降低退货率一直是服饰和鞋靴类电商卖家的重要目标。据预测，2024年美国服饰和鞋靴类零售电商的退货规模将达到506.3亿美元。而尺码问题则是服饰类电商销售退货的首要原因。

亚马逊致力于利用人工智能技术，帮助消费者找到最合适的时尚商品，助力卖家呈现更精准的尺码展示。并且亚马逊官方发出的公告可以看出，亚马逊针对降低退货方案的重点放在了商品运营期：

• 防御型工具：买家之声、顾客退货面板；

• 服装鞋靴品类专属防退工具：Fit Insights Tool、尺码表自助工具；

• 补救型工具：商品售后支持五种工具。

此前，亚马逊已先后推出了个性化尺码推荐、客户尺码评价摘要、重构尺码表等创新功能。

而就在3月21日，亚马逊的版型洞察工具（Fit Insights Tool, FIT）”也正式上线。

?版型洞察工具（FIT）正式上线

该工具旨在通过深度洞察与分析消费者的尺码需求，协助卖家优化库存管理，提升消费者购物体验，并有效降低退货率。

FIT基于大语言模型（LLM）和机器学习技术，综合分析退货数据、尺码表、以及客户反馈，帮助卖家识别尺码等方面存在的问题，并提供可行的改善方案。

借助此工具，卖家能更加清晰地了解消费者在合身性方面的需求与痛点，优化与消费者的尺码沟通方式，并将这些洞察应用于未来的产品设计与制造过程中。这不仅能够提升产品信息的准确性，也有助于降低因尺码问题导致的退货率。

目前，版型洞察工具（FIT）面向美国站点、过去12个月内发货量大于或等于100件且已加入亚马逊品牌注册的服装和鞋靴类卖家开放。符合条件的卖家可以在卖家后台“顾客之声”板块访问并使用该工具。

?Fit Insights Tool查找路径：

卖家平台 > 绩效 > 买家之声 > Fit Insights

?卖家可以通过FIT获得以下帮助：

版型洞察工具（FIT）为卖家提供以下关键分析与洞察：

?Fit Insights Tool实例解读 

亚马逊全球开店用下图中退货率较高的服饰商品举例，显示退货健康指标较差。可以从退货分析、退货原因、版型对照三个维度来查看原因：

图源：亚马逊全球开店 

?退货分析维度：

对标同类型服饰商品退货率发现，行业退货率基准在11%左右，而目前这款商品为18.16%，远高于行业水平。由于价格处于同类型商品价格区间内，可先排除价格原因，而尺码原因（太大或太小）的退货均高于行业标准。

通过这些深入的数据洞察，卖家能够更准确地向消费者展示产品信息，从而减少因尺码不合适导致的退货。

?退货原因维度：基于正面和负面客户反馈的客户洞察摘要，得到量化分析，进一步明确退货原因。

?版型对照维度：

通过匿名顾客综合身型数据可以发现，该商品的胸围和腰围数据与所设版型数据不符，这可能导致顾客选购错误尺码，造成退货

⚠️ 目前向部分卖家开放的测试版本中可查看：购买过同类型商品顾客的身型数据（匿名），以更精准地进行尺码更新

通过这一举措，亚马逊进一步加强了其在电商平台中对服装和鞋靴类目的支持力度，帮助卖家通过精准的尺码信息和改善建议减少退货率，为消费者提供更加满意和精准的购物体验。

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