时至今日，互联网流量已经见顶了，即流量越来越贵、拉新越来越难。电商平台、品牌商家都需要深耕存量用户，更加精准地把握营销链路和人群洞察。以天猫为例，因为持续深入到“消费需求集中之处”，实现更为高效的人货匹配，2023年，天猫平台孕育出了超过4100个销售额过亿的品牌，超过5000个品牌在开店后的三年内实现了成交额突破千万。
一款产品怎样在消费者心中搭建特别有感觉的体验场景？以前主要靠视频广告，可是，业内有一组经验数据：2022年，一条视频广告能活25天，即这条广告会在投放25天后下线；2023年，一条视频广告只能活10天；今年，预估一条视频广告只能活短短3天；再过两年，一条广告可能活不过一天。方生方死的短寿趋势已经发生在抖音、快手这些信息流广告平台上，以后的户外广告（比如楼宇广告、公交广告）大概也难逃相同的命运。你想用传统方式打动消费者，会越来越难。
所以，天猫没有试图去定义消费者，而是尝试去深度理解消费者，去跟他们保持同步成长。
天猫如何动态掌握消费者画像
“人”始终是商业活动的核心。以往，各平台和品牌倾向于通过静态的人群标签来刻画消费者，但事实上，每个人的消费诉求都在动态变化之中，年龄、性别、兴趣爱好等因素已不足以全面反映个体的真实需求。
因此，品牌应当尝试去理解和陪伴消费者共同成长，深入洞察消费者的当下的生活状态。例如，天猫进一步细化了人群标签，从过去依据用户需求和产品功效的划分，转变为依据商品叠加垂直场景的需求划分。这种新的标签体系通过动态化、分层级的人群管理方式，帮助品牌更好地理解消费者的真实动机，真正实现人群资产的激活和利用。具体来说：
在快消行业中，天猫推出了人群标签体系3.0，精准定位能够激发用户需求的垂直消费场景，帮助品牌高效地把握用户的消费需求；在时尚服饰领域，天猫将一年两次的趋势报告升级为月度趋势报告，预测新趋势的准确度超过了70%，有助于服饰品牌更早地抓住消费者需求的变化。
天猫通过这些方法，在不断变化的市场环境中，还原出用户真实的生活场景，从而更好地理解消费者的真实需求，并与之建立情感连接。同时，精准定位目标消费群体，深耕人群资产，已经成为众多品牌实现用户增量的长期战略。
天猫的算法优势正在显现出来
现今是算法时代，很难再靠“一群人围坐在一起头脑风暴，绞尽脑汁想广告创意”的工作方式去推介产品。而且算法也在迭代，比如，一个男人给自己买加班零食，可能好吃、便宜就行；如果他要给自己家的食品柜备货，就会更加考虑品质；如果是给女朋友买零食，就要考虑品牌气质......场景不同，同一个人的消费档次、偏好就不一样，算法的设计、代码的编写也随之调整参数。天猫的“算法推荐”工程师当中有一句名言：“用户不是一个人，而是诸多场景需求的集合，场景变量是影响算法效果的最重要参数。”
销量仅仅是衡量商品表现的一个方面。高IPV（用户浏览次数）的商品承担着吸引用户“逛”的作用，高成交额的商品则支撑着频道GMV（商品交易总额），而高销量的商品有助于提升访购率，高让利价值的商品则可以增加用户的优惠感知。基于此，算法团队采用多赛道的选品策略，提前锁定那些有望成为促销爆款的商品，进一步加强促销氛围。
面对琳琅满目的商品，如何确保消费者获得最优价格呢？“比价”是消费者基于对同类商品的认知而产生的自然需求，而准确匹配和识别同类商品则是这一过程中的技术关键。天猫算法团队在阿里商品同款体系的基础上，构建了十分完备的跨平台同款比价体系，使商家能够动态调整商品价格。无论是家电、手机还是日常生活用品如纸巾、香皂，每一件商品的价格都经过了系统的精心比对，让消费者享受到极高的性价比购物体验。
消费者不想为凑单绞尽脑汁，这是当然的，天猫的算法融入了大数据的智慧，帮助消费者做好最优的决策。比如，针对用户在购物高峰期频繁进行凑单和退单的情况，算法团队进行了改进，除了在推荐时会综合考虑用户当前加入购物车的商品和历史退单记录，更是通过AI工具捕捉用户的凑单意图、支付意图和退单意图，从而给出个性化的凑单建议。
天猫的服务品质和算法精度，随着消费者的成长而不断优化迭代，确保消费者在享受优惠的同时也能享受到流畅的购物体验，让每一分钱都花得值。