Trend-Prediction:
Was Ihre Kunden morgen tragen wollen

01 Das Problem — Trends erkennen, bevor sie im Mainstream ankommen

Warum Wide-Leg-Jeans 18 Monate vor dem Massenmarkt auf Instagram sichtbar waren

Fashion-Trends folgen einem vorhersagbaren Zyklus: Runway → Influencer → Early Adopter → Massenmarkt → Overexposure → Decline. Das Problem: Die meisten Einkaufsteams reagieren erst in der Massenmarkt-Phase — wenn die Produktionsslots bereits knapp und die Margen durch Wettbewerb erodiert sind. Wer 6–12 Monate früher bestellt, sichert sich bessere Preise, volle Kapazitäten und First-Mover-Margin.

02 Modell — Social Listening + Runway-Analyse + Google Trends

from transformers import CLIPModel, CLIPProcessor
from pytrends.request import TrendReq

# CLIP: Visuelle Trend-Erkennung auf Runway-Bildern
clip = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")
# → Identifiziert wiederkehrende Silhouetten, Farben, Details

# Social Velocity: Wie schnell wächst ein Hashtag?
# #wideleg: +340% in 6 Monaten → Signal: Aufsteigender Trend
# #skinnyjeans: -28% in 6 Monaten → Signal: Absteigender Trend

# Google Trends Momentum: Acceleration statt Niveau
# "baggy jeans" 2. Ableitung positiv → Trend beschleunigt sich

03 Nächste Schritte