2026-08-12
多元體型與膚色的模特兒圖如何提升電商轉換率
「喜歡是喜歡，但不知道適不適合自己的體型」——這是服飾電商購物車放棄與退貨最常見的原因之一。如果商品頁只有一位模特兒，而且體型、年齡層、膚色都偏向單一類型，其他體型或膚色的顧客就很難想像自己穿上的樣子。
本文說明模特兒圖的多元化為什麼直接影響轉換率與退貨率，以及用 AI 生成著用圖能不能真正解決這個問題。
「不知道適不適合自己」造成流失
「尺寸・版型跟想像的不一樣」一直是服飾類退貨理由的常客。如果沒有體型相近的模特兒著用圖，顧客就沒有依據可以對照自己的體型再下單，結果就是：
- 猶豫之後直接離開購物車
- 「收到後發現不適合自己」而退貨
- 一開始就判斷「這不是給我這種體型的商品」而放棄
尺寸範圍越廣的商品（寬鬆版型、加大尺碼等），這個影響就越明顯。
為什麼模特兒多元化一直沒有普及
道理上，只要針對不同體型、膚色多找幾位模特兒拍攝就能解決，但實務上很難做到。
- 每多請一位模特兒，拍攝費與檔期就多一筆
- 商品數一多，成本就等於「模特兒人數 × 商品數」在疊加
- 中小型店家更難長期維持多位模特兒的合作
這種成本結構，讓大部分店家只能用一位模特兒代表全部商品。
AI 可以從一張商品照生成多位模特兒的著用圖
像 Sugata Studio 這類工具，只要上傳一張商品照，就能生成不同體型的 AI 模特兒著用圖，不需要額外的模特兒檔期與棚拍費用，成本也不會隨商品數等比例增加。
除了體型，再搭配不同膚色與年齡層的模特兒，就能讓更多顧客看到「跟自己相近的人」穿上商品的樣子。
同一件商品只要並排展示不同體型、膚色的著用圖，顧客判斷「適不適合自己」的依據就變多了，購買的門檻也隨之降低。
導入的思路：從主力商品開始
不需要一次對所有商品都做多元化，按優先順序推進比較實際。
- 先從退貨率較高的商品開始增加體型變化
- 優先處理尺寸範圍較廣的商品（S 到 3L 等）
- 看效果之後再逐步擴大範圍
主圖維持一張符合平台規定（白底等）的版本，再把不同體型的著用圖加到副圖、活動頁或社群貼文，是比較實際的作法。
總結
模特兒圖的多元化不只是「形象上」的考量，而是直接影響退貨率與轉換率的營運課題。過去因為成本結構，大部分店家很難起用多位模特兒，但用 AI 生成著用圖，就能從一張商品照低成本產出不同體型、膚色的模特兒著用圖。
建議先從退貨率高或尺寸範圍廣的商品開始，試試不同體型的模特兒圖。Sugata Studio 只要上傳商品照就能免費試用。