디지털시대를 맞아 패션 분야 마케팅 전략의 대대적 변화가 일어날 수밖에 없다.
데이터 량이 점차 늘어나는 현실에서 정형, 비정형 데이터를 활용해 고객의 니즈를 빠르게 파악하고 대처하는 일은 비단 섬유 패션 분야 뿐만 아니라 여타 분야도 마찬가지 일 것이다.
그러나 패션분야는 특히 구매 고객이 한번 구매한 제품을 재구매하는 사례가 드물어 신속이 업그레이드를 지속하고 고객관계관리를 해 나가야 하는 부담이 따르게 마련이다. 
그래서 패션 회사들은 효과적인 타게팅이 어렵다고 하소연한다. 전문가들은 패션이 다른 리테일 산업과 달리 동일 제품 재구매는 거의 일어나지 않는다고 지적한다. 즉 ‘다름’을 추구하는 것이 패션의 속성이라는 것이다. 고객관계관리는 재구매와 반복구매를 유도해야 해야 하는데 패션 마케팅은 이 부분이 매우 까다롭다는 점이다. 
이 같은 문제를 다소나마 극복키 위해서는 크로스셀링(Cross Selling,교차 구매 유도), 업셀링(Upselling, 상위 버전 구매 유도)이 필요한데 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 고객 선호에 맞는 제품 추천이 핵심이라는 것이다. 
데이터를 활용할 때에는 고객 속성(나이, 성별 등)과 구매 이력에 한정될 수밖에 없어 고객 속성과 구매 이력에서 쓰레기 데이터를 줄일 필요가 있다. 
데이터를 이용할 때 멤버십 제도를 갖춘 브랜드면 고객의 속성과 구매 이력 데이터는 미리 확보했기 때문에 이것으로 교차 구매하는 고객의 패턴을 분석해 내고 그 결과를 아직 교차 구매를 하지 않은 고객을 대상으로 마케팅에 활용할 수 있다고 전문가들은 조언한다. 
코로나19로 온라인 수요가 늘어나면서 고객 행동에 대한 추적(Tracking) 기술이 더더욱 발전하는 추세다. 이런 기술을 활용하면 고객 선호를 보다 직접적으로 파악할 수도 있다. 
온라인에서는 검색, 위시리스트, 장바구니, 상품 상세 페이지 방문 이력등 많은 데이터를 수집가능하다, 
쿠키 정보를 활용하면 회원 가입 이전의 행동패턴도 회원 가입 후에 회원 정보와 연계시키기도 한다. 온라인 쇼핑몰에서 뿐만 아니라 캠페인에 대한 고객 반응 추적도 중요하다. 캠페인에 대한 반응 추적은 빅데이터 수준은 아니며 오프라인 고객을 대상으로도 가능하므로 잘 활용할 필요가 있다. 
데이터가 충분히 쌓이면 캠페인 운영의 길이 훨씬 수월하다. 여기에 더해 투자 여력이 있다면 마케팅 자동화 솔루션을 적용해 보는 것도 좋다. 이를 도입한다면 CRM(고객관계관리) 시스템 수준으로는 한국 패션기업 중 최고 수준에 도달 할 수 있다. 
특히 온라인몰의 고객 행동 패턴에 그치지 않고 멤버십 데이터와 캠페인 데이터까지 통합해 개인화한 실시간 마케팅을 구현하면 매출 증가 등에 기대감을 걸어도 좋을 것이다. 
이런 솔루션들은 대개 AI 기술을 내장하고 있다.
온라인이 강세이기는 하지만 여전히 오프라인을 무시할 순 없다. 오프라인 캠페인은 온라인 플랫폼을 활용하면서도 일명 오픈 매장 형태인 ‘플래그십 스토어’ 등을 개설해 고객이 직접 현장을 찾아 본인이 원하는 제품의 촉감이나 사이즈 등을 직접 확인해보고 인플루언서들이 적극적으로 활동하도록 유도하는 것도 좋은 방법 중 하나로 꼽힌다.