服裝小程序定制開發是專門為服裝商家、消費者打造的服裝品牌app定制開發手機移動客戶端，通過為用戶提供集服裝企業、服裝產品、服裝供求、服裝行業資訊信息為一體的行業開發解決方案，成為服裝企業營銷的渠道之一。

   移動服裝行業市場商機 

    2015年雙十一以912億元收官，其中移動端占比為68%，代表消費者對移動端的消費習慣已經逐步養成，即將超越PC端，服裝企業轉型升級的契機，順應市場趨勢，擁抱移動互聯網，走在市場的前端。 

    大量數據顯示，服裝品類在網購市場已經占據主要份額，從近年來的對比數據分析可以看出，雖然服裝交易額增長持續減緩，卻也預示著服裝電子商務趨向成熟。可以預計，未來幾年，服裝電商整體規模仍將穩步擴大，占據我國網購市場的絕對份額。而如今互聯網快步進入移動階段，我國服裝行業也在與時俱進。

 

    傳統服裝行業為何需要轉型升級 

    1.產品質量問題：大量低檔服裝橫行于市，產品同質化嚴重，款式相當一部分來自抄襲，所有這一切構成了國內服裝質量的現狀。 

    2.生產過剩問題：中國服裝企業多而雜，對市場需求的預測性較差，生產盲目性嚴重，最終造成庫存積壓，銷售利潤減少，品牌形象下降。 

    3.沒有強有力的產業集群：產業群品牌，它們讓消費者對貼著它們標志的所有產品都產生信任感。

 

    傳統服裝行業為何需要開發小程序 

    小程序幫助企業精準掌握用戶的信息，為用戶提供針對性的服務，增強用戶對企業的認同，塑造企業、產品口碑； 

    小程序為企業提供免費的信息推送功能，為企業提供便捷、精準的推送渠道，將新品、優惠促銷信息及時傳遞到用戶端。

 

    服裝小程序定制開發功能 

    主頁推薦：主頁信息包括，每天更新各大知名品牌折扣信息，推薦當季流行新款服飾，同時設立服裝銷售量、關注度較高的熱賣專區以及產品促銷專區，方便用戶掌握有效信息有選擇性的瀏覽，用最合適的價格買到滿意的衣服。

    逛商品區：逛商品板塊詳細的劃分出男女裝、父母裝，嬰童裝、孕婦裝、配飾不同專區，用戶根據不同需求直接進入相應區塊挑選，節省時間精力，體驗指尖上的“大賣場”。 

    品牌、商家推薦：專門設立板塊介紹了包括國外知名大品牌服裝商家品牌的商家信息，方便了用戶對自己感興趣想了解的信息數據進行快捷訪問，用戶可以可以通過一鍵導航進一步了解該品牌詳細信息，也可以通過一鍵撥號進行商業咨詢洽談。

    找店、找商品：為了更進一步方面用戶直接尋找想要的具體的商品或商家，設有單獨的找店、找商品功能專區，用戶只需輸入關鍵字便可在第一時間篩選出心中所需。 

    產品展示：服裝行業小程序的產品展示也就是服裝展示。服裝展示是整個小程序給用戶所展現的最重要的一部分。沒有華麗炫彩的服裝展示，根本吸引不了客戶去下載，更談不上成交訂單了。因此服裝小程序的產品展示應該是企業最注重的方面。 

    購物車：手機小程序就是讓客戶方便快速地完成他想要完成的事情。購物車功能可以讓用戶選好自己想要的商品放進購物車，再去選購其他的商品，卻不影響購物車的商品變化。 

    在線支付：支持在線支付功能，是移動電子商務必須具備的條件，為消費者帶來更多便利。 

    曬照分享：服裝品牌app定制開發具有曬照分享功能，可以讓用戶有自信地曬出自己穿上所購買的服裝，分享給大眾看。 

    用戶點評：用戶點評機制，用戶能夠在小程序上暢所欲言，與用戶交流自己的購買心得，同時也在給賣家反饋用戶信息。 

    促銷推送：服裝實體店門口一般有折扣活動都會放上顯眼且大的促銷活動廣告牌，這樣能夠吸引更多的客人到店選購。同理，在服裝小程序上post出折扣信息，以及店鋪折扣信息要及時推送。

 

    服裝小程序定制開發運營推廣 

    （一）運營的三個階段：吸引用戶、把用戶留住、讓用戶掏錢。 

    （二）運營三大核心目標：擴大用戶群、尋找合適的盈利模式以增加收入、提高用戶活躍度。 

    （三）運營工作

 

    前期的準備工作：

    1. 首先保證產品能正常運行。 

    2.明確產品定位和目標。 

    3.選擇合適的推廣渠道和方式，協調內外部的資源并制定詳細的計劃。 

    4.確定團隊分工并執行，專注每個運營環節。

 

    上線初期的工作： 

    1.保障產品的正常使用 

    2.根據運營狀況，階段性的跳轉優化產品 

    3.制定上線初期的推廣策略

 

    后期的日常工作： 

    1.產品的更新：根據企業發展需求以及消費者需求不斷優化更新； 

    2.內容運營：主要選擇軟文營銷的方式； 

    3.活動策劃：策劃上下相結合的活動，提高產品曝光率； 

    4.用戶運營：用戶關系管理，維護老客戶，挖掘新客戶； 

    5.數據分析：下載量 、用戶數、留存率、轉化率、活躍用戶數、活躍時長