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货捕头杭州女装网 [iPhone]

杭州常青网络科技有限公司が配信するiPhoneアプリ「货捕头杭州女装网」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「ショッピング」「ビジネス」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「货捕头杭州女装网」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

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菊与刀

「货捕头杭州女装网」は、杭州常青网络科技有限公司が配信するショッピングアプリです。

ショッピング ビジネス

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン3.2.9が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。(11/5)


  • 2019年2月26日(火)にiPhone版がリリース!


最新更新情報

version3.2.9が、2024年11月5日(火)にリリース

线上已知bug修复

使い方や遊び方

货捕头一手服装批发网(杭州女装网)-专注批发市场源头好货。一手货源、一件起批、一件代发。
汇聚浙江杭州四季青女装批发市场、意法原创服饰城,广州十三行服装批发市场、沙河服装城、白马服装市场,湖州织里、桐乡濮院平湖、虎门大莹电商城等服装批发基地,涵盖女装、男装、童装、箱包等一手产品货源,让服装店主拿货省心省力又省钱,是卖家开店首选的网批APP。



【1件也享批发价】拿货0门槛,1件也是批发价,比二批拿便宜30%以上。
【1000+风格买手】天天泡市场,帮你挑选好货。涵盖女装、男装、童装等所有服饰类目。
【聚集全国源头货】精选全国10W+一批优质档口,足不出户天天看新款。
【新款爆款天天更】第一时间获取批发市场上新款式和潜力款。



【平台主营】
货捕头(杭州女装网)专注批发市场源头好货,与杭州四季青、广州十三行,织里童装、深圳虎门女装,等全国多个批发市场档口合作,深耕女装批发,男装批发,童装批发等多种服装批发类目。支持一件代发,免费代理。





【为什么选择货捕头一手服装批发网(杭州女装网)?】
一、全国主要网批货源基地均有合作
覆盖全国主流服装服饰批发商圈,包括国内主流的服装批发市场,广州沙河服装批发商城、十三行服装批发市场、杭州四季青女装、杭州电商基地、四季星座、湖州织里童装网批市场、虎门大莹电商城黄河时装城等各大省市货源基地。



二、聚集海量货源,每日实时更新
海量档口每日实时更新上万新款,包含大量淘宝爆款、微商畅销款、网红明星同款,以及欧美日韩时尚潮流服饰,类目涵盖连衣裙、T恤、卫衣、内衣、童装、泳衣、牛仔、包包等应有尽有,让您实时掌握一手源头好货。比亲自去批发市场拿货价,只低不高,且公开透明。



三、免费代理加盟
货捕头不收取任何费用,无需囤货,零门槛开店。



四、一键上传多个2C电商平台
货捕头支持将宝贝一键上传至淘宝、天猫、拼多多、阿里巴巴1688、蘑菇街、京东、抖音小店、快手小店、微店、有赞等平台,省时省力,高效上新。



五、专人找款推款,进货省时放心
汇聚不同服装类目的顶级买手,专业帮用户提供找款及推款服务,让您进货更省时省心。



六、专业一件代发,质检发货无忧
一键代发功能,拿货、发货、退款、退货一站式服务,让您足不出户,轻松开店, 不满意全额退款。



七、售后无忧
货捕头支持8天无理由退换货,最长20天内都可以退换货。



八、闪电发货+严选云仓直发
货捕头发货速度快,闪电发货每天16点前下单48小时内发货;严选云仓每天16点前下单24小时内发货,不发赔款。



九、功能齐全
货捕头为电商网店客户还支持更换吊牌、更换包装 添加礼品卡等订制发货服务。除此之外,还支持以图找款、一键上传、订单同步导入导出、批量下单等。



十、新人福利
新人现金红包,全场包邮,拿货0风险!



【平台愿景】
引领全国服装电子商务的发展,加快传统批发市场数字化转型。





【联系我们】
您的反馈对我们非常重要,如有任何问题或建议,欢迎联系我们。
官方网站:www.hznzcn.com
官方微信公众号:货捕头
官方全国服务热线:0571-56087094

最新ストアランキングと月間ランキング推移

货捕头杭州女装网のiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
10.0 以降
容量
287 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
更新日
2024/11/05

リリース日
2019/02/26

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

※この結果は货捕头杭州女装网のユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

いつやるの?今でしょ!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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