Der Markt für künstliche Intelligenz in der Mode wird im Jahr 2018 voraussichtlich 270,0 Mio /h3>
Die Verfügbarkeit großer Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen ist einer der Schlüsselfaktoren für das Wachstum der KI-Technologie in der gesamten Modebranche. Die Verbreitung der einfachen Verfügbarkeit des Internets, intelligenter Geräte, der technologische Fortschritt und andere sind einige der Hauptgründe für den exponentiellen Anstieg der Datengenerierung. Der Einsatz von RFID und Bluetooth zur Lokalisierung von Produkten und zum Sammeln von Informationen nimmt auch in der Modebranche exponentiell zu. Darüber hinaus generieren sprachgesteuerte Chatbots wie Amazon Alexa und Apple Siri kontinuierlich jede Sekunde enorme Datenmengen. Durch den Einsatz dieser Konversationslösungen sammeln Modemarken Daten, indem sie die Anforderungen und Trends der Kunden abfragen und tiefer in das Kaufverhalten eintauchen.
Diese Entwicklung in der Digitalisierung bietet Modeunternehmen eine große Chance, die enormen Benutzermengen zu nutzen /Verarbeiten Sie Daten, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Der Paradigmenwechsel der Modeunternehmen, der sich die Digitalisierung zu eigen macht, hat den Unternehmen größere Vorteile gebracht und zu mehr Möglichkeiten zur Umsatzgenerierung geführt. Mit der Weiterentwicklung der Computer- und Speichertechnologie hat sich auch die Rechenleistung im letzten Jahrzehnt um ein Vielfaches erhöht. Dies hat neue Möglichkeiten für die Verwaltung und Berechnung großer Datenmengen geschaffen, und in Verbindung mit KI-Technologie können nützliche Geschäfts- und Kundeneinblicke gewonnen werden. Mit KI-Anwendungen wie maschinellem Lernen und Deep Learning haben Modeunternehmen eine enorme Chance, die verfügbaren Daten für nützliche Erkenntnisse zu nutzen und so ihren Umsatz zu steigern.
Lukrative Regionen für künstliche Intelligenz im Modemarkt
< p>Markteinblicke
Die Einführung von Natural Language Programming (NLP) in der Modebranche bietet große Chancen für KI bei Modeanbietern
NLP bietet hocheffiziente menschliche Erfahrungen und erstellt hochgradig interaktive Chatbots. Anbieter haben eine große Chance, ihre Dienstleistungen durch die Implementierung von NLP in ihre Lösungen zu verbessern. In der Modebranche verfügt NLP über Möglichkeiten, Mode- und Bekleidungswebsites eine große Hilfe zu bieten, indem es die meisten Kundenprobleme filtert und an verschiedene Kunden sendet, um die Probleme zu klären.
Unternehmen bemühen sich um ein besseres Verständnis und Umsetzung von NLP. NLPs sind in der Lage, die Anzahl der Systeme zu bewältigen, die zusammenarbeiten, um End-to-End-Interaktionen zwischen Maschinen und Menschen abzuwickeln. Diese Technologie ermöglicht Benutzern eine natürlichere Interaktion. Das Unternehmen investiert enorm in die Entwicklung NLP-fähiger Lösungen für die Modebranche. Beispielsweise hat das in Deutschland ansässige Modeunternehmen Zalando SE das NLP-Modell auf Basis von PyTorch und Python auf seiner Website implementiert.
Einblicke in den Markt bieten
Der KI-in-Mode-Markt wird nach Angebot segmentiert Lösungen und Dienstleistungen. Unter den aufstrebenden Technologien, darunter KI, IoT, Blockchain, AR/VR und 3D-Druck, steht die künstliche Intelligenz in allen Branchen an der Spitze der Umwälzungen. Eine der vielleicht auffälligsten Möglichkeiten, wie Mode und Technologie integriert wurden, ist die Fähigkeit, vielfältige Daten in bereichernde, ansprechende Informationen umzuwandeln. Cognitive Computing und künstliche Intelligenz steigern die Agilität von Einzelhändlern. Einige der führenden IT-Unternehmen sowie Modehändler tätigen erhebliche Investitionen. Beispielsweise investiert die Oracle Corporation im Rahmen ihrer Software Oracle Retail erhebliche Ressourcen und Zeit, um ihr Einzelhandelswissenschaftsportfolio kontinuierlich weiterzuentwickeln. Dies ermöglicht es Einzelhändlern, schnelleren Änderungen in den Kundenpräferenzen besser zuvorzukommen und optimale Preise und Werbemaßnahmen für eine wachsende Anzahl von Kombinationen zu vereinfachen, die Einzelhändlern und ihren Verbrauchern zur Verfügung stehen.
Künstliche Intelligenz im Modemarkt, nach Bereitstellungsmodell 2018 und 2027
Einblick in den Bereitstellungsmarkt
Der KI-Markt für Mode ist nach Bereitstellungstyp in On-Premise und Cloud unterteilt. Von den Unternehmen und Modemarken, die erhebliche Investitionen in künstliche Intelligenz planen, wird erwartet, dass sie schnell auf die moderne Plattform umsteigen, indem sie entweder On-Premise- oder Cloud-basierte Lösungen einführen. Die Einführung von On-Premise- oder Cloud-basierten KI-Lösungen in der Modebranche wird auch stark von der Bereitschaft der Modeunternehmen oder Marken beeinflusst, zu neuen Anbietern zu wechseln, die fortschrittliche KI-basierte Lösungen anbieten. Neben den Großunternehmen setzen auch verschiedene KMU auf der ganzen Welt auf KI-basierte Lösungen. Der globale KI-in-Mode-Markt erlebt derzeit einen Paradigmenwechsel von der traditionellen On-Premise-Bereitstellung hin zu cloudbasierten Bereitstellungen. Dieser Trend wird vor allem durch das Vorhandensein einer neuen Kategorie von reinen Cloud-Lösungen vorangetrieben, die durch eine schnelle Einrichtung dazu beitragen, Integrationskomplexität und Installationskosten zu minimieren. Es wurde auch beobachtet, dass nicht nur die Softwareanbieter auf dem Weltmarkt seit den letzten 15 Jahren Cloud-basiert sind, sondern es auch einige On-Premise-Anbieter gibt, die bestimmte Formen cloudbasierter KI-basierter Software für die Modebranche ermöglichen. Auch die zunehmende Zahl attraktiver cloudbasierter Lösungen für die Modebranche ist im aktuellen Marktszenario ein umsatzstimulierender Faktor. Darüber hinaus treiben Partnerschaften und Kooperationen zwischen Modemarken/Einzelhändlern und Technologieunternehmen den Markt für Cloud-basierte Dienste voran.
Einblick in den Anwendungsmarkt
Die Modebranche setzt KI ein, um wettbewerbsfähig zu werden . Marken aller Größen und Spezialitäten nutzen Technologien, um Kunden besser zu verstehen. Durch verschiedene Social-Media-Interaktionen, mobile Plattformen und E-Commerce-Transaktionen in der Modebranche wird ein riesiges Datenvolumen generiert, das Praktikern und Forschern die Möglichkeit bietet, Systeme zu analysieren und zu entwickeln, die in der Lage sind, das Verbraucherverhalten zu verstehen und die Online-Plattform anzupassen Dienstleistungen durch effizienten Einsatz von KI.
Heutzutage sind Computersysteme aufgrund der zunehmenden Innovation und Rechenleistung bei der Entwicklung des Algorithmus viel eher in der Lage, lediglich Aufgaben auszuführen, die früher von Menschen ausgeführt wurden. Die Vielfalt und das Volumen der gesammelten Daten haben zugenommen, was zu einem besseren Lernen und einer intelligenteren Entscheidungsfindung mithilfe von KI beiträgt.
Globale künstliche Intelligenz in Modesegmenten:
Künstliche Intelligenz in Modemarkt nach Angeboten
- Lösungen
- Dienstleistungen
Künstliche Intelligenz im Modemarkt nach Einsatz
- On-premise
- Cloud-basiert
Künstliche Intelligenz im Modemarkt nach Anwendung
- Produktempfehlung
- Virtueller Assistent
- Produktsuche und -erkennung
- Kreatives Design und Trendprognose
- Kundenbeziehungsmanagement
- Andere
Künstliche Intelligenz im Modemarkt nach Endverbraucherbranche
- Bekleidung
- Accessoires
- Kosmetik
- Andere
Künstliche Intelligenz im Modemarkt nach Geografie
- Nordamerika
- USA
- Kanada
- Mexiko
- Europa
- Frankreich
- Deutschland
- Italien
- Spanien
- Großbritannien
- Restliches Europa
- Asien-Pazifik (APAC)
- Australien
- China
- Indien
- Japan
- Rest von APAC
< /li> - Naher Osten und Afrika (MEA)
- Saudi-Arabien
- VAE
- Südafrika
- Rest von MEA
- Südamerika (SAM)
- Brasilien
- Rest von SAM
Unternehmen
- Adobe Inc.
- Alphabet Inc. (Google)
- Amazon.com, Inc.
- Catchoom
- Facebook Inc.
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Oracle Corporation
- SAP SE
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
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to country scope.
The List of Companies - Artificial Intelligence In Fashion Market
- Adobe Inc.
- Amazon Web Services, Inc.
- Catchoom Technologies S.L.
- Facebook, Inc.
- Google LLC
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Oracle Corporation
- SAP SE
The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.
- Data Collection and Secondary Research:
As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.
Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.
- Primary Research:
The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.
For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.
A typical research interview fulfils the following functions:
- Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
- Validates and strengthens in-house secondary research findings
- Develops the analysis team’s expertise and market understanding
Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:
- Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
- Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.
Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:
Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.
- Data Analysis:
Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.
- Macro-Economic Factor Analysis:
We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.
- Country Level Data:
Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.
- Company Profile:
The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.
- Developing Base Number:
Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.
- Data Triangulation and Final Review:
The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.
We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.
We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.
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