产品动态｜服饰商家提效再升级！尺码表自定义收集字段助力高效触达与精准决策

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本周重点更新：「尺码表」插件

顾客尺码收集能力再拓展！支持自定义尺码收集字段并导出收集数据，店铺尺码表样式支持全局配置

您是否也曾遇到过这样的场景：

“周末我在独立服装站看中一件浅灰针织开衫，对照尺码表确定选 M 码，点击加购却提示缺货。

好在页面有补货通知表单入口，表单仅需填姓名、邮箱和尺码。前两项很快填完，但尺码栏是空白文本框，无任何填写提示。我纠结是填 “M 码”，还是写肩宽 39 厘米、胸围 92 厘米等具体数据，担心填错或信息不全影响通知。

反复查看也没线索，最终无奈关闭页面。”

一位顾客这样谈起一次失败的购物体验。

PIM 公司 Akeneo 的调查数据显示，多达62% 的消费者会因产品信息存在缺陷或不一致而直接放弃购买计划；更关键的是，三分之二的购物者在经历糟糕的产品信息体验、失去对品牌的信任后，会彻底停止购买该品牌的商品。

在服饰品类，尺码信息更是产品信息的核心，商家在码数缺货或无适配码时设置的「尺码收集」（供顾客填写所需尺码 / 身材信息），本身就是购物体验的重要一环，若预设尺码模糊、填写缺乏引导，顾客则更容易放弃购买。同时，当下服饰市场竞争激烈，仅保证基础尺码准确已难以帮助品牌突围，对不同体型、偏好的多元化客户群的包容性，日渐成为品牌脱颖而出的重要优势，尤其在重视尺码包容的欧美市场。

而专业、完善的尺码收集体验，本质是优质尺码表体系的延伸，既能优化顾客购物体验，促进转化，又能通过展现对多元体型的接纳，传递品牌包容理念、提升品牌形象。

为此，SHOPLINE 对「尺码表」插件进行优化——通过「自定义尺码收集」让表单适配不同服饰品类需求，用「全局样式设置」解决多尺码表批量管理难题。

本次优化能帮助商家高效引导顾客提供精准尺码需求，基于需求按需补货、完善商品规格体系，进而反哺供应链优化；同时通过专业的尺码收集展示传递品牌包容态度，真正实现 “提升顾客体验、优化运营效率、强化品牌形象” 的多重价值。

自定义尺码表单：

精准收集信息，贴合品类需求

当商家想要收集顾客对于尺码的真实诉求，现在可以通过「自定义收集尺码」按需搭建专属表单，灵活适配不同服饰品类的精准数据采集需求：

·商家针对不同市场尺码标准设置「预设尺码」后，顾客可以选择商家已有的商品尺码，提交补货诉求。

·当商家的预设尺码不能覆盖顾客的需求时，可根据服饰品类设计自定义表单，收集更精准的顾客尺码信息。可添加字段多达十个，除姓名、邮箱为固定字段，其余字段均可自定义。

例如，外套类商品可补充 “肩宽、袖长”，还可针对每个字段添加输入栏底纹引导，如 “肩宽测量标准为肩线最宽处，单位 cm”。顾客此时可以清楚理解填写要求，填写意愿也随之提升，购物体验得以优化的同时，顾客也会对品牌留下专业、贴心的印象。商家也可以顺利地精准收集顾客尺码，减少沟通成本，并确保收集的数据规范且有效。

尺码数据导出：

多维度分析，赋能运营决策

当商家想更高效地深入分析顾客需求，可根据需要灵活导出尺码数据，实现数据价值最大化。

那我们要如何利用好收集的顾客尺码？

·短期来看，我们可以实现精准补货并触达高意向顾客，促进转化。

例如，用户逛服饰店看中某款卫衣，选 M 码时发现缺货，主动提交尺码信息；商家定期将收集到的尺码、邮箱数据导出，快速统计 “该卫衣缺码 TOP1” 是 M 码（比如 120 条数据里 80 条要 M 码），直接确定短期补码优先级。

同时导出的表格能清晰对应 “要 M 码的 80 个用户邮箱”，避免数据零散在表单里无法高效使用。等 M 码补货到仓，商家直接用导出的邮箱名单发定向通知，用户收到邮件后点击链接下单，快速完成转化。

·长期来看，我们可以精准定位 “尺码缺口”，为开发新尺码提供直接依据；锁定 “细分人群需求”，为开拓细分市场提供数据支撑。

例如，某女装商家主打连衣裙，统计出 300 条数据里，有 120 人是“腰围 60-65cm、臀围 88-92cm”这类腰臀围差大的体型。

基于导出数据的分析，商家先开发 “XS + 臀围版”（如腰围 64cm、臀围 92cm），补全现有尺码；同时发现导出数据里还有 80 人是 “身高 150cm 以下、需要衣长 75cm 以内” 的小个子用户，且重复提交需求，于是用这些导出的精准尺码数据（肩宽 36cm、衣长 72cm 等）做参考，推出 “小个子专属连衣裙系列”，开拓小个子细分市场。