TechnologyJanuary 30, 2025By Thibault Mathian

2025 年 6 款時尚零售必備的虛擬尺寸工具

想降低退貨率並提升顧客信心?本文介紹 2025 年頂尖的虛擬尺寸與試穿工具,從 AI 身形掃描到大數據尺寸建議,助您優化購物體驗。

對於電商時尚品牌來說,「尺寸問題」是攻克線上銷售的最後一道難關。多年來,零售商試圖透過靜態尺寸表和通用的測量指南,在網路上複製實體店的試衣間體驗,但成效往往有限。

到了 2025 年,科技終於跟上了需求的腳步。新一代依賴 擴增實境 (AR)生成式人工智慧 (AI) 的虛擬尺寸工具,正在重塑我們的購物方式。

現在的賭注比以往任何時候都高。截至 2024 年底,線上時尚零售的平均退貨率飆升至 24.4%(相比之下,一般電商僅為 16.5%)。時尚巨頭們正積極導入利用顧客數據或照片來判斷最佳尺寸的工具,藉此挽回數百萬美元的潛在營收損失。

以下是 2025 年時尚零售商最常用的 6 款頂尖虛擬尺寸與試穿工具。

1. Genlook

專為 Shopify 打造的「視覺優先」解決方案

許多工具僅專注於測量數據,但 Genlook 更重視尺寸背後的心理層面需求:「我知道我是 M 號,但這種剪裁穿在我這種身形上好看嗎?」

在 2025 年,Genlook 已成為獨立品牌的首選,因為它消除了技術門檻。與過去需要複雜 3D 建模的 AR 技術不同,Genlook 使用 生成式 AI,僅需標準的 2D 產品照片就能讓顧客「穿上」衣服。

2025 年關鍵功能:

  • 生成式 AI 垂墜感模擬: AI 理解布料的物理特性,能精準呈現絲綢連身裙的垂墜感,或是丹寧外套在使用者上傳照片中的挺拔結構。
  • 名單收集整合 (Lead Capture): 2025 年的重大更新允許商家將試穿體驗設定為「需輸入 Email 解鎖」,將試衣間轉變為強大的潛在客戶開發工具(並與 Klaviyo 同步)。
  • 隱私優先: 圖像經過安全處理並會自動刪除,解決了消費者日益關注的隱私問題。

最適合: 尋求高成效、低維護成本解決方案,以降低退貨率並提升轉換率的 Shopify 時尚服飾品牌。

2. True Fit

數據巨頭與「代理式」顧問

True Fit 依然是尺寸領域無可爭議的重量級角色。他們管理著超過 8,500 萬活躍購物者的數據,不僅僅是猜測你的尺寸,而是根據你在數千個其他品牌的購買歷史來 確認 你的尺寸。

2025 年關鍵功能:

  • Fashion Genome™ (時尚基因庫): 他們龐大的數據集將產品規格與顧客行為連結起來。如果一位顧客退回了 Nike 的 M 號但保留了 Adidas 的 L 號,True Fit 會學習其特定的合身偏好。
  • 通用指南: 全新的「零點擊」功能,無需使用者打開小工具,直接在產品卡片上顯示尺寸建議(例如:「版型偏小 – 請選大一號」)。
  • 代理式商務 (Agentic Commerce): 2025 年,True Fit 開始與 AI 購物代理整合,允許個人助理機器人代表使用者查詢尺寸數據。

最適合: 擁有龐大且多樣化庫存,並能利用 True Fit 全球數據網絡的大型多品牌零售商和百貨公司。

3. WANNA

硬挺材質 AR 的黃金標準

WANNA 是高保真 AR 技術的領導者。他們最初以「Wanna Kicks」球鞋試穿聞名,現已成功擴展到精品手錶、包包和配飾領域。他們的技術獨特之處在於依賴 3D 模型(.glb 檔案)而非 2D 照片,提供卓越的 360 度真實感。

2025 年關鍵功能:

  • 包包容量小工具: 2025 年推出的一個聰明功能,解決了具體痛點:「這個包包裝得下什麼?」使用者可以虛擬地將物品(手機、錢包、鑰匙)放入 3D 包包中以視覺化容量。
  • 高跟鞋 VTO: 改進的追蹤技術現在可以處理高跟鞋和涼鞋所需的複雜足弓變化,這在以前是 AR 的一大挑戰。
  • 穿戴穩定性追蹤: 他們的手錶手腕追蹤技術仍是業界標竿,即使手部快速移動,手錶也不會「漂浮」離開手腕。

最適合: 精品品牌以及販售「硬挺」配飾(球鞋、手錶、手提包)的零售商,這些產品對紋理、光澤和 3D 細節要求極高。

4. 3DLOOK (YourFit)

行動身形掃描儀

3DLOOK 專注於「身形掃描」技術。它不是根據過去的購買記錄來猜測,而是從照片中提取精確的測量值。這對於那些「差不多就好」並不適用的品牌來說至關重要。

2025 年關鍵功能:

  • YourFit 2.0: 結合尺寸建議與視覺試穿的統一平台。
  • 測量數據提取: 購物者只需穿著緊身衣物拍攝兩張照片(正面和側面)。AI 會提取超過 80 項精確的身體測量值(腰圍、內縫長、肩寬等),並將其與品牌的規格表(Tech Pack)進行比對。
  • 社交分享: 新的社交功能鼓勵使用者與朋友分享他們的「試穿」虛擬形象以獲取反饋,有效地將顧客轉變為品牌大使。

最適合: 制服、丹寧牛仔褲、訂製服裝和工作服,這些品類對精確合身度(腰圍/褲長)的要求高於一般的風格預覽。

5. PICTOFiT

基於虛擬替身的衣櫥建構者

由 Reactive Reality 開發的 PICTOFiT 提供高度互動、遊戲化的體驗。它不僅僅是一面鏡子,更像是一個高階的角色創建器。

2025 年關鍵功能:

  • 數位分身 (Digital Twins): 購物者可以創建一個與自己極為相似的可自訂虛擬替身。
  • 整套穿搭構建: 與一次只能顯示一件單品的工具不同,PICTOFiT 允許使用者同時為替身「穿上」多件物品(例如:上衣、裙子和外套)。這能顯著提升 平均客單價 (AOV),因為使用者可以看到整體的搭配效果。
  • 背景場景: 品牌可以將使用者的替身置於品牌化的環境中(例如:泳裝置於夏日海灘場景),增強情感連結。

最適合: 多品牌零售商和綜合電商平台,其中「整套搭配」和交叉銷售是顧客旅程的關鍵部分。

6. Luna

眼鏡光學專家

Luna(常與 FittingBox 技術相關聯)是光學行業的專家。一般的 VTO 應用程式通常難以處理玻璃鏡片的透明度和反光,讓效果看起來很假。Luna 則專注於解決這個物理問題。

2025 年關鍵功能:

  • 臉型分析 API: 它不只是展示眼鏡;還會分析臉部特徵,推薦能平衡使用者臉型的鏡框(例如:「方形鏡框適合您的圓臉」)。
  • 瞳距 (PD) 測量: 它能透過網路攝影機自動計算 瞳孔距離 (PD)——這是線上訂購處方眼鏡所需的關鍵醫療數據。
  • 鏡片模擬器: 使用者可以切換不同的鏡片鍍膜(例如:抗藍光、變色鏡片),查看它們如何影響眼鏡的外觀。

最適合: 眼鏡行、太陽眼鏡品牌和處方眼鏡零售商。

為什麼 2025 年虛擬尺寸工具至關重要

導入這些工具不僅僅是為了「炫技」,這是保護您損益表 (P&L) 的防禦策略。

  • 打擊「包色/包尺寸購買」(Bracketing): 30% 的退貨是因為顧客買了兩個尺寸,並打算退掉其中一個。虛擬尺寸工具給了他們選擇 正確 尺寸的信心,從而消除退貨堆中的第二件商品。
  • 永續性作為 KPI: 2025 年,消費者越來越有環保意識。減少退貨意味著減少路上的貨車和包裝浪費。品牌現在會在使用尺寸工具時展示「節省的碳排放」指標。
  • 「稟賦效應」(Endowment Effect): 看到自己穿著某件商品會產生一種心理上的所有權連結。即使是數位呈現也能觸發「稟賦效應」,讓使用者在付款前就更加重視該產品。

無論您選擇像 True Fit 這樣的數據導向工具,還是像 Genlook 這樣的視覺 AI 解決方案,通用尺寸表的時代已經正式結束。未來的合身體驗將是個人化、視覺化且精確的。

用 Genlook 賦能您的購物者

雖然像 True Fit 這樣的數據顧問提供了必要的尺寸指引,但在 2025 年,真正促成交易的是「眼見為憑」的視覺信心。

Genlook 是專為希望縮小尺寸數據與視覺現實差距的 Shopify 品牌打造的領先 AI 虛擬試穿解決方案。通過讓顧客看到衣服穿在自己身上的樣子,您消除了猜測,將瀏覽轉化為購買。

  • 降低退貨率: 給予顧客視覺上的確定性,最大限度地減少「買多退少」的行為。
  • 提高轉換率: 互動式體驗能帶來更高的參與度和銷售額。
  • 無痛設置: 無需 3D 模型——直接使用您現有的產品照片即可運作。

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常見問答

Frequently Asked Questions

尺寸建議(Size Recommendation)與視覺試穿(Visual Try-On)有什麼不同?
尺寸建議工具(如 **True Fit**)是根據數據提供文字建議(例如:「建議您選擇 M 號」)。而視覺試穿工具(如 **Genlook**)則能生成使用者實際穿著該產品的圖像,幫助顧客在確認合身度的同時,也能預覽穿搭風格與布料垂墜感。
這些工具需要昂貴的 3D 模型嗎?
這取決於技術類型。AR 工具(如 **WANNA**)通常需要為每個 SKU 製作 3D 資產(.glb 檔案)。但新一代的生成式 AI 工具(如 **Genlook**)可以直接使用現有的 2D 產品照片運作,大幅降低了設置時間與成本。
我可以在我的 Shopify 商店上使用這些工具嗎?
可以。大多數領先的工具都提供專用的 Shopify 應用程式或外掛。**Genlook** 和 **Camweara** 以「隨插即用」的簡易安裝聞名,而像 **True Fit** 這類企業級工具則可能需要進行 API 整合。
這些工具在降低退貨率方面效果如何?
非常有效。根據預測,到 2025 年,採用結合尺寸建議與視覺試穿方案的零售商,其退貨率可降低 **30% 至 64%**。這主要歸功於消除了「包色/包尺寸購買」(買兩個尺寸退一個)的行為,以及減少了「期望落差」(實品看起來與想像不同)。

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