零售退货单上的“退货原因”多由用户随手勾选，粒度粗、口径不统一，很难判断问题究竟出在商品本身、详情页描述、仓配时效还是物流破损。本期实验把非结构化退货评语作为主信号：按类目清洗并切分短句，用嵌入模型聚类出可解释的原因簇，再与订单履约节点、商品属性、客服会话记录交叉校验，生成落到“商品—描述—仓配”三层的归因标签，置信度不足的样本转入人工复核。
阶段性进展：
- 方法：以聚类产生的原因簇作为弱标签训练分类器，减少逐条人工标注依赖；对“色差”“尺码偏小”“少件”等高频簇，模型归因与人工抽检的一致率约八成。
- 数据：在三个服饰类目约 1.2 万条退货评语上完成验证，其中详情页描述类问题的占比明显高于预期，已同步商品运营修订文案与尺码表。
下一步计划接入退货申请前的客服会话，尝试在提交环节给出原因预判，用于前置拦截和商品侧改版，而不是用于追究个体责任。
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