退货备注是电商里最容易被浪费的一类文本。多数团队只看退货原因下拉框，而真正有信息量的描述往往埋在用户手写备注与客服会话里。
本期实验在服装类目做了小规模验证：把退货备注、客服会话与商品属性对齐，用大模型做细粒度原因抽取，再按嵌入聚类归并成可行动的标签，例如尺码偏小、色差、面料手感、物流破损等。在约 12 万条退货记录的离线集上，模型归因与人工标注的一致率约 82%，分歧主要集中在「主观不喜欢」与「色差」的边界上。
要点：
- 进展：归因结果回写到商品维度后，尺码类退货在女装下装中约占三分之一，且高度集中在少数量产批次与两个版型上。
- 下一步：接入尺码推荐与详情页文案的 A/B 实验，验证「归因—改版—退货率下降」的闭环是否成立，并补齐跨类目的归因标签体系。
我们的判断是：归因本身不产生价值，只有能被商品、页面与供应链动作消费的归因才有价值。
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