Moda e algoritmos: a plataforma “Stitch Fix” e a personalização na Moda
DOI:
https://doi.org/10.5965/25944630822024e5085Parole chiave:
moda personalizada, plataformização, economia digitalAbstract
Muitas atividades da sociedade contemporânea se apresentam totalmente atravessadas por plataformas digitais e que, com isso, essas atividades se transformam por adotarem as lógicas de funcionamento dessas plataformas. A Moda, enquanto uma manifestação cultural, social e econômica, não escapa a esse processo. Frente a isso, este artigo tem por objetivo analisar a plataforma “Stitch Fix” a partir das categorias datificação e algoritmos, infraestrutura, modelo de negócios e governança (D’Andréa, 2020). Conclui-se que a Stitch Fix se insere na rede criada pelos Big Five, com um modelo de negócios que interliga quatro principais interessados (consumidores, empresa, marcas e stylists), que comercializa combinações de roupas a partir de caixas e os respectivos produtos de Moda que a compõem. A governança da plataforma revela relações de controle de privacidade ligadas à legislação norte-americana, com compartilhamentos de dados a plataformas externas. O processo de datificação e algoritmos promove um processo de extração de dados e de recomendação que culmina em um processo de personalização da moda a partir da combinação de peças.
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Riferimenti bibliografici
CABIGIOSU, A. Digitalization in the luxury fashion industry. Springer International Publishing, 2020.
CASCIANI, D.; CHKANIKOVA, O.; PAL, R. Exploring the nature of digital transformation in the fashion industry. Sustainability: Science, Practice and Policy, v. 18, n. 1, p. 773-795, 2022.
DAVENPORT, T. H.; MILLER, S. M. Stitch Fix: AI-Assisted Clothing Stylists, 2022.
D'ANDRÉA, C. F. D. B. Pesquisando plataformas online: conceitos e métodos, 2020.
FEHRENBACH, D.; HERRANDO, C. The effect of customer-perceived value when paying for a product with personal data: A real-life experimental study. Journal of Business Research, v. 137, p. 222-232, 2021.
FRENO, A. Practical lessons from developing a large-scale recommender system at Zalando. In: Proceedings of the eleventh ACM conference on recommender systems, 2017, pp. 251-259.
GARCIA, E.; EIRÓ-GOMES, M. Informação on-line dos ACES: uma análise a partir dos critérios HON. In: A informação e a medicina em tempos de pandemia: impactos humanos e sociais, 2022, pp. 629-644.
GIL, A. C. Métodos e Técnicas de Pesquisa Social. 6. ed. São Paulo: Editora Atlas, 2008.
GILLESPIE, T. Platforms intervene. Social Media+ Society, v. 1, n. 1, 2015.
GUAN, C.; QIN, S.; LONG, Y. Apparel-based deep learning system design for apparel style recommendation. International Journal of Clothing Science and Technology, v. 31, n. 3, p. 376-389, 2019.
HALL, C.; ZARRO, M. Social curation on the website Pinterest. com. American Society for Information Science and Technology, v. 49, n. 1, p. 1-9, 2012.
HARDABKHADZE, I. et al. Fashion industry. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, v. 1, n. 13 (121), p. 86–101, 2023.
HASAN, R.; LIU, C. Consumer Shopping Value in Using Curated Fashion Subscription: The Case of Stitchfix. com. In: International Textile and Apparel Association Annual Conference Proceedings, v. 77, n. 1. Iowa State University Digital Press, 2020.
HUYNH, P. H. Enabling circular business models in the fashion industry: The role of digital innovation. International Journal of Productivity and Performance Management, v. 71, n. 3, p. 870-895, 2021.
JANIESCH, C.; ZSCHECH, P.; HEINRICH, K. Machine learning and deep learning. Electronic Markets, v. 31, n. 3, p. 685-695, 2021.
JI, Y.; JIANG, G. Garment customization big data–processing and analysis in optimization design. Journal of Engineered Fibers and Fabrics, v. 15, p. 1558925020925405, 2020.
JIN, S. V.; RYU, E.; MUQADDAM, A. I trust what she’s # endorsing on Instagram. Journal of Fashion Marketing and Management: An International Journal, v. 25, n. 4, p. 665-681, 2021.
KATO, N. et al. Deepwear: a case study of collaborative design between human and artificial intelligence. In: Proceedings of the Twelfth International Conference on Tangible, Embedded, and Embodied Interaction, 2018, pp. 529-536.
KHARFAN, M.; CHAN, V. W. K.; FIRDOLAS EFENDIGIL, T. A data-driven forecasting approach for newly launched seasonal products by leveraging machine-learning approaches. Annals of Operations Research, v. 303, n. 1-2, p. 159-174, 2021.
KIM, J.; KANG, S.; BAE, J. The effects of customer consumption goals on artificial intelligence driven recommendation agents: evidence from Stitch Fix. International Journal of Advertising, v. 41, n. 6, p. 997-1016, 2022.
KRIPKA, R.; SCHELLER, M.; BONOTTO, D. L. Pesquisa Documental: considerações sobre conceitos e características na Pesquisa Qualitativa. CIAIQ2015, 2015.
LAPOLLA, K. The Pinterest project: Using social media in an undergraduate second year fashion design course at a United States University. Art, Design & Communication in Higher Education, v. 13, n. 2, p. 175-187, 2014.
LI, W.; SUN, L. Stitch Fix DTC Business Model Innovation Path Based on Data Driven. In: Innovation of Digital Economy: Cases from China, 2023, pp. 261-280. Singapore: Springer Nature Singapore.
LIPOVETSKY, G. O império do efêmero: a moda e seu destino nas sociedades modernas. Editora Companhia das Letras, 2009.
MATTHEWS, D.; ROTHENBERG, L.; GOPALAKRISHNAN, S. The impact of mass customization on fashion-innovative students. International Journal of Fashion Design, Technology and Education, v. 12, n. 3, p. 293-300, 2019.
NAPOLI, J.; DICKINSON-DELAPORTE, S.; BEVERLAND, M. B. The brand authenticity continuum: strategic approaches for building value. Journal of Marketing Management, v. 32, n. 13-14, p. 1201-1229, 2016.
NETO, V. J.; CHIARINI, T. Technological progress and political systems: non-institutional digital platforms and political transformation. Technology in society, v. 64, p. 101460, 2021.
NOBILE, T. H.; CANTONI, L. Personalization and customization in fashion: searching for a definition. Journal of Fashion Marketing and Management: An International Journal, v. 27, n. 4, p. 665-682, 2023.
PADOVANI, S.; SPINILLO, C. G.; GOMES, Í. M. D. A. Desenvolvimento e aplicação de modelo descritivo-normativo para análise de websites. Production, v. 19, p. 514-528, 2009.
PAPPAS, I. O. et al. Shiny happy people buying: the role of emotions on personalized e-shopping. Electronic Markets, v. 24, p. 193-206, 2014.
PARK, H.; KIM, Y. K. Can a fashion brand be social?: The role of benefits of brand community within social network sites. Journal of Global Fashion Marketing, v. 6, n. 2, p. 75-86, 2015.
PARKER, G. G.; VAN ALSTYNE, M. W.; CHOU, S. P. Platform revolution: how networked markets are transforming the economy and how to make them work for you. W. W. Norton & Company, 2016.
PERRET, J. K.; SCHUCK, K.; HITZEGRAD, C. Production scheduling of personalized fashion goods in a mass customization environment. Sustainability, v. 14, n. 1, p. 538, 2022.
POCHMANN, P. S.; MONTARDO, S. P. Governança de plataforma no YouTube: estudo das transmissões ao vivo do Clubinho do King. Revista Extraprensa, v. 16, n. 2, p. 38-58, 2023.
POELL, T.; NIEBORG, D.; VAN DIJCK, J. Plataformização. Revista Fronteiras, v. 22, n. 1, 2020.
ROCHET, J. C.; TIROLE, J. Platform competition in two-sided markets. Journal of the European Economic Association, v. 1, n. 4, p. 990-1029, 2003.
ROSÁRIO, A.; RAIMUNDO, R. Consumer marketing strategy and E-commerce in the last decade: a literature review. Journal of theoretical and applied electronic commerce research, v. 16, n. 7, p. 3003-3024, 2021.
SANMIGUEL, P.; SÁDABA, T. Consumo de informação de moda entre os/as millennials. Revista Prisma Social, n. 24, p. 186-208, 2019.
SCHÜßLER, E. et al. Between mutuality, autonomy and domination: rethinking digital platforms as contested relational structures. Socio-Economic Review, v. 19, n. 4, p. 1217-1243, 2021.
SHIRAI, Y.; TSUJII, J. i. Artificial Intelligence: Concepts, techniques and applications. John Wiley & Sons, Inc., 1984.
STEFANI, M. A.; STEFANIS, V.; GAROFALAKIS, J. CFRS: a trends-driven collaborative fashion recommendation system. In: 2019 10th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA), 2019, pp. 1-4. IEEE.
STEYER, D. et al. Li e aceito os termos de uso: um olhar para as práticas de governança na plataforma google workspace for education. Em Teia - Revista de Educação Matemática e Tecnológica Iberoamericana, v. 14, n. 1, 2023.
SUH, S. Fashion everydayness as a cultural revolution in social media platforms—Focus on fashion Instagrammers. Sustainability, v. 12, n. 5, p. 1979, 2020.
SUN, L.; ZHAO, L. Technology disruptions: Exploring the changing roles of designers, makers, and users in the fashion industry. International Journal of Fashion Design, Technology and Education, v. 11, n. 3, p. 362-374, 2018.
VAN DIJCK, J.; POELL, T.; DE WAAL, M. The platform society: Public values in a connective world. Oxford University Press, 2018.
VAN DIJCK, José. The Culture of Connectivity: A Critical History of Social Media. New York: OUP USA, 2013.
VIEJO, C. G.; FUENTES, S. Beer aroma and quality traits assessment using artificial intelligence. Fermentation, v. 6, n. 2, p. 56, 2020.
WAHID, R. et al. Becoming TikTok famous: Strategies for global brands to engage consumers in an emerging market. Journal of International Marketing, v. 31, n. 1, p. 106-123, 2023.
YAN, C.; CHEN, Y.; ZHOU, L. Differentiated fashion recommendation using knowledge graph and data augmentation. IEEE Access, v. 7, p. 102239-102248, 2019.
YIN, R. K. Estudo de Caso: Planejamento e métodos. Bookman editora, 2015.
ZHANG, L. et al. Value co-creation and appropriation of platform-based alliances in cooperative advertising. Industrial Marketing Management, v. 96, p. 213-225, 2021.
ZIELNICKI, K. Simulacra and selection: Clothing set recommendation at Stitch Fix. In: Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2019, pp. 1379-1380.
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