日本M码欧洲M码怎么选合适差多少？？？？？换算方法与3步避坑指南
是不是一看到日本M码、欧洲M码就头大？？？？？明明都是M，，，，，，，怎么穿起来一个紧巴巴，，，，，，，一个空荡荡？？？？？别急，，，，，，，今天这篇就是为你准备的“尺码解密手册”，，，，，，，保证看完你就能心里有数，，，，，，，海淘网购再也不怕买错尺码！??
咱们直接上干货。。。。。。。 。核心就一句话：
千万别相信字母！? 日本M和欧洲M，，，，，，，根本就不是同一个“M”。。。。。。。 。
一、 尺码差异到底在哪？？？？？一张图看懂
先说结论啊，，，，，，，用咱们最熟悉的国内尺码做个粗略的桥接，，，，，，，你就明白了：
- 日本M码? 大概相当于 国内160/84A? 或者 欧洲的S码。。。。。。。 。
- 欧洲M码? 则接近 国内165/88A? 甚至 日本的L码。。。。。。。 。
看出来了吧？？？？？
通常来说，，，，，，，一个欧洲M码，，，，，，，比日本M码在胸围、肩宽和衣长上，，，，，，，整体要大上一圈。。。。。。。 。? 这主要是因为版型基于的人体数据模型不同。。。。。。。 。日本码更贴合亚洲人相对纤瘦、肩窄的体型，，，，，，，而欧洲码则是为骨架更大、身形更丰满的体型设计的。。。。。。。 。
所以，，，，，，，如果你在国内习惯穿M码，，，，，，，那么：
- 买日本品牌时，，，，，，，考虑选L码会更保险。。。。。。。 。
- 买欧洲品牌时，，，，，，，考虑选S码可能更合身。。。。。。。 。
二、 万能解决方法：3步精准定位法
知道了差别，，，，，，，具体怎么操作？？？？？记住下面这个“3步法”，，，，，，，基本能搞定99%的情况。。。。。。。 。
第一步：抛开字母，，，，，，，找到尺码表
这是最重要的一步！在任何电商页面，，，，，，，拼命找“Size Chart”、“尺码指南”、“尺寸表”这几个字。。。。。。。 。
这个表格才是你唯一的“圣旨”，，，，，，，品牌之间的细微差别都体现在这里。。。。。。。 。
第二步：拿出软尺，，，，，，，量好自己
别靠感觉！量出你的
净胸围、腰围、臀围、肩宽（关键�。。。。。。。 。�。。。。。。。 。记住，，，，，，，是贴身测量，，，，，，，数据要准。。。。。。。 。
第三步：数据对标，，，，，，，做选择题
用你的身体数据，，，，，，，去对尺码表里具体的
厘米（cm）或英寸（“）? 数字。。。。。。。 。比如你胸围88cm，，，，，，，就找尺码表里胸围最接近88cm的那一列，，，，，，，它对应的那个码（可能是L，，，，，，，也可能是M），，，，，，，就是你应该拍的码。。。。。。。 。
个人观点：? 我强烈建议建立一个自己的《身体数据小档案》，，，，，，，存在手机备忘录里。。。。。。。 。购物时直接打开对照，，，，，，，比任何经验都管用。。。。。。。 。这招帮我省下了不知道多少退换货的运费。。。。。。。 。
三、 高阶技巧与注意事项
掌握了基本方法，，，，，，，再来点进阶技巧，，，，，，，让你选码更精准。。。。。。。 。
- 看版型关键词：如果商品描述里有“Oversized”、“宽松”、“Boyfriend”，，，，，，，那你通�？？？？？梢园凑Ｊ菅�，，，，，，，甚至小一码。。。。。。。 。如果是“修身”、“ Slim Fit”，，，，，，，那就要严格按数据来，，，，，，，甚至考虑大一码。。。。。。。 。
- 看面料：针织、莱卡等有弹性的面料，，，，，，，容错率高。。。。。。。 。牛仔、皮质、风衣料等无弹面料，，，，，，，必须严格，，，，，，，最好参考买家秀里关于“是否偏码”的评价。。。。。。。 。
- 活用买家秀：这是最真实的“尺码报告”。。。。。。。 。多看同身高体重用户的晒单，，，，，，，看他们的穿着效果，，，，，，，这比任何理论都有参考价值。。。。。。。 。
最后一个小提醒：? 如果实在纠结在两个码之间，，，，，，，
宁大勿小。。。。。。。 。大了还能改，，，，，，，小了根本没法穿。。。。。。。 。尤其是西装、外套这类对肩宽、胸围有要求的单品。。。。。。。 。
总结
好了，，，，，，，讲到这儿，，，，，，，你应该已经清楚该怎么选了。。。。。。。 。核心就是
“信数据，，，，，，，别信字母”? 。。。。。。。 。把日本码、欧洲码都转换成具体的身体围度数据，，，，，，，在这个统一的“语言”下做比较和选择，，，，，，，就不会出错。。。。。。。 。
海淘和买国际品牌，，，，，，，尺码是第一道关。。。。。。。 。闯过这关，，，，，，，后面就是享受购物的快乐了。。。。。。。 。希望这篇指南能实实在在帮到你，，，，，，，下次下单时，，，，，，，可以更自信、更果断！如果对某个特定品牌的尺码还有疑问，，，，，，，欢迎来聊聊，，，，，，，说不定我能给你点参考。。。。。。。 。?
京公网安备11010202000001号
