摘要：今年天猫618预售时间大幅提前，5月13日正式开启。第一波预售持续到5月16日，随后5月16日-5月26日为抢先购阶段。可以看到相较以往，预售时间被缩短为3天，而尾款时间则被延长至10天。

今年天猫618预售时间大幅提前，5月13日正式开启。第一波预售持续到5月16日，随后5月16日-5月26日为抢先购阶段。可以看到相较以往，预售时间被缩短为3天，而尾款时间则被延长至10天。

面对前期更紧迫的大促节奏，品牌该如何精准把握行业趋势、洞悉消费者行为变化，制定精准营销及运营策略？本篇南讯将聚焦服饰赛道，提炼趋势解法，为品牌商家送上实用作战指南。

近日，淘宝内测“高退款人群屏蔽”的新功能，服饰商家可在自定义推广页面设置屏蔽人群，既可以完全屏蔽高退款人群和异常退款人群，也可以对退款率较高人群减少曝光，降低大促退货风险。

与此同时，南讯建议品牌配合精细化人群运营策略实现退货率与转化率的双向优化！

趋势研判

消费者从“品类共识”转向“细分场景共识”：当前消费者在选择服饰时，不仅关注品类，更关注产品在细分场景中的适配性。用户细分需求持续迸发，以户外品类为例，衍生出登山、马拉松、溯溪等不同细分场景下的个性化需求，这便要求品牌对用户有更精准的洞察。

多节点、多波次爆发机遇：除大促本身的种草期、先发期、爆发期、延续期，618前后涌现多种趋势机遇，包括母亲节、520、儿童节、端午节、父亲节、毕业季等，对应不同类型的穿搭场景，品牌可锚定多波段冲增长高峰。

作战指南

一、基于标签圈选人群，分层精准营销，引爆大促拉新转化

基于南讯“标签工厂”能力，识别圈选不同阶段不同人群，分层推送精准营销活动，引爆大促拉新转化。

二、及时触达+权益唤醒，撬动已购用户入会转化

案例一、基于南讯营销画布，某男装品牌瞄准前日己购非会员，结合大额优惠券+礼品，通过短信方式引导用户入会，抓住转化黄金期，精准提升新客入会率。最终触达人次提升28%，入会下单人数共计319人次，销售额达11w以上。

案例二、另一品牌针对近30天已购非会员，采用外呼策略，结合会员专享重特权礼，引导老客入会。最终，该品牌共计外呼2w+人次，入会下单人数245，销售额达13w+。

三、试用活动+入群有礼，在平台私域实现流量有效沉淀

U先试用：品牌可低成本完成新品市场测试，精准触达海量潜在用户，同步实现新客高效转化与私域流量沉淀，活动后链路，通过深度分析试用用户消费偏好，结合微淘、短信定向触达，可促进复购，高效打通“体验-关注-复购”增长链路。

0元试用：“0元试用”活动中用户花1积分可申请试用，邀请好友可提升中奖率，品牌借此引导用户入会。通过社交裂变扩大传播，快速扩充会员池，后续用首购优惠、加粉引导，将流量转化为忠实客。

入群有礼：品牌推出“入群领取新人专享礼”活动，吸引用户到平台私域，平台需每日在群内推送穿搭技巧、专属福利及新品预告，持续活跃社群氛围。通过高频互动来提升店铺关注、引导用户入会，实现会员池规模与用户粘性双增长。

四、锁定平台收藏、加购、点赞人群，激活大促高转化“潜力股”

案例一、某运动服饰品牌，锁定抖店高价值行为人群，筛选了近60天有加购过某款商品的用户，以场景化内容精准触达，高效激活用户消费意向，成功撬动转化增长。活动共计触达1.5w+人次，下单人数达到306人，共计转化18w+业绩。

案例二、某男装品牌，先将数据银行近90天浏览某商品的人群同步到南讯系统，再通过短信精准触达，有效提升了意向人群转化率。活动共计触达1.1w+人次，下单人数达到414人，共计转化41w+业绩。

五、关联品营销+高活跃老会员定向激活，精准提升会员复购

案例一、某男装品牌去年双11期间面向第一波段有购买过A商品的会员在第二波段时，精准「猜用户喜欢」推荐关联品B款，并叠加折扣，刺激会员大促加购。活动触达人数2300+，达成30w+销售额。

案例二、某女装服饰品牌大促期间，通过分析用户购买次数和购买时间，将付款次数2次以上、近30-360天有消费的会员圈定为高活跃老会员，以大额券+限时折扣刺激转化。活动触达人数1.9w+，达成100w+销售额。

六、关怀触达+裂变玩法，将大促流量高效转化为私域会员

案例一、“外呼拉新”私域引流助力商家提升品牌力，国内休闲男装品牌，开展常态化外呼加粉，用户下单后10分钟内呼关怀触达，以实物奖品为利益点，通过短信触达引导加微信，达成10%+加粉率（行业被动加粉率在5%左右）

案例二、品牌运用加粉短链、聚合码等方式可直接触达客户，引导其至私域，配合南讯“裂变大师”工具，激活老用户社交资源，以老带新裂变模式实现私域流量指数级增长。

案例三、通过购后关怀、生日关怀、搭配推荐等动作，打造有温度的品牌形象，服务+内容双轮驱动用户深度转化。

七、基于大促售后分析，降低退款率、精准提升转化率

品牌商家可通过南讯独有的“评价处理模块”，开展订单退货原因分析，利用订单、会员等级、商品ID、评价关键词、评价类型等筛选条件对售后订单进行归档。将售后问题划分为产品质量、服务问题、物流问题、仓库问题等类别，分析所得数据，可反哺前端业务，让售后数据切实产生价值。

针对因尺码、款式等原因退款的人群，品牌可单独创建人群包，并再次发起触达召回，真正降低退款率，提升售后订单转化率。

来源：快分享