Le marché de l'intelligence artificielle sur la mode devrait représenter 270,0 millions de dollars américains en 2018 et devrait croître à un TCAC de 36,9 % au cours de la période de prévision 2019-2027, pour atteindre 4 391,7 millions de dollars américains d'ici 2027.< /h3>
La disponibilité d'une grande quantité de données provenant de différentes sources de données est l'un des facteurs clés de la croissance de la technologie de l'IA dans l'industrie de la mode. La prolifération de la facilité daccès à Internet, des appareils intelligents, les progrès technologiques et autres sont quelques-unes des principales raisons de laugmentation exponentielle de la génération de données. La mise en uvre de la RFID et du Bluetooth pour localiser les produits et recueillir des informations connaît également une croissance exponentielle dans l'industrie de la mode. De plus, les chatbots vocaux tels quAmazon Alexa et Apple Siri génèrent en permanence une énorme quantité de données chaque seconde. En utilisant ces solutions conversationnelles, les marques de mode collectent des données en interrogeant les clients sur les exigences et les tendances et en approfondissant leurs habitudes d'achat.
Cette évolution de la numérisation présente une énorme opportunité pour les entreprises de mode d'utiliser les énormes volumes d'utilisateurs. /traiter les données pour obtenir des informations utiles. Les changements de paradigme des entreprises de mode qui ont adopté la numérisation ont généré de plus grands avantages pour les entreprises et ont donné lieu à davantage d'opportunités de génération de revenus. En outre, avec les progrès de la technologie informatique et de stockage, la puissance de calcul a été multipliée par plusieurs au cours de la dernière décennie. Cela a créé de nouvelles opportunités pour gérer et calculer de grands ensembles de données, et lorsqu'il est associé à la technologie de l'IA, des informations utiles sur les entreprises et les clients peuvent être obtenues. Grâce aux applications d'IA telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, les entreprises de mode ont une formidable opportunité d'exploiter les données disponibles pour obtenir des informations utiles et ainsi augmenter leurs revenus.
Régions lucratives pour l'intelligence artificielle sur le marché de la mode
< p>Informations sur le marché
L'introduction de la programmation en langage naturel (NLP) dans l'industrie de la mode constitue une énorme opportunité pour l'IA chez les vendeurs de mode
La NLP offre une expérience humaine à haute efficacité et crée des chatbots hautement interactifs. Les fournisseurs ont une énorme opportunité daméliorer leurs services en implémentant le NLP dans leurs solutions. Dans le secteur de la mode, la PNL a la capacité d'offrir une grande aide aux sites Web de mode et de vêtements en filtrant la majorité des problèmes des clients et en les envoyant à différents clients pour clarifier les problèmes.
Les entreprises font des efforts pour une meilleure compréhension. et la mise en uvre de la PNL. Les PNL sont capables de gérer le nombre de systèmes qui fonctionnent ensemble pour gérer les interactions de bout en bout entre les machines et les humains. Cette technologie permet aux utilisateurs d'interagir plus naturellement. Les entreprises investissent énormément dans le développement de solutions compatibles NLP pour lindustrie de la mode. Par exemple, Zalando SE, une entreprise de mode basée en Allemagne, a mis en uvre le modèle NLP sur son site Web basé sur PyTorch et Python.
Offrir des informations sur le marché
L'IA sur le marché de la mode par offre est segmentée en solutions et services. Parmi la liste des technologies émergentes comprenant lIA, lIoT, la blockchain, lAR/VR et limpression 3D, lintelligence artificielle a été à lavant-garde des perturbations dans tous les secteurs. Lune des manières les plus remarquables dont la mode et la technologie ont été intégrées est peut-être la capacité de transformer un ensemble diversifié de données en informations enrichissantes et engageantes. Linformatique cognitive et lintelligence artificielle augmentent lagilité des détaillants. Des investissements importants sont réalisés par certaines des plus grandes sociétés informatiques ainsi que par des détaillants de mode. Par exemple, Oracle Corporation, dans le cadre de son logiciel Oracle Retail, investit des ressources et du temps importants pour faire progresser continuellement son portefeuille scientifique de vente au détail. Cela permet aux détaillants de mieux anticiper les changements rapides dans les préférences des clients, ce qui leur permet de simplifier les prix et les promotions optimaux sur un nombre croissant de combinaisons disponibles pour les détaillants et leurs consommateurs.
L'intelligence artificielle sur le marché de la mode, par modèle de déploiement - 2018 et 2027
Aperçu du marché du déploiement
Le marché de l'IA dans la mode par type de déploiement est segmenté en sur site et dans le cloud. Les entreprises et les marques de mode qui envisagent de réaliser des investissements substantiels dans lintelligence artificielle devraient rapidement se tourner vers la plateforme moderne en adoptant des solutions sur site ou basées sur le cloud. L'adoption de solutions d'IA sur site ou basées sur le cloud dans l'industrie de la mode est également fortement influencée par la volonté des entreprises ou des marques de mode de se tourner vers de nouveaux fournisseurs proposant des solutions avancées basées sur l'IA. Outre les grandes entreprises, diverses PME du monde entier adoptent également des solutions basées sur l'IA. Le marché mondial de lIA dans la mode connaît un changement de paradigme, passant du déploiement traditionnel sur site aux déploiements basés sur le cloud dans le scénario actuel. Cette tendance est principalement due à la présence d'une nouvelle catégorie de solutions cloud uniquement, qui contribuent à minimiser les complexités d'intégration et les coûts d'installation grâce à une configuration rapide. Il a également été observé que non seulement les fournisseurs de logiciels sur le marché mondial depuis 15 ans sont basés sur le cloud, mais qu'il existe également certains fournisseurs sur site, qui facilitent certaines formes de logiciels basés sur l'IA déployés dans le cloud pour l'industrie de la mode. Le nombre croissant de solutions attrayantes basées sur le cloud pour l'industrie de la mode est également un facteur de stimulation des revenus qui prévaut dans le scénario de marché actuel. De plus, les partenariats et les collaborations entre les marques/détaillants de mode et les entreprises technologiques stimulent le marché des services basés sur le cloud.
Application Market Insight
L'industrie de la mode met en uvre l'IA pour devenir compétitive. . Les marques de toutes tailles, ainsi que de toutes spécialités, tirent parti de la technologie pour mieux comprendre leurs clients. Un énorme volume de données est généré par plusieurs interactions sur les réseaux sociaux, les plateformes mobiles et les transactions de commerce électronique dans le secteur de la mode, ce qui offre l'opportunité aux praticiens et aux chercheurs d'analyser et de développer des systèmes capables de comprendre les comportements des consommateurs et d'adapter la plateforme en ligne. services grâce à une utilisation efficace de l'IA.
Aujourd'hui, les systèmes informatiques sont beaucoup plus capables d'effectuer simplement des tâches qui étaient autrefois effectuées par des humains en raison de l'innovation et de la puissance de traitement accrues dans le développement de l'algorithme. La diversité et le volume des données collectées ont augmenté, ce qui contribue à un meilleur apprentissage et à une prise de décision plus intelligente grâce à l'IA.
L'intelligence artificielle mondiale dans les segments de la mode :
L'intelligence artificielle dans Marché de la mode - Par offres
- Solutions
- Services
Intelligence artificielle sur le marché de la mode - Par déploiement
- Sur site
- Basé sur le cloud
Intelligence artificielle sur le marché de la mode Par application
- Recommandation de produit
- Assistant virtuel
- Recherche et découverte de produits
- Conception créative et prévision des tendances
- Gestion de la relation client
- Autres
L'intelligence artificielle sur le marché de la mode - Par secteur d'utilisation final
- Vêtement
- Accessoires
- Cosmétiques
- Autres
L'intelligence artificielle sur le marché de la mode - Par géographie
- Amérique du Nord
- États-Unis
- Canada
- Mexique
- Europe
- France
- Allemagne
- Italie
- Espagne
- Royaume-Uni
- Reste de l'Europe
- Asie-Pacifique (APAC)
- Australie
- Chine
- Inde
- Japon
- Reste de l'APAC
< /li> - Moyen-Orient et Afrique (MEA)
- Arabie Saoudite
- EAU
- Afrique du Sud
- Reste du MEA
li>
- Amérique du Sud (SAM)
- Brésil
- Reste de la SAM
Entreprises
- 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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