Love brand: la personalización de la marca y éxito del engagement (ODS-12: Producción y Consumo Responsable)

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado investiga la paradoja de marca que representa Shein en el mercado español, analizando cómo una corporación bajo constante escrutinio ético logra consolidarse como una Lovemark en el ecosistema digital. El objetivo principal es desgranar los pilares de esta lealtad mediante una metodología avanzada de Business Analytics y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).

Para ello, se ha consolidado un corpus de 11.717 reseñas extraídas de dos plataformas con arquitecturas de incentivos opuestas: iGraal (incentivada mediante cashback) y Trustpilot (orgánica). Técnicamente, el estudio somete a examen el rendimiento de dos arquitecturas de deep learning (BETO y RoBERTuito), actuando como una auditoría técnica que revela las limitaciones actuales del PLN para procesar el ruido semántico, las dobles negaciones y el lenguaje informal del consumidor.

Tras verificar mediante dicha auditoría que la valoración declarada (ground truth) ofrece una mayor fiabilidad estratégica ante la complejidad del discurso, los hallazgos revelan una dualidad crítica en la reputación de la marca. Mientras que en iGraal existe un sesgo de positividad artificial del 94,9%, el análisis en Trustpilot confirma un estatus de Lovemark orgánica con un 71,5% de valoraciones positivas. Los resultados demuestran que la lealtad de los usuarios no se fundamenta en los valores éticos o medioambientales de la firma ─factores que resultan marginales en el discurso del consumidor (< 0.5%)─, sino en la fiabilidad operativa y logística excepcional.

En conclusión, Shein ha logrado proyectar los pilares de Kevin Roberts (Misterio, Sensualidad e Intimidad) a través de la gamificación y la eficiencia, logrando que la gratificación emocional inmediata actúe como un anestésico ante la disonancia ética del modelo de consumo ultra-fast fashion y los objetivos de sostenibilidad (ODS-12).This bachelor’s Thesis investigates the brand paradox represented by Shein in the Spanish market, analyzing how a corporation under constant ethical scrutiny has managed to consolidate itself as a Lovemark within the digital ecosystem. The primary objective is to deconstruct the pillars of this brand loyalty through an advanced methodology based on Business Analytics and Natural Language Processing (NLP).

To this end, a corpus of 11,717 reviews was consolidated from two platforms with opposing incentive architectures: iGraal (incentivized via cashback) and Trustpilot (organic). From a technical perspective, the study examines the performance of two deep learning architectures (BETO and RoBERTuito), acting as a technical audit that reveals current NLP limitations in processing semantic noise, double negatives, and informal consumer language.

After verifying through this audit that the declared rating (ground truth) provides greater strategic reliability given the complexity of the discourse, the findings reveal a critical duality in the brand’s reputation. While iGraal exhibits an artificial positivity bias of 94.9%, the analysis in Trustpilot confirms an organic Lovemark status with a 71.5% positive rating. The results demonstrate that user loyalty is not founded on the firm’s ethical or environmental values ─factors that remain marginal in consumer discourse (< 0.5%)─ but rather on exceptional operational and logistical reliability.

In conclusion, Shein has successfully projected Kevin Roberts’ pillars (Mystery, Sensuality, and Intimacy) through gamification and efficiency, allowing immediate emotional gratification to act as an anesthetic against the ethical dissonance of the ultra-fast fashion model and sustainability goals (SDG-12).