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尺码推荐指南

🛍 营销电商 适配:通用(GPT / 豆包 / 通义)难度:入门 4 个变量一键复制
使用说明

生成商品页尺码表说明+客服尺码推荐话术:按胸围/腰围/体重身高映射,处理「偏大偏小」的标准表述。

服装、鞋类店铺的详情页尺码模块;客服处理「我 165/120 穿什么码」的重复咨询。

提示词模板未填写变量以红色标出
帮我做一份尺码推荐内容,降低尺码退货率。

【品类与版型】{{商品品类}}
【实测尺寸表】{{实测尺寸表}}
【版型与上身效果】{{版型特点}}
【历史客诉】{{常见客诉}}

请输出:
一、详情页尺码模块文案(150 字内):先一句话给「拿不准就选 X 码」的默认推荐逻辑,再放尺寸表,最后两条提示(面料缩水/版型风格)。
二、体重身高快速对照(5 档):如「90-105 斤 → S」,注明是建议起点而非保证。
三、客服话术 3 条:买家只给身高体重时怎么答;买家在两码之间怎么给决策规则(看肩宽/看喜好宽松度);买家问「和平时穿的码一样吗」时怎么解释版型差异。
四、描述「偏大偏小」的规范表述:把主观的「码很大」统一成「衣长比常规款长 4cm,胸围放松量 14cm」这类可核对的写法。

要求:所有结论必须能从我给的尺寸表推出来,不许发明数据;客诉里的缩水问题必须写进提示,不许回避。
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使用步骤
  1. 让两名不同身材同事实穿拍照,图配尺码模块。
  2. 把对照表配置进客服快捷回复。
  3. 每月按尺码退货原因回流数据修一版。
默认推荐是转化的关键
纠结型买家要的不是详细数据,是一句「你就选 M」,默认逻辑必须放最前面。
主动写缺点反而降退货
缩水、袖长这类事藏着不说,退货率和不满意度都会更高。
常见问题
没有实测数据只有进货表的尺码怎么办?

进货表多为因换算不可靠,先寄测一件平铺实量,几十元成本换退货率下降。

多平台尺码体系不同怎么处理?

以自家尺寸表为唯一事实,各平台只换表达形式,禁止两套数据。