Fashion Industry Trends: Entwicklungen und Strategien für die Zukunft

Die Modeindustrie befindet sich traditionell in stetigem Wandel. Doch diese Dynamik wird seit einigen Jahren durch einige Megatrends verstärkt, die Gesellschaft und Wirtschaft generell tiefgreifend verändern. Dazu zählen etwa Themen wie Digitalisierung, konsequente Kundenzentrierung oder adaptive Erlebniswelten durch Emotionalisierung des Produkt– und Serviceportfolios¹.

In diesem Beitrag wollen wir Euch zeigen, was Data Driven Customer Experience speziell für die Fashion Industry bedeutet: Vor welchen Herausforderungen steht die Branche aktuell? Welche Lösungsansätze und Chancen gibt es? Und wie lässt sich Data Governance in der Modeindustrie ganz konkret umsetzen? Doch zuerst beleuchten wir kurz die wichtigsten aktuellen Branchentrends. 

Fashion Industry Trend #1: Nachhaltigkeit

Nachhaltigkeit bleibt weiterhin ein sehr starker gesellschaftlicher Trend und ist eine treibende Kraft für künftige Geschäftsmodelle. Das zeigt auch die stetig wachsende Beliebtheit nachhaltiger Mode. Sie konzentriert sich auf die ethische und faire Herstellung von Kleidung bei gleichzeitiger Minimierung von Umweltschäden in den Herstellungsprozessen.  

Fashion Industry Trend #2: Positive Customer Experience

Der langanhaltende Megatrend zu einer immer besseren Customer Experience führt dazu, dass Kund:innen immer höhere Erwartungen haben – und dass sie Unternehmen den Rücken kehren, die nicht kontinuierlich am Kundenerlebnis arbeiten. Laut einer internationalen CX-Studie von Publicis Sapient gaben 78% der Befragten an, nicht mehr bei Unternehmen zu kaufen, mit denen sie schlechte Erfahrung gemacht haben. In Deutschland ist das jeder fünfte Kunde ².

Die Bedeutung der Customer Experience, um loyale und dauerhafte Kundenbeziehungen zu schaffen, haben die Unternehmen der Branche längst erkannt. Laut einer weltweiten Studie von Deloitte unter Führungskräften nennen 97 % der Befragten Customer Experience Management als Management-Aufgabe und Teil der Unternehmensstrategie ³.

Von Unternehmen wird heute erwartet, dass sie die Bedürfnisse ihrer Kund:innen nicht nur verstehen und adressieren, sondern diese vorhersehen und übertreffen. Entscheidend sind dabei personalisierte, konsistente und störungsfreie Kundenerlebnisse über alle relevanten Kanäle und Touchpoints hinweg.  

Um dies zu gewährleisten, müssen Unternehmen heute schnell und agil auf Veränderungen des Marktes reagieren können. Durch Daten, Analysen und die Potenziale von KI lassen sich sowohl notwendige Maßnahmen anstoßen als auch Veränderungen vornehmen. Auf diese Weise steigt das Kundenverständnis – und Unternehmen schaffen die Voraussetzung für weiteres langfristiges Wachstum.

Aber: Nur 39 Prozent der Unternehmen setzen datengestützte Erkenntnisse erfolgreich in nachhaltige Wettbewerbsvorteile um ⁴.

Fashion Industry Trend #3: KI & Customer Journey

Aktuelle Entwicklungen im Bereich KI wirken sich auf die Customer Journey aus und erhöhen erneut den Wettbewerbsdruck auf Unternehmensseite. KI-Tools können authentische Interaktionen und hyperpersonalisierte Erlebnisse schaffen, die Kund:innen heute erwarten: die sogenannten „Moments of Goodness“. Das Ziel dabei ist die Sicherstellung einer authentischen, nahtlosen End-to-End-Customer-Experience. Für Fashion-Unternehmen bedeutet diese Entwicklung eine fortlaufende Herausforderung.

Bereits 25% der Führungskräfte in der Fashion-Branche geben an, generative KI im Bereich Digital Shopping und CX zu verwenden ⁵. Und zwei Drittel der Unternehmen planen, in den nächsten drei Jahren ihre Ausgaben für KI zu erhöhen ⁶. Allerdings bestätigen nur 5% der Führungskräfte, dass sie über die nötigen Fähigkeiten verfügen, um KI vollumfänglich zu nutzen ⁷. 

Die zentralen Herausforderungen in der Fashion-Branche

Hyperpersonalisierung, Omnichannel-Management, die Integration von Online- und Offline-Welt und Social Media Excellence prägen bereits die Strategien vieler Unternehmen der Branche.

Doch die zentralen Fragen, die sich aus den Entwicklungen ergeben, sind: Wie wird sich das Kundenverhalten weiter verändern? Wie müssen sich Unternehmen künftig aufstellen, um die hohen Erwartungen zu erfüllen – oder besser noch – zu übertreffen? Und wie können KI-Tools es möglich machen, das Kundenverhalten vorherzusagen und die Wertschöpfungskette zu optimieren? 

In einer zunehmend fragmentierten Kommunikations- und Medienlandschaft bleibt eine der wesentlichen Herausforderungen, die Aufmerksamkeit der Kund:innen zu gewinnen. Diese Fragmentierung geht mit immer kleineren Zielgruppensegmenten einher – und erfordert eine gezielte Ansprache auf allen verfügbaren Kanälen und Touchpoints. 

Ziel ist es, die Kund:innen  dort anzusprechen, wo sie sich gerade aufhalten. Dazu müssen Unternehmen deren Erwartungen, die Vorlieben und das Verhalten besser verstehen. Und es geht darum, einen Dialog ohne Brüche sicherzustellen. Dafür sollten Online- und Offline–Touchpoints zusammenwirken und miteinander harmonieren. Laut einer aktuellen Studie von McKinsey sind 74 % der Kund:innen bereit, die Marke zu wechseln, wenn sie keine konsistente Erfahrung über alle Kanäle hinweg machen ⁸.

Die Vielfalt der verfügbaren Kanäle erfordert eine strategische und zielgerichtete Herangehensweise. Neben innovativen stationären Konzepten geht es hier insbesondere um Social–Media-Angebote und neue Affiliate-Formate. Deren Orchestrierung, um eine konsistente Markenbotschaft über alle Kanäle und Touchpoints hinweg zu vermitteln, stellt eine besondere Herausforderung dar. Je besser diese – und die Analyse der dabei generierten Daten – erfolgt, umso erfolgreicher ist das Unternehmen in der zielgruppenspezifischen Ansprache, in der Gestaltung und Optimierung des Kundendialogs und in der Interaktion mit den Kund:innen.

Eine Befragung im Rahmen einer von KPMG durchgeführten Erhebung zu den aktuellen Entwicklungen im Fashion–Markt zeigt, dass insbesondere die Zielgruppe der 30- bis 40-Jährigen personalisierte Werbung schätzt – und deshalb bereit ist, persönliche Daten zur Verfügung zu stellen. Dies kann z. B. im Rahmen eines Loyalty–Programms erfolgen – vorausgesetzt, es bietet der Zielgruppe einen klaren Nutzen und Mehrwert ⁹.

Persönliche Daten: Bedeutung und Nutzen

Quelle: KPMG, Studie-Fashion 2030: Trend-Guide für die Zukunft der Modebranche in Deutschland, 2021.

Viele Unternehmen der Fashion-Branche haben inzwischen erkannt, dass Loyalty– und Kundenkarten-Programme sowie Communities für sie besonders wertvoll sind. Denn diese Programme generieren viele Kundeninformationen und Insights über die für sie relevanten Zielgruppen. So lässt sich der wahre Wert von Kundenbeziehungen aufzeigen und quantifizieren. Darüber hinaus zeigen zahlreiche Studien, dass loyale Kunden für einen Großteil des Umsatzes sorgen. Hier ein Beispiel aus einer Erhebung von Data Pilot ¹⁰: 

6 Lösungsansätze für die aktuellen Pains der Fashion Industry 

Um die Inhalte und die Gestaltung des Kundendialogs entsprechend den Bedürfnissen der Kund:innen auszurichten, können zusätzlich zu den generierten Daten auch Verbraucherdaten und Stimmungsanalysen über eine vergleichbare Zielgruppe im Rahmen einer Marktbefragung hinzugezogen werden.

Zur Intensivierung des Kundendialogs eignen sich insbesondere Social–Media–Aktivitäten und Social Commerce. Bei jeder digitalen Interaktion mit dem Unternehmen hinterlassen Kund:innen Daten, die für die Unternehmen von strategischer Bedeutung sein können.

Auch Kooperationen mit Influencern bieten Unternehmen die Möglichkeit, den Zielgruppen markenrelevante Themen über persönliche Lebenswelten und Stimmungsbilder zu vermitteln. 

Im Online-Bereich kann das digitale Erlebnis ebenfalls weiter optimiert werden. So bezeichnen Kund:innen etwa Produktempfehlungen im Rahmen der Produktsuche und basierend auf ihrem bisherigen Kaufverhalten als hilfreich.

Mit Hilfe von KI-Tools und Predictive Analytics können Unternehmen die künftige Nachfrage vorhersagen. Dies kann z. B. von der Art des Stoffes bis zur Farbe reichen. Lagerbestände können so optimiert werden und die Verschwendung lässt sich reduzieren ¹¹.

Virtuelle Assistenten können den Kundenservice weiter verbessern. Eine aktuelle Trendstudie der Branche zeigt auf, dass 42 % der Verbraucher sich mit einem Sprachassistenten im Rahmen personalisierter Produktinformationen und Empfehlungen wohlfühlen würden ¹².

Data Governance in der Fashion Industry

Die Nutzung und die Analyse von Daten sowie die damit einhergehende Agilität sind wesentliche Kriterien, um den hohen Anforderungen, die eine Optimierung der Customer Experience mit sich bringt, gerecht zu werden. Dazu müssen jedoch technologische und organisatorische Silos in den Unternehmen, aber auch zwischen Unternehmen und stationärem Handel überwunden werden. 

Dabei geht es darum, alle verfügbaren Kanäle zu nutzen, um möglichst viel mit der Zielgruppe in Kontakt zu sein. Das können Befragungen (D2C) und Reviews sein (verknüpft mit technischen Daten aus Reparatur- und Umtauschquoten), Beschwerde- und Wiederkaufquoten sowie Kundenumsatz, Kaufhistorie und Kundentreue. 

Mit Blick auf eine erfolgreiche Data Governance und ein übergreifendes Datenmanagement sollten Unternehmen hier folgende Aspekte berücksichtigen:  

Fazit: Faktoren für künftige Erfolge in der Fashion-Branche

Ein Dreiklang aus kundenzentriertem Ansatz, der Förderung von Innovation sowie einer intelligenten Nutzung von Daten und Analysen ist entscheidend, um Kund:innen individuell anzusprechen und herausragende Kundenerfahrungen zu generieren. Darüber hinaus müssen Online-Kanäle und stationärer Handel künftig noch enger zusammenwachsen. Dazu gehört auch, Bereiche innerhalb des Unternehmens besser miteinander zu vernetzen. Von strategischer Bedeutung ist zudem die gezielte Nutzung von Kundendaten. Diese kann alle Bereiche des Unternehmens beeinflussen.

Klar ist auch, dass Omnichannel-Konzepte die Service-Exzellenz steigern können. Kund:innen schätzen dabei nach wie vor die zwischenmenschliche Interaktion und die persönliche Beratung im stationären Handel.  Um auch in Zukunft attraktiv zu bleiben, sollten dort die persönlichen Kontakte weiter gefördert, das Einkaufserlebnis intensiviert und die Serviceberatung weiter ausgebaut werden.  

Unternehmen sollten also die Verzahnung von Online-Kanälen und stationärem Geschäft gezielt vorantreiben, so dass diese enger zusammenwirken können. Auf diese Weise kann der stationäre Handel auch eine zentrale Rolle dabei spielen, Kundendaten aufzunehmen und wichtige Erkenntnisse über Präferenzen und Kaufentscheidungen zu generieren.  

Der Einsatz von KI wird den Wettbewerbsdruck künftig weiter verschärfen. Deshalb ist es notwendig, die Potenziale der KI zu nutzen, um Personalisierung weiter voranzutreiben, die Servicequalität zu optimieren und Kosten zu reduzieren. Und da Kostenreduzierung nach wie vor stark im Fokus steht, ist es umso wichtiger, Budgets gezielt einzusetzen, um Kund:innen mit relevanten und kontextualisierten Angeboten zu erreichen. Bei alldem werden progressive Unternehmen verstärkt KI–basierte Lösungen nutzen, um Kundenzufriedenheit und Loyalität nachhaltig zu erhöhen. 

^{1 Zukunftsinstitut, Zukunftsreport, 2024}

^{2 Publicis Sapient, Global Customer Experience Survey, 2023}

^{3 Deloitte, Personalizing the customer experience using data, analytics and AI, 2021}

^{4 Ebd.}

^{5 McKinsey & Company, The State of Fashion, 2024}

^{6 Ebd.}

^{7 BoF-McKinsey, State of Fashion Executive Survey, 2024}

^{8 McKinsey & Company, Time to move – Sporting Goods, 2024}

^{9 KPMG, Studie-Fashion 2030: Trend-Guide für die Zukunft der Modebranche in Deutschland, 2021}

^{10 McKinsey Study, Textile Industry, 2023}

^{11 Ebd.}

^{12 Euromonitor, Global Consumer Trends, 2024}

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