网购只会看卖家秀和买家秀？难怪会踩雷，看准这5点很重要

　　如今网购已经成为一种日常，无论是年轻人还是上了岁数的人，这种新型的购物方式能解决我们日常生活中很多问题。网购单品确实比实体店更加方便快捷，款式多样、可选择范围广泛，也可以货比三家之后选择自己心仪的商品，很多人也更愿意在网上购买衣服。
　　不过因为网店的商家鱼龙混杂，加上服装会涉及到身材、尺寸、面料、版型等等，就很容易踩雷，买家秀与卖家秀相差十万八千里是一件很常见的事情。因此，要想物美价廉地在网上进行购物，我们还需要知道一些小的窍门，规避一些网购陷阱。
　　本期我们总结了5个关于网购的雷区，可以让我们少踩坑，少花冤枉钱下面就一起来看看吧：
　　很多人在网购衣服的时候就会首先关注卖家秀，也就是网图，看到网图好看便很种草了，不理智的甚至会直接下单，买回来试穿的效果可谓是大相径庭。
　　这时候就要学会识别商家在图片上所下的陷阱了。比如说那些一眼就给人很惊艳或者视觉感很强的服装，大多都是氛围在作祟，背景滤镜的双重作用，让人觉得非常美。
　　比如说这件服装，抛去略带港风的造型与复古的滤镜，单看服装你还觉得美吗？另外，这种滤镜调节下的服装，很容易让人忽略肤色的问题，买回来的退货率可谓是相当高的。像这种可以多看看买家秀。
　　网图比较真实的往往是那些不是很起眼，但很日常的穿着，这样看图下单的退货率就会低很多。
　　当然，想要买到性价比高又合适的服装，光看图片肯定是不够了，还要看看它的评价，不过很多人也比较容易被假评蒙蔽。像这种只有好评的大多都是假数据。
　　又或者销售量非常高，但是评价很低的，也不正常。
　　比较真实可借鉴的评价是比较真实生活照的图片，有些买家甚至会报出自己的身高体重等信息，有这种的评论参考可以很大程度上降低踩雷率。
　　像这种多方位的买家秀展示也可以看出大致的穿搭效果。
　　另外，除了评论区，在问大家区也可以多问问买过的人，大多数人的回答还是比较有参考性的。
　　除了看好评，还要学会看差评，尤其是针对服装质量、版型、颜色的，偶尔出现差评或许比较正常，但过多踩雷率就很高了。
　　前面两个可以排除很多网购陷阱了，但如果想要进一步降低风险，那么还要学会看尺寸、展示图、以及店铺信息。
　　很多服装看似好看但实际上尺寸都另有玄机。像这一件oversized的西装，看似很正常，实际上看了它的尺码图，就会发现在版型上它会显得肩很宽。
　　而且，很多模特穿上很合适的服装，大多是因为有很多夹子：
　　像这种情况，网图就没有参考性了，此时不妨将自己日常的穿搭尺码记下来，对比参考。
　　我们日常能用到的有肩宽、三围（胸围腰围臀围）、以及腿部的尺码。
　　要注意的是肩宽的测量不是之间两肩的距离，要找准两个点：一个是将手臂抬起，会出现一个凹陷的点；一个是低头，颈椎突出的点。
　　正确的测量方式是：凹陷的点突出的点凹陷的点。
　　另外，想要买到合适的裤子，也需要找对自己腿部的尺寸，像腿围、胯宽、腰围是比较常见的。很多人买裤子会出现卡裆的现象，这时候可以量一量自己裆的长度，对应的就是前浪与后浪。
　　如果了解了自己的尺寸再去买衣服，就会得心应手很多，会规避很多卖家秀的不真实图片以及展示给你的信息。
　　想要看穿着效果的话，还可以看看服装有没有全方位的展示图。很多服装看上去好看，都是店家想要让你看到的效果。像这件服装，只有披在肩膀上的效果图，很可能是因为穿上身大小不合适，或是不好看。
　　又或者像这种摆拍比较严重的，可以衣服只是在特定情况下很好看，一旦离开那个姿势，到手的实物就非常的土或是显胖。
　　如果有视频的话，就看看视频的效果，一般视频会反应真实的穿搭效果。
　　如果没有视频，也可以多看看服装的细节图以及姿势比较正常，没有可以凹造型的图片。
　　尽量正面、方面、侧面都看看。另外，试穿的模特尺寸也多看看，像这一条裙子，各个方面都没有问题，但选择的都是165cm以上的模特，那么对于小个子来讲，就不适合了。
　　如果想要少花冤枉钱，在选择服装的时候看看有没有运费险和7天无理由退换，一般退货率比较高的店铺都没有运费险。
　　不过有无运费险有两种情况：
　　一是看买家是否经常退货，如果退货率很高的话，平台给的运费险就会高一些。
　　二是店铺经常被退货，那么它的运费险也会悄悄增长。
　　我们要避开的是第二种情况。
　　另外，现在有很多店铺都有预售，这其实是很多商家的宣传营销手段。通常这类服装会等待很长的时间，大多是因为他们没有生产出来，而且会看预购的人数再决定是否生产。
　　最后，就是要看看店铺的展示信息，一般来讲，好一点的店铺风格都比较统一，如果是那种风格很多的一般都是代发货的店铺，品控和售后都不是很好。
　　店铺展示的信息，一般来说，各种分数在4。8分或者4。8分以上，差评率会比较低。另外选择开店时间在5年以上，会比较靠谱。
　　好了，关于网购单品的陷阱，本期就分享到这里了，希望对你有帮助哟
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