大家好！做服装、鞋子电商，因尺码导致的退货比例非常高，如何用数据分析，提高尺码匹配度，减少退货率？

TrueFit，一家个性化时尚零售数据服务商，通过匹配顾客和各品牌的服饰数据，解决买错大小、频繁退货的痛点。 创立8年，联合200多家零售网站，注册用户数超过5500万。累计融资1亿美元。下面看看他是怎么运作的

如何让顾客不为选尺码操心

你可能有这种经历，按照一贯的尺码下了订单，收货后发现衣服太肥或太瘦。买外国品牌，有多种尺码方式，需要自己按照尺码表换算，而收货后未必合适。

为解决这种问题，Truefit在网站的商品详情页面，标注出适合你的尺码，你不用自己看尺码表对比，只要在加购物车时，看准哪个尺码上，有Truefit的红色标志。比如下图，标注6号是最合适的尺码。

要做到这点，Truefit需要匹配3个数据源：顾客的尺码信息、各个服装、鞋履品牌的尺码信息、零售商的销售数据。

如何收集顾客的信息。

当你登陆某个电商网站时，只要这家网站和Truefit有合作，在商品页面就有一个红底白字的标志，请你填写信息。你不需要先注册，也不用一次填完。比如下图，我之前在某网站填写了一部分，后来在UGG的官网，在SIZE右边的位置，就提醒我继续填写。

点击后，会展示一个问卷。巧妙的是，Truefit不止让你填写自己的尺码数字，还让你选择平时穿的最合适的鞋子品牌，这个牌子下你穿哪个尺码，哪种鞋型。

比如都是美国的6号鞋，每个牌子的6号，运动鞋和高跟鞋的6号都不一样。所以这样收集信息更准确。否则你光填写个6号是没意义的。

除了自己，你还可以给朋友填写信息，这样送朋友礼物时，尺码肯定他可以穿，再也不用送礼品卡了～

接着是收集品牌和零售商的信息。

Truefit和200多个品牌合作，他们收集的数据非常全面，除了商品的尺码，还会收集商品的板型数据，面料、风格特点。从零售商处收集订单和退货数据。

这样，Truefit打造了全球最大规模的服饰鞋履数据“基因组” 。在“基因组”平台上，每件商品被贴上 100~200 个描述风格、特性和技术规格标签。再把标签和订单、退货数据对比分析，持续优化推荐算法。

TrueFit的知名时尚品牌客户。

给服装零售商的价值

TrueFit收入来自服务费，收费多少取决于给零售商客户的价值。这个价值包括：

1 减少退货、提高转化率

因为推荐的尺码更合身，顾客退货的比例就低了。根据TrueFit提供的数据，有的客户销售增长4－8％。

2 辅助商品开发

这套推荐系统还用在商品开发阶段，使品牌商生产的尺码，更符合目标顾客的尺码。比如一个英国品牌，想要进入美国市场，就使用TrueFit的数据，了解美国人的体型数据。当发现自己的尺码和美国尺码有较大区别后，他们可以决策是在生产时调整尺码，还是提醒门店导购在推荐商品时，注意尺码的差距。

再比如女装LOFT，使用TrueFit数据，开发了一条大码女装产品线 （下图）

3 页面和邮件个性化推荐

TrueFit的推荐还会显示在营销邮件和缺货页面，当顾客要买的尺码没有了，推荐其他有尺码的类似款式。

4 提高门店个性化服务能力。

17年，TrueFit 把推荐服务延伸到线下，他们和Tulip Retail合作，这家公司专给门店开发移动端的导购服务系统。导购使用他们的系统，可以查看库存信息、顾客信息、结帐、处理门店提货、并且和顾客保持一对一联系 。

合作之后， TrueFit会把推荐系统，集成到Tulip 的导购系统里，增强导购的个性化推荐能力。

下图是Tulip 的移动收银台功能。

下一步发展

今年1月，TrueFit拿到c轮融资5500万美元。 将继续发展人工智能数据平台，提供更全面的推荐方案，可对话的虚拟造型师等功能，进军亚洲市场。

True Fit 的 CEO William R. Adler 表示：“零售行业正在经历一场巨变，传统零售开始转向为消费者提供更多个性化的服务，在这个过程中，数据驱动的个性化服务是增长的核心动力。

以上就是TrueFit的案例介绍，目前中国似乎没有同样的服务商。不知你觉得，这种服务在中国是否有市场？