预测行业动向的能力是在竞争激烈的时尚零售领域生存的关键条件。为了在俄罗斯市场制定必要的战略，需要研究其他国家的经验。Sizolution的创始人斯坦尼斯拉夫·波德什瓦洛夫总结了目前需要关注的主要趋势。
一、个性化
零售业正进入个性化时代。这不仅包括用户体验的个性化：如商品推荐、最佳尺码选择、个性化折扣和优惠，还包括产品本身的定制能力。零售业面临的新挑战之一是，面对种类繁多且在线商品海量的情况，消费者不愿花费时间寻找商品。
部分解决方案在于优化基于购物历史、身体参数和人物照片的搜索个性化算法。系统将在在线模式下，根据多项参数为用户挑选合适的商品。这些算法将帮助针对具体需求打造完整的造型，例如，根据一位女性的身体参数和全身照，为其搭配一套基础商务着装。
前提已经存在：例如，亚马逊积极使用内置Alexa Fashion助手的Amazon Echo设备，该助手可以评估人的外貌、跟踪其衣橱并提供购买新服装的建议。与此同时，欧洲时尚电商巨头之一Zalando使用了一整套个性化工具，甚至推出了基于机器学习算法的个人造型师，专门为买家挑选服装。
二、自动化
近年来，随着机器学习的发展，自动化进程加速并趋于标准化：不再需要编写复杂精确的算法，只需收集大量数据并训练算法即可。因此，根据麦肯锡全球研究院的研究，仅在美国，到2055年，51%的工作时间将被自动化，相当于每年2.7万亿美元的工资支出。与此同时，零售和时尚行业将是受此次自动化影响最深的领域之一。例如，Stitch Fix公司正在将其所有流程自动化，从商品筛选与采购、仓库分配直到服装设计。
未来几年最有可能被自动化的职业包括：
- 重复性高且简单的体力劳动；
- 与数据收集和处理相关的职业。
目前更难实现自动化的领域：
- 复杂且非标准化的手工劳动：制造能够自动缝制衣物、且成本更低、更可靠的机器人，仍然是一项艰巨的任务；
- 需要接近真正人工智能算法的复杂决策。例如，程序员的工作至今难以自动化；
- 创造力。例如，时尚行业中的许多工作都与情感、产品背景和故事密切相关。这并不意味着这些无法自动化，但“人类设计”的产品仍将保留其市场空间。
三、大数据（Big Data）
正是大数据（"Big Data"）使得流程自动化和个性化成为可能。此外，大数据对于企业内部做出正确决策也至关重要。通过分析，可以识别出贡献最大的客户、投诉较多的问题客户、非显而易见产品的季节性购买行为、地域偏好等更多细节。
如今，全球零售商都在收集和处理与零售直接相关的数据，但为了提高销售预测和消费者行为的准确性，还需要来自其他行业的数据，包括所在地区的舆情背景：本地新闻、趋势和热点事件、法律法规变化，甚至政治人事变动。考虑的因素越多，分析就越精准。
例如，全球最大的品牌之一H&M，越来越积极地利用大数据分析来更准确、正确地预测时尚界的趋势。
大型零售商和品牌相比小型品牌和买手店拥有两大主要优势：一是拥有大量数据，可据此开发新产品并优化现有产品；二是具备预算来维持公司内部专职产品开发团队。
为了保持竞争力，中小型零售商必须引入新技术、处理数据，并根据数据分析结果进行调整。这种发展路径将要求中小型企业整合各自的预算和分析数据。
在实践中，这将表现为：每家企业支付固定费用安装所需的服务，一方面享受服务带来的所有好处，另一方面通过开放自身数据权限来帮助改进服务。也就是说，中小企业的合作将通过使用面向零售的科技服务来实现，它们无需彼此进行物理层面的直接互动。
四、环保性
时尚界的可持续生产（sustainable fashion）将成为品牌趋势，有助于解决过度生产带来的问题。如果今天关注环境保护的主要是高端品牌，那么明天，环保将成为所有希望保持竞争力的零售商共同关注的议题。
时尚世界的标准正在改变：路易威登为好莱坞明星制作红毯礼服，使用的是再生聚酯纤维。大众市场接过了接力棒：瑞典巨头H&M多年来一直推出Conscious Exclusive胶囊系列，采用通过先进回收技术创造的创新材料。在最近的一批H&M系列中，他们使用了由渔网和其他尼龙废料制成的Econyl纤维。
如果过去环保理念看起来只是市场上个别玩家的公关手段，那么如今对西方零售业来说这已成为一种常态，其中包括道德层面的考量。今年2月初，欧盟在立法层面禁止使用微塑料，这意味着环保理念迈上了一个新台阶。消费者行为研究也证实了这一点。
GreenMatch公司进行了一项调查，发现环保品牌越来越受欢迎，尤其是在Z世代中。根据这项调查的数据，72%年龄在15至20岁的消费者会主动选择环保品牌，并愿意为有机生产的产品支付更高的价格。此外，他们对那些不符合“环保”概念的品牌持负面态度。
环保时尚不仅意味着使用有机材料和进行回收，还涉及所谓的“慢时尚”，其核心在于摒弃大规模生产的服装和仅穿一季的物品，转而选择能够多年使用的优质产品。目前尚难判断这一趋势将变得多么流行，但它将对市场规模产生显著影响。