Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10071/33928
Author(s): Matias, Margarida de Brito
Advisor: Bilro, Ricardo Jorge Godinho
Date: 6-Dec-2024
Title: From pixels to purchase: Analysing perceived value and willingness to purchase of AI-generated luxury fashion
Reference: Matias, M. de B. (2025). From pixels to purchase: Analysing perceived value and willingness to purchase of AI-generated luxury fashion [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/33928
Keywords: Inteligência artificial -- Artificial intelligence
Luxury fashion
Purchase intention
Perceived value
Comportamento do consumidor -- Consumer behavior
Technology adoption
Moda de luxo
Intenção de compra
Valor percebido
Adoção de tecnologia
Abstract: Luxury brands have recognized the necessity for rapid expansion to maintain their industry status and the importance of adapting to the current market developments. As a result, the luxury, fashion, and apparel industries, recognized for their allure and profitability, are presently undergoing significant transformations due to the deep impact of artificial intelligence in contemporary culture. This research project examines the perceived value and willingness to purchase of AI-Generated Luxury Fashion, based on existing literature. Data was collected via an online survey involving 240 respondents and processed utilising a quantitative methodology. The study evaluated a conceptual model analysing the interrelations of seven variables to comprehend the perceived value of AI-Generated Luxury Fashion. This dissertation provides significant contributions to consumer behaviour, luxury fashion, and technology integration, offering practical insights for marketers on the effective implementation of AI-generated fashion inside their product segments. The findings indicate that AI should be viewed as an agent for customised interactions that enhance traditional luxury values, hence maintaining the reputation of both the brand and the product in the eyes of consumers. By combining technological advancements with the emotional, artistic, and social significance of luxury goods, marketers may attract both digitally proficient younger people and traditional luxury buyers.
As marcas de luxo reconheceram a necessidade de uma expansão rápida para manterem o seu status na indústria e a importância de se adaptarem às atuais evoluções do mercado. Como resultado, as indústrias de luxo, moda e vestuário, reconhecidas pelo seu fascínio e rentabilidade, estão atualmente a passar por transformações significativas devido ao profundo impacto da inteligência artificial na cultura contemporânea. Este projeto de investigação examina o valor percebido e a disposição de compra de Moda de Luxo Gerada por IA, com base em literatura existente. Foram recolhidos dados através de um inquérito online que envolveu 240 participantes, sendo estes processados através de uma metodologia quantitativa. O estudo avaliou um modelo conceptual que analisa as inter-relações de sete variáveis para compreender o valor percebido da Moda de Luxo Gerada por IA e a propensão de compra. Esta dissertação oferece contribuições significativas para o comportamento do consumidor, moda de luxo e integração tecnológica, fornecendo insights práticos para os profissionais de marketing sobre a implementação eficaz da moda gerada por IA nos seus segmentos de produto. Os resultados indicam que a IA deve ser vista como um agente de interações personalizadas que reforçam os valores tradicionais do luxo, preservando assim a reputação tanto da marca como do produto aos olhos dos consumidores. Ao combinar os avanços tecnológicos com o significado emocional, artístico e social dos bens de luxo, os profissionais de marketing podem atrair tanto os jovens digitalmente proficientes como os compradores tradicionais de luxo.
Department: Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Degree: Mestrado em Marketing
Peerreviewed: yes
Access type: Restricted Access
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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