seleccionar la información a compartirse con terceros.

La recopilación y uso de datos personales responderá a los derechos de

privacidad, intimidad y confidencialidad garantizados por la Constitución Política

de la República y esta ley, los cuales podrán ser utilizados o transferidos

únicamente con autorización del titular u orden de autoridad competente.

No será preciso el consentimiento para recopilar datos personales de fuentes

accesibles al público, cuando se recojan para el ejercicio de las funciones

propias de la administración pública, en el ámbito de su competencia, y cuando

se refieran a personas vinculadas por una relación de negocios, laboral,

administrativa o contractual y sean necesarios para el mantenimiento de las

relaciones o para el cumplimiento del contrato.

REGLAMENTO GENERAL A LA LEY DE COMERCIO ELECTRÓNICO,

FIRMAS ELECTRÓNICAS Y MENSAJES DE DATOS

Art. 10.- Elementos de la infraestructura de firma electrónica.- La firma

electrónica es aceptada bajo el principio de neutralidad tecnológica. Las

disposiciones contenidas en la Ley 67 y el presente reglamento no restringen la

autonomía privada para el uso de otras firmas electrónicas generadas fuera de la

infraestructura de llave pública, ni afecta los pactos que acuerden las partes

sobre validez y eficacia jurídica de la firma electrónica conforme a lo establecido

en la ley y este reglamento.

Art. 20.- Información al usuario.- La información sobre los programas o equipos

que se requiere para acceder a registros o mensajes de datos deberá ser

45

proporcionada mediante medios electrónicos o materiales. En el caso de uso de

medios electrónicos se contará con la confirmación de recepción de la

información por parte del usuario, cuando se usen medios materiales, los que

formarán parte de la documentación que se le deberá entregar al usuario.

Para demostrar el acceso a la información el usuario deberá manifestar

expresamente que conoce la información objeto de su consentimiento y que sus

sistemas le permiten el acceso tecnológico a la misma.

Art. 21.- De la seguridad en la prestación de servicios electrónicos.- La

prestación de servicios electrónicos que impliquen el envío por parte del usuario

de información personal, confidencial o privada, requerirá el empleo de sistemas

seguros en todas las etapas del proceso de prestación de dicho servicio. Es

obligación de quien presta los servicios, informar en detalle a los usuarios sobre

el tipo de seguridad que utiliza, sus alcances y limitaciones, así como sobre los

requisitos de seguridad exigidos legalmente y si el sistema puesto a disposición

del usuario cumple con los mismos. En caso de no contar con seguridades se

deberá informar a los usuarios de este hecho en forma clara y anticipada previo

el acceso a los sistemas o a la información e instruir claramente sobre los

posibles riesgos en que puede incurrir por la falta de dichas seguridades.

Se consideran datos sensibles del consumidor sus datos personales, información

financiera de cualquier tipo como números de tarjetas de crédito, o similares que

involucren transferencias de dinero o datos a través de los cuales puedan

cometerse fraudes o ilícitos que le afecten.

Por el incumplimiento de las disposiciones contenidas en el presente artículo o

por falta de veracidad o exactitud en la información sobre seguridades,

certificaciones o mecanismos para garantizar la confiabilidad de las

transacciones o intercambio de datos ofrecida al consumidor o usuario, el

organismo de control podrá exigir al proveedor de los servicios electrónicos la

rectificación necesaria y en caso de reiterarse el incumplimiento o la publicación

de información falsa o inexacta, podrá ordenar la suspensión del acceso al sitio

con la dirección electrónica del proveedor de servicios electrónicos mientras se

mantengan dichas condiciones.

46

LEY DE PROPIEDAD INTELECTUAL

Art.1. El Estado reconoce, regula y garantiza la propiedad intelectual adquirida

de conformidad con la ley, las Decisiones de la Comisión de la Comunidad

Andina y los convenios internacionales vigentes en el Ecuador. La propiedad

intelectual comprende:

1. Los derechos de autor y derechos conexos.

2. La propiedad industrial, que abarca, entre otros elementos, los siguientes:

a. Las invenciones;

b. Los dibujos y modelos industriales;

c. Los esquemas de trazado (topografías) de circuitos integrados;

d. La información no divulgada y los secretos comerciales e industriales;

e. Las marcas de fábrica, de comercio, de servicios y los lemas

comerciales;

f. Las apariencias distintivas de los negocios y establecimientos de

comercio;

g. Los nombres comerciales;

h. Las indicaciones geográficas; e,

i. Cualquier otra creación intelectual que se destine a un uso agrícola,

industrial o comercial.

3. Las obtenciones vegetales. Las normas de esta Ley no limitan ni obstaculizan

los derechos consagrados por el Convenio de Diversidad Biológica, ni por las

leyes dictadas por el Ecuador sobre la materia.

Art. 10. El derecho de autor protege también la forma de expresión mediante la

cual las ideas del autor son descritas, explicadas, ilustradas o incorporadas a las

obras. No son objeto de protección:

a. Las ideas contenidas en las obras, los procedimientos, métodos de operación

o conceptos matemáticos en sí; los sistemas o el contenido ideológico o técnico

de las obras científicas, ni su aprovechamiento industrial o comercial; y,

b. Las disposiciones legales y reglamentarias, las resoluciones judiciales y los

actos, acuerdos, deliberaciones y dictámenes de los organismos públicos, así

como sus traducciones oficiales

47

Art. 183. Se protege la información no divulgada relacionada con los secretos

comerciales, industriales o cualquier otro tipo de información confidencial contra

su adquisición, utilización o divulgación no autorizada del titular, en la medida

que:

a) La información sea secreta en el entendido de que como conjunto o en la

configuración y composición precisas de sus elementos no sea conocida en

general ni fácilmente accesible a las personas integrantes de los círculos que

normalmente manejan el tipo de información de que se trate;

b) La información tenga un valor comercial, efectivo o potencial, por ser secreta;

y,

c) En las circunstancias dadas, la persona que legalmente la tenga bajo control

haya adoptado medidas razonables para mantenerla secreta. a información no

divulgada puede referirse, en especial, a la naturaleza, características o

finalidades de los productos; a los métodos o procesos de producción; o, a los

medios o formas de distribución o comercialización de productos o prestación de

servicios. También son susceptibles de protección como información no

divulgada el conocimiento tecnológico integrado por procedimientos de

fabricación y producción en general; y, el conocimiento relativo al empleo y

aplicación de técnicas industriales resultantes del conocimiento, experiencia o

habilidad intelectual, que guarde una persona con carácter confidencial y que le

permita mantener u obtener una ventaja competitiva o económica frente a

terceros. Se considera titular para los efectos de este Capítulo, a la persona

natural o jurídica que tenga el control legítimo de la información no divulgada.

Art. 184. El titular podrá ejercer las acciones que se establecen en esta Ley para

impedir que la información no divulgada sea hecha pública, adquirida o utilizada

por terceros; para hacer cesar los actos que conduzcan en forma actual o

inminente a tal divulgación, adquisición o uso; y, para obtener las

indemnizaciones que correspondan por dicha divulgación, adquisición o

utilización no autorizada. Art. 185. Sin perjuicio de otros medios contrarios a los

usos o prácticas honestos, la divulgación, adquisición o uso de información no

divulgada en forma contraria a esta Ley podrá resultar, en particular, de: a) El

espionaje industrial o comercial; b) El incumplimiento de una obligación

contractual o legal; c) El abuso de confianza; d) La inducción a cometer

48

cualquiera de los actos mencionados en los literales a), b) y c); y, e) La

adquisición de información no divulgada por un tercero que supiera, o que no

supiera por negligencia, que la adquisición implicaba uno de los actos

mencionados en los literales a), b), c) y d).

Art. 186. Serán responsables por la divulgación, adquisición o utilización no

autorizada de información no divulgada en forma contraria a los usos y prácticas

honestos y legales, no solamente quienes directamente las realicen, sino

también quien obtenga beneficios de tales actos o prácticas.

49

HIPÓTESIS PREGUNTAS A CONTESTARSE

¿LA VISUALIZACIÓN Y DISPONIBILIDAD DE LAS PRINCIPALES

CARACTERÍSTICAS CUALITATIVAS DE LOS PERFILES DE USUARIOS

DIGITALES PRESENTA MEJORAS EN EL PROCESO DE REPORTERÍA Y

AYUDA A LA TOMA DE DESICIONES EN LOS DEPARTAMENTOS DE

MARKETING?

Es muy importante para las pequeñas o medianas empresas conocer cómo

evoluciona su actividad económica, porque les permite explotar nuevos nichos

de mercados y ser más competitivos frente a otras empresas. Cada día mediante

transacciones electrónicas se generan grandes volúmenes de datos, los cuales

se debe convertir en información, y aplicar ese conocimiento en la toma de

decisiones gerenciales, las cuales serán claves en el crecimiento de la empresa

o negocio.

La recolección y manipulación de los datos, así como la pérdida de tiempo e

información por el uso de herramientas no apropiadas, afecta la toma de

decisiones, actualmente existen plataformas comerciales, herramientas Open

Source, o software desarrollado a medida de las necesidades de las empresas,

no siempre accesible a pequeñas y medianas empresas. El objetivo de la

Inteligencia de Negocio es disponer de información centralizada, disponible,

veraz y actualizada, que puede ser visualizada en los diferentes dispositivos

existentes en el mercado, como: computadoras, laptops, tablets y teléfonos

inteligentes.

La penetración de las tecnologías de la información en todos los segmentos de

la sociedad ha crecido de forma exponencial en los últimos años. También lo ha

hecho en el caso de las pymes, que cada vez apuestan más por la

modernización tecnológica y por Internet no ya solo como una vía de crecimiento

sino de supervivencia en el mercado, mediante el uso de campañas digitales,

social media, email marketing. Considerando también los altos costos de

cualquier campaña de publicidad en los medios tradicionales, como prensa, radio

o televisión, los precios del marketing en Internet son relativamente más

asequibles, sobre todo para las pequeñas y medianas empresas.

50

Con el uso de este sistema, se puede medir con precisión el impacto de una

campaña, quién ha sido impactado, su ubicación, su edad, su forma de pago,

ayudando así a comprobar el éxito o fracaso de una campaña de marketing

digital o tradicional. Mediante el análisis de los perfiles de usuarios, y teniendo en

cuenta la flexibilidad y el dinamismo de las campañas de marketing que

permiten corregir y cambiar el plan de marketing inicial para llegar a los

objetivos deseados.

VARIABLES DE LA INVESTIGACIÓN

Para definir las variables tenemos la variable independiente y la variable

dependiente, de las cuales citaremos su definición para la compresión de las

mismas.

Variable independiente: Es una característica o propiedad que se supone ser la

causa del fenómeno estudiado. En investigación experimental se llama así, a la

variable que es manipulada por el investigador.

Variable dependiente: Es la característica o propiedad que se trata de cambiar

mediante la manipulación de la variable independiente.

Para esta investigación se han definido las siguientes variables:

VARIABLE INDEPENDIENTE

Desarrollo de un prototipo aplicando un lenguaje web responsive para el

desarrollo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en

los departamentos de marketing, mediante el análisis y la presentación de los

aspectos cualitativos de los usuarios, siempre a mano, objetiva, y exacta desde

un sitio web, permitiendo visualizarse digitalmente por los diferentes

navegadores desde cualquier equipo o dispositivo inteligente, con la finalidad de

que sea un verdadero soporte en la gestión de Departamentos de Marketing

Empresarial.

51

VARIABLE DEPENDIENTE

Mejorar el proceso de reportería de datos, ayudar a la toma de decisiones de los

departamentos de marketing empresarial

Mejorar la recolección y manipulación de los datos, así como la pérdida de

tiempo e información en la realización de reportes.

Lograr obtener información parecida a lo que un Sistema de Inteligencia de

Negocios puede aportar, y además lograr definir un público efectivo para el

desarrollo de campañas digitales, estrategias de social media, considerando

también los altos costos de cualquier campaña de publicidad en los medios

tradicionales, como prensa, radio o televisión

DEFINICIONES CONCEPTUALES

HTML5

HTML5 (HyperText Markup Language, versión 5) es la quinta revisión importante

del lenguaje básico de la World Wide Web, HTML. HTML5 especifica dos

variantes de sintaxis para HTML: un «clásico» HTML (text/html), la variante

conocida como HTML5 y una variante XHTML conocida como

sintaxis XHTML5 que deberá ser servida como XML.1 2 Esta es la primera vez

que HTML y XHTML se han desarrollado en paralelo. La versión definitiva de la

quinta revisión del estándar se publicó en octubre de 2014.3 Al no ser

reconocido en viejas versiones de navegadores por sus nuevas etiquetas, se

recomienda al usuario común actualizar a la versión más nueva, para poder

disfrutar de todo el potencial que provee HTML5.( Luc Van Lancker , 2012)

CSS

Las hojas de estilo son complementos de código añadidos al XHTML (o HTML)

que se encargan de la apariencia del documento. Esta apariencia puede ir desde

la simple presentación visual en pantalla (fuentes, tamaños de caracteres,

interlineados y otros) hasta la presentación para la impresión del documento o

incluso para su audición través de interfaces vocales, entre otros. (Luc Van

Lancker, 2009)

http://es.wikipedia.org/wiki/World_Wide_Web

http://es.wikipedia.org/wiki/HTML

http://es.wikipedia.org/wiki/XHTML

http://es.wikipedia.org/wiki/HTML5#cite_note-w3cSpec-1

http://es.wikipedia.org/wiki/HTML5#cite_note-franganilloHTML5-2

http://es.wikipedia.org/wiki/HTML5#cite_note-finalosnews-3

52

XHTML

XHTML (Extensible HyperText Markup Language - Lenguaje extensible de

Marcado de Hipertexto) es una versión más estricta y limpia de HTML, que nace

con el objetivo de reemplazar a HTML ante su limitación de uso con las

herramientas basadas en XML. XHTML es una reformulación del lenguaje HTML

como aplicación XML. Al estar orientados al uso de un etiquetado correcto, exige

una serie de requisitos básicos se puede mencionar una estructuración

coherente dentro del documento, donde se incluirían elementos adecuadamente

anidados, etiquetas en minúsculas, elementos cerrados correctamente, valores

de los atributos entrecomillados entre otros. (Ramos, 2011)

PHP

El lenguaje PHP (históricamente Personal Home Page; oficialmente, acrónimo

de Hypertext Preprocessor) fue creado en 1994 por Ramus Lerdorf para sus

proyectos personales antes de publicarse a principios de 1995. En el año 1995

se publicó una nueva versión, completamente reescrita, esta versión, capaz de

gestionar los formularios y de acceder a la base mSQL, permitió al lenguaje

desarrollarse rápidamente. Actualmente, los analistas estiman que PHP es

utilizado por más del 80% de sitios web en el mundo (en número de dominios).

(Luc Van Lancker, 2014)

MySQL

MySQL es el sistema de administración de bases de datos relacionales

(RDBMS) de código abierto más extendido del mundo. Está desarrollado por

MySQLAB, una empresa de origen sueco. La primera versión de MySQL

apareció en 1995. Esta primera versión fue creada para un uso personal a partir

de mSQL. En 2000, la versión 3.23 pasó a tener licencia GLP (General Public

License). En 2003, la versión 4, aparecida en 2001, se declaró estabe. Esta

versión aportó numerosas funcionalidades y mejoras: operador UNION, DELETE

para varias tablas, nuevas opciones para la gestión de los privilegios, mejora del

rendimiento, subconsultas (4.1) entre otras. (Luc Van Lancker,2014)

53

JAVA SCRIPT

JavaScript es un lenguaje interpretado en el cliente por los navegadores al

momento de cargar una página web, es un lenguaje multiplataforma, orientado a

eventos con manejo de objetos, cuyo lenguaje o codificación se incluye

directamente en el mismo documento. Estos objetos son considerados como

tipos de datos complejos. JavaScript incorpora algunos objetos preexistentes.

Estos objetos tan sólo están limitados en número. La creación de los objetos se

hacen en dos etapas: La definición de una clase mediante una función

constructor y la creación de uno o varios objetos o instancias. (Aumaille, 2000)

XAMPP

Es el entorno más popular de desarrollo con PHP, es de distribución de Apache,

es un software gratuito muy fácil de instalar que contiene MySQL, PHP y Perl. El

programa está liberado bajo la licencia GNU y actúa como un servidor web libre,

fácil de usar y capaz de interpretar páginas dinámicas. XAMPP está disponible

para Microsoft Windows, GNU/Linux, Solaris yMac OS X. (Apache Friends,

2015).

OPEN SOURCE

Código abierto (del inglés open source) es el término con el que se conoce

al software distribuido y desarrollado libremente. Fue utilizado por primera vez en

1998 por algunos usuarios de la comunidad del software libre, tratando de usarlo

como reemplazo al ambiguo nombre original en inglés del software libre.

(Libertya, 2011)

GOOGLE CHART

Google Charts ofrece formar para visualizar los datos en una página web. Desde

los gráficos de líneas simples a los mapas de árboles jerárquicos complejos, la

galería gráfica ofrece un gran número de tipos de gráficos y listas para su uso.

La forma más común para usar Google Charts es con JavaScript simple que

incrusta en su página web. (Google Developers, 2015)

Se carga algunas bibliotecas Google Charts, enumera los datos que se trazó,

seleccione opciones para personalizar su carta, y, finalmente, crear un objeto

gráfico con un identificador que usted elija. Luego, más tarde en la página web,

http://es.wikipedia.org/wiki/GNU

http://es.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows

http://es.wikipedia.org/wiki/GNU/Linux

http://es.wikipedia.org/wiki/Solaris_(sistema_operativo)

http://es.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_X

54

se crea un <div> con ese id para mostrar la Tabla de Google. Los gráficos se

representan mediante la tecnología HTML5 / SVG para proporcionar

compatibilidad entre navegadores (incluyendo VML para versiones anteriores de

IE) y la portabilidad multiplataforma para iPhones, iPads y Android. (Google

Developers, 2015)

BASE DE DATOS RELACIONAL

Es una base de datos que cumple con el modelo relacional, el cual es el modelo

más utilizado en la actualidad para implementar bases de datos ya planificadas.

Las bases de datos relacionales se basan en el uso de tablas (también se las

llama relaciones). Las tablas se representan gráficamente como una estructura

rectangular formada por filas y columnas. Cada columna almacena información

sobre una propiedad determinada de la tabla (se le llama también atributo),

nombre, dni, apellidos, edad,.... Cada fila posee una ocurrencia o ejemplar de la

instancia o relación representada por la tabla. (Jorge Sánchez, 2004)

CONOCIMIENTO

El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-

how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e

información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los

conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro

de documentos o almacenes de datos, sino que también está en rutinas

organizativas, procesos, prácticas, y normas. El conocimiento se deriva de la

información, así como la información se deriva de los datos. (Sinnexus, 2012)

DATOS

Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos

primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma

de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores,

que no dicen nada sobre el porque de las cosas y no son orientativos para la

acción. Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son

datos que, sin un propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para

apoyar la toma de una decisión. Los datos pueden ser una colección de hechos

almacenados en algún lugar físico como un papel, un dispositivo electrónico (CD,

http://es.wikipedia.org/wiki/Base_de_datos

http://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_relacional

55

DVD, disco duro...), o la mente de una persona. En este sentido las tecnologías

de la información han aportado mucho a recopilación de datos. (Sinnexus, 2012)

SUSCRIPCIÓN

Es un modelo de negocio que es utilizado y promovido por los periódicos y

revistas, y que actualmente está siendo usado para diferentes tipos de

comercios y sitios webs. (Granasa, 2015)

SUSCRIPTOR DIGITAL

Es la persona que contrata los servicios digitales de un producto, el cual tiene

acceso mediante un usuario y un password al periódico digital desde tu tableta,

ordenador o teléfono. (Granasa, 2015)

SUSCRIPTOR

Es la persona que firma un compromiso u obligación de pago de servicios de

periódicos y revistas u otros. (Granasa, 2015)

TIENDA VIRTUAL

Es un espacio dentro de un sitio web, en el que se ofrecen artículos a la venta.

En un sentido amplio se puede describir a una tienda virtual como a una

plataforma de comercio convencional que se vale de un sitio web para realizar

sus ventas y transacciones. Por lo general, las compras en una tienda virtual se

pagan con tarjeta de crédito en el mismo sitio web. (Granasa, 2015)

TIEMPO DE SUCRIPCIÓN

El tiempo de suscripción es el periodo en el que se consumirá el servicio digital

pagado, tiene planes de 1 mes, 3 meses, 6 meses y un año. (Granasa, 2015)

56

CAPÍTULO III

METODOLOGÍA

DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN

Introducción

En este capítulo se mostrará los métodos de ensayo utilizados y las

herramientas experimentales de los resultados obtenidos en el análisis del

trabajo de campo que se realizó a 110 personas de empresas pequeñas y

medianas de la ciudad de Guayaquil, además se presentan algunas definiciones

estadísticas necesarias para el análisis y comprensión de este capítulo, se

detalla los tipos de muestreos utilizados, el marco muestral, el diseño muestral y

la determinación del tamaño de la muestra respectivamente, también se describe

el diseño del cuestionario aplicado y las diferentes secciones que lo componen,

se presenta la descripción y la codificación de las variables a utilizarse para el

diseño y construcción de un prototipo aplicando un lenguaje web responsive

para el desarrollo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios

digitales en los departamentos de marketing.

Definiciones básicas

Se va a definir algunos términos empleados en el desarrollo de este capítulo,

una vez descrito los tipos de muestreos y la elaboración del marco muestral.

Estadística

Según Rodríguez, L (2007) es la “ciencia inductiva que permite inferir

características cualitativas y cuantitativas de un conjunto mediante los datos

contenidos en un subconjunto del mismo”.

Población

La población de un estudio estadístico es el conjunto de elementos objeto del

estudio. Según Sáenz, A (2012) “se denomina población a un conjunto de

individuos o casos, objetivo de nuestro interés”.

57

Muestra

Según Sáez, A (2012) “Se denomina muestra a cualquier subconjunto de datos

seleccionados de una población”.

Variables estadística cualitativas

Son aquellas que no toman valores numéricos. Según Estuardo, G (2012). “Son

aquellas que pueden expresarse sólo en forma de atributo”.

Variables estadística cuantitativas

Son las características de la población que se dan en forma numérica. Según

Estuardo, G (2012). “son aquellas variables que pueden expresarse en forma

numérica”.

Frecuencia absoluta

Es el número de veces que se repite el valor de una variable estadística. Según

Estuardo, G (2012). “indica el número de veces que se repite un atributo”.

Frecuencia relativa

De un valor de la variable estadística es el resultado de dividir la frecuencia

absoluta de dicho valor entre el número total de individuos de la muestra. Según

Estuardo, G (2012). “es la proporción de datos que se encuentra en una clase,

se obtiene dividiendo la frecuencia absoluta de la clase por el tamaño de la

muestra”.

Frecuencia absoluta acumulada

Según Estuardo, G (2012) “Indica la cantidad de datos que se encuentran hasta

cierta clase”.

Frecuencia relativa acumulada

Según Estuardo, G (2012) “Es la proporción de datos acumulados que se

encuentran hasta cierta clase”.

58

Diagrama de barras

Según Sáenz, A (2012). “Son una representación de cada una de las categorías

de la variable mediante una barra colocada sobre el eje X y cuya altura sea la

frecuencia o la frecuencia relativa de dichas categorías.”

Histograma

Según Webster, A (2001) “Un histograma coloca la clase de una distribución de

frecuencia en el eje horizontal y las frecuencia en el eje vertical”. Este gráfico es

utilizado para variables con datos agrupados su grafica asemeja al diagrama de

barras pero sin dejar espacio es decir las barras son continuas una de otra

donde el eje de las x representa los intervalos de la clase y el eje de las y

representa la frecuencia relativa.

Media aritmética

Se obtiene sumando todos los datos y dividiendo entre el número total de ellos.

Según Sáenz, A (2012). “Es la más común dentro de las de tendencia central y

corresponde al centro de gravedad de los datos”.

Moda

Es el valor de la variable que tiene mayor frecuencia absoluta. Según Sáenz, A

(2012). “se define como el valor más frecuente de los datos”.

Mediana

Es el dato que ocupa el lugar central al ordenar de menor a mayor los datos

obtenido de un estudio estadístico. Según Estuardo, G (2012). “Es el valor que

se encuentra en el centro de una secuencia ordenada de datos”.

Cuartiles

Separa los datos obtenido de la población en 4 extractos de igual magnitud.

Según Sáenz, A (2012). “Dividen a la población en 4 partes iguales”.

Tabla de distribución de frecuencia

Recoge las diferentes frecuencias de los valores de la variable estadística.

Según Sáez, A (2012). “El número de veces que se da cada valor”.

59

Variable aleatoria

Es una función que asigna un número real a cada resultado del espacio muestral

de un experimento aleatorio. Según Estuardo, G (2012). “Una variable aleatoria

es una función que asocia un número real a cada elemento del espacio

muestral”.

Variable aleatoria discreta

Es aquella variable que puede tomar un número de valores finitos. Según

Estuardo, G (2012). “Una v.a se llama v.a discreta si se puede contar su conjunto

de resultados posibles”.

Variable aleatoria Continua

Es aquello cuyos valores abarca todo un intervalo de valores, tales como

temperatura, peso, distancia. Según Estuardo, G (2012). “Una v.a se llama v.a

continua si se puede tomar en una escala continua”.

Tipos de muestreo

Se va a definir dos tipos de muestreo: Muestreo Aleatorio Simple y el Muestreo

Aleatorio Estratificado.

Muestreo Aleatorio Simple

El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de selección basado en la libre

actuación del azar. Según Vivanco, M (2005). “Es el procedimiento de muestreo

más elemental y es referencia de los demás tipos de diseño”.

Muestreo Aleatorio Estratificado

El muestreo aleatorio estratificado se caracteriza por usar información auxiliar

que permite agrupar a los elementos que componen la muestra en estratos

diferenciados. Según Vivanco, M (2005). “Los estratos están conformados por

elementos que tienen puntuación homogénea en la variable de un estudio”.

60

Diseño muestral

Población objetivo

Siendo la Población Objetivo el conjunto de entes cuyas características se desea

investigar, para este caso se determina como población objetivo a las empresas

pequeñas y medianas de la provincia del Guayas, ciudad de Guayaquil de

Departamentos correspondientes a Sistemas, Marketing y Ventas.

Las medianas empresas o pymes es el conjunto de pequeñas y medianas

empresas que de acuerdo a su volumen de ventas, capital social, cantidad de

trabajadores, y su nivel de producción o activos presentan características propias

de este tipo de entidades económicas. Según el Servicio de Rentas Internas del

Ecuador (2015) por lo general “en nuestro país las pequeñas y medianas

empresas que se han formado realizan diferentes tipos de actividades

económicas entre las que destacamos las siguientes:

Comercio al por mayor y al por menor.

Agricultura, silvicultura y pesca.

Industrias manufactureras.

Construcción.

Transporte, almacenamiento, y comunicaciones.

Bienes inmuebles y servicios prestados a las empresas.

Servicios comunales, sociales y personales.” (sección Pymes, párr1).

Importancia de la Población objetivo

Las PYMES según el Servicio de Rentas Internas del Ecuador (2015) ”en

nuestro país se encuentran en particular en la producción de bienes y servicios,

siendo la base del desarrollo social del país tanto produciendo, demandando y

comprando productos o añadiendo valor agregado, por lo que se constituyen en

un actor fundamental en la generación de riqueza y empleo.” (Sección Pymes,

párr1).

Marco muestral

El marco muestral es la representación o codificación de los entes que

constituyen la población objetivo. Para esta investigación el marco muestral

corresponde a una base de datos de 110 personas de pequeñas y medianas

61

empresas de la provincia del Guayas, ciudad de Guayaquil de Departamentos

correspondientes a Sistemas, Marketing y Ventas.

Determinación del tamaño de la muestra

Para nuestro análisis hemos tomado como el tamaño de la muestra el

UTILIZAR FORMULA DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA

Donde:

n = el tamaño de la muestra.

N = tamaño de la población.

Desviación estándar de la población que, generalmente cuando no se

tiene su valor, suele utilizarse un valor constante de p= 0,5 q=0.5.

Z = Valor obtenido mediante niveles de confianza. Es un valor constante que, si

no se tiene su valor, se lo toma en relación al 95% de confianza equivale a 1,96

d = Límite aceptable de error muestral que, generalmente cuando no se tiene su

valor, suele utilizarse un valor de 0.05 (5%).

Para este caso no se calculará el espacio muestral, puesto que el espacio

muestral es igual a nuestra población, 110 personas de pequeñas y medianas

empresas de la provincia del Guayas, ciudad de Guayaquil de con perfil

gerencial , relacionados con el área de Sistemas, Marketing y Ventas.

P * q

http://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtml

62

Instrumento de Recolección de Datos

Técnica utilizada

Para el desarrollo de este caso se utilizará la técnica de la encuesta mediante

cuestionario para la recolección de la información que requiere la investigación y

generar un análisis de la necesidad del desarrollo de este proyecto.

Instrumentación utilizada

Para el desarrollo de este caso se utilizará como instrumento de recolección de

la información el cuestionario, y la técnica de entrevista mediante el instrumento

de guión de la entrevista para la recolección confiable de la información. Con

algunas consideraciones en los perfiles y criterios en la selección, como se lo

detalla en el Cuadro No. 3 la selección de instrumentos de la investigación.

El uso de estos instrumentos, perfiles y criterios está relacionado directamente

sobre la investigación, por cuanto el cuestionario nos ayuda a conocer

situaciones reales relacionadas con el tema en desarrollo.

CUADRO No. 2: SELECCIÓN DE INSTRUMENTO DE LA INVESTIGACIÓN

INSTRUMENTOS PERFILES CRITERIOS

CUESTIONARIO DE

LA ENCUESTA

(Número de

preguntas: 14, 2

cuantitativas y 12

cualitativas)

Gerentes,

Administradores,

Jefes de Áreas,

Jefes de Marketing,

Jefes de Ventas,

Operadores.

Obtener información

sobre el uso de

herramientas de

reportería, el

conocimiento sobre

inteligencia de negocios

para la toma de

decisiones gerenciales.



63

La encuesta y el cuestionario

Contenido

Identificación de la Institución

Las pequeñas y medianas empresas de la provincia del Guayas, ciudad de

Guayaquil de Departamentos correspondientes a Sistemas, Marketing y Ventas.

Objetivo

A través de la recolección de los datos se procederá al análisis de los mismos,

para obtener información sobre el uso de herramientas de reportería, el

conocimiento sobre inteligencia de negocios para la toma de decisiones

gerenciales.

Instrucciones

Las preguntas se han elaborado de manera objetiva de para que sea clara y

precisa la información a consultar, preguntas básicas y preguntas de tipo Likert.

Se realizó mediante llamadas telefónicas, y formularios en línea con un link de

acceso a la misma.

Diseño del cuestionario

El cuestionario está distribuido en tres secciones, la primera denominada

“Información General del Entrevistado”, que consta de tres preguntas donde se

obtiene información tal como: edad, cargo y nivel de estudio que tiene el

entrevistado. La segunda sección tiene como título “Conocimientos sobre la

empresa”, en esta sección que consta de seis preguntas, se busca obtener

información sobre el conocimiento que posee cada entrevistado sobre su

empresa, así como la frecuencia con que se analiza determinado producto o

servicio de la empresa, la última sección consta de cinco preguntas se

denominada “Inteligencia de Negocios” en la cual se busca conocer el tiempo de

análisis de los datos que posee la empresa, el conocimiento y la disponibilidad

de herramientas.

64

Procedimientos de la Investigación

Para el desarrollo de la propuesta de Diseño y construcción de un prototipo

aplicando un lenguaje web responsive para el desarrollo de un sitio web que

permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de

marketing se realizarán los siguientes pasos para el desarrollo de la

investigación.

El problema:

Planteamiento del Problema.

Definición Objetivo General y Objetivos Específicos.

Alcances del problema.

Justificación e Importancia de la investigación.

Marco Teórico:

Antecedentes del Estudio.

Fundamentación Teórica.

Fundamentación Legal.

Hipótesis Preguntas a Contestarse.

Variables de la Investigación.

Definiciones Conceptuales.

Metodología:

Diseño de la Investigación.

Población y Muestra.

Instrumentos de Recolección de Datos.

Operacionalización de Variables, dimensiones e indicadores.

Procedimiento de la Investigación.

Criterios para la elaboración de la propuesta

65

DIAGNÓSTICO GENERAL DE LA ORGANIZACIÓN

Esta empresa es un medio de comunicación del Ecuador el cual inició sus

actividades el primero de mayo del 1976. Actualmente es el diario de mayor

circulación nacional, y es impreso en tamaño tabloide y editado en 24 páginas.

Posee la rotativa GOSS de modelo “Universal 70”, la mejor y más moderna

planta diseñada en América Latina. Se compone de Torres “for higth”, con una

impresión a color en todas sus páginas y en cualquier tipo de papel.

Sus ventas de papel se centran en la venta calle y por medio de suscripciones,

para mejorar el servicio a la ciudadanía creó Centros de Atención al Cliente en

varios puntos estratégicos de la ciudad de Guayaquil y Quito. La expansión y la

tecnología, es una meta constante en la empresa, la cual la ha llevado a

digitalizar e iniciar a comercializar las versiones del diario en las diferentes

aplicaciones digitales de la nueva era por medio de su tienda en línea de compra

de suscripciones.

Su portal web de ventas o quiosco online, vende suscripciones digitales de dos

importantes diarios, los cuales pueden ser pagados mediante, PayPal, iTunes y

Tarjetas de Crédito, y sus versiones digitales están disponibles para Android,

Apple, y Desktop. Las suscripciones van desde 1 mes a 12 meses.

Misión

"Editamos productos y servicios de comunicación y entretenimiento; informamos

de manera imparcial, permitiendo al Lector formarse su propio criterio, con alta

calidad profesional y tecnológica. Aportamos al crecimiento y desarrollo de los

que la conforman."

Visión

"Mantener el liderazgo de sus nuestros productos, en expansión. Desarrollando

líneas de negocios en Comunicación e Impresión, ratificando su permanencia en

el mercado; moderna y con personal altamente capacitado."

Valores

Integridad, responsabilidad, con iniciativa, servicios, sentido de urgencia.

66

Este proyecto es factible ya que se está sustentado en la investigación,

elaboración y desarrollo de un tema propuesto para solucionar un problema

específico para el Departamentos de Marketing, por la falta de herramientas de

análisis estadístico de perfiles de usuarios digitales, el proyecto además se lo

sustentó con los conceptos de Inteligencia de Negocios, mejorando el proceso

de elaboración y presentación de reportes, y ayudando a la toma de decisiones

de su Departamento de Marketing, analizando los datos mostrados por el

sistema.

El desarrollo del proyecto se va a enfocar en la etapa de análisis, planteamiento

y fundamentación de teorías del tema propuesto, metodología, actividades,

recursos, así como la explicación por medio de un prototipo, evaluando los

beneficios de los procesos y los posibles resultados.

La propuesta está directamente planteada para ventas de suscripciones digitales

de un medio de comunicación. Este servicio es nuevo en Ecuador por ello es

importante el análisis de la evolución de este tipo de productos en el mercado y

en la empresa. Se manejarán dos tipos de recepción de información por medio

de dos tipos de suscripciones, suscripciones gratuitas vigentes por 15 días (Con

el cual se pretende captar audiencia para este servicio), y suscripciones de

pagos de 1 mes, 3 meses, 6 meses y 1 año (Para atender la demanda generado

por el hábito). La información va a estar centralizada en un solo sistema, con

datos estandarizados y reportes listos para ser analizados por medio de la base

de datos de los usuarios que han efectuado compras en el portal web.

Actualmente no se posee un Sistema de Inteligencia de Negocios y no se cuenta

con los recursos económicos, tecnológicos, de infraestructura y de personal para

implementarlo y que ayude en la toma de decisiones, que sea un verdadero

soporte para los departamentos de marketing, y para solucionar los cuellos de

botellas por el trabajo operativo demandado por ciertos departamentos para la

elaboración de reportes que ayuden al análisis, generalmente son solicitados al

área de sistemas o son realizados, por la necesidad, por los mismos

departamentos.

67

DIAGRAMA CAUSA – EFECTO

Este diagrama causa – efecto o diagrama de espina de pescado presentado en

el Gráfico No. 7 muestra el problema de analizar mediante su espina central, y

las diversas variables que intervienen en este proceso, como lo son el personal,

las herramientas, los procesos y el Departamento de Marketing.

GRÁFICO No. 7: DIAGRAMA CAUSA - EFECTO



Personal

Herramientas

Marketing

Personal no

calificado

Procesos

ANÁLISIS DE

USUARIOS

DIGITALES

Falta de

interrelación

con otras

áreas y

procesos

No manejan las

herramientas No conocer el

público

objetivo de las

campañas No existe una

base de datos

unificada

No existe un

proceso

definido

Existe

influencia de

las emociones

humanas a la

hora de tomar

decisiones

Resistencia al

cambio

Origina cuellos

de botellas

Falta de

Herramientas

BI

Uso de Hojas

de cálculos y

procesadores

de textos

Tecnología

desactualizada

68

PROPUESTAS DE MEJORAS DE PROCESOS

Como parte de la propuesta de mejora de los procesos se basará en todo el

análisis y sustento de las encuestas anteriormente realizadas a los jefes,

gerentes y operadores que pertenecen a áreas de Marketing y Ventas.

Para validar la propuesta se considerará:

Eliminar la manipulación de los datos, transformarla en información, y

obtener el conocimiento estadísticamente para respaldar la toma de

decisiones.

Mostrar los datos adecuados para el uso y análisis de las personas

claves seleccionadas.

Estandarizar la información y datos obtenidos.

Crear una concientización corporativa orientada a mejorar sus diferentes

estrategias y decisiones en base a resultados a corto o largo plazo.

Generar reportes de calidad, manejo de datos seguros y fuentes

confiables que dan una imagen de seriedad.

Mostrar un buen perfil tecnológico a nivel de empresas con información

centralizada.

Integridad, disponibilidad y confidencialidad de la información con

respuestas a tiempo.

Mantener un histórico de la información relevante de la actividad

económica de la empresa.

ANÁLISIS DE PROCESOS

Si el área de sistemas desarrolla informes para las demás áreas:

Posiblemente el ejecutivo que requirió el informe para el análisis no

llegará a recibirlo a tiempo (la información no será oportuna).

Con frecuencia el formato del informe no será el esperado y se

necesitarán modificaciones sucesivas.

Parte de los recursos del área de sistemas (recursos humanos, espacio

físico, hardware, software, tiempo, etc.) deberán restarse al sistema

transaccional para dedicarse al desarrollo de estos informes.

http://es.wikipedia.org/wiki/Integridad_de_datos

http://es.wikipedia.org/wiki/Disponibilidad

http://es.wikipedia.org/wiki/Confidencialidad

69

Se producirá una sobrecarga en la base de datos transaccional,

ocasionando problemas en su funcionamiento.

Si este proceso no está designado dentro de las funciones del

departamento de sistemas, puede ocasionar atrasos en las demás

funciones propias del área de sistemas.

Si los mismos departamentos desarrollan sus informes para el análisis:

El margen de error será extremadamente grande dada la manipulación de

los datos y la falta de conocimiento técnico en sistemas informáticos.

Las personas encargadas de la elaboración de este tipo de informes

restarán tiempo de sus tareas específicas de análisis y decisión.

Posiblemente en las reuniones a las que acudan representantes de

diferentes áreas, se presenten valores diferentes para aparentemente los

mismos conceptos, debido a la aplicación de diferentes filtros, factores,

ponderaciones, y demás cálculos agregados.

En este Organigrama de la empresa (Gráfico No. 8) muestra la estructura

departamental, los departamentos sombreados están identificados porque

manejan grandes volúmenes de información relacionado con la actividad

principal de la empresa.

GRÁFICO No. 8: DEPARTAMENTOS DONDE SE GENERA

EL MAYOR VOLÚMEN DE INFORMACIÓN DE LA EMPRESA



70

En el flujo de información que se genera entre los diferentes departamentos

respecto a los diferentes departamentos de la empresa, los que me generan

INGRESO de datos, el FORMATO en el que se encuentran archivados física o

digitalmente la información, y la SALIDA de información a las respectivas

gerencias para su conocimiento y en especial a los departamentos de marketing

y publicidad, como se puede observar en el Gráfico No.9 sobre la Gestión de la

Información de la Empresa antes mencionada.

GRÁFICO No. 9: GESTIÓN DE LA INFORMACIÓN DE LA EMPRESA



71

Descripción y codificación de variables

Para facilitar la interpretación y manejo de las variables investigadas, es de gran

utilidad establecer una codificación. A continuación se presenta la descripción y

codificación determinada para cada una de las variables de acuerdo al diseño

del cuestionario.

Variables Cuantitativas

Edad: La edad en años del encuestado.

Ejecución de reportes: El tiempo le involucra solicitar datos y recibir los

informes correspondientes.

Variables Cualitativa

Estudios: Conocer su grado de estudio.

Cargo: Conocer si es Gerente, Jefe o Administrador.

Conocimientos empresa: Porcentaje de la información que se conoce o

acceso en las áreas de la empresa.

Análisis: Si analiza o no con frecuencia las ventas y productos

determinados de la empresa.

Clientes: Si el encuestado conoce sus potenciales clientes.

Disponibilidad Información: La disponibilidad de la información y si ésta

ha afectado sus oportunidades de negocios.

Posee herramientas: Si la empresa posee herramientas que le permiten

un análisis de datos.

Conocimiento BI: Si el encuestado conoce sobre Inteligencia de

negocios.

Uso Herramientas: Que tipo de herramientas usa para la elaboración de

reportes.

Herramientas BI: Si el encuestado conoce sistemas de inteligencia de

negocios existentes.

Aporte eficaz: Si el encuestado considera que su trabajo sería mucho

más eficiente si contara de manera oportuna con una herramienta o

sistema de información de negocios.

Inversión herramientas: Si se implementaría o no el uso de

Herramientas de Negocios en su empresa.

72

Codificación de variables de datos

Para realizar el análisis de las variables cuantitativas y cualitativas se realizará la

codificación de la descripción asociándola a valores numéricos, como se muestra

en cada tabla ubicada luego de la pregunta planteada al entrevistado.

Para la variable edad como se muestra en el Cuadro No.4, codificación de la

variable edad, se ha utilizado 5 escalas.

Variable Edad

Pregunta No.1: Edad

CUADRO No. 3: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EDAD

EDAD

Descripción Valor

25 – 30 AÑOS 1

31 – 35 AÑOS 2

36 – 40 AÑOS 3

41 – 45 AÑOS 4

46 – 50 AÑOS 5



Variable Estudios

Pregunta No.2: ¿Cuál es su nivel de estudios?

Para conocer el nivel de estudios se codificará en 4 escalas como se muestra en

el Cuadro No.5, codificación de la variable estudios.

CUADRO No. 4: CODIFICACIÓN DE VARIABLE ESTUDIOS

ESTUDIOS

Descripción Valor

Estudios primarios 1

Estudios secundarios 2

Estudios universitarios 3

Estudios post universitarios 4



73

Variable Cargo

Pregunta No.3: ¿Cuál es el cargo que posee en la empresa?

Para conocer el cargo se codificará en 3 escalas como se muestra en el Cuadro

No.6, codificación de variable cargo.

CUADRO No. 5: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CARGO

CARGO

Descripción Valor

Gerente 1

Jefe 2

Operador 3



Variable Acceso a la Información

Pregunta No.4: ¿Qué porcentaje de la información de interés usted tiene acceso

en las áreas de la empresa. Sin que sea información confidencial?

Para conocer el nivel de acceso de la información se codificará en 5 escalas

como se muestra en el Cuadro No.7, codificación de variable acceso a la

información, siendo 1 el menor porcentaje de 0 a 20%, y 5 el mayor porcentaje

de 80 a 100%.

CUADRO No. 6: CODIFICACIÓN DE VARIABLE ACCESO A INFORMACIÓN

ACCESO A LA INFORMACIÓN

Descripción Valor

[0 – 20%) 1

[20 – 40%) 2

[40 – 60%) 3

[60 – 80%) 4

[80 – 100%] 5



74

Variable Frecuencia Análisis

Pregunta No.5: ¿Ud. analiza con frecuencia las ventas y productos

determinados de su empresa?

Para conocer la frecuencia de análisis se codificará en 5 escalas como se

muestra en el Cuadro No.8, codificación de variable frecuencia de análisis,

siendo 1 la opción de siempre y 5 la opción de nunca.

CUADRO No. 7: CODIFICACIÓN DE VARIABLE FRECUENCIA ANÁLISIS

FRECUENCIA ANÁLISIS

Descripción Valor

Siempre 1

Frecuentemente 2

Ocasionalmente 3

Raramente 4

Nunca 5



Variable Conocimiento Clientes Recurrentes

Pregunta No.6: ¿Identifica usted quiénes son sus clientes recurrentes?

Para conocer si la persona identifica quiénes son sus clientes frecuentes o

recurrentes se usó 4 escalas como se muestra en el Cuadro No.9, codificación

de variable clientes recurrentes, siendo 1 la opción de que conoce totalmente y 4

la opción que no conoce nada de sus clientes.

CUADRO No. 8: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CLIENTES RECURRENTES

CLIENTES RECURRENTES

Descripción Valor

Totalmente 1

Parcialmente 2

Muy poco 3

Nada 4



75

Variable Disponibilidad Información

Pregunta No.7: ¿Qué porcentaje de la no disponibilidad inmediata de un

informe estadístico. ¿Ha afectado sus oportunidades de negocios?

Para conocer la disponibilidad de la información para la elaboración de informes

o reportes estadísticos se usó 5 escalas como se muestra en el Cuadro No.10,

codificación de disponibilidad de la información, siendo 1 la opción con el menor

porcentaje de 0 a 20%, y 5 la opción con el mayor porcentaje de 80 a 100%.

CUADRO No. 9: CODIFICACIÓN DE VARIABLE DISPONIBILIDAD

INFORMACIÓN

DISPONIBILIDAD INFORMACIÓN

Descripción Valor

[0 – 20%) 1

[20 – 40%) 2

[40 – 60%) 3

[60 – 80%) 4

[80 – 100%] 5



Variable Ejecución de reportes

Pregunta No.8: Indique qué tiempo le involucra el proceso, desde el

requerimiento hasta la entrega final, de una información que requiere para

elaborar un reporte?

Para conocer el tiempo que le toma a una persona la ejecución de reportes se

usó 6 escalas como se muestra en el Cuadro No.11, codificación de la variable

ejecución de reportes, siendo 1 la opción con el menor número de días: 3 y 5 la

opción con el mayor número de días: 8.

76

CUADRO No. 10: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EJECUCIÓN DE

REPORTES

EJECUCIÓN DE REPORTES

Descripción Valor

3 DIAS 1

4 DIAS 2

5 DIAS 3

6 DÍAS 4

7 DÍAS 5

8 DÍAS 6



Variable Empresa posee herramientas

Pregunta No.9: ¿Su empresa posee herramientas que le permiten analizar

datos para la generación de informes?

Para saber si la empresa posee herramientas de análisis para la generación de

reportes se usó 2 opciones como se muestra en el Cuadro No.12, codificación de

la variable empresa posee herramientas, siendo si la opción 1 como afirmativa, y

no la opción 2 como negativa.

CUADRO No. 11: CODIFICACIÓN DE VARIABLE EMPRESA POSEE

HERRAMIENTAS

EMPRESA POSEE HERRAMIENTAS

Descripción Valor

SI 1

NO 2



Variable Conocimiento sobre BI

Pregunta No.10: Inteligencia de negocios es la habilidad para transformar los

datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda

77

optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. ¿Conoce sobre

Inteligencia de negocios?

Para saber si la persona conoce sobre Inteligencia de negocios, se usó una

escala de 4 opciones como se muestra en el Cuadro No.13, codificación de la

variable conocimientos BI, siendo la opción 1 como totalmente, y la opción 4

como nada.

CUADRO No. 12: CODIFICACIÓN DE VARIABLE CONOCIMIENTO BI

CONOCIMIENTO BI

Descripción Valor

Totalmente 1

Parcialmente 2

Muy poco 3

Nada 4



Variable Tipo de herramienta

Pregunta No.11: ¿Qué herramientas utiliza para este proceso de Inteligencia de

Negocios?

Para conocer el tipo de herramientas que utilizó para el proceso de inteligencia

de negocios, se usó una escala de 4 opciones como se muestra en el Cuadro

No.14, codificación de la variable tipo de herramientas, siendo la opción 1 como

Hojas de cálculo, la opción 2 el uso de productos comerciales, la opción 3 el uso

de productos de fuentes abiertas, y la opción 4 no utiliza.

CUADRO No. 13: CODIFICACIÓN DE VARIABLE TIPO DE HERRAMIENTA

TIPO DE HERRAMIENTA

Descripción Valor

Hojas de cálculo 1

Productos Comerciales 2

Productos de Fuentes abierta 3

No utilizo 4



78

Variable Conoce herramientas BI

Pregunta No.12: ¿Conoce de sistemas de inteligencia de negocios existentes?

Para saber si la persona conoce herramientas de inteligencia de negocios

existentes en el mercado, se utilizó una escala de 4 opciones como se muestra

en el Cuadro No.15, codificación de la variable conoce herramientas BI, siendo la

opción 1 si la persona tiene total conocimiento y la opción 4 si la persona no

tiene nada de conocimiento.

CUADRO No. 14: CODIFICACIÓN VARIABLE CONOCE HERRAMIENTAS BI

CONOCE HERRAMIENTAS BI

Descripción Valor

Totalmente 1

Parcialmente 2

Muy poco 3

Nada 4



Variable Trabajo eficiente con herramienta

Pregunta No.13: ¿Cree usted que su trabajo sería más eficiente si contara de

manera oportuna con una herramienta o sistema de información de negocios?

Para saber si la persona cree que realizaría un trabajo más eficiente si contara

con herramientas o sistemas de información de negocios, se utilizó una escala

de 4 opciones como se muestra en el Cuadro No.16, codificación de la variable

trabajo eficiente con herramienta, siendo la opción 1 si la personas está

totalmente de acuerdo, la opción 2 si la persona está parcialmente de acuerdo,

la opción 3 si la persona está parcialmente en desacuerdo que su trabajo sería

más eficiente si contara con herramientas y finalmente la opción 4 para saber si

la persona entrevistada está totalmente en desacuerdo.

79

CUADRO No. 15: CODIFICACIÓN DE VARIABLE TRABAJO EFICIENTE CON

HERRAMIENTA

TRABAJO EFICIENTE CON HERRAMIENTA

Descripción Valor

Totalmente de acuerdo 1

Parcialmente de acuerdo 2

Parcialmente en desacuerdo 3

Totalmente en desacuerdo 4



Variable Implementar Herramientas BI

Pregunta No.14: ¿Implementaría el uso de Herramientas de Negocios en su

empresa?

Para saber si la persona implementaría el uso de herramientas de inteligencia de

negocios en su empresa, se utilizó una escala de 3 opciones como se muestra

en el Cuadro No.17, codificación de la variable implementar herramienta BI,

siendo la opción 1 si la personas está de acuerdo y la opción 3 si la persona está

en desacuerdo.

CUADRO No. 16: CODIFICACIÓN DE VARIABLE IMPLEMENTAR

HERRAMIENTA BI

IMPLEMENTAR HERRAMIENTA BI

Descripción Valor

De acuerdo 1

Ni de acuerdo ni en desacuerdo 2

En desacuerdo 3



80

Metodologías estadísticas

Se ha tomado en consideración realizarlo mediante procedimientos y técnicas

estadísticas tales como, Estadística Descriptiva Univariada, Bivariado.

Interpretación y Análisis de los resultados

Análisis Univariado de los Datos Cuantitativos

Variable: Edad del entrevistado

Pregunta No.1: ¿Cuál es la edad de las personas encuestadas?

CUADRO No. 17: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA DE LA VARIABLE EDAD

EDAD

Descripción Frecuencia absoluta Frecuencia relativa

25 – 30 AÑOS 19 17,3 %

31 – 35 AÑOS 17 15,5 %

36 – 40 AÑOS 33 30,0 %

41 – 45 AÑOS 25 22,7 %

46 – 50 AÑOS 16 14,5 %

TOTAL 110 100,0 %

Elaboración y Fuente: Ma. Paulina Domínguez

Fuente: Resultados de las encuestas realizadas a 110 personas.

En este resumen estadístico para la variable EDAD de un total de 110 personas

encuestadas, se puede notar mediante el Cuadro No. 18, conforme a sus

mayores niveles porcentuales las personas que están entre 36 y 46 años de

edad representan el 30,0%, seguido de los que están entre 41 y 45 años, por lo

que podemos decir que la mayor parte de las personas encuestadas se

encuentran entre 36 y 45 años que va un poco acorde con el perfil elegido para

la muestra.

81

GRÁFICO No. 10: HISTOGRAMA VARIABLE EDAD


Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.

CUADRO No. 18: ANÁLISIS ESTADÍSTICO VARIABLE EDAD

EDAD

N Válido 110

Media 3,02

Mediana 3,00

Moda 3

Desviación estándar 1,292

Varianza 1,669

Asimetría -,112

Curtosis -,985

Rango 4

82



En este resumen estadístico para la variable EDAD, observamos en el cuadro

19, que de un total de 110 personas encuestadas la edad promedio es de 36 a

40 años y una mediana de 36 a 40 años, si analizamos la media y la mediana,

nos damos cuenta que la media es igual a la mediana, lo que nos da a

interpretar el primer estadístico de forma, que es el coeficiente de asimetría de

Fisher, con un valor de 0.112 negativo, lo que quiere decir que la distribución de

probabilidad bajo la curva normal, no presenta una asimétrica hacia ninguno de

los lados, esto implica que la mayoría de los datos se encuentran concentrados

en el centro de la distribución es decir la mayor cantidad de personas

encuestadas estuvieron entre 36 y 40 años de edad; con respecto a al segundo

estadístico de forma (Curtósis), podemos indicar que el grado de concentración

que presentan los valores alrededor de la media es mayor a cero por lo que la

curva de Gauss está bien elevada, es decir tiene una distribución Leptocúrtica,

con respecto al valor de la desviación estándar podemos decir que la distancia

de cada punto respecto a la media es de 19± 3.6 años como se puede observar

en el Gráfico No. 10, histograma de la variable edad.

Otro tipo de estadístico muy importante para este análisis son los de posición,

entre los que tenemos a los cuartiles cuya representación gráfica es el diagrama

de cajas (Gráfico No. 11), por lo que podemos observar que la parte izquierda de

la caja es mayor que la derecha; ello quiere decir que las edades comprendidas

entre el 50% y el 75% de la población están más consolidadas que entre el 25%

y el 50%, con respecto a los bigotes podemos notar que el de la derecha (X

min,Q1) es más corto que el de la izquierda; por ello el 25% de los más mayores

están más concentrados que el 25% de los jóvenes.

Mínimo 1

Máximo 5

Suma 332

Cuartiles 25% 2,00

50% 3,00

75% 4,00

83


EDAD



Analizando el diagrama de cajas y bigotes de la variable edad (Como se muestra

en el del Gráfico 11), tenemos un rango de 5 posiciones en las cuales podemos

identificar a los cuartiles Q3:36 – 40, Q4:41 – 45 y Q5:46 – 50 años, con

respecto a la mediana podemos ver que la mayor dispersión de los datos se

encuentra entre de forma equitativa.

Variable: Ejecución de reportes

Pregunta No.1: ¿Cuál es el tiempo que le involucra el proceso, desde el

requerimiento hasta la entrega final, de una información que requiere para

elaborar un reporte a las personas encuestadas?

CUADRO No. 19: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA DE LA VARIABLE




3 DIAS 13 11,8%

4 DIAS 13 11,8%

5 DIAS 24 21,8%

84

6 DÍAS 20 18,2%

7 DÍAS 23 20,9%

8 DÍAS 17 15,5%

TOTAL 110 100,0 %

Elaboración y Fuente: Ma. Paulina Domínguez

Fuente: Resultados de las encuestas realizadas a 110 personas.

En este resumen estadístico para la variable EJECUCIÓN DE REPORTES de un

total de 110 personas encuestadas, se puede notar mediante el cuadro 20,

conforme a sus mayores niveles porcentuales las personas que toman 5 días en

la ejecución de reportes que representan el 21,8%, seguido de los que se

demoran 7 días que representan el 20,9%, por lo que podemos decir que la

mayor parte de las personas encuestadas se toman entre 6 y 8 días elaborar un

reporte.

GRÁFICO No. 12: HISTOGRAMA VARIABLE EDAD EJECUCIÓN DE

REPORTES



85

CUADRO No. 20: ANÁLISIS ESTADÍSTICO VARIABLE EJECUCIÓN DE

REPORTES



En este resumen estadístico para la variable EJECUCIÓN DE REPORTES,

observamos en el cuadro 21, que de un total de 110 personas el tiempo

promedio de ejecución de reportes es de 5.71 días y una mediana de 6 días

años, si analizamos la media y la mediana, nos damos cuenta que la media es

menor a la mediana, lo que nos da a interpretar el primer estadístico de forma,

que es el coeficiente de asimetría de Fisher, con un valor de 0.181 negativo, lo

que quiere decir que la distribución de probabilidad bajo la curva normal,

presenta una asimetría hacia la izquierda, esto implica que la mayoría de los

datos se encuentran concentrados hacia la derecha de la distribución normal, es

decir, es decir la mayor cantidad de personas encuestadas demoraron entre 6 y

8 días; con respecto a al segundo estadístico de forma (Curtósis), podemos

indicar que el grado de concentración que presentan los valores alrededor de la

media es mayor a cero por lo que la curva de Gauss está bien elevada, es decir

tiene una distribución Leptocúrtica, con respecto al valor de la desviación

EDAD

N 110 110

Media 5,71

Mediana 6,00

Moda 5

Desviación estándar 1,587

Varianza 2,520

Asimetría -,181

Curtosis -1,025

Rango 5

Mínimo 3

Máximo 8

Suma 628

Cuartiles 25% 5,00

50% 6,00

75% 7,00

86

estándar podemos decir que la distancia de cada punto respecto a la media es

de 1,587. Otro tipo de estadístico muy importante para este análisis son los de

posición, entre los que tenemos a los cuartiles cuya representación gráfica es el

diagrama de cajas (Gráfico No. 13), por lo que podemos observar que la parte

izquierda de la caja es mayor que la derecha; ello quiere decir que las edades

comprendidas entre el 50% y el 75% de la población están más consolidadas

que entre el 25% y el 50%, con respecto a los bigotes podemos notar que el de

la derecha (X min,Q1) es más corto que el de la izquierda.


EDAD



Analizando el diagrama de cajas y bigotes de la variable ejecución de reportes

(Como se muestra en el del Gráfico 13), tenemos un rango de 6 posiciones en

las cuales podemos identificar a los cuartiles Q3:5 días, Q4:6 días y Q5:7 días

con respecto a la mediana podemos ver que la mayor dispersión de los datos se

encuentra entre de forma equitativa.

87

Análisis Univariado de los Datos Cualitativos

Variable Estudios

Pregunta No.2: ¿Conocer cuál es el nivel de estudios del encuestado?

CUADRO No. 21: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE ESTUDIOS

ESTUDIOS


Estudios primarios 5 4,5%

Estudios secundarios 31 28,2%

Estudios universitarios 47 42,7%

Estudios post universitarios 27 24,5%

TOTAL 110 100,0 %

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas.

GRÁFICO No. 14: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE ESTUDIOS


En este resumen estadístico para la variable ESTUDIOS que de un total de 110

personas encuestadas, podemos notar mediante el cuadro 22, que conforme a

su mayor nivel porcentual, tenemos personas que el 42,7% poseen estudios

universitarios, seguido del 28,2% con estudios secundarios, y que apenas un

24,5% posee estudios de post grados, maestrías o especializaciones, como se

puede observar en el cuadro No.22, estadística de frecuencia variable estudios.

88

Variable Cargo

Pregunta No.3: ¿Cuál es el cargo que posee el entrevistado en la empresa?

CUADRO No. 22: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE CARGO

CARGO


Gerente 40 36,4%

Jefe 41 37,3%

Operador 29 26,4%

TOTAL 110 100,0 %


GRÁFICO No. 15: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CARGO


En este resumen estadístico para la variable CARGO que posee en la empresa

podemos observamos según el cuadro 23, que de un total de 110 personas

encuestadas el 36,4% se refiere a Gerentes, el 37,3% a Jefes y el 26,4% a

operadores o miembros del área.

89

Variable Acceso a la información

Pregunta No.4: ¿Qué porcentaje de la información del interés del encuestado

tiene acceso en las áreas de su empresa. Sin que sea información confidencial?

CUADRO No. 23: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE ACCESO A

LA INFORMACIÓN

ACCESO A LA INFORMACIÓN


[0 – 20%) 30 27,3%

[20 – 40%) 27 24,5%

[40 – 60%) 22 20,0%

[60 – 80%) 15 13,6%

[80 – 100%] 16 14,5%

TOTAL 110 100,0 %


GRÁFICO No. 16: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE ACCESO A LA

INFORMACIÓN

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico observamos en la cuadro 24, que de un total de 110

personas encuestadas apenas el 14,5% tiene un acceso entre el 80% y el 100%

a la información importante de la empresa. El 27,3% manifiesta tener acceso

entre el 0% y el 20% de la información, el 24,5% tiene acceso entre el 20% y el

40% de la información, el 20% entre el 40% y el 60% de la información y el

13,6% entre el 60% y 80% de la información.

90

Variable Frecuencia de análisis

Pregunta No.5: ¿Si el entrevistado analiza con frecuencia las ventas y

productos determinados de su empresa?

CUADRO No. 24: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE FRECUENCIA

DE ANÁLISIS

FRECUENCIA DE ANÁLISIS


Siempre 15 13,6%

Frecuentemente 21 19,1%

Ocasionalmente 35 31,8%

Raramente 21 19,1%

Nunca 18 16,4%

TOTAL 110 100,0 %


GRÁFICO No. 17: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE FRECUENCIA DE

ANÁLISIS

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico se trata de conocer la frecuencia con que se analiza

la información importante, para este estudio se destaca que el 31,8% analiza

ocasionalmente la información, el 13,6% siempre, el 19,1% lo analiza

frecuentemente, el 19,1% analiza raramente la información, y el 16,4% nunca

analiza.

91

Variable Conocimiento clientes recurrentes

Pregunta No.6: ¿El encuestado identifica quiénes son sus clientes recurrentes?


CONOCIMIENTO CLIENTES RECURRENTES

CONOCIMIENTO CLIENTES RECURRENTES


Totalmente 10 9 %

Parcialmente 36 33 %

Muy poco 29 26 %

Nada 35 32 %

TOTAL 110 100,0 %


GRÁFICO No. 18: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCIMIENTO

CLIENTES RECURRENTES

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para el conocimiento del perfil de los clientes

recurrentes como se muestra en el cuadro 26, se destaca sólo 9% conoce

totalmente a sus clientes frecuentes, el 32 % no conoce nada, y el 33 % y 26 %

conoce parcialmente o muy poco respectivamente en conocer el perfil de sus

clientes frecuentes.

92

Variable Disponibilidad de informes

Pregunta No.7: ¿Qué porcentaje de la no disponibilidad inmediata de un

informe estadístico. ¿Ha afectado sus oportunidades de negocios?


DISPONIBILIDAD DE INFORMES

DISPONIBILIDAD DE INFORMES


[0 – 20%) 3 2,7%

[20 – 40%) 18 16,4%

[40 – 60%) 31 28,2%

[60 – 80%) 36 32,7%

[80 – 100%] 22 20,0%

TOTAL 110 100,0 %

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. GRÁFICO No. 19: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE DISPONIBILIDAD DE

INFORMES

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. Para la variable DISPONIBILIDAD DE INFORMES, como se muestra en el

cuadro 27 se trata de conocer si la no disponibilidad de un informe estadístico ha

afectado sus oportunidades de negocios. Se puede destacar que el 32,7% se ha

visto afectado entre el 60% y el 80% con sus oportunidades de negocios, que el

28,2% se ha visto afectado entre un 40% y 60%, el 20% se ha afectado entre un

80% y 100%, el 16,4% se ha afectado entre un 20% y 40% y un 2,7% se ha visto

afectado entre un 0% y un 20% en sus oportunidades de negocios.

93

Variable Empresa posee herramientas

Pregunta No.9: ¿Si la empresa del encuestado posee herramientas que le

permiten analizar datos para la generación de informes?

CUADRO No. 27: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE EMPRESA

POSEE HERRAMIENTAS

EMPRESA POSEE HERRAMIENTAS


SI 32 29,1 %

NO 78 70,9 %

TOTAL 110 100,0 %


GRÁFICO No. 20: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE EMPRESA POSEE

HERRAMIENTAS


En este resumen estadístico para la variable EMPRESA POSEE

HERRAMIENTAS, como se muestra en el cuadro 28 se trata de conocer si

empresa posee herramientas que le permiten analizar datos para la generación

de informes. Se puede destacar que el 70,9% no posee herramientas y que el

29,1% si posee herramientas para el análisis de los datos y la generación de

reportes.

94

Variable Empresa posee conocimiento BI

Pregunta No.10: Inteligencia de negocios es la habilidad para transformar los

datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda

optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios. ¿Conoce sobre

Inteligencia de negocios?

CUADRO No. 28: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA CONOCIMIENTO BI

CONOCIMIENTO BI


Totalmente 25 22,7 %

Parcialmente 16 14,5 %

Muy poco 36 32,7 %

Nada 33 30,0 %

TOTAL 110 100,0 %

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. GRÁFICO No. 21: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCIMIENTO BI

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable CONOCIMIENTO BI, como se

muestra en el cuadro 29 se trata de conocer si el encuestado tiene conocimiento

sobre Inteligencia de Negocio. Podemos observar que el 30% indica no tener

conocimientos de inteligencia de negocios, el 32,7% indica conocer muy poco, el

14,5% indica conocer parcialmente, el 22,7% indica conocer totalmente sobre

inteligencia de negocios y el 30% no conocer nada.

95

Variable Tipo de herramienta

Pregunta No.11: ¿Qué herramienta utiliza para el proceso de Inteligencia de

Negocios?

CUADRO No. 29: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE TIPO DE

HERRAMIENTA

TIPO DE HERRAMIENTA


Hojas de cálculo 37 33,6 %

Productos Comerciales 18 16,4 %

Productos de Fuentes abierta 19 17,3 %

No utilizo 36 32,7 %

TOTAL 110 100,0 %


GRÁFICO No. 22: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE TIPO DE

HERRAMIENTA

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable TIPO DE HERRAMIENTAS, como

se muestra en el cuadro 30 se trata de conocer qué tipo de inteligencia de

negocios usa para este proceso. Se puede destacar que el 32,7% no utiliza

herramientas y que el 33,6% lo hace mediante hojas de cálculos, apenas un

$16,4 utiliza herramientas comerciales y el 17,3% productos de fuentes abierta.

96

Variable Conoce herramientas BI

Pregunta No.12: ¿Conoce de sistemas de inteligencia de negocios existentes?

CUADRO No. 30: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE CONOCE

HERRAMIENTAS BI

CONOCE HERRAMEINTAS BI


Totalmente 5 4,5 %

Parcialmente 27 24,5 %

Muy poco 37 33,6 %

Nada 41 37,3 %

TOTAL 110 100,0 %


GRÁFICO No. 23: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE CONOCE

HERRAMIENTAS BI

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable CONOCE HERRAMIENTAS BI,

como se muestra en el cuadro 31 se trata de conocer si el conoce sobre

herramientas de Inteligencia de Negocio existentes. Podemos observar que el

4,5% conoce totalmente, y que el 37,3% no conoce nada, así mismo el 24,5%

conoce parcialmente y el 33,6% indica conocer muy poco.

97

Variable Trabajo eficiente con herramienta

Pregunta No.13: ¿Cree usted que su trabajo sería más eficiente si contara de

manera oportuna con una herramienta o sistema de información de negocios?

CUADRO No. 31: ESTADÍSTICA DE FRECUENCIA VARIABLE TRABAJO

EFICIENTE CON HERRAMIENTA

TRABAJO EFICIENTE CON HERAMIENTA


Totalmente de acuerdo 46 41,8 %

Parcialmente de acuerdo 33 30,0 %

Parcialmente en desacuerdo 16 14,5 %

Totalmente en desacuerdo 15 13,6 %

TOTAL 110 100,0 %


GRÁFICO No. 24: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE TRABAJO

EFICIENTE CON HERRAMIENTA

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable TRABAJO EFICIENTE CON

HERRAMIENTA, como se muestra en el cuadro 32 se trata de conocer si el

encuestado realizaría un trabajo más eficiente si contara con herramientas o

sistemas de información de negocios.. Se puede destacar que el 41,8% está

totalmente de acuerdo, y el 13,6% se muestra en total desacuerdo.

98

Variable Implementar Herramientas BI

Pregunta No.14: ¿Implementaría el uso de Herramientas de Negocios en su

empresa?


IMPLEMENTARIA HERRAMIENTAS BI

IMPLEMENTARIA HERRAMIENTAS BI


De acuerdo 55 50,0 %

Ni de acuerdo ni en desacuerdo 37 33,6 %

En desacuerdo 18 16,4 %

TOTAL 110 100,0 %


GRÁFICO No. 25: DIAGRAMA DE BARRAS VARIABLE IMPLEMENTAR

HERRAMIENTAS BI

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. En este resumen estadístico para la variable IMPLEMENTAR HERRAMIENTAS

BI, como se muestra en el cuadro 33 se trata de conocer si invertiría e

implementaría en su empresa este tipo de herramienta. Podemos observar que

el 50% se muestra de acuerdo, el 33,6% ni en acuerdo ni en desacuerdo y el

16,4% en desacuerdo.

99

Análisis Bivariado de los Datos

Análisis de Independencia: Variables Reportes Eficientes Vs. Herramientas

CUADRO No. 33: TABLAS CRUZADAS VARIABLES REPORTES

EFICIENTES VS. HERRAMIENTAS

¿Su empresa posee herramientas que le

permiten analizar datos para la generación de

informes?

TOTAL SI NO

¿Cree usted que su

trabajo sería más

eficiente si contara de

manera oportuna con

una herramienta o

sistema de información

de negocios?

Totalmente de

acuerdo (1) 8 38 46

Parcialmente de

acuerdo (2) 9 24 33

Parcialmente en

desacuerdo (3) 7 9 16

Totalmente en

desacuerdo (4) 8 7 15

TOTAL 32 78 110


GRÁFICO No. 26: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES

REPORTESEFICIENTES VS. HERRAMIENTAS


100

Según los valores indicados en el Cuadro 34, y lo que podemos visualizar en el

Gráfico 26 con los resultados arrojados respecto a la variable Reportes

Eficientes Vs. El uso de Herramientas se puede resaltar lo siguiente: De un total

de 46 personas que están totalmente de acuerdo en que realizarían un trabajo

más eficiente si contara de manera oportuna con una herramienta o sistemas de

información de negocios, 38 no utilizan herramientas que le permiten analizar

datos para la generación de reportes. Otro grupo de 24 personas que no poseen

herramientas que le permiten el análisis de los datos para la generación de

reportes, se muestra parcialmente de acuerdo en que el trabajo sería más

eficiente di contara con una.


REPORTESEFICIENTES VS. HERRAMIENTAS

Reportes Eficientes

Características de la muestra X² Grados Libertad. p

Herramientas

9,046 a 3 ,029


A continuación se enuncian las independencias de las variables, y se establecen

las siguientes hipótesis:

H0: Existe alguna relación entre las variables Reportes Eficientes y el Uso de

Herramientas.

H1: No existe relación entre las variables Reportes Eficientes y el Uso de

Herramientas.

Para un nivel de significancia de α = 0,05, rechaza H0 a favor de H1 si el valor

de p < 0,05.

Para el Cuadro 35, según el resultado de la asociación de estas 2 variables,

donde el valor de P es de 0,029, lo que significa que es menor que α, por lo que

podemos asegurar que con un nivel de confianza del 95% la variable de

Reportes Eficientes está asociada a la variable Funcionalidad, con chi-cuadrado

de 9,046 con 3 grados de libertad, para una muestra de 110 encuestados.

101

Análisis de Independencia: Variables Clientes Recurrentes Vs. Estudios

CUADRO No. 35: TABLAS CRUZADAS VARIABLES CLIENTES

RECURRENTES VS. ESTUDIOS

¿Cuál es su nivel de estudios?

TOTAL

Estudios

primarios

Estudios

secundarios

Estudios

universitarios

Estudios post

universitarios

¿Identifica

usted

quiénes son

sus clientes

recurrentes?

Totalmente 0 1 8 1 10

Parcialment

e 4 11 12 9 36

Muy poco 1 5 11 12 29

Nada 0 14 16 5 35

TOTAL 5 31 47 27 110


GRÁFICO No. 27: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES CLIENTES



102


Gráfico 27 con los resultados arrojados respecto a la variable Clientes

Recurrentes Vs. Estudios se puede resaltar lo siguiente: De un total de 35

encuestados que no identifica sus clientes recurrentes, 16 poseen estudios

universitarios. Otro grupo de 47 personas con estudios universitarios, sólo 8

identifican quiénes son sus clientes recurrentes.

CUADRO No. 36: PRUEBAS DE CHI CUADRADO VARIABLES CLIENTES


Clientes Recurrentes


Nivel de Estudios

19,686a 9 ,020




H0: Existe alguna relación entre las variables Clientes Recurrentes y el Nivel de

Estudios.

H1: No existe relación entre las variables Clientes Recurrentes y el Nivel de

Estudios.


de p < 0,05.






103

Análisis de Independencia: Variables Implementar Herramienta BI Vs.

ConocimientoBI

CUADRO No. 37: TABLAS CRUZADAS VARIABLES IMPLEMENTAR

HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI

Inteligencia de negocios es la habilidad para transformar los datos en información,

y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.

¿Conoce sobre Inteligencia de negocios? TOTAL

Totalmente Parcialmente

Muy

poco Nada

¿Implementaría

el uso de

Herramientas

de Negocios en

su empresa?

De acuerdo 15 11 16 13 55

Ni de acuerdo ni

en desacuerdo 7 4 17 9 37

En desacuerdo 3 1 3 11 18

TOTAL 25 16 36 33 110

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Resultados de las encuestas realizadas. GRÁFICO No. 28: BARRAS DE FRECUENCIA VARIABLES IMPLEMENTAR

HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI


104


Gráfico 28 con los resultados arrojados respecto a la variable Implementar

Herramienta BI Vs. Conocimiento BI se puede resaltar lo siguiente: De un total

de 55 personas que estarían de acuerdo en implementar el uso de herramientas

de negocios en su empresa, sólo 13 no conocen sobre inteligencia de negocios.

En otro grupo se demuestra que de los 18 que están en desacuerdo con la

implementación del uso de herramientas de negocios en su empresa, 11 no

tienen ningún conocimiento de inteligencia de negocios.


IMPLEMENTAR HERRAMIENTA BI VS. CONOCIMIENTO BI

Implementar Herramienta BI


ConocimientoBI

14,070a 6 ,029




H0: Existe alguna relación entre las variables Implementar Herramienta BI y

Conocimiento BI.

H1: No existe relación entre las variables Herramienta BI y Conocimiento BI.


de p < 0,05.






105

CRITERIOS PARA LA ELABORACIÓN DE LA PROPUESTA

Este proyecto es factible porque está sustentado en la investigación, elaboración

y desarrollo de un tema propuesto para solucionar un problema específico en

los Departamentos de Marketing que manejan clientes digitales, por la falta de

herramientas que permita visualizar las principales características cualitativas de

perfiles de usuarios digitales de una empresa mediana.

El proyecto además se lo sustentó con los conceptos de inteligencia de

negocios, concepto, beneficios; y la selección de un público objetivo óptimo

como parte de las estrategias de marketing dentro de las pequeñas o medianas

empresas, basado en la toma de decisiones que se pueden tomar analizando la

información mostrada en el sistema.

El desarrollo del proyecto se va a enfocar en la etapa de análisis, planteamiento

y fundamentación de teorías del tema propuesto, metodología, actividades,

recursos, así como la explicación por medio de un prototipo, evaluando los

beneficios de los procesos y los posibles resultados.

106

CRITERIOS DE VALIDACIÓN DE LA PROPUESTA

Como parte de los criterios para la validación de la propuesta se basará en todo

el análisis y sustento de las encuestas anteriormente realizadas a los jefes,

operadores y gerentes de marketing (Capítulo III).

También se usará como método la interpretación con un ejemplo práctico del

contenido de la tesis para facilitar la comprensión del tema expuesto y estimar el

alcance que puede tener. Este caso práctico, el aporte en una determinada

decisión imaginaria, que está basada en la experiencia profesional del autor de

la tesis y será expuesto con una Base de Datos Real con información del 2014,

demostrando lo importante que es la transformación de los datos a información,

y con esta información convertirla en conocimiento como un verdadero aporte a

las actividades económicas de la empresa.

107

PROPUESTA DEL PROTOTIPO WEB RESPONSIVE

GRÁFICO No. 29: PANTALLA DEL PROTOTIPO CON SUS PRINCIPALES

FUNCIONES

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing.

Mediante el Gráfico 29 podemos visualizar la pantalla del prototipo con las

principales funciones del sitio web el cual permite visualizar perfiles de usuarios

digitales en los Departamentos de Marketing.

En la pantalla inicial del Sistema, una vez iniciada la sesión, se dispone de un

menú lateral con las principales opciones del sistema:

- Administración

- Importar datos

- Estadísticos

- Cerrar Sesión.

Y un menú secundario con:

- Inicio

- Acerca de

- Contacto

- Ayuda

108

Módulo Administración

En el módulo de Administración, se puede gestionar Usuarios,

Departamentos y Campañas como se muestra en el Gráfico No. 30.


ADMINISTRACIÓN


Módulo Importar Datos

En el módulo de Importar datos, se puede importar al sistema la base de datos

de los usuarios digitales, con sus principales campos, en un archivo .csv. como

se muestra en el Gráfico No. 31.

GRÁFICO No. 31: PANTALLA DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO IMPORTAR

DATOS


109

Módulo Estadísticos

En el módulo de Estadísticos, se visualizar la información global de todos los

perfiles del sitio, comparar perfiles entre determinados períodos o comparar

perfiles entre campañas establecidas, como se muestra en el Gráfico No. 32.


ESTADÍSTICO DE PERFILES

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Fuente: Prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing. GRÁFICO No. 33: PANTALLA DEL PROTIPO DEL MÓDULO ESTADÍSTICO

DE PERFILES PAISES


110


DE PERFILES POR TIPOS DE DISPOSITIVO



DE PERFILES COMPARATIVO POR PRODUCTO


111

CAPÍTULO IV

MARCO ADMINISTRATIVO

Cronograma de actividades

El desarrollo de la tesis “Diseño y construcción de un prototipo aplicando un

lenguaje web responsive para el desarrollo de un sitio web que permite visualizar

perfiles de usuarios digitales en los departamentos de marketing”, está

compuesta de dos partes: documentación del tema presentado y el análisis y

elaboración de un prototipo de la aplicación para demostrar los tiempos de

obtener los resultados. A continuación se muestran los tiempos estimados para

la culminación de este proyecto.

Cuadro No. 15

Cronograma de actividades

Detalle

Duración

Fecha de

Inicio

Fecha

Final

DOCUMENTACIÓN DE TESIS 20d lun 01/12/14 vie 26/12/14

CAPÍTULO I: Planteamiento del

problema

3d lun 01/12/14 mié

03/12/14

CAPÍTULO II: Marco Teórico 9d jue 04/12/14 mar

16/12/14

CAPÍTULO III: Metodología 6d mié 17/12/14 mié

24/12/14

CAPÍTULO IV: Marco Administrativo 1d jue 25/12/14 jue 25/12/14

CAPÍTULO V: Conclusión y

Recomendaciones

1d vie 26/12/14 vie 26/12/14

DESARROLLO DEL SISTEMA 70d lun 29/12/14 vie 03/04/15

Análisis 15d lun 29/12/14 vie 16/01/15

Entrevista y recolección de

información

5d lun 19/01/15 vie 23/01/15

112

Determinación de requerimientos 3d lun 26/01/15 mié

28/01/15

Descripción de procesos 2d jue 29/01/15 vie 30/01/15

Selección de Hardware y Software 2d lun 02/02/15 mar

03/02/15

DISEÑO 16d mié 04/02/15 mié

25/02/15

Diseño Entidad/Relación BD 2d mié 04/02/15 jue 05/02/15

Diseño de Interfaz gráfica 8d vie 06/02/15 mar

17/02/15

Diseño de funciones 6d mié 18/02/15 mié

25/02/15

DESARROLLO 35d jue 26/02/15 mié

15/04/15

Módulo Administrador 8d jue 26/02/15 lun 09/03/15

Módulo Ventas 6d mar 10/03/15 mar

17/03/15

Módulo Marketing 8d mié 18/03/15 vie 27/03/15

Carga de Base de Datos 6d lun 30/03/15 lun 06/04/15

Visualización de Información 4d mar 07/04/15 vie 10/04/15

Comparación de períodos 3d lun 13/04/15 mié

15/04/15

PRUEBAS 8d jue 16/04/15 lun 27/04/15

Pruebas generales de datos 3d jue 16/04/15 lun 20/04/15

Pruebas de disponibilidad 2d mar 21/04/15 mié

22/04/15

Correcciones de pruebas 3d jue 23/04/15 lun 27/04/15

DOCUMENTACIÓN 3d mar 28/04/15 jue 30/04/15

Manual de Usuario 3d mar 28/04/15 jue 30/04/15

Elaboración: Ma. Paulina Domínguez Ortiz

Fuente: Ma. Paulina Domínguez Ortiz

113

Etapa de documentación de la tesis

Etapa de desarrollo del sistema

114

Etapa de diseño

Etapa de desarrollo y pruebas

115

Etapa de pruebas

Etapa de documentación

116

PRESUPUESTO

El desarrollo de este proyecto se utilizó un financiamiento propio, y se costearon

varios rubros, tal como se muestra en el cuadro de Detalle de egresos del

proyecto siguiente:

INGRESOS

Financiamiento propio $645,00

TOTAL DE INGRESO $645,00

Detalle de egresos del proyecto

EGRESOS DÓLARES

Suministros de oficina y computación $ 100.00

Fotocopias $ 35.00

Libros y documentos $ 150.00

Computadora y servicios de Internet $ 120.00

Servicios de telefonía $ 30.00

Movilización $ 50.00

Refrigerio $ 50.00

Impreciones $ 60.00

Empastado, anillado de tesis de grado $ 50.00

TOTAL……………………………………… $ 645.00

117

CAPÍTULO V

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Una vez culminado el prototipo de un sitio web que permite visualizar perfiles de

usuarios digitales en los departamentos de marketing se describirá las

conclusiones y recomendaciones siguientes:

CONCLUSIONES

La implementación del sitio web responsive permitió la utilización del

sistema en diferentes dispositivos, adaptándose a sus respectivos

tamaños, la carga del archivo de datos por el tipo de extensión es

recomendable que se realice desde computadoras de escritorio.

El sistema permite satisfacer las necesidades de información de los

Departamentos de Marketing con respecto a los usuarios digitales, con el

uso de las períodos de tiempo, mediante campañas digitales previamente

integradas..

La información se muestra de manera objetiva y clara, mediante el uso

de los datos cualitativos más importantes de los usuarios digitales y la

graficación de una forma básica porcentual mejorando la retención de la

información.

Se optimizaron los tiempos de elaboración y presentación de la

información, eliminado los nudos o procesos conflictivos mediante la

importación de la data para la alimentación del sistema, el uso del

lenguaje de gestión de base de datos MySQL fue de gran utilidad para la

cuidar la integridad de los datos que se manejan en el sistema,

permitiendo el almacenamiento correcto sin redundancia ni pérdida de

datos y mejorando notablemente la calidad de la información.

118

El mantener un histórico de la información, permite al sistema ser

escalable, y ayuda a determinar el grupo objetivo por año, o por un

tiempo definido, para el uso de la información en campañas puntuales

planteadas por el Departamento de Marketing

Basándose en la fundamentación teórica de este proyecto, este sistema

puede ser adaptado y utilizado con otros fines en el campo educativo,

médico, cultural, social u otro interesado en conocer los perfiles de sus

usuarios digitales con sus principales características cualitativas.

Se puede utilizar esta información para determinar pequeñas tendencias

del mercado digital ecuatoriano con respecto a transacciones en línea,

uso de dispositivos, consumo de servicios en línea, entre otros, basados

en las suscripciones digitales de este medio de comunicación.

119

RECOMENDACIONES

Se recomienda para el uso del sistema disponer de un servidor web, con

una velocidad de datos mínima de 1 MB, para visualizar los resultados de

una manera más rápida, el uso de menor velocidad implica una

visualización de los datos con retardo.

Realizar la actualización de la base de datos, en periodos definidos,

pueden ser diarios o semanales, para que el sistema se mantenga

actualizado constantemente.

Determinar una persona responsable de este proceso para asegurar una

continuidad en la integridad de la información.

Se recomienda tener en cuenta en una próxima versión desarrollar una

conexión directa en el caso de disponer algún otro tipo de tecnología de

la información (CRM o TI que se esté utilizando) existente en la empresa

u organización.

Es necesario se establezca las personas que deberán tener acceso al

sistema, si es por departamento o por personas, en ambos casos, se

debe reportar para que se le asigne sus credenciales de ingreso.

Validar las respectivas opciones de gestor de administrador en el caso de

que el sistema sea utilizado por un número considerable de personas o

ajenas al Departamento de marketing, evitando la duplicidad de usuarios,

o acceso a las secciones que sean netamente administrativas..

120

BIBLIOGRAFÍA

LIBROS

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http://www.paymentmedia.com/news-1119-miguel-carrillo-gerente-general-de-pacificard.html

126

ANEXOS

127

A

N

E

X

O

N

o.

1

128

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL CC.MM.FF. – C.I.S.C.

ENCUESTA SOBRE “DESARROLLO DE UN SITIO WEB QUE PERMITE VISUALIZAR PERFILES DE USUARIOS DIGITALES EN LOS

DEPARTAMENTOS DE MARKETING” 1. ¿Cuál es su edad? ______

2. ¿Cuál es su nivel de estudios?

Estudios primarios

Estudios secundarios

Estudios universitarios (Tercer Nivel)

Estudios post universitarios (Cuarto Nivel)

3. ¿Cuál es el cargo que posee en la empresa?

Gerente Jefe Operador

4. ¿Qué porcentaje de la información de interés usted tiene acceso en las áreas de la

empresa. Sin que sea información confidencial?

[0 – 20%)

[20 – 40%)

[40 – 60%)

[60 – 80%)

[80 – 100%]

5. ¿Ud. analiza con frecuencia las ventas y productos determinados de su empresa?

Siempre

Frecuentemente

Ocasionalmente

Raramente

Nunca

6. ¿Identifica usted quiénes son sus clientes recurrentes?

Totalmente

Parcialmente

Muy poco

Nada

7. ¿Qué porcentaje de la no disponibilidad inmediata de un informe estadístico. ¿Ha

afectado sus oportunidades de negocios?

[0 – 20%)

[20 – 40%)

[40 – 60%)

[60 – 80%)

[80 – 100%]

A

N

E

X

O

N

o.

2

129

8. Indique qué tiempo le involucra el proceso, desde el requerimiento hasta la entrega

final, de una información que requiere para elaborar un reporte?

Cantidad de días ______

9. ¿Su empresa posee herramientas que le permiten analizar datos para la generación

de informes?

SI NO

10. Inteligencia de negocios es la habilidad para transformar los datos en información, y

la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma

de decisiones en los negocios. ¿Conoce sobre Inteligencia de negocios?

Totalmente

Parcialmente

Muy poco

Nada

11. ¿Qué herramientas utiliza para este proceso de Inteligencia de Negocios?

Hojas de cálculo

Productos Comerciales

Productos de Fuentes abierta

No utilizo

12. ¿Conoce de sistemas de inteligencia de negocios existentes?

Totalmente

Parcialmente

Muy poco

Nada

13. ¿Cree usted que su trabajo sería más eficiente si contara de manera oportuna con

una herramienta o sistema de información de negocios?

Totalmente de acuerdo

Parcialmente de acuerdo

Parcialmente en desacuerdo

Totalmente en desacuerdo

14. ¿Implementaría el uso de Herramientas de Negocios en su empresa?

De acuerdo

Ni de acuerdo ni en desacuerdo

En desacuerdo

146

MANUAL DE

USUARIO

147

MENÚ INICIO

Pantalla inicial de Inicio de Sesión:

Como lo indica la casilla se debe ingresar un usuario previamente creado, con la

contraseña asignada, si se desea puede utilizar la opción recordar contraseñan,

para almacenarla temporalmente en el navegador para futuro ingresos. Luego

utilizar el botón Iniciar Sesión, si se ha ingresado erróneamente algún dato se

puede utilizar el botón de Reset para borrar los campos.

148

Pantalla inicial de Bienvenida del Sistema:

En la pantalla inicial del Sistema dispone de un menú lateral con las principales

opciones del sistema:

- Administración

- Importar datos

- Estadísticos

- Cerrar Sesión.

Y un menú secundario con:

- Inicio

- Acerca de

- Contacto

- Ayuda

SI se encuentra desde un dispositivo móvil o tableta puede acceder desde el

ícono:

Inicio: Es la opción para regresar a la ventana inicial del sistema, desde cualquier

módulo en el que se encuentre.

149

Acerca de: Es una sección donde habla acerca del programa y de la empresa a

la que pertenece.

Contacto: Contiene los contactos técnicos y Administrativos del Sistema.

Ayuda: Contiene la información de soporte del sistema y preguntas frecuentes

con links directos.

MENÚ ADMINISTRACIÓN

En la pantalla de menú de administración del Sistema dispone de un menú lateral

y de botones centrales con las siguientes opciones:

- Creación de Usuarios

- Creación de Departamentos

- Creación de Campañas de Marketing

- Cerrar Sesión.

Cada sección administrativa permite también visualizar los usuarios,

departamentos o campañas ya existentes, así como la actualización de los datos

anteriormente ingresados

150

Cada sección administrativa permite también visualizar los usuarios,

departamentos o campañas ya existentes, así como la actualización de los datos

anteriormente ingresados.

En la pantalla de los usuarios ingresados podemos visualizar los datos como

nombres, apellidos, nivel de acceso que se le ha asignado, departamento al que

corresponde y un link de actualización por si se requiera modificar los datos.

Para el ingreso de un nuevo usuario, es necesario registrar el usuario con se

accederá al sistema, nombres, apellidos, nivel, departamento, y la clave de

ingreso que desee para acceder al sistema.

151

En la opción de actualización los datos se muestran los campos editables con la

información anterior para la respectiva corrección.

Las funcionalidades para departamentos y campañas, son iguales al manejo en el

módulo de usuarios, como se muestra en las imágenes siguientes:

Visualización de Departamentos

152

Creación de Departamentos

Ingreso del nuevo Departamento

153

Visualización de ingreso del nuevo Departamento

Visualización de campañas

154

MENÚ DE IMPORTACIÓN DE DATOS

En la pantalla de menú de importación de los datos del Sistema se dispone de un

menú lateral y de dos botones centrales con las opciones:

- Seleccionar el archivo

- Importar

El archivo para importar proviene de una tienda en línea con el formulario

normalizado, el cual debe ser guardado en formato .csv para una mejor

conservación de la información.

El primer paso es buscar el archivo, previamente guardado en el computador.

155

Una vez seleccionado el archivo, se escoje la opción de importar.

Si el archivo no tiene el formato requerido para la importación, el sistema no lo

procesará, indicará que se trata de un archivo no válido y solicitará volver a intentar

la carga.

156

SI el archivo importado cumple con el requisito, al ser importado mostrará una

alerta de “Carga de datos exitosa” como se puede observar en la siguiente

pantalla.

157

MENÚ ESTADÍSTICAS

En la pantalla de menú de estadísticas del Sistema dispone de un menú lateral y

de botones centrales con las siguientes opciones:

- Visualización de Estadísticas Generales por año de todos los perfiles.

- Visualización de Estadísticas Comparativas entre dos períodos.

- Visualización de Estadísticas Comparativas entre dos Campañas de

Marketing.

- Cerrar Sesión.

Estas secciones constan de una visualización de información porcentual para una

mejor retención de la información por parte de los miembros de Marketing. Para

mostrar la información seleccionada es necesario tener activo un plan de datos,

una conexión de red o un servicio de wifi a los dispositivos..

Pantalla del menú principal de estadísticas

158

Pantalla del menú general de estadísticas

El menú general de estadísticas muestra los perfiles históricos de los usuarios

digitales previamente importados en el mismo sistema, mostrando los datos

cualitativos más importantes por perfil.

Se selecciona el año en curso que se desa visualizar

159

Entre las principales características cualitativas del sistema se tiene: datos

demográficos, sexo, dispositivos, productos, origen de usuarios, profesiones y

forma de pago.

A continuación se mostrará los datos del año 2014, como se muestra en los

siguientes gráficos.

Datos Demográficos (Por Países)

Datos Demográficos (En Mapa)

160

Sexo

Para la muestra del género se tiene tres opciones:

- Masculino

- Femenino

- Otro

Tipo de dispositivo

Para la muestra del sistema se tiene tres tipos de dispositivos:

- Ipad

- Android

- Papel Digital

161

Tipo de producto o suscripción

Tipo de orígen de usuarios

Profesión

162

Formas de pago

Pantalla del menú comparativo de estadísticas

El menú comparativo de estadísticas muestra los perfiles de los usuarios digitales

previamente importados en el mismo sistema, mostrando los datos cualitativos

más importantes por perfil de dos períodos diferentes previamente seleccionados

por el usuario.

163

Selección del primer período

- Fecha de Inicio

- Fecha Final

Selección del segundo período

- Fecha de Inicio

- Fecha Final

164

Se muestra los períodos seleccionados en el calendario

Y se muestra la información según la característica necesitada o los datos a ser

comparados.

165

Pantalla del menú comparativo de campañas

El menú comparativo de estadísticas por campañas muestra los perfiles de los

usuarios digitales previamente importados en el mismo sistema, mostrando los

datos cualitativos más importantes por perfil de las campañas ingresadas

previamente por el usuario.

166

Y se muestra la información según la característica necesitada o los datos a ser

comparados por determinadas campañas.

Por países en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015

Por sexo en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015

167

Por tipo de dispositivo en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015

Por producto en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015

168

Por origen de usuarios en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015

Por profesiones en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015

169

Por formas de pago en la campaña Carnaval 2014 vs. Campaña 2015

170

MANUAL

TÉCNICO

171

BASE DE DATOS

-- phpMyAdmin SQL Dump -- Version 4.2.11 -- http://www.phpmyadmin.net -- -- Servidor:

127.0.0.1 -- Tiempo de generación:

22-08-2015 a las 19:00:46 -- Versión del servidor:

5.6.21 -- Versión de PHP:

5.6.3 CONSIDERACIONES SET SQL_MODE = "NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO"; SET time_zone = "+00:00"; /*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_CLIENT=@@CHARACTER_SET_CLIENT */; /*!40101 SET @OLD_CHARACTER_SET_RESULTS=@@CHARACTER_SET_RESULTS */; /*!40101 SET @OLD_COLLATION_CONNECTION=@@COLLATION_CONNECTION */; /*!40101 SET NAMES utf8 */; -- -- Base de datos: `cdcol`

172

BASE DE DATOS: WEBAUTH

BA

SE

DE

DA

TO

S:

GN

http://localhost/phpmyadmin/db_structure.php?db=webauth&token=3ec425377290ebab765ea0e0984f48bb

173

Creación y estructura de las tablas

174

Base de datos: `cdcol`

Estructura de tabla para la tabla `cds` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `cds` ( `titel` varchar(200) COLLATE latin1_general_ci DEFAULT NULL, `interpret` varchar(200) COLLATE latin1_general_ci DEFAULT NULL, `jahr` int(11) DEFAULT NULL, `id` bigint(20) unsigned NOT NULL ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=latin1 COLLATE=latin1_general_ci; Estructura de tabla para la tabla `ges_campana` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_campana` ( `campa_id` int(3) NOT NULL, `campa_detalle` varchar(100) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_ciudad` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_ciudad` ( `ciu_id` int(3) NOT NULL, `ciu_pais_id` int(3) NOT NULL, `ciu_detalle` varchar(30) CHARACTER SET latin1 NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin; Estructura de tabla para la tabla `ges_departamento` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_departamento` ( `dep_id` int(3) NOT NULL, `dep_detalle` varchar(30) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=13 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_dispositivos` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_dispositivos` ( `dispo_id` int(3) NOT NULL, `dispo_detalle` varchar(40) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1; -- Estructura de tabla para la tabla `ges_formapagos` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_formapagos` ( `pagos_id` int(11) NOT NULL, `pagos_detalle` varchar(40) NOT NULL, `pagos_color` varchar(6) DEFAULT NULL

175

) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_genero` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_genero` ( `gen_id` int(3) NOT NULL, `gen_detalle` varchar(30) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_niveles` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_niveles` ( `niv_id` int(3) NOT NULL, `niv_detalle` varchar(20) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_pais` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_pais` ( `pais_id` int(11) NOT NULL, `pais_descripcion` varchar(40) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=25 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_productos` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_productos` ( `prod_id` int(11) NOT NULL, `prod_detalle` varchar(40) NOT NULL, `prod_color` varchar(6) NOT NULL DEFAULT '056004' ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_profesiones` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_profesiones` ( `prof_id` int(3) NOT NULL, `prof_detalle` varchar(30) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=47 DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_suscriptores` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_suscriptores` ( `sus_cedula` int(10) NOT NULL, `sus_nombres` varchar(80) NOT NULL, `sus_apellidos` varchar(80) NOT NULL, `sus_prof_id` int(3) NOT NULL, `sus_genero` int(3) NOT NULL, `sus_telefono` varchar(40) NOT NULL, `sus_email` varchar(60) NOT NULL, `sus_fnacimiento` date NOT NULL, `sus_fpago_id` int(3) NOT NULL,

176

`sus_prod_id` int(3) NOT NULL, `sus_pais_id` int(3) NOT NULL, `sus_dispo_id` int(3) NOT NULL, `sus_campa_id` int(3) NOT NULL, `sus_susfinicial` date NOT NULL, `sus_susffinal` date NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla `ges_usuarios` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ges_usuarios` ( ùsr_username` varchar(40) NOT NULL, ùsr_password` varchar(12) NOT NULL, ùsr_niv_id` int(3) NOT NULL, ùsr_dep_id` int(3) NOT NULL, ùsr_nombre` varchar(100) NOT NULL, ùsr_apellido` varchar(100) NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura de tabla para la tabla ùsuarios` CREATE TABLE IF NOT EXISTS ùsuarios` ( `nombre` varchar(40) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL, àpellidos` varchar(40) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL, `delegacion` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL, èmail` varchar(60) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1; Estructura Stand-in para la vista `vw_ciudad` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vw_ciudad` ( `ciu_id` int(3) ,`ciu_pais_id` int(3) ,`ciu_detalle` varchar(30) ,`pais_descripcion` varchar(40) ); -- -------------------------------------------------------- Estructura Stand-in para la vista `vw_suscriptores` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vw_suscriptores` ( `sus_cedula` int(10) ,`sus_nombres` varchar(80) ,`sus_apellidos` varchar(80) ,`prof_detalle` varchar(30) ,`sus_genero` int(3) ,`gen_detalle` varchar(30) ,`sus_telefono` varchar(40) ,`sus_email` varchar(60)

177

,`pagos_detalle` varchar(40) ,`pagos_color` varchar(6) ,`prod_detalle` varchar(40) ,`prod_color` varchar(6) ,`pais_descripcion` varchar(40) ,`dispo_detalle` varchar(40) ,`campa_detalle` varchar(100) ,`sus_susfinicial` date ,`sus_susffinal` date ); Estructura Stand-in para la vista `vw_susyears` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vw_susyears` ( ànios` int(4) ); Estructura Stand-in para la vista `vw_usuarios` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `vw_usuarios` ( ùsr_username` varchar(40) ,ùsr_nombre` varchar(100) ,ùsr_apellido` varchar(100) ,ùsr_niv_id` int(3) ,`niv_detalle` varchar(20) ,ùsr_dep_id` int(3) ,`dep_detalle` varchar(30) ); Estructura para la vista `vw_ciudad` DROP TABLE IF EXISTS `vw_ciudad`; CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `vw_ciudad` AS select à`.`ciu_id` AS `ciu_id`,à`.`ciu_pais_id` AS `ciu_pais_id`,à`.`ciu_detalle` AS `ciu_detalle`,`b`.`pais_descripcion` AS `pais_descripcion` from (`ges_ciudad` à` join `ges_pais` `b`) where (à`.`ciu_pais_id` = `b`.`pais_id`) order by à`.`ciu_pais_id`; Estructura para la vista `vw_suscriptores` DROP TABLE IF EXISTS `vw_suscriptores`; CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `vw_suscriptores` AS select à`.`sus_cedula` AS `sus_cedula`,à`.`sus_nombres` AS `sus_nombres`,à`.`sus_apellidos` AS `sus_apellidos`,`b`.`prof_detalle` AS `prof_detalle`,à`.`sus_genero` AS `sus_genero`,`f`.`gen_detalle` AS `gen_detalle`,à`.`sus_telefono` AS `sus_telefono`,à`.`sus_email` AS `sus_email`,`c`.`pagos_detalle` AS

178

`pagos_detalle`,`c`.`pagos_color` AS `pagos_color`,`d`.`prod_detalle` AS `prod_detalle`,`d`.`prod_color` AS `prod_color`,è`.`pais_descripcion` AS `pais_descripcion`,`g`.`dispo_detalle` AS `dispo_detalle`,`h`.`campa_detalle` AS `campa_detalle`,à`.`sus_susfinicial` AS `sus_susfinicial`,à`.`sus_susffinal` AS `sus_susffinal` from (((((((`ges_suscriptores` à` join `ges_profesiones` `b`) join `ges_formapagos` `c`) join `ges_productos` `d`) join `ges_pais` è`) join `ges_genero` `f`) join `ges_dispositivos` `g`) join `ges_campana` `h`) where ((à`.`sus_prof_id` = `b`.`prof_id`) and (à`.`sus_fpago_id` = `c`.`pagos_id`) and (à`.`sus_prod_id` = `d`.`prod_id`) and (à`.`sus_genero` = `f`.`gen_id`) and (à`.`sus_pais_id` = è`.`pais_id`) and (à`.`sus_dispo_id` = `g`.`dispo_id`) and (à`.`sus_campa_id` = `h`.`campa_id`)); Estructura para la vista `vw_susyears` DROP TABLE IF EXISTS `vw_susyears`; CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `vw_susyears` AS select distinct year(`vw_suscriptores`.`sus_susfinicial`) AS ànios` from `vw_suscriptores` group by `vw_suscriptores`.`sus_susfinicial` order by `vw_suscriptores`.`sus_susfinicial`; Estructura para la vista `vw_usuarios` DROP TABLE IF EXISTS `vw_usuarios`; CREATE ALGORITHM=UNDEFINED DEFINER=`root`@`localhost` SQL SECURITY DEFINER VIEW `vw_usuarios` AS select à`.ùsr_username` AS ùsr_username`,à`.ùsr_nombre` AS ùsr_nombre`,à`.ùsr_apellido` AS ùsr_apellido`,à`.ùsr_niv_id` AS ùsr_niv_id`,`b`.`niv_detalle` AS `niv_detalle`,à`.ùsr_dep_id` AS ùsr_dep_id`,`c`.`dep_detalle` AS `dep_detalle` from ((`ges_usuarios` à` join `ges_niveles` `b`) join `ges_departamento` `c`) where ((à`.ùsr_niv_id` = `b`.`niv_id`) and (à`.ùsr_dep_id` = `c`.`dep_id`));

Base de datos: `phpmyadmin`

179

Estructura de tabla para la tabla `pma_bookmark` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_bookmark` ( ìd` int(11) NOT NULL, `dbase` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', ùser` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `label` varchar(255) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '', `query` text COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Bookmarks'; Estructura de tabla para la tabla `pma_column_info` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_column_info` ( ìd` int(5) unsigned NOT NULL, `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `column_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `comment` varchar(255) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '', `mimetype` varchar(255) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '', `transformation` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `transformation_options` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Column information for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_designer_coords` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_designer_coords` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `x` int(11) DEFAULT NULL, `y` int(11) DEFAULT NULL, `v` tinyint(4) DEFAULT NULL, `h` tinyint(4) DEFAULT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Table coordinates for Designer'; Estructura de tabla para la tabla `pma_history` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_history` ( ìd` bigint(20) unsigned NOT NULL, ùsername` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `db` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `timevalue` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `sqlquery` text COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='SQL history for phpMyAdmin';

180

Estructura de tabla para la tabla `pma_navigationhiding` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_navigationhiding` ( ùsername` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, ìtem_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, ìtem_type` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Hidden items of navigation tree'; Estructura de tabla para la tabla `pma_pdf_pages` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_pdf_pages` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `page_nr` int(10) unsigned NOT NULL, `page_descr` varchar(50) CHARACTER SET utf8 NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='PDF relation pages for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_recent` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_recent` ( ùsername` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `tables` text COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Recently accessed tables'; Estructura de tabla para la tabla `pma_relation` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_relation` ( `master_db` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `master_table` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `master_field` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `foreign_db` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `foreign_table` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `foreign_field` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Relation table'; Estructura de tabla para la tabla `pma_savedsearches` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_savedsearches` ( ìd` int(5) unsigned NOT NULL, ùsername` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `search_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `search_data` text COLLATE utf8_bin NOT NULL

181

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Saved searches'; Estructura de tabla para la tabla `pma_table_coords` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_table_coords` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `pdf_page_number` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `x` float unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `y` float unsigned NOT NULL DEFAULT '0' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Table coordinates for phpMyAdmin PDF output'; Estructura de tabla para la tabla `pma_table_info` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_table_info` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '', `display_field` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Table information for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_table_uiprefs` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_table_uiprefs` ( `username` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `prefs` text COLLATE utf8_bin NOT NULL, `last_update` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Tables'' UI preferences'; Estructura de tabla para la tabla `pma_tracking` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_tracking` ( `db_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `table_name` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `version` int(10) unsigned NOT NULL, `date_created` datetime NOT NULL, `date_updated` datetime NOT NULL, `schema_snapshot` text COLLATE utf8_bin NOT NULL, `schema_sql` text COLLATE utf8_bin, `data_sql` longtext COLLATE utf8_bin, `tracking` set('UPDATE','REPLACE','INSERT','DELETE','TRUNCATE','CREATE DATABASE','ALTER DATABASE','DROP DATABASE','CREATE TABLE','ALTER TABLE','RENAME TABLE','DROP TABLE','CREATE INDEX','DROP

182

INDEX','CREATE VIEW','ALTER VIEW','DROP VIEW') COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL, `tracking_active` int(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='Database changes tracking for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_userconfig` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_userconfig` ( ùsername` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `timevalue` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, `config_data` text COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='User preferences storage for phpMyAdmin'; Estructura de tabla para la tabla `pma_usergroups` CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_usergroups` ( ùsergroup` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, `tab` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, àllowed` enum('Y','N') COLLATE utf8_bin NOT NULL DEFAULT 'N' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='User groups with configured menu items'; Estructura de tabla para la tabla `pma_users` -- CREATE TABLE IF NOT EXISTS `pma_users` ( ùsername` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL, ùsergroup` varchar(64) COLLATE utf8_bin NOT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='Users and their assignments to user groups';

Base de datos: `webauth` Estructura de tabla para la tabla ùser_pwd` CREATE TABLE IF NOT EXISTS ùser_pwd` ( `name` char(30) COLLATE latin1_general_ci NOT NULL DEFAULT '', `pass` char(32) COLLATE latin1_general_ci NOT NULL DEFAULT '' ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=latin1 COLLATE=latin1_general_ci;

183

Inicio de sesión

login.php

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

<meta charset="utf-8">

<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">

<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">



<meta name="description" content="">

<meta name="author" content="">

<link rel="icon" href="../../favicon.ico">

<title>Bienvenido</title>



<link href="bootstrap-3.3.4/docs/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">



<link href="bootstrap-3.3.4/docs/examples/signin/signin.css" rel="stylesheet">





<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/ie-emulation-modes-

warning.js"></script>





</head>

<body>

<div class="container">

184

<h3><img src="img/users.png" width="102" height="78" alt=""/><br>

Perfiles de Usuarios Digitales<br>

</h3>

<form action="validar_usuario.php" class="form-signin" method="post">

<h2 class="form-signin-heading">Ingrese:</h2>

<label for="inputEmail" class="sr-only">Email address</label>

<input name="admin" type="admin" id="inputEmail" class="form-control"

placeholder="Usuario" required autofocus>

<label for="inputPassword" class="sr-only">Password</label>

<input name="password_usuario" type="password" id="inputPassword"

class="form-control" placeholder="Contraseña" required>

<div class="checkbox">

<div class="checkbox">

<label>

<input type="checkbox" value="remember-me">

Recodar contraseña </label>

</div>

</div>

<button class="btn btn-lg btn-primary btn-block" type="submit"

name="iniciar">Iniciar sesión</button>

<button class="btn btn-lg btn-primary btn-block" type="reset">Reset</button>

</form>

<form action="validar_usuario.php" method="post">

</form>

</div> 



<script src="../../assets/js/ie10-viewport-bug-workaround.js"></script>

</body>

</html>

Cargar datos al sistema

185

carga.php

<?php require_once('validan2.php'); ?>

<html lang="en">

<head>









<title>Menú Principal</title>




<link href="bootstrap-3.3.4/docs/examples/dashboard/dashboard.css"

rel="stylesheet">







queries -->



</head>

<body>

<nav class="navbar navbar-inverse navbar-fixed-top">

186

<div class="container-fluid">

<div class="navbar-header">

<button type="button" class="navbar-toggle collapsed" data-

toggle="collapse" data-target="#navbar" aria-expanded="false" aria-

controls="navbar">

<span class="sr-only">Toggle navigation</span>

<span class="icon-bar"></span>



</button>

<a class="navbar-brand" href="#">Perfiles de Usuarios Digitales</a>

</div>

<div id="navbar" class="navbar-collapse collapse">

<ul class="nav navbar-nav navbar-right">

<li><a href="#">Inicio</a></li>

<li><a href="acercade.php">Acerca de </a></li>

<li><a href="contacto.php">Contacto</a></li>

<li><a href="ayuda.php">Ayuda</a></li>

</ul>

<form class="navbar-form navbar-right">

<input type="text" class="form-control" placeholder="Search...">

</form>

</div>

</div>

</nav>


<div class="row">

<div class="col-sm-3 col-md-2 sidebar">

<ul class="nav nav-sidebar">

<li class="active"><a href="#">Inicio <span class="sr-

only">(current)</span></a></li>

<li><a href="menu_admin.php">Administración</a></li>

<li><a href="cargar_data.php">Importar datos</a></li>

<li><a href="menu_estadisticas.php">Estadísticos</a></li>

187

<li><a href="logout.php">Cerrar sesión</a></li>

</ul>

</div>

<div class="col-sm-9 col-sm-offset-3 col-md-10 col-md-offset-2 main">

<?php

//conexiones, conexiones…

ini_set('display_errors', 1);

error_reporting(E_ALL);

$db_host = 'localhost';

$db_user = 'usrweb';

$db_pass = 'gn123';

$database = 'gn_digital';

$table = 'usuarios';

error_reporting(E_ALL ^ E_DEPRECATED);

if (!mysql_pconnect($db_host, $db_user, $db_pass))

die("No se pudo establecer conexión a la base de datos");

if (!mysql_select_db($database))

die("base de datos no existe");

if(isset($_POST['submit']))

{

//Aquí es donde seleccionamos nuestro csv

$fname = $_FILES['sel_file']['name'];

echo 'Cargando nombre del archivo: '.$fname.' ';

$chk_ext = explode(".",$fname);

if(strtolower(end($chk_ext)) == "csv")

{

//si es correcto, entonces damos permisos de lectura para subir

$filename = $_FILES['sel_file']['tmp_name'];

$handle = fopen($filename, "r");

while (($data = fgetcsv($handle, 1000, ";")) !== FALSE)

{

//Insertamos los datos con los valores...

$sql = "insert into ges_suscriptores (sus_cedula,sus_nombres,

sus_apellidos, sus_prof_id, sus_genero, sus_telefono, sus_email,

188

sus_fnacimiento, sus_fpago_id, sus_prod_id, sus_pais_id, sus_dispo_id,

sus_campa_id, sus_susfinicial, sus_susffinal) VALUES ('$data[0]', '$data[1]',

'$data[2]', '$data[3]', '$data[4]', '$data[5]', '$data[6]', '$data[7]', '$data[8]', '$data[9]',

'$data[10]', '$data[11]', '$data[12]', '$data[13]', '$data[14]')";

mysql_query($sql) or die(mysql_error());

}

//cerramos la lectura del archivo "abrir archivo" con un "cerrar archivo"

fclose($handle); ?>

<p><center><h1>Carga de datos exitosa!</h1></center></p>

<p><center><A HREF="menu.php">Clic aqui para

continuar</a></center></p>

<?php }

else

{

//si aparece esto es posible que el archivo no tenga el formato

adecuado, inclusive cuando es cvs, revisarlo para //ver si esta separado

por " , " ?>

<p><center>

<h1><font color = "#F00">Archivo

inválido!</font></h1></center></p>

<p><center>

Si aparece esto es posible que el archivo no tenga el formato adecuado,

inclusive cuando es cvs, confirmar que este separado por comas

.

</center></p>

<p><center>

<A HREF="cargar_data.php">VOLVER A INTENTAR</a>

</center></p>

<?php

}

}

?>

</div>

<!-- Bootstrap core JavaScript

189

================================================== -->



<script

src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.11.2/jquery.min.js"></script>

<script src="bootstrap-3.3.4/dist/js/bootstrap.min.js"></script>



<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/vendor/holder.js"></script>


<script src="bootstrap-3.3.4/docs/assets/js/ie10-viewport-bug-

workaround.js"></script>

</h1>

</div>

</body>

</html>

Viualización de datos según tipo de dispositivos

190

rep_xanio_dispositivo.php

<?php require_once('validau.php'); ?>

<?php require_once('Connections/dbweb.php'); ?>

<?php

mysql_select_db($database_dbweb, $dbweb);

$v_anio = $_GET['vp_anio'];

$query_Rs1 = "SELECT dispo_detalle, count(dispo_detalle) FROM

vw_suscriptores where year(sus_susfinicial) = $v_anio GROUP BY dispo_detalle

order by count(dispo_detalle) desc ";

$Rs1 = mysql_query($query_Rs1, $dbweb) or die(mysql_error());

$row_Rs1 = mysql_fetch_assoc($Rs1);

$totalRows_Rs1 = mysql_num_rows($Rs1);


$query_Rs2 = "select count(dispo_detalle) from vw_suscriptores where

year(sus_susfinicial) = $v_anio";




?><html lang="en">

<head>









<title>Menú Administración</title>




191


rel="stylesheet">







queries -->



<script type="text/javascript" src="https://www.google.com/jsapi"></script>

<script type="text/javascript">

google.load("visualization", "1", {packages:["corechart"]});

google.setOnLoadCallback(drawChart);

function drawChart() {

var data = google.visualization.arrayToDataTable([

['Dispositivos', 'Suscriptores'],

<?php do { ?>

['<?php echo $row_Rs1['dispo_detalle']; ?> = <?php echo

$row_Rs1['count(dispo_detalle)']; ?>', <?php echo

$row_Rs1['count(dispo_detalle)']; ?>],

<?php } while ($row_Rs1 = mysql_fetch_assoc($Rs1)); ?>

]);

var options = {

// legend: 'yes',

// pieSliceText: 'label',

title: 'Tipo de Dispositivos',

pieHole: 0.4

// pieStartAngle: 90

};

192

var chart = new

google.visualization.PieChart(document.getElementById('piechart'));

chart.draw(data, options);

}

</script>

<style type="text/css">

</style>

</head>

<body>






controls="navbar">





</button>


</div>



<li><a href="menu.php">Inicio</a></li>




</ul>



</form>

</div>

</div>

193

</nav>


<div class="row">



<li class="active"><a href="menu_estadisticas.php">Estadísticos <span

class="sr-only">(current)</span></a></li>

<li><a href="rep_xanio_demografico.php?vp_anio=<?php echo

$_GET["vp_anio"]; ?>">Datos demográficos</a></li>

<li><a href="rep_xanio_sexo.php?vp_anio=<?php echo $_GET["vp_anio"];

?>">Sexo</a></li>

<li><a href="#">Dispositivos</a></li>

<li><a href="rep_xanio_suscripcion.php?vp_anio=<?php echo

$_GET["vp_anio"]; ?>">Productos</a></li>

<li><a href="rep_xanio_origen.php?vp_anio=<?php echo

$_GET["vp_anio"]; ?>">Origen Usuarios</a></li>

<li><a href="rep_xanio_profesiones.php?vp_anio=<?php echo

$_GET["vp_anio"]; ?>">Profesiones</a></li>

<li><a href="rep_xanio_fpagos.php?vp_anio=<?php echo

$_GET["vp_anio"]; ?>">Formas de pago</a></li>

</ul>


<li><a href="logout.php">Cerrar Sesión</a></li>

</ul>

</div>


<h3>Tipo de dispositivos

año: <?php echo $v_anio ?></h3>

<h5>Tamaño de muestra :</span><?php echo

$row_Rs2['count(dispo_detalle)']; ?></h5>

</p>

<h5>Los datos de tipo de dispositivo corresponden a personas, que son parte de

nuestros clientes.</h5>

<A HREF="javascript:window.print()">Imprimir</A>

194

</p></p></p>

<body>

<div id="piechart" style="width: 900px; height: 500px;"></div>

<div align="center">

<p align="left">La definición de los dispositivos de uso es la

siguiente:<br />

- ANDROID: sistema operativo dispositivos móviles con pantalla

táctil, como teléfonos

inteligentes o tabletas.<br />

- IPAD: línea de tabletas diseñadas y comercializadas por

Apple Inc.<br />

- E-PAPER: Incluyen todas las Pc's o computadores portátiles.</p>

</div>


================================================== -->


<script




-->





</body>

</html>

<?php

mysql_free_result($Rs1);


?>

195

Comparativo de campañas según los datos demográficos

rep_xcampana_demografico.php

<?php require_once('validau.php'); ?>

<?php require_once('Connections/dbweb.php'); ?>

<?php


// se selecciona el primer periodo

$v_campa1 = $_GET["vp_campa1"];

$v_campa2= $_GET["vp_campa2"];

//RECORDSETS PARA EL PRIMER PERIODO

$query_Rs1 = "SELECT pais_descripcion, count(pais_descripcion) FROM

vw_suscriptores WHERE campa_detalle = '$v_campa1' GROUP BY

pais_descripcion";





$query_Rs2 = "select count(pais_descripcion) from vw_suscriptores WHERE

campa_detalle = '$v_campa1'";




//RECORDSETS PARA EL SEGUNDO PERIODO

$query_Rs3 = "SELECT pais_descripcion, count(pais_descripcion) FROM

vw_suscriptores WHERE campa_detalle = '$v_campa2' GROUP BY

pais_descripcion";





196

$query_Rs4 = "select count(pais_descripcion) from vw_suscriptores WHERE

campa_detalle = '$v_campa2'";




?><html lang="en">

<head>









<title>Menú Administración</title>





rel="stylesheet">







queries -->

197






['Language', 'Speakers (in millions)'],

<?php do { ?>

['<?php echo $row_Rs1['pais_descripcion']; ?>', <?php echo

$row_Rs1['count(pais_descripcion)']; ?>],


]);

var options = {

legend: 'yes',

pieSliceText: 'label',

title: 'Distribucion de paises - Campana 1',

pieStartAngle: 90

};

var chart = new

google.visualization.PieChart(document.getElementById('piechart'));


}

</script>







['Language', 'Speakers (in millions)'],

<?php do { ?>

['<?php echo $row_Rs3['pais_descripcion']; ?>', <?php echo

$row_Rs3['count(pais_descripcion)']; ?>],


]);

198

var options = {

legend: 'yes',

pieSliceText: 'label',

title: 'Distribucion de paises - Periodo 2',

pieStartAngle: 90

};

var chart = new

google.visualization.PieChart(document.getElementById('piechart2'));


}

</script>

<style type="text/css">

</style>

</head>

<body>






controls="navbar">





</button>


</div>



<li><a href="menu.php">Inicio</a></li>



199


</ul>



</form>

</div>

</div>

</nav>


<div class="row">



<li class="active"><a href="menu_estadisticas.php">Por Campañas <span

class="sr-only">(current)</span></a></li>

<li><a href="#">Datos demográficos</a></li>

<li><a href="rep_xcampana_sexo.php?vp_campa1=<?php echo

$_GET["vp_campa1"]; ?>&vp_campa2=<?php echo $_GET["vp_campa2"];

?>">Sexo</a></li>

<li><a href="rep_xcampana_dispositivo.php?vp_campa1=<?php echo


?>">Dispositivos</a></li>

<li><a href="rep_xcampana_suscripcion.php?vp_campa1=<?php echo


?>">Productos</a></li>

<li><a href="rep_xcampana_origen.php?vp_campa1=<?php echo


?>">Origen Usuarios</a></li>

<li><a href="rep_xcampana_profesiones.php?vp_campa1=<?php echo


?>">Profesiones</a></li>

<li><a href="rep_xcampana_fpagos.php?vp_campa1=<?php echo


?>">Formas de pago</a></li>

</ul>

200


<li><a href="logout.php">Cerrar Sesión</a></li>

</ul>

</div>


<h3>Datos Demográficos</h3>

<h5>Los datos demográficos de este gráfico corresponden a los

campañas:</h5>

<p><A HREF="javascript:window.print()">Imprimir</A>

</p></p></p>

<table width="450" border="1">

<tr>

<td colspan="2"><div align="center">Campaña 1 </div></td>

<td colspan="2"><div align="center">Campaña 2 </div></td>

</tr>

<tr>

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