Tecnomoda 2025: Key Trends in Digital, Sustainable, and Tech-Driven Fashion

Tecnomoda 2025: tendencias clave en moda digital, sustentable y tecnológica

por Leandro Criolani en ecommerce

La edición 2025 de Tecnomoda confirmó que el futuro del retail de moda será digital, sustentable y apoyado en tecnología. Marcas y consumidores evolucionan hacia experiencias más rápidas, personalizadas y conscientes.

Tecnología y moda se fusionan en Tecnomoda: el evento que anticipa el futuro de la industria | Marie Claire

Mercado global de moda: crecimiento y digitalización

El mercado de moda sigue expandiéndose:

- Se espera que alcance 16 billones USD en los próximos años.
- Crecimiento proyectado: 11% en 4 años.
- Para 2029, el 70% de las compras serán digitales.
- Ratio de conversión promedio actual: 1,4%, mientras que marcas líderes llegan al 4%.

El mensaje es claro: la digitalización es fundamental para crecer y mantenerse competitivo.

Consumidor digital: exigente y consciente

Los consumidores actuales buscan autenticidad, transparencia y propósito:

- La transparencia de precios puede multiplicar por 6 la conversión.
- El 42% de los carritos de compra se abandonan por gastos inesperados.
- Coexisten cuatro generaciones de compradores digitales, cada una con expectativas distintas.

Las marcas que logren ofrecer claridad y confianza estarán mejor posicionadas para ganar clientes.


Tecnología en retail de moda: IA y experiencias phygital

La innovación tecnológica está transformando el sector:

- Inteligencia artificial para personalización, análisis predictivo y pricing dinámico.
- Experiencias phygital, combinando online y offline.
- Funcionalidades clave: probadores virtuales, realidad aumentada y checkouts rápidos.
- Integraciones eficientes entre plataformas como Shopify y Tiendanube.

Invertir en tecnología es ahora un factor crítico de competitividad.

Sustentabilidad: el futuro del fast fashion

El fast fashion enfrenta un cambio necesario:

- Impulso a ciclos circulares y reutilización de productos.
- Estrategias de consumo responsable para conectar con consumidores conscientes.
- La sustentabilidad ya no es opcional; es una expectativa del mercado.

Tecnomoda, el evento que reunió lo mejor de la moda y la tecnología

Perspectiva regional: oportunidades en Latinoamérica

En LatAm, la clave está en identidad y propuesta de valor, más que en competir por volumen:

- En Argentina, el 90% del algodón se exporta, y el 60% se dirige a Asia, afectando costos.
- Las marcas locales deben centrarse en experiencia y diferenciación.

Conclusión: ¿está tu marca lista para el futuro de la moda?

Tecnomoda 2025 muestra un camino claro: el futuro de la moda es digital, sustentable y tecnológico. Personalización, eficiencia y transparencia serán decisivas para conquistar al consumidor moderno.

💡 La pregunta para todas las marcas es: ¿estás preparado para adaptarte a este nuevo paradigma o seguirás atrapado en modelos que ya no funcionan?

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Un sistema de recomendación de IA, también conocido como motor de recomendaciones, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para sugerir productos, servicios o contenido relevantes a clientes potenciales en línea. Los sistemas de recomendación de IA recopilan y analizan puntos de datos como datos demográficos, comportamiento pasado de un usuario (reseñas, calificaciones, historial de búsqueda, compras anteriores) y atributos del producto, creando recomendaciones personalizadas. Una amplia gama de sectores (entretenimiento, finanzas, marketing y comercio electrónico) utilizan motores de recomendación basados ​​en IA. Por ejemplo, un comerciante de comercio electrónico podría usar un sistema de recomendación de IA para mostrar sugerencias basadas en datos a los visitantes de su sitio web. El motor de recomendaciones de Gymshark , por ejemplo, recomienda productos basándose en clientes con intereses similares. Fuente: Gymshark Magia de Shopify Shopify Magic facilita la creación, gestión y crecimiento de tu negocio. Nuestra innovadora IA centrada en el comercio permite a emprendedores como tú ser más creativos, productivos y exitosos que nunca. IA diseñada para el comercio Cómo un sistema de recomendación de IA puede aumentar tus ventas Un buen sistema de recomendaciones basado en IA puede personalizar la experiencia de compra en tu tienda online , impulsando compras recurrentes y una mayor satisfacción. Casi la mitad de los compradores estadounidenses en 2023 buscaban recomendaciones de productos personalizadas, y el 56 % de los clientes reportaron volver a un comercio después de una experiencia de compra personalizada. Al personalizar la experiencia de compra, los sistemas de recomendaciones con IA también pueden aumentar la retención de clientes y mejorar la experiencia general del cliente . Los beneficios clave incluyen: Descubrimiento optimizado. El sistema muestra opciones muy relevantes, para que los clientes no tengan que navegar sin parar para encontrar lo que buscan. Mayor valor promedio de pedido. Las secciones "Los clientes también compraron" o "Compraron juntos frecuentemente" en la página de pago pueden fomentar las ventas adicionales y cruzadas , lo que aumenta el valor promedio de pedido y los ingresos. Mayor fidelización de clientes. Una experiencia más rápida y personalizada, gracias a un sistema de recomendaciones de IA, hace que los compradores regresen. Tipos de sistemas de recomendación de IA Filtrado basado en contenido Filtrado colaborativo Filtrado híbrido Puede generar recomendaciones personalizadas para clientes potenciales utilizando uno de los tres tipos principales de sistemas de recomendación de IA: Filtrado basado en contenido Un sistema de recomendación de IA que utiliza algoritmos de filtrado basados ​​en contenido ofrece recomendaciones basadas en las características específicas (características, categorías, descripciones ) de los artículos que ya le gustan al usuario, en lugar de basarse en lo que les gusta a otros usuarios. Al analizar los metadatos del producto mediante el filtrado de datos, un sistema de recomendación de IA puede recomendar artículos con atributos similares a los que el comprador ya ha probado. Esto funciona especialmente bien en nichos de mercado con una base de clientes limitada. 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