Machine Learning Algorithms for Slow Fashion Consumer Prediction: Theoretical and Managerial Implications

Ítalo José de Medeiros Dantas; Marcelo Curth

doi:10.24883/IberoamericanIC.v13i.439

Autores

Ítalo José de Medeiros Dantas Universidade Feevale (Feevale), Rio Grande do Sul https://orcid.org/0000-0003-0710-6142
Marcelo Curth Universidade Feevale (Feevale), Rio Grande do Sul https://orcid.org/0000-0002-9361-8373

DOI:

https://doi.org/10.24883/IberoamericanIC.v13i.439

Palavras-chave:

Sustentabilidade, Classificação de consumidores, Aprendizado de máquina, Consciência ambiental, Tomada de Decisão Estratégica

Resumo

Objetivo: Comparar, propor e discutir as implicações de cinco algoritmos de aprendizado de máquina para prever perfis de consumidores de moda lenta.

Metodologia/abordagem: Utilizamos a linguagem de programação Python para construir os modelos com bibliotecas scikit-learn. Testamos o potencial de cinco algoritmos para classificar corretamente os consumidores de moda lenta: I) extremely randomized trees, II) random forest, III) support vector machine, IV) gradient boosting Tree, and V) naïve bayes.

Originalidade/Relevância: A originalidade deste artigo reside na combinação de preocupações relacionadas a sustentabilidade na Moda, análise do comportamento do consumidor e técnicas de aprendizado de máquina. Aborda uma questão crítica na indústria da moda e oferece implicações práticas que podem ser benéficas para empresas que procuram alinhar as suas práticas com os princípios do Slow fashion. Esta abordagem interdisciplinar torna-o uma contribuição relevante tanto para a academia como para a indústria.

Principais conclusões: As métricas de desempenho revelaram valores satisfatórios para todos os algoritmos. No entanto, o Support Vector Machine apresentou melhor precisão (96%) no conjunto de dados para perfil do consumidor Slow Fashion, enquanto a Random Forest apresentou o pior desempenho (87%).

Contribuições teóricas/metodológicas: Entendemos que o modelo pode ser útil para empresas que desejam adotar abordagens mais direcionadas e práticas no contexto do Slow fashion, permitindo-lhes tomar decisões mais informadas e estratégicas. Portanto, esses insights podem orientar pesquisas futuras na otimização de aplicativos de aprendizado de máquina para análise do comportamento do consumidor e fornecer orientações valiosas para profissionais de marketing de moda que buscam aprimorar suas estratégias de segmentação e engajamento.

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Biografia do Autor

Ítalo José de Medeiros Dantas, Universidade Feevale (Feevale), Rio Grande do Sul

Doutorando Ciência da Informação pela Universidade de Otago (Nova Zelândia) e em Processos e Manifestações Culturais pela Universidade Feevale (Brasil); Mestre em Design pela Universidade Federal de Campina Grande (2021); Especialista em Comunicação, Semiótica e Linguagens Visuais pela Universidade Braz Cubas (2021); e, graduado em Design de Moda pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (2019). Atualmente, é também Bacharelando em Estatística pelo Centro Universitário IBMR. Foi professor substituto na área de processos de gestão e controle de qualidade na indústria do vestuário no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte - Campus Caicó entre os anos de 2022 e 2023. Teve sua dissertação selecionada para exibição no 35º Prêmio Design do Museu da Casa Brasileira, na categoria trabalhos escritos não publicados. Pesquisador multidisciplinar com interesses acadêmicos e profissionais em diferentes áreas, com ênfase em Design, Moda e Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: comunicação visual; morfologia dos artefatos; estudos empíricos; pesquisa de mercado, com foco no consumo; inferência estatística; e, análise exploratória de dados.

Marcelo Curth, Universidade Feevale (Feevale), Rio Grande do Sul

Possui doutorado em Administração pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), mestrado em Administração e Negócios pela Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUC-RS), Pós-Graduado em Administração e Marketing pela Universidade Gama Filho, Pós-Graduado em Educação pela Faculdade (SENAC-RS) e pós-graduando em Mentoring Teacher Education (Universidade de Tampere - Finlândia) e graduação em Ciências do Desporto pela Universidade Luterana do Brasil (ULBRA). É professor do PPG em Processos e Manifestações Culturais da Universidade Feevale, atuando como pesquisador no tema Marketing: Identidade e Cultura. Professor em nível de graduação e pós-graduação de disciplinas sobre Marketing Estratégico, Marketing de Relacionamento, Comportamento do Consumidor, Gestão e Empreendedorismo na Saúde e Esporte. Coordenador de curso em nível de pós-graduação (Lato Sensu) em Gestão Esportiva e Treinamento e Prescrição de Exercícios. Coordenador de projetos de inovação na área da Saúde com agências de fomento. Gestor de programas e projetos esportivos e de extensão. Coordenador temático dos GTTs de Marketing Esportivo e Modelagem de Negócios e Empreendedorismo da Associação Brasileira de Gestão Esportiva (ABRAGESP). Atuação como Sócio proprietário de empresas de consultoria, assessoria e treinamento, realizando consultorias em estratégias de marketing em micro e pequenas empresas.

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