Achter de schermen van de modewereld zoemt een digitale machine die alles meet en verwerkt: van de jurk in je online winkelmandje tot je selfie op Instagram. Data zijn het nieuwe goud, maar wat betekent dat?
De Amerikaanse luchtvaartmaatschappij Delta voerde begin dit jaar een experiment uit. Soloreizigers moesten voor sommige vluchten plots een pak meer betalen dan koppels of gezinnen met kinderen. Waarom? Als je op je eentje vliegt, is de kans groter dat je op zakenreis bent. En dan steekt het niet zo nauw met budgetten. Na uitvoerig protest werd het experiment stopgezet. Maar er was blijkbaar al verder nagedacht, meldde The New York Times. Wat als een luchtvaartmaatschappij op basis van data kan achterhalen dat een klant een verblijf in een vijfsterrenhotel heeft geboekt? Mag die meer worden aangerekend voor een vlucht dan iemand die gaat slapen in een hostel?
En in de mode?
Kun je een consument die regelmatig flinke sommen uitgeeft bij Chanel of Hermès meer laten betalen voor een handtas of een parfum dan een klant die vooral shopt in outlets en tijdens de koopjesperiode?
Kort samengevat: pas op met cookies. Het algoritme slaapt niet, het hoort alles, en het ziet alles. En dat kun je maar beter letterlijk nemen.
Je kunt tegenwoordig gemakkelijk digitale versies van kleren, kapsels en make-up testen met je smartphonecamera. Dat is handig, en soms ook grappig — kijk mij eens met mijn fluoroze krullen, in shapewear van Skims — maar het blijft ook riskant. Een 3D-model van jezelf? Zo gefikst.
Wie al eens een actiefilm heeft gezien, weet dat biometrische gegevens waardevol kunnen zijn, bijvoorbeeld als je wil binnendringen in dat zwaarbewaakte labo diep onder een besneeuwde bergtop, waar ongetwijfeld een bom ligt te tikken die over welgeteld twaalf seconden de wereld zal vernietigen.
‘Het algoritme slaapt niet, het hoort alles, en het ziet alles’
Serieus: het is niet altijd even duidelijk hoe, en hoe lang, je data door bedrijven worden bewaard. Met wie worden ze gedeeld? En wat als die digitale kopie van jezelf gehackt wordt? In het beste geval krijg je dan de hele tijd reclame voor louche fitnessapps op je socials. In het slechtste geval wordt je bankrekening leeggeroofd of blijk je plots de protagonist te zijn, zonder enige waarschuwing laat staan een billijke vergoeding, in een virtuele pornoscène.
Wat te denken van apps als Meitu, die je selfies met AI omtoveren tot perfecte en, als je niet te zeer overdrijft, geloofwaardige pin-ups? In dit geval pleiten we voor mededogen. In een ver verleden, toen er nog geen sprake was van influencers, zou geen enkele celeb het in zijn hoofd hebben gehaald om op een tijdschriftcover te verschijnen zonder retouches. Het is flauw om dan te klagen nu u en ik — gewone mensen, zeg maar — er met enkele kliks ook als halfgoden kunnen uitzien.
De grenzen tussen wat echt is en wat schijn worden vager. Maar wat uiteindelijk overblijft, zijn onze beeltenissen, van Nefertiti tot Marilyn Monroe. Zag Marilyn er in het echt toch wat minder iconisch uit? Heeft iemand zich die vraag ooit gesteld?
Dus blijf die selfies voor Instagram gewoon pimpen.
Een boost voor de supply chain
Data zijn niet noodzakelijk slecht. Voor onze eigenwaarde, en achter de schermen. Data zijn goed voor de business.
Het algoritme analyseert welke items van een winkelketen of een merk het snelst verkopen, welke kleuren het populairst zijn en waar de vraag onverwacht piekt. Het risico op onverkochte voorraad is daardoor kleiner – goed voor het milieu – en er is ook meer ruimte om in te spelen op microtrends – goed voor de omzet. Als uit de cijfers blijkt dat een bepaalde trui plots de deur uitvliegt, kunnen er snel nieuwe voorraden worden gemaakt. Als roze piekt, kan er gemakkelijk meer worden aangerukt.
Zara is groot geworden met een soort voorloper van de ‘dupes’ waarover tegenwoordig zoveel te doen is, onder meer in de beautysector – goedkope kopieën van luxeproducten. Zara nam de luxemerken in snelheid: de interpretaties van de catwalkstukken lagen altijd sneller in de winkels dan de originelen. Maar intussen zijn Zara en de andere winkelstraatmerken ingehaald door onder meer Shein, dat nog veel verder gaat. Het Chinese bedrijf is sneller, maar ook goedkoper, omdat het geen eigen winkelnetwerk heeft en het niet zo nauw neemt met de kwaliteit. Zara probeert nu de overstap te maken van fast fashion naar affordable luxury, met duur uitziende flagshipstores, prestigieuze collabs, high-end capsulecollecties, en – uiteraard – hogere prijzen dan voordien.
Ik vroeg ChatGPT, dat draait op data, en dus een relevante expert is, hoe het kijkt naar data en mode. “AI-systemen bepalen steeds vaker wat we dragen”, was het antwoord. ChatGPT noemde Zara in onze dialoog, maar zweeg in eerste instantie over Shein.
‘Ontwerpers houden meer dan vroeger rekening met wat de consumenten willen’
In de plaats daarvan kreeg ik een interessant argument over het belang voor de tweedehandsmarkt. “Platforms zoals Vinted, The RealReal en ThredUp gebruiken data om vraag en aanbod te matchen, prijzen te optimaliseren en zelfs namaak te herkennen. Volgens het ThredUp Resale Report 2025 zal de wereldwijde tweedehandsmarkt de komende vijf jaar verdubbelen in waarde. Slimme algoritmes helpen bij het inschatten van de restwaarde van kledingstukken, zodat verkopers precies weten wat hun items waard zijn. En voor consumenten wordt het makkelijker om gericht te zoeken naar dat ene unieke vintage stuk.”
Tenzij je liever vertrouwt op toeval. Dan vind je misschien een eightiestrui van Claude Montana voor 20 euro bij Think Twice. Maar dat is ‘slow shopping’ en daar heeft in 2025 niemand nog tijd voor.
Front row bij Dior
Data spelen behalve in de supplychain ook een cruciale rol op de marketingafdeling van de luxelabels.
Ten eerste: als instrument om klanten te bereiken. Toen Jonathan Anderson op 27 juni, tijdens de mannenmodeweek van Parijs, zijn catwalkdebuut maakte bij Dior, werd daarvoor een campagne gevoerd op maar liefst 21 platformen. Er waren teaserfilmpjes met de voetbalster Kylian Mbappé, die eerst werden gedeeld met een aantal voor de gelegenheid toegevoegde ‘close friends’ van Dior op Instagram en vandaar verder werden verspreid. Er was een aparte campagne met een paar polaroids van Andy Warhol, portretten uit de eighties van de kunstenaar Jean-Michel Basquiat en van Lee Radziwill, de zus van Jacqueline Kennedy. De ochtend van de show werden er filmpjes uitgestuurd van acteur Sam Nivola, bekend van White Lotus, in Versailles, en van Robert Pattinson, die zich in zijn hotelkamer klaarmaakte voor de show. De stiliste Karen Binns werd ingehuurd voor een podcast.
In de zaal zaten misschien tweehonderd mensen. Ik was de enige Belgische journalist. Overal waar ik keek, zag ik celebrities: Rihanna en A$AP Rocky, Daniel Craig, de vijfkoppige boysband Tomorrow X Together. Vanop mijn zitje keek ik recht in de ogen van Donatella Versace. Het was wat je noemt een gezellig onderonsje.
In de wijde wereld, online, scoorde de show van Dior, volgens cijfers van het merk, meer dan een miljard views. Aan zulke views wordt doorgaans een waarde verbonden. Waarmee vervolgens kan worden gepocht in de vakpers, die graag lijstjes samenstelt van de shows die ‘het meest hebben opgebracht’.
Van buikgevoel naar bits
Supplychain, technologie, marketing: goed, maar kun je ook creatief zijn met data? Waar ontwerpers vroeger vooral vertrouwden op hun eigen intuïtie, moodboards en straatobservaties, gebruiken ze tegenwoordig dus ook data. Trendbureaus zoals WGSN combineren menselijke inzichten met artificiële intelligentie, die patronen herkent in beelden op sociale media, zoekwoorden en verkoopdata.
‘streamervoorbeeld’streamernaam
AI komt niet in de plaats van creativiteit, heet het dan, maar geeft ontwerpers een kompas, “zodat ze weten in welke richting de wind draait”, zegt ChatGPT.
Dat betekent vooral dat die ontwerpers meer dan vroeger rekening houden met wat de consumenten willen. Dat klinkt in eerste instantie goed, maar is het niet noodzakelijk. Consumenten willen meestal méér van hetzelfde, dingen die we al kennen.
Niet omdat we lui zijn, of omdat we niet graag verrast worden, wel omdat we moeilijk iets kunnen willen dat we nog niet kennen. En ook omdat we vaak even tijd nodig hebben om gewend te geraken aan iets nieuws. Neem bijvoorbeeld flared jeans, olifantenpijpen. Die vond de doorsnee modeliefhebber – we kijken nu even in de spiegel – een jaar of twee geleden nog belachelijk lelijk. Intussen blijken die broekspijpen uit de discoperiode toch weer cool. Met data worden er minder risico’s genomen. Als je in real time kunt volgen wat verkoopt, en wat niet, dan maak of verkoop je alleen nog wat gegarandeerd verkoopt. En aangezien de supplychain dankzij data zo veel beter geolied is, kan dat met enkele kliks geregeld worden.
Wel flip, niet flop
Mode is eigenlijk heel simpel. Trends zijn altijd een reactie op wat voorafging. Een jaar of acht geleden maakte de Air Monarch – de archetypische dad sneaker van Nike – een onverwachte comeback. Balenciaga lanceerde in dezelfde periode de Triple S, een kolossus van een schoen. Chunky sneakers met een dikke zool waren plots heel cool, en alomtegenwoordig. New Balance plukt al zeker tien jaar de vruchten van die trend.
Maar sinds een dik jaar zien we de reactie: een terugkeer van platte sneakers, zoals de Adidas Samba, of de Puma Speedcat. Het meest besproken schoeisel van de afgelopen zomer: flipflops, en dan in het bijzonder de modellen van twee Amerikaanse labels: The Row, voor 780 euro, en ERL, verkrijgbaar in drie maten, waarvan één met een platformzool van 20 centimeter.
Data kunnen oppikken wanneer de overslag wordt gemaakt: het precieze, exacte moment vastpinnen wanneer de skinny jeans heeft afgedaan en de wijde pantalon terug en vogue is. En wanneer een trend de oversteek maakt naar de mainstream.
Maar de evoluties die data tracken, zijn dezelfde als van oudsher in de mode – met pieken en dalen. Kort/lang; wijd/smal, zwart/kleur, et cetera. Daar heb je geen algoritme voor nodig.
Meer lezen
