流通观察 | “巨型吊牌”不是控制退货率的治本之策

　　近期，关于女装电商“巨型吊牌”的讨论在社交平台持续发酵，吸引了包括央视网、半月谈等权威媒体在内的大量跟进报道。起因是消费者吐槽网购的女装吊牌十分醒目，不仅尺寸达到了A4纸大小，而且颜色醒目、材质坚硬，存在感极强。
 

　　商家使用“巨型吊牌”的意图十分明显，就是防止蹭穿。部分消费者网购服装后，不摘吊牌也不确认收货，穿新衣外出、打卡、旅游等，再在七天无理由退款的时间节点之内退货。商家收到带有香水味、粉底液残留的退货后苦不堪言，这种情况在法定假日前更加严重。许多商家表示，遇到一次性下单多件同款的订单就会更加无奈，多数情况是集体购置团体活动服装，穿过一次之后就会再批量退回。被一次性大批量退货导致店铺评分下滑的情况屡见不鲜，而“巨型吊牌”正是万分无奈之下的产物。
 

　　从平台热议的消费者反馈看，多数理性的消费者能够理解商家的做法，并表示希望这种方式可以降低普通消费者收到别人穿过的“二手新衣”的概率。但也有消费者认为巨型吊牌影响试穿，甚至担心定制和悬挂“巨型吊牌”的成本会转嫁到普通消费者身上。
 

　　“巨型吊牌”争议的背后，是女装电商行业生态的缩影。居高不下的退货率，使得电商卖家和买家之间形成了微妙的“博弈”感，行业信任在一次次互相“斗法”中不断被削弱。
 

　　除了“巨型吊牌”这类物理防御，还有没有其他解决方式？
 

　　首先，商家需要更深刻地分析退货率的构成。据中国电子商务研究中心统计，2025年女装网购平均退货率近60%，其中直播电商退货率达到80%。在居高不下的退货行为中，“薅羊毛”的消费者只是少数，版型和质量问题仍是导致退货的关键。商家仍要把提高品质和完善商品详细信息作为控制退货率的核心工作。另一方面，建议商家使用数据系统和AI工具，科学构建消费者购买和退货的行为分析模型，以大数据指导订单管理、库存管理和生产节奏，同时积极应用平台推出的AI+3D试衣软件，辅助消费者更加理性地选择款式和尺寸。同时，直播带货的中应适量减少“买回去先试一下，不喜欢可以退”“最后五分钟，再不买就截单”这类引导消费者冲动购物的话术。
 

　　电商平台则应进一步完善平台规则，出台更多细则，在“商品完好”的评价标准中增加“是否经过实际穿着”的量化标准，防止“七天无理由退货”被滥用成“零成本白穿七天”。另外，建议平台利用大数据工具识别异常退货行为，建立商家和消费者之间的双向信用评价体系。
 

　　编辑：胡   晶