亞馬遜推出“合身度分析（FIT）”，AI技術助力服裝和鞋靴類賣家降低退貨率
2024年3月27日
近日，亞馬遜創新推出了“合身度分析（Fit Insights Tool, FIT）”，旨在為服裝和鞋類賣家提供關於尺碼的洞察和分析，助力賣家更好地管理尺碼，進而提高消費者體驗並降低退貨率。
合身度分析（FIT）基於大語言模型（LLM）和機器學習技術，綜合抓取和分析退貨資料、尺碼表，以及關於合身度、款式、面料、品質和價格等方面的客戶回饋，識別尺碼等方面存在的問題，並為賣家提供資料洞察和可行的改善方案。據此，賣家可以更好地瞭解消費者關於合身方面的問題，改善與消費者溝通尺碼的方式，甚至將這些洞察納入未來的產品設計和製造的考量之中。這有助於賣家更準確地為消費者列明產品資訊，進而減少與尺碼有關的退貨。
合身度分析（FIT）可以為賣家提供以下分析和洞察：
- 退貨狀況：根據退貨健康狀況把自身的商品分級，從極差到優秀，以便賣家能夠迅速識別需要改善的商品；
- 退貨分析：以同類型和價格區間、銷量較好且退貨率較低的商品為基準進行對比，明晰自身退貨率在同品類中的位置，以及退貨原因明細；
- 評論觀點：根據買家對商品尺寸和合身度、款式、面料和價格的正面、負面和中性回饋對客戶回饋進行分析和總結，凸顯消費者提出的高頻和共性的問題；
- 尺碼表分析器：分析賣家尺碼表存在的問題，並提供改進意見。
目前，合身度分析（FIT）適用於服裝和鞋靴品類，並且在過去12個月內發貨量大於或等於100件，且已加入亞馬遜品牌註冊（Brand Registry）的美國站品牌型賣家。符合條件的賣家可以在賣家後臺“客戶意見”板塊訪問合身度分析（FIT）。
“退貨率一直是服飾類目賣家普遍頭疼的問題，其中退貨原因中占比最大的就是尺寸問題。借助Fit Insights Tool，我們可以在退貨分析的基礎上，清楚地瞭解產品尺寸不合適的具體部位，進而制定改進產品的重點和方向，大大提高了我們優化產品的效率” 。
------ 子不語技術總監Grana
“對於退貨率高的品類而言，後臺上線的退貨分析工具細分到不同顏色，對我們非常有幫助。打開Fit Insights tool介面，使用退貨健康指標，我們能快速定位到哪些產品是目前退貨率最高的，然後再詳細地依次分析每個產品的原因，以及和同品類的對比，找出優化的空間”。
------ Prettygarden CEO徐總
降低退貨率一直是服飾和鞋靴類電商賣家的工作重點之一。據eMarketer預測，2024年美國服飾和鞋靴類零售電商的退貨規模將達到506.3億美元 ；同時，Coresight的研究則顯示，服飾類電商銷售退貨的前三大原因分別是尺碼與合身（53%）、顏色（16%）和有殘損（10%） 。在這一背景下，亞馬遜正在利用人工智慧技術協助消費者找到最合適的時尚商品、助力賣家呈現更精准的尺碼展示，此前先後推出了個性化尺碼推薦、客戶尺碼評價摘要、重構尺碼表等創新。
