點點手指就能買到想要的東西，網路購物成為民眾購物的主要管道之一，尤其2020年受到疫情影響，民眾減少出門逛街的頻率，也讓電商迎來爆炸式的成長。網路購物固然方便，但也因為沒有看到實體商品就付錢導致退貨機率大增，更衍生不少消費糾紛，DailyView網路溫度計透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查，從2017年到2020年之間，最多網友討論的退貨理由，來看看你有沒有遇到相同情況。
NO.10 下單後發現沒輸入折扣碼
有網友就抱怨遇過客人消費只因忘記輸入優惠，要整筆取消、退貨，再重新下單，不過提醒大家，有些購物平台有規定「成立的訂單不得以未使用各種優惠、折扣為由取消訂單」。
NO.9 賣家售後態度很差
在交易的時候，無論是買方還是賣方，最討厭遇到態度不好的人，尤其買家在詢問商品怎麼使用，或是反應遇到的問題，客服或是賣家只要態度惡劣、顯示出不耐煩，很有可能導致買家會退貨，甚至給差評。
有網友就在PTT上分享自己的購物經驗，一開始只是想要反應拉鍊不好拉，沒想到客服卻反過來檢討消費者的使用方式，讓該網友氣得直接退貨，後續又因為賣家不給退衍生出消費糾紛，只能說網購這件事不只要顧及商品品質，與客人的應對也會讓客人決定不會繼續消費。
NO.8 物流太慢等太久
網購最讓人心急的就是出貨時間、配送時間太慢太久，尤其在雙11、618購物節這種包裹大爆量的時刻，兩個月後才收到貨一點也不稀奇。有網友就抱怨「明明就買冬衣，結果都要入春了還沒來」、「賣場打有現貨，結果還是等了超過兩個禮拜」，有內行網友提醒，有些賣場宣稱有現貨，是指中國淘寶有，並不是代表貨在賣家手上，不如直接問賣家什麼時候會寄出最準。
NO.7 衝動購物突然不想要
你也曾因「手滑」買了自己不需要的東西而退貨嗎？許多網友分享自己的退貨經驗，除了商品有問題外，還有到貨才發現自己根本用不到，會買只是因為「衝動購物」，有業者也看準這些買了又退的消費者，大多僅拆箱並未損壞，祭出3到9折的優惠，再開創另一波商機。
YouTuber理科太太曾拍片解釋「衝動購物」，可能是發洩，或是單純打發時間，最好的解決方法就是不去看、不去逛，不要讓自己有想購物的念頭。
NO.6 買到盜版、假貨
網路購物小心假貨、山寨貨！許多網友在網路上分享自己買到假貨的心得，能退還算幸運，遇到不能退，賣家還反咬一口，簡直氣到不行，有過來人就建議「價格明顯過低，一定假的不用想」、「賣場頭貼是網美圖，然後在海外的也都是假的」。提醒民眾，網路購物最好認明官方網站，或是比較知名、能信任的代購平台。
NO.5 自己手殘買錯
你一定也發生過下單按錯的窘境！數量點錯、顏色選錯、到貨地址填錯等都有可能成為退貨理由，有網友遇到自己手殘買錯不會退貨，選擇上網賣掉，不過有部分網友則會要求退貨，重買。有賣家認為，明明就是買家自己買錯，所以不願意退費、退貨，消基會則表示，網購無法接觸商品實體的交易型態，所以賦予消費者有7天的猶豫期間（鑑賞期）。
NO.4 實體跟照片有落差
網購遇到實體跟照片不符的狀況似乎已見怪不怪，許多網友分享自己被「照騙」，差距太大的反而讓人哭笑不得。有網友上網買抱枕、帳篷等，卻發現寄來的大小不如預期，雖然其他網友表示「可以拿來給小孩子玩」、「給寵物鼠玩也不錯」，但還是提醒大家，要購物之前務必詳細閱讀注意事項和商品說明。
NO.3 賣家寄錯商品
在網路上購物難免會遇到賣家寄錯商品的狀況，如果只是單純將寄錯的商品寄回，請賣家重新寄就解決那倒不麻煩，有網友就分享明明是賣家寄錯，卻狂硬凹，不願意退貨，還要求運費由買方出。
NO.2 尺寸、版型不合
「你的S號不是我的S號！」在網路上購買衣服可能會遇到尺寸、版型不合，尤其衣服的版型又分美版、日版，各種「S、M、L」，有時候不試穿還真的不知道自己該選擇哪一種size！或許就怕退貨太麻煩，部分網路商店都會公告「尺寸不合、有色差」不能退貨，讓不少買家下手前覺得有所顧慮，但根據消保法規定，網購可在七天鑑賞期無條件退貨，且不需要負擔任何費用。
NO.1 收到商品有瑕疵
退貨理由最常見的不外乎就是收到商品有問題了！舉凡壞掉、過期、有髒污、有使用痕跡，問題百百種，有網友就分享自己曾網購衣服卻發現上面破了一個洞，賣家卻堅持是買家自己用壞的，不只買家容易吃虧，也有賣家抱怨賣了3件褲子，對方卻只說收到1件要求補償，得寸進尺的行為也讓賣家直呼崩潰。
有網友提醒，賣家在包裝、買家在開箱網購商品時最好錄影自保，以免對方不承認商品是有問題，拒絕退貨或硬要退貨。
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分析說明：
本研究資料由《KEYPO大數據關鍵引擎》提供，分析時間範圍為2017年12月10日至2020年12月08日，共三年。
系統觀測上萬個網站頻道，包括各大新聞頻道、社群平台、討論區及部落格等，針對討論『網購退貨理由』相關文本進行分析，並根據網友就該議題之討論，作為本分析依據。
本文所調查之結果，非參考投票、民調、網路問卷等資料，名次僅代表網路討論聲量大小，不代表網友正負評價。
本篇分析報告使用「KEYPO大數據關鍵引擎」
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