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試衣到家app3.2.050官方最新版

試衣到家app

更新:2021-07-06 08:1

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試衣到家是一款可以讓店家提供試衣的軟件,挑中你喜歡的款式,就會有人送貨上門,并且還會給予你專業(yè)的搭配建議,如果你上身覺得不合適的話也是可以當場退換的。

軟件特點

精選品牌——入駐APP的品牌采用邀請制,目前僅邀請符合中高端客戶群消費品味的線下知名服裝品牌和專業(yè)設計師品牌;

專業(yè)搭配——顛覆傳統(tǒng)單品銷售概念,由經(jīng)驗豐富的專業(yè)設計師團隊優(yōu)選單品進行搭配組合,給予客戶更多搭配性選擇;

上門試衣——客戶無需到店,通過APP即可在線預約專業(yè)家庭時尚助理送衣上門提供試衣服務和搭配建議;

專屬服務——客戶自由選擇專屬星級家庭時尚助理,同一時段兩名家庭時尚助理只為一位客戶提供試衣服務。

軟件優(yōu)勢

與線下購物相比:

1.線上款式更齊全;

2.服務到家更省時;

3.消費場景更輕松;

4.專屬服務更尊貴;

與網(wǎng)上購物相比:

1.送貨上門更快捷;

2.精選品牌更優(yōu)質(zhì);

3.上門試衣更貼心;

4.試衣體驗更周到。

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新手網(wǎng)購需要注意些什么?

1、不要認為信譽高,就是好店鋪。

店鋪的掌柜是很敬業(yè),產(chǎn)品也是過關的,百分百好評也是有的。但是,評價和成交記錄,不可能集中在某幾天里!親們,危險處處在啊!不要以為高信譽,就是好店鋪!

2、不要看圖片!看什么?看實拍!

視覺有時不一定是準確的,如果真和圖片一模一樣的話,為什么不拍實圖呢?我們買衣服追求的是漂亮合身。不要單純的相信那些漂亮的圖片。必竟我們要的是葫蘆而不是蟲子!

3、想象!扼殺想象力!

網(wǎng)購千萬不要靠想象!很多店鋪現(xiàn)在都有細致的細節(jié)圖,親們要將每個圖片看仔細,印在腦海里!不要在任何一件網(wǎng)購的物品上發(fā)揮您的想象力!丁丁卯卯這時要算清楚。不要用想象來評價購買的衣服,這對賣家和我們買家來說,都是不公平的。

4、詳細的詢問。

詳細的詢問了退換貨的制度,詳細了解實物是否和圖片一樣,詳細的問清楚售后服務。詳細詳細再詳細后,我們才能去購買。必竟,網(wǎng)購看不見實物,有一定的風險。我們只能在購買之前問清楚后,才會站在主動的位置上!

6、且記不可貪小便宜。

同一件產(chǎn)品,這家賣五十,那家卻賣十塊。圖片是一樣的,性能寫的也相同。但是,這時就要小心了,商品價格差這么多的話,肯定是會有理由的。沒有一個店鋪的店主傻到將貨品降到比進價還要低很多的地步。除非這店主是很有錢,為了沖鉆(這幾乎很少)。說到這兒,最明顯差距的就是衣服。一件衣服,如若布料不同,那么肯定會差很多錢。

有時,便宜也不是處處可沾滴。一定要小心哦。

7、慎用評價權利。

評價是自愿的,但也請親們慎重用這個權利。賣家也是不易的,做生意,并不象我們想象的那樣簡單。圖片上傳,熬夜的裝修店鋪等等……這都需要時間和精力的。如若一件商品買到手里,確實是質(zhì)量有問題的話,請先與賣家溝通后,再做評價!如果賣家誠心解決問題,那我們何樂而不為呢?

誠然,有些賣家售后確實很差勁。那就要差評和投訴了。

8、遇到騙子怎么辦?

在買過東西后,一定要定期查詢狀態(tài)。點擊詳情你會看見,還有幾天將會自動給賣家打錢。如果一直沒收到東西的話,千萬要記得點擊退款!這樣的話,貨沒收到,錢還不至于被騙子拿去!

版本記錄

2021-06-22 版本: 3.2.040

1.產(chǎn)品性能升級,頁面加載提速;

2.多處細節(jié)優(yōu)化,用戶體驗更流暢;

3.修復已知錯誤。

2021-05-19 版本: 3.2.031

1.產(chǎn)品性能升級,頁面加載提速;

2.多處細節(jié)優(yōu)化,用戶體驗更流暢;

3.修復已知錯誤。

2021-05-17 版本: 3.2.030

1.產(chǎn)品性能升級,頁面加載提速;

2.多處細節(jié)優(yōu)化,用戶體驗更流暢;

3.修復已知錯誤。

2021-05-10 版本: 3.2.021

穩(wěn)定性改進和錯誤修正。

2021-05-04 版本: 3.2.020

1.產(chǎn)品性能升級,頁面加載提速;\n2.多處細節(jié)優(yōu)化,用戶體驗更流暢;\n3.修復已知錯誤。

2.多處細節(jié)優(yōu)化,用戶體驗更流暢;

3.修復已知錯誤。

2.多處細節(jié)優(yōu)化,用戶體驗更流暢;

3.修復已知錯誤。

應用信息

  • 包名:com.Marisfrolg.fitting.user
  • 名稱:試衣到家
  • 版本:3.2.050
  • 版本號:202111702
  • MD5:f4cd3837822b4eed2b29ccec0129a127

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