长期以来，线上服装退货率居高不下，造成不小的退货本钱，服装类目卖家也饱经高退货率的困扰。
供应链技能公司Optoro的首席实行官 Amena Ali表示，在美国，在线零售的退货金额已达7430亿美元，而处理一件100美元的商品的退货本钱也高达30美元或30%，个中大部分用度是大幅折扣和运输用度。

衣服的尺码不对和不合身是消费者网购退货的主要缘故原由。
市场研究机构Coresight Research的数据显示，网上订购服装的均匀退货率为24.4%，比整体网上退货率赶过8%。
个中，近四分之一网购服装被退货的紧张缘故原由是不合身。

在提升服装网购体验以及办理服装合身效果上，各大电商平台和品牌都陆续采取AR增强现实、AI人工智能等多种技能，在网上重现虚拟换衣室间，打造服装产品的线上购物新体验。

此前，谷歌就宣告将天生式AI技能引入在线购物工具，比如让消费者在虚拟环境下试穿衣服，并根据消费者偏好推举特定产品。
通过该工具，消费者可快速生成衣服穿在不同体型、不同肤色、不同发型模特身上的效果图，便于其理解衣服是否适宜自己的身材。
同时，消费者在浏览时还可以搜索尺寸相同但价格、颜色和图案不同的类似产品。

纽约时尚品牌Khaite和法国奢侈时尚品Balmain都将Bods虚拟试衣技能利用在自身电子商务网站中，Bods技能借鉴了游戏天下的技能，可为消费者的虚拟形象进行数字化妆扮。
美国户外运动衣饰巨子VF Corporation 和DTC品牌Reformation在其电子商务网站则利用了3DLook技能，为消费者供应高度精确的尺寸和尺码建议。

近期，亚马逊也将人工智能和机器学习模型引入服装产品网购体验，推出四项方法办理在线购买时尚产品时碰着的尺码和合身问题。

1、AI个性化尺寸建议

亚马逊利用人工智能开拓了深度学习算法，根据服装产品的各项详细信息向消费者推举尺寸，从而减少消费者探求精确尺寸所花费的韶光。

该功能考虑品牌尺码系统、产品评论和消费者自身的合身偏好之间的尺码关系，利用算法从数百万个产品详细信息（例如格局、尺码表和客户评论）以及数十亿匿名消费者购买中学习，并实时结合该信息，为消费者供应最得当的尺寸建议。

同时，该算法能够不断学习并自我适应消费者尺寸需求的变革。
例如，如果消费者本月购买了特定尺码的儿童裤子，算法会考虑其在未来几个月可能须要更大尺码。

其余，该功能会利用人工智能帮助消费者根据喜好创造最得当的替代格局。
亚马逊人工智能推举会在站内弘大的产品目录中提取格局、颜色、价格、尺寸、退货率和消费者评论等产品数据，以便在消费者购物时推举其他讨人喜好的格局。

亚马逊表示，尺码推举系统每天剖析数百万个数据点，每月为环球19个地区的数亿客户天生数十亿条尺码推举。

2、品牌工具Fit Insights

品牌工具Fit Insights 通过提取和汇总客户对版型、格局和面料的反馈，为品牌供应包括产品退货率与低退货同类产品的比较、消费者反馈总结以及尺码图表剖析的洞察。

该工具和见地可供在亚马逊品牌注册中注册并在过去12个月内售出至少 100 件的美国服装和鞋履品牌免费利用。

亚马逊表示，通过利用这些数据，品牌可以更好地理解消费者合身问题，改进与消费者沟通尺码的办法，乃至将反馈纳入未来的设计和制造中。

3、人工智能标准化尺码表

通过利用人工智能，亚马逊将数据转换为标准化尺寸，删除重复信息，并自动更正缺失落或禁绝确的丈量值，从而天生更准确、标准化的尺寸表。

同时亚马逊使尺码表更易于理解，不再因此图表格式显示完全的尺寸表，而是考试测验新的方法，为消费者供应最干系的尺寸和尺寸详细信息，例如根据推举的尺寸对尺寸进行分组，以便轻松找到他们的尺寸。

4、合身评论亮点

亚马逊根据每位消费者推举的尺寸，利用评论中的共同主题创建评论亮点，从而让消费者得到个性化尺码辅导。

详细而言，该功能根据购买过相同尺码商品的消费者的评论，见告消费者是否要加大或缩小特定格局的尺码。
个中，亚马逊利用人工智能从客户评论中提取详细信息，例如尺寸准确性、服装对特定身体区域的贴合度以及面料弹力。
然后，其会利用人工智能将这些细节总结为易于阅读的评论亮点，突出显示可勾引每个消费者找到最干系的信息，而不必手动翻看每个产品的数百条评论。