Si prevede che il mercato dell'intelligenza artificiale nella moda raggiungerà i 270,0 milioni di dollari USA nel 2018 e si prevede che crescerà a un CAGR del 36,9% durante il periodo di previsione 2019 - 2027, per raggiungere i 4.391,7 milioni di dollari entro il 2027.
La disponibilità di una grande quantità di dati provenienti da diverse fonti è uno dei fattori chiave che guidano la crescita della tecnologia AI nel settore della moda. La proliferazione della facile disponibilità di Internet, dei dispositivi intelligenti, del progresso della tecnologia e altri sono alcuni dei motivi principali dell’aumento esponenziale della generazione di dati. Anche l’implementazione di RFID e Bluetooth per localizzare i prodotti e raccogliere informazioni sta aumentando in modo esponenziale nel settore della moda. Inoltre, i chatbot a comando vocale come Amazon Alexa e Apple Siri generano continuamente un’enorme quantità di dati ogni secondo. Utilizzando queste soluzioni conversazionali, i marchi di moda raccolgono dati chiedendo le esigenze dei clienti, le tendenze e approfondendo il modello di acquisto.
Questa evoluzione nella digitalizzazione rappresenta un'enorme opportunità per le aziende della moda di utilizzare gli enormi volumi dei dati utente/processo per ottenere insight utili. Il cambiamento di paradigma delle aziende di moda che abbracciano la digitalizzazione ha raccolto maggiori benefici per le imprese e ha portato a maggiori opportunità di generazione di entrate. Inoltre, con il progresso nella tecnologia informatica e di archiviazione, la potenza di calcolo è aumentata notevolmente negli ultimi dieci anni. Ciò ha creato nuove opportunità per la gestione e l’elaborazione di grandi quantità di dati e, se abbinato alla tecnologia AI, è possibile ottenere utili informazioni aziendali e sui clienti. Con le applicazioni di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico e il deep learning, le aziende di moda hanno un'enorme opportunità di sfruttare i dati disponibili per ottenere approfondimenti utili e aumentare così le proprie entrate.
Approfondimenti strategici
Regioni redditizie per l'intelligenza artificiale nel mercato della moda
Approfondimenti di mercato
L'introduzione della programmazione in linguaggio naturale (NLP) nel settore della moda rappresenta un'enorme opportunità per l'intelligenza artificiale nei venditori di moda
La PNL offre un'esperienza umana ad alta efficienza e crea chatbot altamente interattivi. I fornitori hanno un'enorme opportunità di migliorare i propri servizi implementando la PNL nelle proprie soluzioni. Nel settore della moda, la PNL ha la capacità di offrire un grande aiuto ai siti web di moda e abbigliamento filtrando la maggior parte dei problemi dei clienti e inviandoli a diversi clienti per chiarire i problemi.
Le aziende si stanno impegnando per migliore comprensione e implementazione della PNL. Gli PNL sono in grado di gestire il numero di sistemi che lavorano insieme per gestire le interazioni end-to-end tra macchine e esseri umani. Questa tecnologia consente agli utenti di interagire in modo più naturale. Le aziende stanno facendo enormi investimenti nello sviluppo di soluzioni abilitate alla PNL per l’industria della moda. Ad esempio, Zalando SE, un'azienda di moda tedesca, ha implementato il modello NLP sul proprio sito web basato su PyTorch e Python.
Offrire approfondimenti di mercato
L'intelligenza artificiale nel mercato della moda mediante l'offerta è segmentata in soluzioni e servizi. Nell’elenco delle tecnologie emergenti tra cui AI, IoT, blockchain, AR/VR e stampa 3D, l’intelligenza artificiale è stata in prima linea nella rivoluzione per ogni settore. Forse uno dei modi più evidenti in cui la moda e la tecnologia sono state integrate è la capacità di trasformare un insieme diversificato di dati in informazioni arricchenti e coinvolgenti. Il cognitive computing e l’intelligenza artificiale stanno aumentando l’agilità dei rivenditori. Alcune delle principali società IT e i rivenditori di moda stanno effettuando investimenti significativi. Ad esempio, Oracle Corporation con il suo software, Oracle Retail, investe notevoli risorse e tempo per far avanzare continuamente il proprio portafoglio scientifico al dettaglio. Ciò consente ai rivenditori di prevenire meglio i rapidi cambiamenti nelle preferenze dei clienti, consentendo loro di semplificare il prezzo e la promozione ottimali attraverso un numero crescente di combinazioni disponibili per i rivenditori e i loro consumatori.
Intelligenza artificiale nel mercato della moda, per modello di implementazione &ndash ; 2018 e 2027Insight sul mercato della distribuzione
Il mercato dell'intelligenza artificiale nella moda in base al tipo di distribuzione è segmentato in on-premise e cloud. Si prevede che le aziende e i marchi di moda che intendono effettuare investimenti sostanziali nell’intelligenza artificiale si sposteranno rapidamente verso la piattaforma moderna adottando soluzioni on-premise o basate su cloud. L’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale on-premise o basate su cloud nel settore della moda è anche fortemente influenzata dalla volontà delle aziende o dei marchi di moda di passare a nuovi fornitori che offrono soluzioni avanzate basate sull’intelligenza artificiale. Oltre alle grandi imprese, anche diverse PMI in tutto il mondo stanno adottando soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. Nello scenario attuale, il mercato globale dell’intelligenza artificiale nel settore della moda sta vivendo un cambiamento di paradigma dalla tradizionale implementazione on-premise a implementazioni basate su cloud. Questa tendenza è principalmente guidata dalla presenza di una nuova categoria di soluzioni esclusivamente cloud, che aiutano a ridurre al minimo le complessità di integrazione e i costi di installazione con una configurazione rapida. È stato inoltre osservato che non solo i fornitori di software nel mercato globale da 15 anni sono basati sul cloud, ma ci sono anche alcuni fornitori locali, che stanno facilitando alcune forme di software basato sull’intelligenza artificiale distribuito sul cloud per l’industria della moda. Il crescente numero di interessanti soluzioni basate su cloud per l’industria della moda è anche un fattore di stimolazione delle entrate prevalente nell’attuale scenario di mercato. Inoltre, le partnership e le collaborazioni tra marchi/rivenditori di moda e aziende tecnologiche stanno guidando il mercato dei servizi basati su cloud.
Application Market Insight
L'industria della moda sta implementando l'intelligenza artificiale per raggiungere la competitività . Marchi di tutte le dimensioni, così come quelli specializzati, stanno sfruttando la tecnologia per comprendere meglio i clienti. Un enorme volume di dati viene generato da diverse interazioni sui social media, piattaforme mobili e transazioni di e-commerce nel settore della moda, che offre l'opportunità a professionisti e ricercatori di analizzare e sviluppare sistemi in grado di comprendere i comportamenti dei consumatori e personalizzare la piattaforma online. servizi tramite un uso efficiente dell'intelligenza artificiale.
I sistemi informatici di oggi sono molto più capaci di eseguire semplicemente compiti che un tempo venivano eseguiti dagli esseri umani grazie alla maggiore innovazione e potenza di elaborazione nello sviluppo dell'algoritmo. La diversità e il volume dei dati raccolti sono aumentati, il che aiuta a migliorare l'apprendimento e a prendere decisioni più intelligenti con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale globale nei segmenti della moda:
Intelligenza artificiale in Mercato della moda - Per offerta
- Soluzioni
- Servizi
Intelligenza artificiale nel mercato della moda - Per distribuzione
- On-premise
- Basato sul cloud
Intelligenza artificiale nel mercato della moda - Per applicazione
- Consiglio prodotto
- Assistente virtuale
- Ricerca e scoperta di prodotti
- Progettazione creativa e previsione delle tendenze
- Gestione delle relazioni con i clienti
- Altro
Intelligenza artificiale nel mercato della moda - Per settore dell'utente finale
- Abbigliamento
- Accessori
- Cosmetici
- Altro
Intelligenza artificiale nel mercato della moda - Per area geografica
- Nord America
- Stati Uniti
- Canada
- Messico
< li>Europa - Francia
- Germania
- Italia
- Spagna
- Regno Unito
- Resto dell'Europa
- Asia Pacifico (APAC)
- Australia
- Cina
- India
- Giappone
- Resto dell'APAC
- Medio Oriente e Asia Africa (MEA)
- Arabia Saudita
- Emirati Arabi Uniti
- Sudafrica
- Resto del MEA
- America del Sud (SAM)
- Brasile
- Resto di SAM
Società
- 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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