6 Trendów Branży Fashion, Dla Których Dane Produktowe Są Kluczowe

Największym ryzykiem dla marek fashion w 2026 roku nie są cła ani inflacja. To chaos w danych produktowych.

Raport The State of Fashion 2026 pokazuje jednoznacznie: branża zaakceptowała fakt, że permanentna zmienność jest nową normalnością. Napięcia handlowe, presja kosztowa, zmiany zachowań konsumentów czy niestabilne łańcuchy dostaw nie są już wyjątkami - stały się warunkami gry.

Problem polega na tym, że wiele marek wciąż próbuje reagować na te zmiany, opierając się na rozproszonych, niespójnych i trudnych do aktualizacji danych produktowych.

W takiej rzeczywistości nawet najlepsza strategia szybko traci skuteczność. Jeśli firma nie potrafi sprawnie zmieniać cen, opisów, atrybutów czy komunikacji produktu w różnych kanałach i na różnych rynkach, traci zdolność adaptacji. A bez niej - przy niskim wzroście i napiętych marżach - ryzyko biznesowe rośnie wykładniczo. 

Dlatego w 2026 roku kluczowe pytanie nie brzmi już jak poradzić sobie ze zmiennością rynku, ale czy organizacja ma operacyjne fundamenty, by reagować na nią szybko i bez chaosu. A te fundamenty zaczynają się od uporządkowanego katalogu produktowego.

Poniżej pokazujemy, jak sześć kluczowych trendów wskazanych w raporcie McKinsey bezpośrednio przekłada się na wyzwania związane z zarządzaniem danymi produktowymi w branży fashion.

Trend #1: Permanentna zmiana zamiast „powrotu do normalności”

Sprawność biznesowa zaczyna się w danych produktowych

Liderzy branży fashion coraz rzadziej mówią o „niepewności”. Zamiast tego opisują rynek jako trwale wymagający i zmienny. Firmy przestały oczekiwać stabilizacji - zaczęły uczyć się funkcjonować w warunkach ciągłej korekty.

W praktyce oznacza to, że produkt przestaje być zamkniętym bytem. W trakcie sezonu może zmieniać się:

• cena (różnice rynkowe, presja kosztowa, promocje),
• opis i komunikacja (dopasowanie do kanału lub trendu),
• zestaw atrybutów (compliance, sustainability, logistyka),
• kontekst sprzedażowy (DTC, marketplace, wholesale).

Problemem nie jest sama zmiana - problemem jest tempo i skala, w jakiej trzeba ją obsłużyć. A jeśli każda aktualizacja danych produktowych:

• wymaga ręcznej pracy w kilku systemach,
• angażuje wiele zespołów,
• niesie ryzyko niespójności między kanałami,

organizacja traci zdolność adaptacji szybciej, niż rynek zdąży się ustabilizować.

To podejście potwierdza również model WILLOW, zaproponowany przez Samsung Fashion Research Institute. 

Zakłada on, że zmienność popytu, krótkie cykle trendów i brak stabilnego „baseline’u” to nowa norma - a nie przejściowy kryzys. Zamiast prognozowania przyszłości na podstawie historii, model stawia na ciągłe odczytywanie sygnałów rynkowych i korektę decyzji w czasie rzeczywistym.

Dlatego w 2026 roku rola PIM wykracza daleko poza „centralną bazę danych”. Dobrze zaprojektowany PIM staje się:

• single source of truth dla wszystkich kanałów,
• warstwą wersjonowania danych dla różnych rynków,
• narzędziem szybkiego reagowania, a nie ręcznego gaszenia pożarów.

Kluczowe stają się także funkcje platformy PIM. Narzędzia wbudowane w Ergonode - takie jak akcje masowe, automatyzacje oraz uzupełnianie treści z AI - pozwalają na szybkie tworzenie, edytowanie i dostosowywanie contentu, bez poświęcania setek godzin. To realna odpowiedź na potrzeby rynku fashion.

Wniosek:

Marki fashion, które chcą funkcjonować w świecie permanentnej zmiany, muszą projektować katalog produktowy jak system adaptacyjny. Agility nie zaczyna się w kampaniach ani w sprzedaży - zaczyna się w danych.

Trend #2: Presja kosztowa i niski wzrost

Data quality jako tarcza dla marży

McKinsey nie pozostawia złudzeń: 2026 nie będzie rokiem łatwego wzrostu. Presja kosztowa, niestabilne łańcuchy dostaw i rosnące wymagania regulacyjne sprawiają, że marże w branży fashion pozostają pod stałym napięciem.

W takim środowisku błędy w danych produktowych przestają być „drobnym problemem”. Szybko przekładają się na realne koszty:

• zwroty i reklamacje wynikające z nieprecyzyjnych opisów,
• blokady sprzedaży na marketplace’ach,
• opóźnienia launchy,
• zespoły zajęte poprawianiem danych zamiast skalowaniem biznesu.

Każdy z tych problemów z osobna wydaje się operacyjny. Razem tworzą systemowy wyciek marży. Dlatego PIM coraz częściej pełni rolę warstwy kontroli jakości danych:

• definiuje reguły kompletności i spójności,
• waliduje dane przed publikacją,
• eliminuje duplikację pracy między zespołami.

W efekcie, zamiast reagować na błędy po fakcie, organizacja zaczyna im zapobiegać.

Wniosek:

Przy niskim wzroście jakość danych produktowych przestaje być kwestią porządku. Staje się narzędziem ochrony rentowności.

Trend #3: Trading down i wzrost mid-market

Klarowny katalog wygrywa z brandowym szumem

Ostrożniejsi konsumenci i ograniczone budżety sprawiają, że mid-market staje się najszybciej rosnącym segmentem. Klienci coraz rzadziej kupują „obietnicę marki”, a coraz częściej porównują produkty bardzo konkretnie. Zwolnienie segmentu dóbr luksusowych potwierdza raport Deloitte:

Globalny rynek mody i dóbr luksusowych stopniowo wchodzi w fazę bardziej zrównoważonego wzrostu. W obecnych realiach gospodarczej niepewności kluczowe staje się nie tylko tempo zwrotu, lecz przede wszystkim odporność marek i ich zdolność do adaptacji do nowych warunków.

W tym kontekście brak struktury w danych produktowych działa na niekorzyść marki. Niespójne atrybuty, różne nazewnictwo tych samych cech czy niekompletne opisy sprawiają, że oferta traci czytelność - zwłaszcza w środowisku marketplace’ów i porównywarek.

Uporządkowany katalog produktowy pozwala:

• standaryzować atrybuty i nazewnictwo w całej ofercie,
• tworzyć produkty łatwe do porównania, zarówno dla klientów, jak i algorytmów,
• komunikować wartość produktu w sposób spójny i transparentny.

Zamiast polegać na „brandowym szumie”, marka zaczyna wygrywać klarownością i precyzją informacji.

O tym jak budować katalog produktowy w branży fashion pisaliśmy m.in. w naszym darmowym e-booku.

Wniosek:

W świecie trading down wygrywają nie ci, którzy najgłośniej mówią o marce, ale ci, którzy najczytelniej prezentują produkt.

Trend #4: AI jako konieczność biznesowa

Nowe technologie lubią porządek w danych

Raport McKinsey prognozuje, że sklepy stacjonarne coraz częściej pełnią rolę showroomów i punktów doradczych, a właściwa decyzja zakupowa zapada online.

Dlaczego tak się dzieje?

Bo klienci coraz częściej zadają pytania bezpośrednio narzędziom opartym na AI:

• „Znajdź mi lekką kurtkę na jesień do 500 zł”
• „Porównaj sneakersy do biegania w mieście”
• „Jaką koszulę wybrać na podróż służbową?”

W takich scenariuszach odpowiedź AI zastępuje listę wyników wyszukiwania. Użytkownik nie przegląda dziesiątek stron - robią to asystenci tacy jak ChatGPT czy Gemini, dedykowane AI Shoppery lub autonomiczni, customowi agenci AI. Użytkownik dostaje kilka rekomendacji, często wraz z uzasadnieniem wyboru. W przyszłości takie narzędzia będą nie tylko samodzielnie przeszukiwać Internet w poszukiwaniu produktów najlepiej dopasowanych do określonych kryteriów, a potem samodzielnie je kupować.

O tym mówi także research ekspertów z Samsunga:

AI is also reshaping the consumer shopping journey. As AI-driven recommendation systems become more sophisticated, the traditional search-select-purchase model is giving way to discovery-led commerce, in which consumers encounter products through AI recommendations, social media, and short-form content. As this discovery-based shopping experience matures, consumers are expected to delegate more decision-making to AI systems that can anticipate preferences increasing accuracy , helping to reduce shopping fatigue. This shift is expected to have particularly strong implications for fashion, beauty, and lifestyle categories.

To także trend, który będzie zauważalny dla luksusowych marek, dla których indywidualizacja doświadczeń stanie się jednym z głównych lewarów sprzedaży.

W tym modelu, rola sztucznej inteligencji to szereg zadań. AI:

• porównuje atrybuty i parametry, a nie hasła marketingowe,
• analizuje relacje między wariantami, kolekcjami i kategoriami,
• ocenia kompletność i jednoznaczność danych,
• wybiera produkty, które najlepiej spełniają warunki zapytania - bez lojalności wobec marki.

Przewagę zyskują zatem te firmy, które dostarczają najczytelniejszy i najbardziej uporządkowany obraz produktu. 

Tu właśnie pojawia się rola PIM jako fundamentu dla AI-driven commerce. Ustrukturyzowane dane produktowe pozwalają:

• „karmić” modele AI precyzyjnymi informacjami,
• zwiększać szansę na wybór produktu przez algorytmy rekomendacyjne,
• przygotować organizację na moment, w którym AI nie tylko doradza, ale zaczyna podejmować decyzje zakupowe.

Wniosek:

Jeśli AI ma widzieć i rekomendować Twój produkt, musi mieć z czego go zrozumieć. A to zaczyna się od uporządkowanych danych.

Trend #5: Retencja i resale

Produkt nie kończy się na pierwszej sprzedaży

Raport The State of Fashion 2026 wyraźnie wskazuje, że pozyskanie klienta staje się coraz droższe, a utrzymanie relacji - coraz ważniejsze. Nic dziwnego, że strategie retencyjne znalazły się wśród kluczowych tematów kształtujących branżę w 2026 roku.

Równolegle dynamicznie rośnie rynek resale. Druga sprzedaż przestaje być marginesem - staje się pełnoprawnym elementem ekosystemu fashion, obecnym zarówno w segmencie luksusowym, jak i w mid-market.

To zmienia sposób myślenia o produkcie. Coraz częściej:

• ten sam produkt trafia do kilku cykli sprzedażowych,
• funkcjonuje w różnych kontekstach cenowych i komunikacyjnych,
• jest odkrywany przez nowych klientów w kanale secondhand, zanim trafią do firsthand.

W takim modelu dane produktowe muszą żyć dłużej niż jeden sezon. Informacje o materiale, składzie, rozmiarach, zdjęcia czy opisy nie mogą być jednorazowym zasobem marketingowym - stają się trwałym aktywem marki.

Tu ponownie kluczową rolę odgrywa PIM. Centralne zarządzanie danymi produktowymi umożliwia:

• ponowne wykorzystanie informacji w kanałach resale i re-commerce,
• zachowanie spójności danych między firsthand i secondhand,
• budowanie zaufania klientów dzięki transparentnym i kompletnym informacjom.

Co istotne, dane z rynku resale nie konkurują z pierwotną sprzedażą - przeciwnie. Jak pokazuje raport, konsumenci wykorzystują secondhand do poznania marek aspiracyjnych, co często prowadzi do przyszłych zakupów w kanale firsthand.

Wniosek:

W 2026 roku PIM staje się systemem pamięci produktu, a nie tylko narzędziem operacyjnym.

Podsumowanie: 2026 to rok, w którym dane decydują o przewadze

Raport The State of Fashion 2026 nie zapowiada jednego przełomu. Zapowiada ciągłe przesunięcia. W takim świecie wygrywają nie ci, którzy najlepiej przewidują przyszłość, ale ci, którzy potrafią szybciej się do niej dostosować.

Wszystkie opisane trendy łączy jeden mianownik: dane produktowe jako fundament decyzji biznesowych.

Firmy, które potraktują katalog produktowy jako strategiczny zasób, zyskają realną przewagę. Reszta będzie reagować. Z opóźnieniem.