服装APP定制开发是专门为服装商家、消费者打造的服装品牌app定制开发手机移动客户端，通过为用户提供集服装企业、服装产品、服装供求、服装行业资讯信息为一体的行业开发解决方案，成为服装企业营销的渠道之一。

   移动服装行业市场商机 

    2015年双十一以912亿元收官，其中移动端占比为68%，代表消费者对移动端的消费习惯已经逐步养成，即将超越PC端，服装企业转型升级的契机，顺应市场趋势，拥抱移动互联网，走在市场的前端。 

    大量数据显示，服装品类在网购市场已经占据主要份额，从近年来的对比数据分析可以看出，虽然服装交易额增长持续减缓，却也预示着服装电子商务趋向成熟。可以预计，未来几年，服装电商整体规模仍将稳步扩大，占据我国网购市场的绝对份额。而如今互联网快步进入移动阶段，我国服装行业也在与时俱进。

    传统服装行业为何需要转型升级 

    1.产品质量问题：大量低档服装横行于市，产品同质化严重，款式相当一部分来自抄袭，所有这一切构成了国内服装质量的现状。 

    2.生产过剩问题：中国服装企业多而杂，对市场需求的预测性较差，生产盲目性严重，最终造成库存积压，销售利润减少，品牌形象下降。 

    3.没有强有力的产业集群：产业群品牌，它们让消费者对贴着它们标志的所有产品都产生信任感。

    传统服装行业为何需要开发APP 

    APP帮助企业精准掌握用户的信息，为用户提供针对性的服务，增强用户对企业的认同，塑造企业、产品口碑； 

    APP为企业提供免费的信息推送功能，为企业提供便捷、精准的推送渠道，将新品、优惠促销信息及时传递到用户端。

    服装APP定制开发功能 

    主页推荐：主页信息包括，每天更新各大知名品牌折扣信息，推荐当季流行新款服饰，同时设立服装销售量、关注度较高的热卖专区以及产品促销专区，方便用户掌握有效信息有选择性的浏览，用最合适的价格买到满意的衣服。

    逛商品区：逛商品板块详细的划分出男女装、父母装，婴童装、孕妇装、配饰不同专区，用户根据不同需求直接进入相应区块挑选，节省时间精力，体验指尖上的“大卖场”。 

    品牌、商家推荐：专门设立板块介绍了包括国外知名大品牌服装商家品牌的商家信息，方便了用户对自己感兴趣想了解的信息数据进行快捷访问，用户可以可以通过一键导航进一步了解该品牌详细信息，也可以通过一键拨号进行商业咨询洽谈。

    找店、找商品：为了更进一步方面用户直接寻找想要的具体的商品或商家，设有单独的找店、找商品功能专区，用户只需输入关键字便可在第一时间筛选出心中所需。 

    产品展示：服装行业APP的产品展示也就是服装展示。服装展示是整个APP给用户所展现的最重要的一部分。没有华丽炫彩的服装展示，根本吸引不了客户去下载，更谈不上成交订单了。因此服装APP的产品展示应该是企业最注重的方面。 

    购物车：手机APP就是让客户方便快速地完成他想要完成的事情。购物车功能可以让用户选好自己想要的商品放进购物车，再去选购其他的商品，却不影响购物车的商品变化。 

    在线支付：支持在线支付功能，是移动电子商务必须具备的条件，为消费者带来更多便利。 

    晒照分享：服装品牌app定制开发具有晒照分享功能，可以让用户有自信地晒出自己穿上所购买的服装，分享给大众看。 

    用户点评：用户点评机制，用户能够在APP上畅所欲言，与用户交流自己的购买心得，同时也在给卖家反馈用户信息。 

    促销推送：服装实体店门口一般有折扣活动都会放上显眼且大的促销活动广告牌，这样能够吸引更多的客人到店选购。同理，在服装APP上post出折扣信息，以及店铺折扣信息要及时推送。

    服装APP定制开发运营推广 

    （一）运营的三个阶段：吸引用户、把用户留住、让用户掏钱。 

    （二）运营三大核心目标：扩大用户群、寻找合适的盈利模式以增加收入、提高用户活跃度。 

    （三）运营工作

    前期的准备工作：

    1. 首先保证产品能正常运行。 

    2.明确产品定位和目标。 

    3.选择合适的推广渠道和方式，协调内外部的资源并制定详细的计划。 

    4.确定团队分工并执行，专注每个运营环节。

    上线初期的工作： 

    1.保障产品的正常使用 

    2.根据运营状况，阶段性的跳转优化产品 

    3.制定上线初期的推广策略

    后期的日常工作： 

    1.产品的更新：根据企业发展需求以及消费者需求不断优化更新； 

    2.内容运营：主要选择软文营销的方式； 

    3.活动策划：策划上下相结合的活动，提高产品曝光率； 

    4.用户运营：用户关系管理，维护老客户，挖掘新客户； 

    5.数据分析：下载量 、用户数、留存率、转化率、活跃用户数、活跃时长