Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10071/22402
Author(s): Araújo, Catarina Figueiredo
Advisor: Costa, Renato Jorge Lopes da
Gonçalves, Rui Alexandre Henriques
Date: 16-Mar-2021
Title: A aplicação da inteligência artificial no customer journey digital: indústria da moda
Reference: Araújo, C. F. (2021). A aplicação da inteligência artificial no customer journey digital: indústria da moda [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório do Iscte. http://hdl.handle.net/10071/22402
Keywords: Inteligência artificial
Customer journey
Adoção de tecnologia
Sistemas de recomendação
chatbot
Provadores virtuais
Artificial intelligence
Technology adoption
Recommendation systems
Virtual try-on
Abstract: A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que está presente atualmente, onde existe uma interação muitas vezes de uma forma inconsciente, entre a população e a IA. É frequente encontrá-la em muitas áreas de negócio, sendo o marketing uma delas. Logo a IA torna-se relevante para as empresas conseguirem compreender melhor os consumidores e destacaremse da concorrência, oferecendo experiências personalizadas, ricas e únicas. Esta dissertação procura compreender o estado atual da interação que os consumidores têm com a IA durante o customer journey digital, na indústria da moda, através da identificação da tecnologia com mais interação pelos consumidores, procurando razões para o justificar e compreender a utilidade percebida com o objetivo de guiar as marcas para apostas futuras. Tendo como foco a indústria da moda abordando as seguintes tecnologias de IA: sistemas de recomendações, chatbots e provadores virtuais. Estas variáveis foram aprofundadas através de um questionário online e de uma avaliação das ofertas que várias marcas disponibilizam nos websites e apps. Após a análise dos dados concluiu-se que a interação com IA é feita por consumidores de uma faixa-etária mais jovem que apresentam uma maior confiança para com a mesma, procurando principalmente uma resposta rápida aos seus pedidos e obter recomendações e inspirações. Atualmente são os sistemas de recomendação que estão a ser alvo de mais interação, no entanto muitos consumidores consideram úteis os chatbots e os provadores virtuais. Conclui-se que as marcas devem apostar nestas tecnologias uma vez que permitem uma relação de win-win para ambos os intervenientes.
Artificial intelligence (AI) is a technology that is present in today's world, in a way that individuals interact with it without being aware. It is present in many business areas, being marketing one of them. Therefore, AI becomes relevant for companies, it helps them to better understand their consumers, outstanding from the competition by offering personalized, rich and unique user experiences. This dissertation seeks to understand the current state of the interaction that consumers have with AI during the customer journey in the fashion industry. It will be done through the identification of the technology with the most interaction by users, trying to understand the reasons behind it and also understand the perceived utility of AI for users, focused and giving guidance to the brands in a near future. The present investigation focused on the following AI technologies: recommendation systems, chatbots and virtual try-on. These variables were further developed through an online questionnaire and an evaluation of the offers that several brands have on their websites and apps. The data shows that the people who interact with AI are from a younger age range that trusts in it. They are mainly looking for a quick response to their requests and obtain recommendations and inspiration. Nowadays recommendation systems are the technology that is a target of more interaction, however many find chatbots and virtual try-on useful. It is concluded that the brands must bet on these three AI technologies, since they allow a win-win relationship for both players.
Degree: Mestrado em Gestão
Peerreviewed: yes
Access type: Open Access
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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