亚马逊推出版型洞察工具，助力卖家降低退货率

3月21日，亚马逊推出了“版型洞察工具（FitInsights Tool, FIT）”，旨在为服装和鞋类卖家提供关于尺码的洞察和分析，帮助卖家更好地管理尺码，进而提高消费者体验并降低退货率。

版型洞察工具（FIT）基于大语言模型（LLM）和机器学习技术，综合抓取和分析退货数据、尺码表，以及关于合身度、款式、面料、品质和价格等方面的客户反馈，识别尺码等方面存在的问题，并为卖家提供数据洞察和可行的改善方案。

通过这一工具，卖家可以更好地了解消费者关于合身方面的问题，改善与消费者沟通尺码的方式，甚至将这些洞察纳入未来的产品设计和制造的考量之中。这有助于卖家更准确地为消费者列明产品信息，从而减少与尺码有关的退货。

版型洞察工具（FIT）可以为卖家提供以下分析和洞察：

• 退货状况：根据退货健康状况把商品分级，从极差到优秀，以便卖家能够迅速识别需要改善的商品；
• 退货分析：以同类型和价格区间、销量较好且退货率较低的商品为基准进行对比，明确自身退货率在同品类中的位置，以及退货原因明细；
• 评论观点：根据买家对商品尺寸和合身度、款式、面料和价格的正面、负面和中性反馈进行分析和总结，凸显消费者提出的高频和共性的问题；
• 尺码表分析器：分析卖家尺码表存在的问题，并提供改进意见。

目前，版型洞察工具（FIT）适用于服装和鞋靴品类，并且在过去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美国站品牌型卖家。符合条件的卖家可以在卖家后台“顾客之声”板块访问版型洞察工具。

降低退货率一直是服饰和鞋靴类电商卖家的工作重点之一。据eMarketer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；同时，Coresight的研究则显示，服饰类电商销售退货的前三大原因分别是尺码与合身（53%）、颜色（16%）和有残损（10%）。

在这一背景下，亚马逊正在利用人工智能技术协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，此前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。