网购衣服，最纠结的时刻往往不是款式，而是尺码。选小了怕穿不下，选大了怕撑不起来，很多网购朋友最后干脆一次下单好几个尺码，试完再退。

这种习惯在德语里有个专门的词叫订购文化，多买多退成了欧洲服装电商的日常。

网购服装尺码猜错的代价并不小。

据福尔梅特里克斯（Fullmetrix）2026 年报告，欧洲主要市场服装电商退货率在 25% 至 40% 之间，德国市场最高可达 50%。

据奥特罗（Optoro）估算，全球电商退货每年产生约 2400 万吨二氧化碳，退货不仅是钱的问题，还是环境和资源的问题。

有没有办法在下单之前就把尺码选对？

德国柏林（Berlin）的赛尺（SAIZ）把这件事当成一个数据问题来解，用人工智能（AI）把顾客身体数据和服装测量数据连在一起。

傲多可®商机网（Aodok.com）调研了赛尺（SAIZ）的最新情况，供关注服装电商与人工智能（AI）应用的朋友们参考。

（本文汇率基准：1 欧元≈7.5 元人民币，2026 年 10 月）

一、赛尺（SAIZ）的品牌起源与创始团队

赛尺（SAIZ）是一家总部位于德国柏林的服装科技公司，2021 年 11 月由玛丽塔·桑切斯·德拉塞尔达（Marita Sanchez de la Cerda）与斯文娅·泰格特迈尔（Svenja Tegtmeier）联合创办，公司注册名称为赛尺有限公司（SAIZ GmbH）。

玛丽塔·桑切斯·德拉塞尔达（Marita Sanchez de la Cerda）担任联合创始人兼首席执行官，毕业于波士顿学院（Boston College）国际管理专业，后在都柏林大学学院（University College Dublin，UCD）获得国际管理硕士（CEMS）学位。

斯文娅·泰格特迈尔（Svenja Tegtmeier）担任技术联合创始人兼联席首席执行官，曾任职于联合国（United Nations）从事经济研究工作，之后进入经济咨询和创业领域。

两位同为女性的创始人在创办赛尺（SAIZ）之前，都曾在服装领域共同创业，亲眼看到尺码问题在电商链条中造成的浪费。

2026 年 2 月，玛丽塔·桑切斯·德拉塞尔达（Marita Sanchez de la Cerda）在《电商柏林博览会》（E-commerce Berlin Expo）发表主题演讲；2026 年，她入围德国《情绪》（emotion）杂志女性创业奖项。

二、赛尺（SAIZ）的尺码智能产品矩阵与商业模式

赛尺（SAIZ）把自己定位为服装尺码与合身的数据基础设施层，连接分散在不同品牌内部的尺码数据，形成统一的数据源，再向全业务流程输出。

1、定制尺码表与尺码推荐器

赛尺尺码表（SAIZ Charts）为品牌生成专属数字尺码表，替代行业通用的粗略尺码标准。

赛尺推荐器（SAIZ Recommender）把顾客的身体数据与服装产品测量数据相匹配，给出精确到单品的尺码建议，而不是参考其他品牌的粗略估计。

2、人工智能（AI）合身助手卡雅（KAIA）

卡雅（KAIA）是赛尺（SAIZ）推出的人工智能（AI）合身助手，部署在商品详情页，结合产品知识与顾客个人情况，实时回答尺码、版型、面料弹性等合身问题，替代人工客服的重复问答。

3、退货分析与产品洞察

赛尺退货分析（SAIZ Retoure Analytics）在售后环节拆解退货原因，按产品、品类、尺码定位合身问题，指导下一季产品的改进。

赛尺工作室（SAIZ Studio）则把顾客尺码偏好与产品表现数据集中呈现，帮助品牌做产品决策。

赛尺（SAIZ）采用软件即服务（SaaS）订阅模式，与电商平台、客户关系管理（CRM）和产品生命周期管理（PLM）系统对接，覆盖产品开发、采购到电商销售的全链条，客户按年支付订阅费用。

三、赛尺（SAIZ）的融资历程与经营数据

赛尺（SAIZ）成立当年完成天使轮融资，投资方包括时装品牌汤姆·泰勒（Tom Tailor）、时尚电商扎兰多（Zalando）、米塞雷萨（Mytheresa）的前任首席执行官等业内高管。

2023 年 4 月，斯普雷德集团（Spread Group）旗下新设的斯普雷德创投（Spread Ventures）作为领投方，对赛尺（SAIZ）完成种子前投资，金额为六位数欧元。

2025 年 10 月，赛尺（SAIZ）宣布完成 250 万欧元种子轮融资（约合 1875 万元人民币），投资方包括恩乔伊创投（EnjoyVenture）等机构。据公司介绍，资金用于扩大团队并完善尺码智能平台。

经营数据方面，赛尺（SAIZ）官网披露的案例显示，客户退货率分别下降 3.3% 和 7%，平台为客户带来平均 12 倍的投资回报率（ROI）。公司未公布营业收入，也未公布员工人数。

四、赛尺（SAIZ）的客户案例与市场表现

赛尺（SAIZ）的客户覆盖欧洲服装品牌与电商零售商，官网以案例研究形式展示效果，但未公开具体客户名称。

2026 年，赛尺（SAIZ）先后参加《零售科技展》（Retail Technology Show 2026）与《欧洲零售科技展》（Shoptalk Europe 2026），向行业展示尺码智能解决方案，并获得《K5 商务奖》（K5 Commerce Award）创新科技工具类奖项。

行业背景方面，退货问题正在成为欧洲监管关注的对象。欧洲线上购买的服装平均退货率约 20%，据欧洲循环经济相关研究估算，其中约三分之一最终被销毁。

尺码与合身问题被普遍认为是服装退货的首要原因，这也解释了赛尺（SAIZ）所在赛道的商业价值。

五、服装尺码智能赛道：技术路线对比与行业格局

服装尺码与合身赛道大致有三条技术路线：尺码数据推荐、3D 量体与虚拟试穿。

1、不同技术路线的代表玩家

尺码数据推荐路线以赛尺（SAIZ）为代表，强调用历史数据和产品数据做精确尺码预测。

3D 量体路线以三维卢克（3DLOOK）为代表，用摄像头扫描生成顾客 3D 模型。

虚拟试穿路线以扎勒（Zyler）为代表，把服装图片穿到顾客照片上，直观展示上身效果。

对比维度赛尺（SAIZ）三维卢克（3DLOOK）扎勒（Zyler）
技术路线尺码数据推荐3D 量体虚拟试穿
核心能力尺码数据中台与合身分析手机扫描生成身体模型服装图片上身效果展示
介入环节产品开发到电商售后全链购买决策环节购买决策环节
主要价值降低退货并反哺产品开发提升尺码准确度提升转化与购物体验

数据来源：据赛尺（SAIZ）、三维卢克（3DLOOK）、扎勒（Zyler）官网及行业公开资料整理。

2、赛尺（SAIZ）的差异化定位

赛尺（SAIZ）与同类工具最大的区别在于介入环节更靠前。

多数尺码工具只在结账页面给一个建议，赛尺（SAIZ）则把产品开发阶段的尺码数据也纳入体系，用售后数据反哺下一季产品。

据赛尺（SAIZ）官网介绍，公司连接产品数据与消费者需求，帮助品牌在更长的链条上减少浪费与退货。

傲多可®（Aodok.com）独家点评

合身不是尺码问题，而是数据问题；退货不是成本问题，而是决策问题。

1、把退货难题翻译成数据问题

服装行业处理退货，传统做法是优化物流和售后流程，属于被动接招。

赛尺（SAIZ）把退货重新定义为数据问题，用产品测量数据与顾客身体数据的匹配来提前消除退货原因，这个角度值得中国企业借鉴。

先建立数据，再谈优化，比在流程末端修补更有效。

2、把干预动作移到下单之前

多数服装电商的尺码工具只出现在结账页，赛尺（SAIZ）把合身助手卡雅（KAIA）直接放在商品详情页，让顾客在下单前就获得准确建议。

干预点越靠前，挽回的成本越低，这个思路同样适用于中国的服装电商运营。

3、对中国服装电商企业的三点参考

（1）尺码数据是资产，不是成本，长期积累的退货数据可以反哺产品设计。

（2）人工智能（AI）客服替代人工问答，在尺码咨询这类高频重复场景里性价比明显。

（3）欧洲监管正在收紧退货与销毁问题，出口企业提前布局合身数据，能形成合规与体验的双重优势。

【骄傲人生 ＆ 更多可能】

赛尺有限公司（SAIZ GmbH，SAIZ）

电话： （官网在线联系）

邮箱： （官网在线联系）

网址：www.saiz.io

地址：德国柏林市杨树巷 78/79 号

（Pappelallee 78/79, 10437 Berlin, Germany）

主营业务：为服装品牌与电商提供尺码与合身智能服务，连接产品测量数据与消费者身体数据，降低退货率、提高转化率、减少碳排放。