Human vs automatic advice : what’s the future of personal counselling for cosmetic products? : focus on the Portuguese market

From the studies conducted, it was observed that the cosmetic industry has shown exponential growth in recent years, and the increasing use of social networks has influenced this phenomenon. Also, they have led to changes in consumer buying behavior, including the increase in online shopping. Due to the increase in the importance of the self and the concern with having a good appearance, consumers expect more personalized service and advice. In response to these expectations, companies have invested in the pursuit of machine learning technologies. These technologies can offer automatic advice without human intervention and, at the same time, they cause changes in the purchase decision-making process. In this context, this study addresses the receptivity of these technologies in the Portuguese market, using “HiMirror” technology as a benchmark, to help companies to define their sales and marketing strategy. The Technology Acceptance Model was used as a basis for testing consumer acceptance and it was observed that consumers find this technology useful and the perception of utility positively influences their propensity to use it in-store. Personality traits, such as creativity, fashion sense, and rationality, were analyzed to find clusters about the intention to use this technology and to find the best target for these services. Finally, it was analyzed in which buying situations and for what kind of products consumers prefer to be advised by machines rather than humans.Dos estudos realizados, observou-se que a indústria de cosmética apresentou um crescimento exponencial nos últimos anos, sendo que o incremento da utilização das redes sociais influenciou esse fenómeno. Para além do mais, provocaram também alterações nos comportamentos de compra dos consumidores, nomeadamente o aumento das compras online. Devido ao reforço da importância do “eu” e ao aumento da importância da aparência, os consumidores esperam um atendimento e aconselhamento mais personalizado. Em resposta a essas expectativas, as empresas têm investido na procura de tecnologias baseadas no “machine learning”. Estas tecnologias são capazes de oferecer aconselhamento automático sem intervenção humana e, ao mesmo tempo, causar alterações no processo de tomada de decisão da compra. Neste contexto, este estudo aborda a recetividade destas tecnologias no mercado português, com base na tecnologia “HiMirror”, e tem como objetivo ajudar as empresas a definir a sua estratégia de vendas e marketing. O Modelo de Aceitação de Tecnologia foi usado como alicerce para testar a aceitação dos consumidores e concluímos que os mesmos consideram esta tecnologia útil e que a sua perceção de utilidade influencia positivamente a propensão do seu uso em loja. Os traços de personalidade, ou seja, a criatividade, o senso de moda e a racionalidade, foram analisados de modo a encontrar clusters sobre a intenção de uso desta tecnologia. Por último, foi analisado em que situações de compra e para que tipo de produtos os consumidores preferem ser aconselhados por máquinas em vez de humanos