服裝電商高退貨率居高不下 淘寶 微盟推出“AI試衣”能否有“療效”？

1月27日，微盟面向電商零售商家正式推出“AI試衣”解決方案，不僅解決了消費者購衣決策痛點，還幫助商家提升轉化效率、降低退換率。此外，淘寶的AI試衣也支持用戶一鍵上身試穿心儀穿搭。當前服裝電商高退貨率居高不下，淘寶、微盟推出“AI試衣”能否有“療效”？

出品｜網經社

作者｜可樂

審稿｜云馬

一、服裝電商高退貨率背后

當前，電商平臺商家正在面臨一場前所未有的退貨危機。惡性退貨已經從個別現象演變為系統性問題。一位主售原創設計連衣裙的電商賣家透露，其店鋪單品單價在300元至800元之間，“每月因惡意退貨損失幾千元”。最夸張的一個月，100件退貨里有一半是穿過后退回的。快遞員們對此也早已司空見慣。“我以前負責的區域有兩三名女博主，天天網購各種衣服，穿幾天就退，主要用來拍視頻、發穿搭筆記，拍完就退給商家。”一位快遞員這樣描述他的見聞。

當消費者小王在淘寶上購買一件標價399元的連衣裙時，她不知道的是，這件衣服的最終成本中，已經包含了前幾位試穿者退貨所產生的額外費用——每件退貨服裝會產生約20至32元的綜合成本，這些成本最終會通過提高售價的方式轉嫁給所有消費者。這些正是當前服裝電商面臨的尷尬現實。

據電商大數據庫“電數寶”顯示，2025年我國服裝電商交易規模將達到約25800億元。與此同時，行業退貨率也呈逐年上升趨勢。以女裝類目為例，平均退貨率已從2019年的30%大幅攀升至65%-80%。

此前，中國商業聯合會直播電商工作委員會副會長、國內電商智庫網經社電子商務研究中心主任曹磊在做客中央廣播電視總臺央視新聞頻道《每周質量報告》欄目時表示，直播電商的退貨率尤為突出，普遍高達80%-90%，部分商家甚至出現單日退貨率超過300%的情況。此外，在雙11等大促期間，退貨現象也較為普遍：有61.5%的消費者表示曾有過退貨經歷，而3C數碼類產品的退貨率也達到28.7%。以150元服裝為例，單件毛利率60元，扣除運營成本、物流費用等后，一旦遭遇退貨，多次銷售產生的重復運費會抵消剩余利潤。

曹磊分析原因時說到，電商平臺的收入很大程度上依賴于商品的GMV和廣告，這些都離不開龐大的用戶基礎和活躍度，“用戶為王”時代，提升消費者體驗成為平臺吸引和留住用戶的重要手段之一。所以說在處理糾紛時，平臺可能會傾向于采取能夠快速安撫消費者、避免用戶流失的策略。商家雖是平臺的合作伙伴和收入來源，但在早期，商家也被視為“可替代的資源”。平臺認為，失去一個商家，會有新的商家補上；但失去一批消費者，就失去了流量，畢竟“得流量者得天下”。

“平臺最不缺的是商家，你不來我這個平臺玩，別的商家替代性很強。而消費者一旦某個政策或者個案沒處理好，消費者有可能造成流失。所以，用戶為王是互聯網平臺經濟永恒的不二法則。”曹磊這樣說到。

二、微盟 淘寶嘗試“AI試衣”

面對高退貨率難題，電商平臺、服務商開始嘗試用人工智能提供解決方案。“AI試衣”并非簡單地將服裝圖片疊加在人體模型上，而是通過復雜的算法模擬真實試穿效果。

微盟面向電商零售商家推出的“AI試衣”解決方案聚焦服飾類商家，利用AI圖像生成與虛擬試穿技術，為消費者提供沉浸式、個性化的線上試衣體驗。此舉旨在緩解線上服飾購物因尺碼、版型誤判導致的高退貨率問題，提升轉化與用戶滿意度。方案已開放接入，支持主流電商平臺及小程序場景。

該解決方案核心搭載了阿里通義千問大模型、整合了微盟自研的服裝商品識別模型和深厚的行業Know-How，擁有“還原真實試穿效果”、“智能穿搭推薦”等組合能力。用戶只需上傳照片，在5秒完成服裝的試穿，不僅解決了消費者購衣決策痛點，還幫助商家提升轉化效率、降低退換率。

此外，微盟計劃將旗下導購Agent與AI試衣能力打通，AI導購可洞察用戶需求，根據季節、材質和穿衣風格進行智能推薦，實現“所見即所得”的消費體驗。這種將AI試衣與個性化推薦相結合的模式，可能會進一步提高購物決策的準確性。

在去年天貓雙11發布會上，淘寶天貓向消費者同步推出6款AI導購應用，以滿足不同場景的購物需求，其中，AI試衣則支持用戶一鍵上身試穿心儀穿搭，每位用戶也將獲得定制化的“AI清單”。這標志著AI技術在天貓雙11中的全面落地。

雖然同為“AI試衣”，淘寶和微盟選擇了不同的應用路徑和市場定位。淘寶的AI試衣功能更側重于消費者端體驗優化，是平臺整體AI戰略的一部分。淘寶通過AI對20億商品進行更精準理解與組織，實現流量匹配效率雙位數增長。AI試衣作為6款AI導購應用之一，與AI萬能搜、AI幫我挑、拍立淘等功能共同構成淘寶的AI購物助手矩陣。

微盟的AI試衣解決方案則更側重于為商家提供工具，幫助服飾類品牌和商家為消費者提供沉浸式購物體驗，解決線上購物決策難、退換率高等痛點。微盟通過自研的服裝識別模型，將商品識別準確率從50%提升至95%以上。

這兩種路徑反映了不同市場參與者的戰略定位：淘寶作為平臺方，注重通過技術創新提升整體購物體驗；微盟作為數字化服務商，則專注于為商家提供可落地的解決方案。

三、“AI試衣”有哪些技術難題？

不過，從技術實現角度看，AI試衣需要解決幾個核心問題：如何準確識別服裝的版型、材質和垂墜感；如何根據用戶的身材特征進行個性化適配；如何生成逼真的試穿效果圖。這些問題的解決離不開深度學習、計算機視覺和生成式AI技術的進步。

況且，AI試衣能否真正降低退貨率？從理論上看，這一技術確實有潛力解決部分退貨問題。通過提供更真實的試穿效果預覽，消費者可以更準確地判斷服裝是否適合自己，從而減少因“貨不對板”而產生的退貨。微盟集團技術副總裁肖鋒表示：“通過提供高度還原的‘虛擬試穿’體驗，AI試衣能力將有望為零售品牌在關鍵業務環節的痛點解決帶來積極影響。”

然而，AI試衣也存在明顯的局限性。首先，技術本身仍有改進空間。當前的AI試衣技術雖然在圖像生成方面取得了進步，但對于服裝材質、彈性、舒適度等難以通過視覺呈現的屬性，仍然無法提供準確的模擬。

其次，用戶接受度存在差異。部分消費者可能對上傳個人照片存在隱私顧慮，或者對AI生成的試穿效果持懷疑態度。此外，AI試衣的使用門檻也不容忽視——需要用戶提供準確的身材數據或照片，這一過程可能阻礙部分用戶使用該功能。

最重要的是，AI試衣只能解決因“不合適”而產生的退貨，對于惡意退貨、規則濫用等問題，技術手段的作用有限。江蘇省消保委指出，網購退貨率高的根本原因，并非僅是少數人惡意退貨，而是網購本身存在細節不可感的天然局限性。

曹磊表示，AI電商技術逐漸成熟，不論是從商家端還是消費端來看，AI工具都能讓交易更高效、更精準、更省成本。技術與政策的雙重驅動，正在重構電商行業的底層經營邏輯。但技術應用的可控性，也成為當前行業面臨的一大挑戰。盡管頭部商家已從AI工具中顯著獲益，但中小商家仍面臨三重現實阻力：理解成本高、普及落地需要時間、成本效益不夠突出。目前，商家對AI的應用多停留在圖文生成、數據洞察等基礎層面，要實現與復雜產業鏈的深度適配，仍需一定時間打磨。

從更宏觀的角度看，AI試衣只是電商體驗優化的一個環節。要真正解決高退貨率問題，需要技術、規則和消費者教育多方協同。平臺需要完善退貨規則，減少規則漏洞；商家需要提供更準確的產品信息和尺碼建議；消費者則需要更加理性地對待網購和退貨。

AI試衣的價值不僅在于降低退貨率，更在于提升整體購物體驗。通過提供更直觀、更個性化的試穿體驗，AI試衣有助于增強消費者的購物信心，提高轉化率。微盟的數據顯示，AI試衣不僅能解決消費者購衣決策痛點，還能幫助商家提升轉化效率、降低退換率，實現更好的業績增長。

四、賦能服裝電商增長

服裝作為電商領域規模最大、增長最迅猛的核心類目，已形成數萬億級的龐大市場。網經社持續深耕并全程見證服裝電商增長，構建了媒體平臺、數據智庫、資源鏈接等全鏈路服務體系，為服裝電商平臺、品牌提供專業服務。

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