退货率高，问题往往不只在商品本身，而在商品页与用户预期之间的落差。本实验室近期在服饰类目做了一轮小样本实验：把近 6 个月的退货工单、差评文本与客服会话合并，用大模型做退货原因聚类，再与 SKU 的页面信息（尺码表、主图、详情卖点）交叉比对，定位“哪一类描述落差导致了哪一类退货”。
要点一 · 进展：聚类后收敛出 7 类主因，其中“尺码偏小、版型描述不清”占退货样本的 31%，且集中在 3 个 SKU 的同类版型上；模型自动归类与人工标注的一致率约 84%，人工只需复核约两成样本，单店每周的售后归因工时从 6 小时降到约 1.5 小时。
要点二 · 下一步：把归因结果接入页面改版流程，对高退货 SKU 生成尺码表补充建议与卖点措辞调整，做 A/B 对照（改版页 vs 原页），同时观察退货率与转化率是否同向变化，目标是退货率下降而不牺牲转化，预计 4~6 周拿到第一轮对照数据。
边界也需说明：文本归因无法覆盖物流破损、恶意退货等非文本可解释原因，这部分仍走原有规则判定，不纳入模型结论。
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