Der Markt für künstliche Intelligenz in der Modebranche wird voraussichtlich von 1,09 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 17,41 Milliarden US-Dollar im Jahr 2031 anwachsen. Der Markt wird voraussichtlich zwischen 2023 und 2031 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 41,4 % verzeichnen. Die zunehmende Nutzung von KI-Technologie bei Modemarken zur Analyse des Kaufverhaltens der Verbraucher wird wahrscheinlich ein wichtiger Trend im Bereich der künstlichen Intelligenz in der Modebranche bleiben.CAGR of 41.4% in 2023–2031. The growing adoption of AI technology among fashion brands for analyzing consumer buying behavior is likely to remain a key artificial intelligence in fashion market trends.
Künstliche Intelligenz in der Modemarktanalyse
Künstliche Intelligenz im Modemarkt wächst rasant, da die Nachfrage nach KI im Produktdesign und in der Produktentwicklung steigt und die Kunden nach einem personalisierten Erlebnis verlangen. Der Markt wächst stetig, angetrieben von der steigenden Nachfrage nach KI für die Bestandsverwaltung. Darüber hinaus bieten die steigende Nachfrage nach Nachhaltigkeit in der Mode und das Wachstum des Fast-Fashion-Einzelhandels lukrative Möglichkeiten für Marktwachstum.
Künstliche Intelligenz in der Modebranche – Marktübersicht
Künstliche Intelligenz verändert die Modebranche, indem sie viele Bereiche des Produktlebenszyklus verbessert und die Art und Weise, wie Kleidung hergestellt, verkauft und getragen wird, neu definiert. Die Spitzentechnologie bietet Designern, Einzelhändlern und Verbrauchern transformative Möglichkeiten. Modedesigner nutzen künstliche Intelligenz, um ihr kreatives Potenzial zu maximieren und Designinnovationen voranzutreiben. Designer können neue und innovative Ideen entwickeln, indem sie KI-Algorithmen verwenden, um riesige Mengen historischer Modedaten zu untersuchen und potenzielle Trends in der Modebranche zu identifizieren.lifecycle and redefining how apparel is produced, sold, and worn. The cutting-edge technology provides transformative capabilities for designers, retailers, and consumers. Fashion designers use artificial intelligence to maximize their creative potential and drive design innovation. Designers may produce new and innovative ideas by using AI algorithms to examine massive amounts of historical fashion data and identify potential trends in the fashion industry.
KI-gestützte Empfehlungssysteme verbessern das Einkaufserlebnis der Kunden, indem sie auf der Grundlage individueller Interessen individualisierte Produktvorschläge unterbreiten. KI unterstützt Modemarken bei der Auswertung von Benutzerdaten wie Browserverlauf, Kaufverhalten und Stilvorlieben und erstellt personalisierte Vorschläge auf der Grundlage der Vorlieben und Interessen der Verbraucher. Diese Individualisierung verbessert das Kundenengagement, stärkt die Markentreue und erhöht die Verkaufsumsätze.
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Künstliche Intelligenz im Modemarkt:
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Künstliche Intelligenz in der Modebranche – Treiber und Chancen
Die steigende Nachfrage nach KI im Produktdesign und in der Produktentwicklung treibt den Markt an
KI spielt eine wichtige Rolle bei Produktdesign und -entwicklung in der Modebranche. Die Branche hat KI-gestützte Tools umfassend in die kreativen Prozesse integriert, um viele Designaspekte zu rationalisieren und zu verbessern, die Effizienz zu steigern und Innovationen während des gesamten Produktlebenszyklus zu fördern. KI wird in großem Umfang zur Musteroptimierung im Produktdesign eingesetzt, und die Maximierung der Materialeffizienz treibt den Markt an. KI-Algorithmen untersuchen Designkriterien und Materialqualitäten, um optimale Muster zu entwickeln, die Abfall reduzieren und gleichzeitig die Ressourcennutzung maximieren. Die Technologie unterstützt Designer auch dabei, Kosteneinsparungen und Ziele der ökologischen Nachhaltigkeit zu erreichen und gleichzeitig die Designintegrität zu wahren. Diese Faktoren werden den Markt im Prognosezeitraum voraussichtlich ankurbeln.lifecycle. AI is significantly used for pattern optimization in product designing and maximizing material efficiency is driving the market. AI algorithms examine design criteria and material qualities to develop optimum patterns that reduce waste while maximizing resource utilization. The technology also assists designers in meeting cost savings and environmental sustainability objectives while keeping design integrity. These factors are anticipated to fuel the market during the forecast period.
Wachsende Nachfrage nach Nachhaltigkeit in der Mode – eine Chance auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Mode
Die Modebranche konzentriert sich zunehmend auf nachhaltige Methoden und eine ethische Materialbeschaffung. KI spielt eine wichtige Rolle bei der Auswahl nachhaltiger Materialien für Produkte und liefert Modeunternehmen wichtige Erkenntnisse und Unterstützung. KI-Algorithmen helfen bei der Untersuchung vieler Elemente bei der Bewertung von Materialien hinsichtlich ihrer Nachhaltigkeit. Zu diesen Elementen gehören ethische Beschaffungsverfahren, Überlegungen zur Kosteneffizienz und Umweltverträglichkeitsstudien. Durch die Auswertung großer Datensätze und komplexer Faktoren ermöglicht KI Modeunternehmen, fundierte Entscheidungen über die in ihren Produkten verwendeten Materialien zu treffen und Nachhaltigkeitsbestrebungen mit Geschäftszielen in Einklang zu bringen.
Darüber hinaus führen steigendes Verbraucherbewusstsein und Umweltbedenken zu einer verstärkten Nutzung von KI-Algorithmen, um dem wachsenden Bedarf an nachhaltiger Mode gerecht zu werden. Die zunehmende Besorgnis der Verbraucher über die Umweltauswirkungen von Kleidung ermutigt Modemarken, in ihrer gesamten Produktions- und Lieferkette nachhaltige Praktiken umzusetzen. Diese Faktoren schaffen erhebliche Wachstumschancen für den Markt.
Künstliche Intelligenz im Modemarktbericht – Segmentierungsanalyse
Wichtige Segmente, die zur Ableitung der Marktanalyse für künstliche Intelligenz in der Mode beigetragen haben, sind Angebot, Einsatz, Anwendung und Endbenutzerbranche.
- Basierend auf den Angeboten ist der Markt für künstliche Intelligenz im Modebereich in Lösungen und Dienstleistungen unterteilt. Das Segment Lösungen hatte im Jahr 2023 einen größeren Marktanteil.
- Auf der Grundlage der Bereitstellung ist der Markt in On-Premise und Cloud-basiert unterteilt. Das Cloud-basierte Segment hatte im Jahr 2023 einen größeren Marktanteil.
- Basierend auf der Anwendung ist der Markt für künstliche Intelligenz im Modebereich in Produktempfehlungen, virtuelle Assistenten, Produktsuche und -entdeckung, kreatives Design und Trendprognosen, Kundenbeziehungsmanagement und andere unterteilt. Das Segment Produktempfehlungen hatte im Jahr 2023 einen größeren Marktanteil.
- In Bezug auf die Endverbraucherbranche wird der Markt für künstliche Intelligenz im Modebereich in Bekleidung, Accessoires, Kosmetik und Sonstiges unterteilt. Das Bekleidungssegment hatte im Jahr 2023 einen größeren Marktanteil.
Künstliche Intelligenz in der Modebranche – Marktanteilsanalyse nach geografischer Lage
Der geografische Umfang des Marktberichts über künstliche Intelligenz in der Modebranche ist hauptsächlich in fünf Regionen unterteilt: Nordamerika, Asien-Pazifik, Europa, Naher Osten und Afrika sowie Südamerika/Süd- und Mittelamerika.
In Bezug auf den Umsatz hatte der nordamerikanische Markt den größten Marktanteil im Bereich künstliche Intelligenz in der Modebranche, was auf die zunehmende Verbreitung von KI-Technologie in der Modebranche zurückzuführen ist. Technologische Verbesserungen und der frühe Einsatz künstlicher Intelligenz in Modeanwendungen treiben den Markt an. Ebenso steigern aufkommende Modetrends in Ländern wie den USA und Kanada die Nachfrage nach KI-Technologie zur Produktivitätssteigerung, Verkaufsoptimierung und Nachhaltigkeit. Darüber hinaus erhöhen die Dynamik der Modebranche und die ständigen Veränderungen der Verbrauchernachfrage die Nachfrage nach KI, um Innovation und Wettbewerb voranzutreiben.
Künstliche Intelligenz im Modemarkt – regionale Einblicke
Die regionalen Trends und Faktoren, die den Markt für künstliche Intelligenz in der Modebranche im Prognosezeitraum beeinflussen, wurden von den Analysten von Insight Partners ausführlich erläutert. In diesem Abschnitt werden auch Marktsegmente und Geografien für künstliche Intelligenz in der Modebranche in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, im Nahen Osten und Afrika sowie in Süd- und Mittelamerika erörtert.
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Umfang des Marktberichts „Künstliche Intelligenz in der Mode“
| Berichtsattribut | Details |
|---|---|
| Marktgröße im Jahr 2023 | 1,09 Milliarden US-Dollar |
| Marktgröße bis 2031 | 17,41 Milliarden US-Dollar |
| Globale CAGR (2023 - 2031) | 41,4 % |
| Historische Daten | 2021-2022 |
| Prognosezeitraum | 2024–2031 |
| Abgedeckte Segmente | Nach Angeboten
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| Abgedeckte Regionen und Länder | Nordamerika
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| Marktführer und wichtige Unternehmensprofile |
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Künstliche Intelligenz in der Akteuredichte auf dem Modemarkt: Die Auswirkungen auf die Geschäftsdynamik verstehen
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Modebranche wächst rasant. Die Nachfrage der Endnutzer steigt aufgrund von Faktoren wie sich entwickelnden Verbraucherpräferenzen, technologischen Fortschritten und einem größeren Bewusstsein für die Vorteile des Produkts. Mit der steigenden Nachfrage erweitern Unternehmen ihr Angebot, entwickeln Innovationen, um die Bedürfnisse der Verbraucher zu erfüllen, und nutzen neue Trends, was das Marktwachstum weiter ankurbelt.
Die Marktteilnehmerdichte bezieht sich auf die Verteilung der Firmen oder Unternehmen, die in einem bestimmten Markt oder einer bestimmten Branche tätig sind. Sie gibt an, wie viele Wettbewerber (Marktteilnehmer) in einem bestimmten Marktraum im Verhältnis zu seiner Größe oder seinem gesamten Marktwert präsent sind.
Die wichtigsten Unternehmen auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Modebranche sind:
- Adobe Inc.
- Alphabet Inc. (Google)
- Amazon.com, Inc.
- Huawei Technologies Co., Ltd.
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
Haftungsausschluss : Die oben aufgeführten Unternehmen sind nicht in einer bestimmten Reihenfolge aufgeführt.
- Überblick über die wichtigsten Akteure auf dem Markt für künstliche Intelligenz im Modebereich
Künstliche Intelligenz in der Mode – Neuigkeiten und aktuelle Entwicklungen
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Modebranche wird durch die Erhebung qualitativer und quantitativer Daten nach Primär- und Sekundärforschung bewertet, die wichtige Unternehmensveröffentlichungen, Verbandsdaten und Datenbanken umfasst. Im Folgenden finden Sie eine Liste der Entwicklungen auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Modebranche und der Strategien:
- Im März 2023 gab LS&Co. eine Partnerschaft mit Lalaland.ai bekannt, einem digitalen Modestudio, das maßgeschneiderte KI-generierte Modelle erstellt. Beide Unternehmen planen, KI-generierte Modelle zu testen und zu verwenden, um menschliche Modelle zu ergänzen und so die Anzahl und Vielfalt der Modelle für Produkte auf nachhaltige Weise zu erhöhen. (Quelle: LS&Co., Pressemitteilung, 2023)
Bericht zum Markt für künstliche Intelligenz in der Modebranche – Abdeckung und Ergebnisse
Der Bericht „Marktgröße und Prognose für künstliche Intelligenz in der Mode (2021–2031)“ bietet eine detaillierte Analyse des Marktes, die die folgenden Bereiche abdeckt:
- Marktgröße und Prognose auf globaler, regionaler und Länderebene für alle wichtigen Marktsegmente, die im Rahmen des Projekts abgedeckt sind
- Marktdynamik wie Treiber, Beschränkungen und wichtige Chancen
- Wichtige Zukunftstrends
- Detaillierte PEST/Porters Five Forces- und SWOT-Analyse
- Globale und regionale Marktanalyse mit wichtigen Markttrends, wichtigen Akteuren, Vorschriften und aktuellen Marktentwicklungen
- Branchenlandschaft und Wettbewerbsanalyse, einschließlich Marktkonzentration, Heatmap-Analyse, prominenten Akteuren und aktuellen Entwicklungen
- Detaillierte Firmenprofile
- Historical Analysis (2 Years), Base Year, Forecast (7 Years) with CAGR
- PEST and SWOT Analysis
- Market Size Value / Volume - Global, Regional, Country
- Industry and Competitive Landscape
- Excel Dataset
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.
Frequently Asked Questions
The incremental growth expected to be recorded for the global artificial intelligence in fashion market during the forecast period is US$ 16.32 billion.
The global artificial intelligence in fashion market is expected to reach US$ 17.41 billion by 2031.
The key players holding majority shares in the global artificial intelligence in fashion market are Adobe Inc., Alphabet Inc. (Google), Amazon.com, Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., and IBM Corporation.
The growing adoption of AI technology among fashion brands for analyzing consumer buying behavior to play a significant role in the global artificial intelligence in the fashion market in the coming years.
The increasing demand for AI in product design and development and the high customer demand for a personalized experience are the major factors that propel the global artificial intelligence in fashion market.
The global artificial intelligence in fashion market was estimated to be US$ 1.09 billion in 2023 and is expected to grow at a CAGR of 41.4% during the forecast period 2023 - 2031.s
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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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