虛擬試穿現況報告：2026 年第三季

這是 2026 年第三季的既定封存版本。報告的最新版本請至固定網址查閱。

當電商網站加入虛擬試穿功能後，究竟會帶來什麼改變？本期為第二份季度報告，彙整自 2026 年 7 月 1 日至 9 月 30 日期間，890 家品牌店家與超過 28.2 萬次試穿紀錄的實測數據。本季更進一步追蹤消費者從加入購物車到最終結帳的完整路徑：探討他們在試穿後買了什麼，以及需要花多久時間做決定。

所有內容均取自我們平台的自有第一手數據，文末附有完整的研究方法。每個數據點皆設有獨立錨點，歡迎隨時引用。

核心發現

樣本規模

• 890 家品牌店家產生至少一次完整試穿，高於第二季的 577 家（其中 874 家位於 Shopify，其餘分佈於 WooCommerce、PrestaShop 與 Shopline）。
• 累計逾 28.2 萬次完整試穿，較第二季大幅成長 81%，涵蓋約 15.5 萬名消費者與近 44,000 款商品。
• 主要以服飾為主，並包含眼鏡、泳裝、鞋履、假髮與寵物服飾，消費者遍佈全球。

試穿工作階段的加購率高出 2.9 倍

在近 2,000 萬次網站造訪中，只要顧客曾進行過至少一次試穿，該次造訪的加入購物車率便達到 33.3%，而沒有試穿的造訪僅為 11.3%。

這樣的差距並非少數幾家大型商店拉抬的結果：在累積超過 30 次試穿工作階段的 166 家商店中，有 164 家的有試穿工作階段加購率均高於一般工作階段。願意點擊試穿的顧客本就帶有較高的探索意願，因此此數據同時包含了功能本身的推進力與客群的主動篩選。但無論如何，這項功能都能精準找出並服務店內意向最高的潛在買家。

顧客試穿後到底買了什麼？

在 8 月 4 日至 9 月 30 日期間，曾在過去 30 天內進行試穿的顧客，共計完成了 14,000 筆訂單，總額達 143 萬美元。令人注目的是，其中有 64% 的訂單確實買下了當初試穿的那件商品。此類顧客的訂單金額中位數為 $64 美元，高於同商店其他一般訂單的 $52 美元。此客單價差異屬客觀觀察結果，也可能反映出使用試穿的消費者本身就在考慮單價較高的單品。

若從試穿行為本身切入，有 6.7% 的試穿最終直接促成了該款商品的訂單，換算約每十五次就有一筆成交。洋裝類別表現最為亮眼，達 7.9%；眼鏡類別則為 4.1%，原因應是選購眼鏡的顧客通常傾向在決定前多方嘗試多款鏡框。

請注意，這些數據屬於保守估計：若消費者在試穿後更換其他裝置結帳，將不會列入計算。

迅速果決下單，或保存稍後再買

每三筆訂單中就有一筆在試穿後 15 分鐘內完成，更有 46% 的顧客在一小時內結帳：顧客看見穿搭效果後，隨即返回商品頁並在同一次造訪中完成購買。另一方面，亦有五分之一的訂單發生在一週之後。這也證明了讓試穿結果持續易於查閱（例如瀏覽紀錄、分享連結或 Email 保存）十分重要，能在顧客離開網站後持續發揮長尾推力。

比較越多套，成交機率越高

消費者平均每人進行 1.8 次試穿，其中 34% 的人會試穿超過一套。在多次試穿的行為中，約半數會直接沿用先前上傳的照片，因此切換下一套造型只需輕點一下。

生成三套以上穿搭的消費者，下單機率是僅試穿一次者的兩倍（21% 對比 10%）。這固然與消費心態有關：越接近購買決定的人，越願意深入探索；但也同時點出了優化關鍵：讓顧客毫不費力地進行第二、第三次試穿，正是服務最高轉換意圖客群的最佳途徑。

上傳照片是漏斗流失率最高的環節

在開啟試穿元件的 33 萬多個工作階段中，有 41.9% 的使用者成功上傳照片（高於第二季的 39.7%），而其中超過九成最終都順利看到了試穿成果。清楚的操作指引、一眼可見的隱私安全保證，以及免重複上傳的便民設計，是鞏固此漏斗的致勝關鍵。此外，由於高達 92% 的試穿均發生在手機上，任何試穿體驗的優化都必須以行動裝置為第一優先。

生成速度：季末效能迎來重大突破

本季整體試穿處理時間中位數為 9.8 秒，生成成功率達 98.8%。而在 9 月最後一週上線的新一代引擎將中位數大幅縮減至 5.7 秒（若計入上傳與排隊時間則為 8.1 秒）。考量到近半數訂單都在一小時內成交，在穿搭渲染期間牢牢將顧客留在商品頁面上，正是提升轉單的勝負手。

分享行為、熱門品類與國家分佈

• 社群分享： 5.8% 的試穿顧客會點擊分享（高於第二季的 4.8%），其中 64% 順利完成分享。商品穿在認識的朋友身上，以點對點形式自然傳播，說服力極高。
• 商品品類： 服飾佔了試穿總量的 88.5%，以各類上衣（29%）與洋裝（24%）居首，且有 60% 的試穿集中於女性商品。需求高度集中於明星商品：前 10% 的熱門款式就涵蓋了 62% 的試穿量。
• 國家分佈： 試穿使用者遍及全球 163 個國家。美國排名第四，次於義大利、英國與智利。這主要反映了採用此功能之品牌的目標客群市場，但也明確展現出虛擬試穿絕非僅流行於北美單一市場。

2026 年第三季重點數據一覽

研究方法

• 統計區間： 2026 年 7 月 1 日至 9 月 30 日。第二季統計區間為 4 月 16 日至 6 月 30 日（少兩週），因此部分總量成長含有日曆天數差異因素。第二季數值皆同第二季報告所發布。
• 分析樣本： 在此統計區間內安裝 Genlook 元件且至少完成一次試穿的 890 家品牌店家。導入試穿的品牌多偏向流行時尚領域，因此本數據反映的是「選擇導入虛擬試穿的商店」之樣貌，而非涵蓋整體電商產業的通則。
• 伺服器端數據（試穿量、速度、成功率、品類、裝置、照片沿用率、商品集中度）涵蓋整季。生成時間純指運算引擎的處理秒數。裝置判斷來自每次試穿請求時瀏覽器的 User Agent。
• 店面端數據（漏斗、工作階段、加購行為、分享、國家）取自 7 月 21 日至 9 月 30 日期間元件的第一手分析資料（先前曾有四天數據異常中斷）。拒絕分析 Cookie 的訪客不列入計量。國家歸屬依照訪客 IP 位址判定。
• 加入購物車率屬工作階段層級之相關性觀察，非受控對照實驗（A/B Test），因此 2.9 倍呈現的是試穿工作階段的實際表現，而非保證提升的幅度。在高流量商店中，我們對商品頁瀏覽進行抽樣，這會使「未試穿」基礎加購率偏高，進而使此倍率差距更加保守。
• 訂單數據統計自 8 月 4 日至 9 月 30 日（訂單歸因追蹤功能上線日）。只要同一位顧客於下單前 30 天內曾在該商店完成過試穿，即歸類為「試穿後訂單」。已取消訂單不予計入，金額皆以當日匯率換算為美元，下單歷時自該顧客最後一次試穿起算。
• 單次試穿購買率與試穿套數訂單取樣自 8 月 4 日至 31 日的試穿，以確保每筆試穿皆有完整的 30 天觀察期轉化為訂單。若關聯訂單中包含相同品項，即視為該試穿促成購買。
• 所有數據皆為匿名總量彙整，未採用任何可識別個人之資訊，亦不公開個別商店之專屬數據。

如何引用本報告

每個數據資訊卡皆有穩定的連結錨點（例如 #atc-lift、#product-match、#purchase-rate），可直接引用分享。若您引用了加購率倍數，請務必保留其脈絡說明：試穿顧客本身即為高意願客群，2.9 倍描述的是其工作階段的表現，而非保證之轉換增幅。

延伸閱讀與下一步

剛接觸這項技術？歡迎先閱讀什麼是虛擬試穿。正在評估工具？請參閱我們的 Shopify 試穿應用程式綜合評比，包含各方案的客觀優缺點分析。若想在自己的商品目錄上驗證這些成效，Genlook 提供免費安裝體驗。