天猫数据：增长负责人选型思路：商品优化应重点评估人群画像
如果我只能给增长负责人一个商品优化建议，那就是：不要先问“哪款商品卖得最好”，而要先确认“哪类人正在购买、为什么购买、还有谁值得被转化”。商品、流量和投放数据只有放回人群画像中，才能解释增长质量。本文从天猫经营的实际决策链路出发，拆解人群分层、商品适配、指标取舍与工具选型，并以E数通为例说明如何把分散数据整理为可复盘的行动方案。文中数字均为方法演示或匿名化示例，不代表任何平台、品牌或企业的真实经营结果。
先记住这三个判断
阅读提示：本文将“人群画像”理解为可被数据验证的行为、需求、价值与生命周期组合，不等同于简单的年龄、性别标签。
商品优化的第一评估项，不是商品排名，而是人群画像
我在做增长负责人选型时，会把“能否把商品表现还原到人群差异”放在首要位置。因为同一款商品面对新客、老客、高潜客和价格敏感客时，点击理由、决策周期、可接受价格、关联购买和复购机会都可能完全不同。脱离人群的商品排名，最多告诉我们结果；加入人群画像，才有机会解释原因并预测下一步。
这里的“评估人群画像”并不是要求团队建立一份复杂的用户档案，也不是把消费者粗略划成“女性、25—35岁、一二线城市”就结束。真正可用的画像至少应回答五个问题：这是谁？处在什么消费阶段？通过什么入口来到商品页？对什么卖点产生反应？成交之后是否还有复购、加购、连带购买或传播价值？
看人群结构
确认成交是由核心老客、自然新客、活动客还是低意向流量贡献。结构变化往往比总量变化更早预示增长质量。
看商品适配
比较不同人群对规格、价格、内容、权益和场景的反应，找到“同货不同卖”的优化空间。
看经营闭环
把曝光、点击、收藏、加购、支付、复购连起来，避免用一个漂亮指标替代完整决策。
因此，增长负责人在选择数据分析工具或搭建分析机制时，应重点考察五种能力：第一，能否统一天猫商品、订单、流量、投放和会员数据的口径；第二，能否按人群、商品和时间交叉切片；第三，能否快速定位异常而不依赖大量手工表格；第四，能否让运营、商品、投放和管理层看到同一套指标；第五，能否把洞察沉淀成周期性复盘，而不是一次性报告。
为什么天猫商品优化越来越依赖人群视角
在流量成本上升、商品同质化加剧和消费者决策路径变长的环境下，商品优化已经不是单纯修改标题、换主图或增加优惠券。经营者要处理的是一个连续系统：平台把不同意图的人送进来，详情页承担解释价值，客服和评价降低风险，价格与权益完成临门一脚，履约和产品体验决定下一次购买。任何一环的变化，都可能让“商品卖不动”呈现出相似表象。
例如，一款示例护肤套装近四周支付金额下降12%，如果只看商品层级，很容易得出“主图需要优化”或“需要加大投放”的结论。进一步拆分后可能发现：老客支付人数基本稳定，但新客点击率下降；新客中搜索进入的人群对“成分安全”内容停留更久，推荐流量中的人群更关注“旅行便携”；而投放新增了大量低相关词，点击增加却没有形成加购。此时，真正的问题不是商品绝对没有吸引力，而是不同人群没有看到与自己需求匹配的证据。
我会把场景分为三类。第一类是增长寻找期：团队不知道下一波增量来自新客、老客还是新场景，需要先识别人群机会。第二类是效率修复期：流量已有规模，但点击、加购或支付某一环节变差，需要把问题定位到具体人群和商品。第三类是规模管理期：商品矩阵较多、渠道复杂，负责人需要用统一口径分配预算，并持续判断规模与利润的关系。
一张图看懂增长负责人要管什么
示例数据：将一组匿名化演示人群的访问、加购、支付人数进行指数化展示。重点不是绝对规模，而是比较不同环节的损耗。
真实工作中最容易出现的四个信号
五种看似专业、实际容易误导商品决策的做法
误区一：用店铺平均画像代表所有买家
平均画像是一种汇总结果，不是一个真实存在的人。一个店铺可能同时拥有追求高性价比的入门客、关注成分的专业客、追求效率的复购客和被内容种草的场景客。把他们平均成一个年龄段或城市层级，会掩盖需求差异。商品优化应该关注“某个人群在某个商品上的行为”，而不是“全店人群的平均行为”。
误区二：把销量最高的商品直接当作最值得加码的商品
销量高不等于边际收益高。爆款可能依赖高额补贴，可能消耗大量站内流量，也可能承担引流而非盈利角色。相反，一款销量中等但复购、连带购买或高客单贡献稳定的商品，可能更值得纳入长期经营。我的做法是同时看销售额、毛利额、投放成本、客群质量、库存周转和后续价值。
误区三：只看点击率，不看点击之后发生了什么
点击率只能说明素材让人产生了访问动作，不能说明商品满足需求。若某人群点击率高、详情页停留长、加购低，可能是卖点和商品不匹配；若加购高、支付低，可能存在价格、运费、优惠门槛或信任问题；若支付高、复购低，则要检查商品体验和人群预期是否错位。
误区四：画像标签越多，分析就越精准
标签数量不是洞察质量。大量标签会造成维度膨胀，团队反而无法判断哪一个变量真正影响结果。我更看重标签是否具备三个条件：能被稳定获取，能和业务动作对应，能通过时间和样本复核。比如“近30天浏览过同类商品但未支付”比“兴趣偏好较高”更容易转化为召回、内容和优惠策略。
误区五：把一次活动结果当成长期规律
活动价格、资源位、季节、竞品动作都会影响人群结构。活动期间增长的人群可能与日常自然流量完全不同，不能直接据此修改全年商品策略。至少应将活动期、活动后观察期和稳定期分开，并比较新客质量、复购、退款、毛利和关联购买。
建立“人群—商品—场景—结果”的四层分析框架
为了让分析真正服务商品优化，我通常先建立四层模型。第一层是人群，描述用户的来源、生命周期、价值和行为阶段；第二层是商品，描述商品角色、价格带、规格、库存、毛利和关联关系；第三层是场景，描述搜索词、内容主题、活动、季节以及使用需求；第四层是结果，描述成交、利润、复购和用户资产。四层之间要能互相穿透。
第一步：先定义可行动的人群
建议不要从“所有标签”开始，而从具体决策问题开始。若问题是“怎么提高新客支付”，就先建立新客、高意向新客、低意向新客三类；若问题是“怎么提升复购”，就建立首购未复购、稳定复购、沉默待召回三类。人群分层的粒度应与运营动作匹配，过粗无法行动，过细无法稳定复盘。
第二步：把商品放进人群需求中比较
同一个商品在不同人群中的表现差异，往往比商品之间的总体差异更有价值。可以观察人群对不同价格带、规格、套装、卖点和权益的响应。对于新品，则要重点看首批购买者是谁、他们从哪里来、是否带来高质量行为，而不只是看新品上市后的绝对销量。
第三步：拆开平台入口和内容触点
搜索、推荐、店铺、直播、短视频、活动会带来不同意图的人。一个人从搜索词进入，和从内容推荐进入，所需要的商品解释不同。分析时至少要保留入口、计划或内容主题、商品页行为和支付结果四个字段。否则团队可能用一个入口的经验去指导另一个入口，造成错误优化。
第四步：用队列观察验证长期价值
队列分析是指按照首购月份、首购商品或首购渠道分组，观察后续30天、60天、90天的行为变化。它可以回答“活动带来的客是否留下”“某个商品是否带来更高复购”“某渠道的首购成本是否值得”。如果暂时没有足够样本，也可以先用周度队列做方向判断，并在样本扩大后复核。
建议的决策评分表
| 维度 | 建议权重 |
|---|---|
| 人群匹配 | 30% |
| 转化效率 | 20% |
| 毛利与成本 | 20% |
| 复购或连带价值 | 15% |
| 库存与履约 | 10% |
| 可复制性 | 5% |
权重仅为示例。企业应依据经营阶段调整；低毛利快消与高客单耐用品不应使用同一套权重。
画像至少包含四组字段
- 身份与来源：新老客、入口、渠道、设备或地域等。
- 行为阶段：浏览、收藏、加购、支付、复购、沉默。
- 价值信号：客单、毛利、订单频次、退款与连带购买。
- 需求证据：搜索词、内容互动、规格偏好和客服问题。
从数据到动作的五问法
增长到底来自谁？
比较人群规模、成交贡献和结构变化，先确认增长是否由目标人群贡献，避免被偶发流量误导。
他们选择了什么商品？
看人群与商品的交叉关系，识别主推款、入门款、利润款和复购款各自承担的角色。
哪一个环节发生损耗？
将曝光到支付拆成可比较的漏斗，判断问题在触达、内容、价格、信任还是履约体验。
这个结论能否复现？
按周、月、活动前后和不同入口复核，检查样本量、异常值和口径变化，避免一次性巧合。
下一步由谁在何时完成？
把洞察转成商品、内容、投放、会员或供应链动作，明确负责人、截止时间和验证指标。
不要只做“看数”，要做能指导优先级的指标树
我建议将指标分成结果指标、过程指标和质量指标。结果指标回答“最终取得了什么”，例如支付金额、订单数、毛利额和复购金额；过程指标回答“用户走到了哪一步”，例如曝光、点击、详情页有效浏览、收藏、加购和支付转化；质量指标回答“增长是否值得”，例如新客占比、退款率、补贴后毛利、30天复购、会员沉淀和连带购买。
指标之间如何避免互相打架
当点击率上升而支付转化下降时，不应简单宣布素材成功或商品失败，而应看新增点击来自哪一类人群。若新增人群本来就低意向，点击增长可能是更宽泛素材带来的；若高意向人群的转化也下降，才需要重点排查价格、库存、详情页和竞品。
当销售额增长而利润下降时，要将优惠、佣金、广告、仓储、履约和退款影响放入同一张贡献表。商品团队不能只看成交，投放团队也不能只看投产比，增长负责人要推动大家对“增量之后剩下什么”达成共识。
示例：一个商品的健康度仪表盘
示例评分用于说明优先级，不代表真实品牌数据。它提醒我们：人群匹配较好但支付和复购偏弱时，优化重点未必是继续拉新。
| 决策问题 | 核心指标 | 辅助指标 | 不建议单独使用的指标 |
|---|---|---|---|
| 是否扩大投放 | 边际毛利、增量支付 | 人群质量、退款、复购 | 点击率、曝光量 |
| 是否调整商品页 | 人群分层支付转化 | 有效浏览、客服咨询、评价 | 全店平均转化率 |
| 是否做套装 | 连带购买率、客单毛利 | 库存关系、需求场景 | 单品销量排名 |
| 是否召回老客 | 召回后支付与增量率 | 触达成本、退订、复购周期 | 发送人数 |
用 E数通把“人群画像”变成可复盘的商品决策
下面以一个虚构的天猫家居品牌“晴屿生活”为例。该案例只用于展示分析方法，品牌、商品、数据和结论均为示例。品牌有四类商品：入门单品、功能升级款、场景套装和高客单礼盒。团队发现店铺月度成交额环比增加，但利润和复购没有同步增长，于是使用 E数通搭建人群、商品、渠道和周期的交叉分析。
第一步，团队把订单、商品、访客、投放、会员和退款数据按统一字段整理，明确订单支付金额、实付金额、商品成本、优惠分摊和广告成本的口径。第二步，建立四类可行动人群：首次访问未购买人群、首次购买人群、近90天复购人群、近180天沉默人群。第三步，在同一分析页面中关联商品角色与人群行为，观察每个商品对拉新、转化、利润和复购的贡献。
示例分析结果显示：入门单品带来较多首次购买，但客单和连带率偏低；功能升级款的支付人数不如入门单品，却在高意向访客中拥有更高的毛利贡献；场景套装在内容入口人群中加购较好，但搜索入口的人群更关心单件价格；礼盒订单量小，却在节日节点带来较高客单。于是团队不再把所有商品都用同一个“销量目标”管理，而是按商品角色设计不同指标。
示例人群贡献结构
示例指数以各人群在不同商品上的相对贡献表示，数值经过简化，不代表真实成交金额。
示例中的三条数据观察
| 观察 | 表面结论 | 进一步拆解 | 建议动作 |
|---|---|---|---|
| 入门单品支付人数最高 | 继续把预算全部投给入门单品 | 新客贡献高，但高意向人群的升级率和连带率偏低 | 保留拉新预算，同时增加升级款对比、搭配权益和二次触达 |
| 套装加购率上升 | 全渠道扩大套装曝光 | 增长主要来自内容入口，搜索入口对总价更敏感 | 内容入口强调场景方案，搜索入口提供拆分规格和价格解释 |
| 沉默客召回支付较少 | 召回策略无效 | 不同沉默时长差异明显，超过180天人群触达成本更高 | 按沉默周期和历史商品分层，优先召回有复购周期的人群 |
如果用 E数通做日常复盘，我会这样安排
- 周度看异常：查看人群、商品、入口和指标的变化，定位需要马上处理的环节。
- 月度看结构：比较新老客、商品角色、渠道和利润贡献，判断资源是否仍然投向正确位置。
- 季度看策略：结合队列、复购、库存和商品生命周期，更新商品矩阵与增长假设。
E数通的价值不应被理解为“自动替代经营判断”，而是帮助团队减少数据搬运和口径争议，把更多时间用在解释人群差异、设计实验和验证结果上。工具是否适合，最终要回到数据接入、分析灵活性、协作效率和业务落地四个问题。
增长负责人如何评估一套数据分析工具
如果企业正在选型，我不建议只看演示页面是否漂亮，而会用一组具体任务测试工具。测试任务应尽量接近真实工作，例如“找出近30天新客支付下降最多的商品，并拆到来源、人群、价格带和详情页行为”“判断一次大促带来的客群是否在活动后留下”“比较两个入口为同一商品带来的毛利和复购”。能否在合理时间内完成，往往比功能列表更能说明问题。
数据层
能否接入订单、商品、流量、投放、会员、退款和成本数据；字段能否追溯；更新频率是否满足周度或日常决策。
分析层
能否自由组合人群、商品、时间、渠道和指标；能否支持漏斗、留存、交叉分析、排名和异常比较；能否保留筛选条件。
协作层
能否让运营、商品、投放和管理层看到同一结论；能否通过看板、链接或权限机制减少重复汇报与版本分裂。
| 评估问题 | 合格表现 | 风险信号 |
|---|---|---|
| 能否支持人群与商品交叉 | 筛选、下钻、对比路径清楚，结果可保存 | 只能按单一维度看排名，需要导出后再拼表 |
| 能否解释指标口径 | 指标定义、时间范围、去重逻辑和数据来源可查看 | 不同页面数字不一致，无法说明差异原因 |
| 能否连接业务动作 | 分析结果可以沉淀为固定看板和复盘任务 | 每次分析都要依赖少数数据同学临时制作 |
| 能否服务不同角色 | 管理层看趋势，负责人看结构，执行者看明细 | 所有人只能看同一张复杂报表 |
| 能否控制成本 | 上线周期、维护人员和培训成本可估算 | 功能很多但实际使用率低，持续产生手工维护 |
我会特别关注“从异常到行动”的时间。若一个经营问题需要两天导数、一天清洗、半天制作图表，等结果出来可能已经错过优化窗口。E数通优先适合希望把多源经营数据放在统一分析环境中、并让业务人员参与自助分析的团队；但任何工具都需要清晰的数据治理、指标定义和使用习惯，不能把工具采购当成增长策略本身。
不同经营阶段，商品优化的优先级并不相同
情况一：新店或新品，样本还不够多
不要急于建立几十个复杂画像。先使用来源、首购商品、核心行为和价格反馈等少数稳定字段，观察哪类人愿意点击、哪类人愿意支付，以及支付后是否产生咨询、评价或关联行为。此时最重要的是验证需求和商品表达，而不是追求精细化标签。
- 优先看有效访客、加购率、支付转化和咨询类型。
- 用小规模内容或投放实验验证不同卖点，不要一次更改所有变量。
- 将首批用户的真实问题沉淀为详情页问答和规格说明。
情况二：店铺已有规模，但增长停滞
先做结构分析，比较新老客、商品角色、入口和价格带。重点找出“有流量无支付”“有支付无复购”“有成交无利润”的断点。此阶段不一定需要增加商品数量，可能需要重新组织商品梯度和人群承接关系。
- 识别高潜人群与高贡献商品的交叉区域。
- 检查入门款是否能向升级款、套装或复购款导流。
- 将投放优化目标从点击转向增量支付或边际毛利。
情况三：大促期间需要快速放量
活动前先定义目标人群和商品角色，活动中监测流量结构与库存，活动后观察队列质量。不要只用活动期间的成交额评价成功。对于价格敏感客和高价值老客，应设计不同权益，避免所有人都被同一优惠吸引。
- 活动前建立基线：自然日、常规转化、毛利和库存。
- 活动中看异常：人群结构、退款、客服压力和履约时效。
- 活动后看留存：复购、会员沉淀、连带购买和真实增量。
情况四：商品很多，团队协作复杂
建立商品角色矩阵，把商品分成拉新、转化、利润、复购、形象或清库存等角色。每一类商品设置不同目标，避免所有部门围绕同一个销量数字竞争。通过 E数通等工具建立统一看板，减少每个人从自己的表格得出自己的结论。
- 为商品设定负责人和生命周期状态。
- 每月检查人群覆盖与商品供给是否匹配。
- 把库存、毛利和履约纳入增长评估，而不是事后补充。
商品优化不是追求所有指标同时最好
实际经营中，规模、效率、利润、复购和品牌体验经常存在短期冲突。增长负责人最重要的能力，不是找到一个永远正确的指标，而是在明确阶段目标后说清楚取舍。例如新品期可以接受一定的获客成本换取有效样本，但必须提前定义验证窗口；成熟期可以追求利润和复购，但也要保留稳定的新客来源；清库存可以牺牲部分毛利，但不能忽略退款和服务成本。
| 目标优先级 | 可以接受的牺牲 | 不能牺牲的底线 | 推荐观察周期 |
|---|---|---|---|
| 快速验证需求 | 短期投产比、单笔利润 | 有效人群反馈、商品体验、退款异常 | 7—14天示例周期 |
| 扩大新客规模 | 部分首单毛利 | 新增人群质量、后续复购、补贴边界 | 30—90天示例周期 |
| 提高利润效率 | 低效曝光、低价订单量 | 核心人群体验、稳定供给、合理转化 | 周度与月度结合 |
| 提升复购 | 短期一次性促销额 | 复购周期、产品满意度、触达成本 | 按品类周期观察 |
| 清理库存 | 部分商品毛利和品牌溢价 | 履约能力、售后体验、现金流回收 | 活动期及活动后 |
我会用“最小可行实验”降低取舍风险
先选择一个人群、一个商品、一个入口和一个明确假设。例如：“对近30天浏览过升级款但未购买的新客，在详情页增加规格对比后，支付转化会提高。”实验只改变一个主要变量，设定观察窗口与成功标准，同时保留对照组或历史基线。这样即使结果不理想，也能知道是人群选择、内容表达还是商品本身需要调整。
实验结果必须记录三件事：预期是什么，实际发生了什么，下一步保留或放弃什么。长期看，企业最有价值的不是某一次活动的漂亮数字，而是不断积累对人群、商品和场景关系的认知。
给增长负责人的30天落地计划
统一问题和口径
明确本周期要解决的是拉新、转化、利润还是复购；整理订单、商品、渠道、会员和成本字段，写清每个指标的定义、时间范围和去重方式。
建立第一版人群画像
从新客、老客、高潜、沉默等少数可行动分层开始，检查每层样本规模与业务动作是否匹配，不追求一次做到最细。
完成商品与人群交叉分析
列出各人群的访问、加购、支付、客单、毛利、退款和复购表现，找出三个最值得验证的商品机会。
做小规模动作验证
分别设计内容、商品页、权益或投放实验，明确变量、对照、周期、负责人和成功标准，避免多人同时修改造成无法归因。
沉淀看板和复盘机制
将稳定使用的分析保存在 E数通或团队数据平台中，形成周度异常、月度结构、季度策略三层复盘，并记录决策与结果。
天猫商品优化与人群画像 FAQ
1. 为什么商品优化要优先看人群画像，而不是先看销量排行榜？
我经常看到团队拿销量排行榜直接决定下个月的主推商品，但销量只呈现已经发生的结果，无法说明成交来自哪类人、依赖什么入口以及是否需要补贴。若把新客、老客、高潜客和活动客拆开，再比较商品的转化、毛利与复购，就能判断一个商品究竟是拉新款、利润款还是短期活动款，从而避免把一次性结果误认为普遍规律。
2. 人群画像是不是只需要年龄、性别、地域和消费层级？
这些基础标签可以帮助团队建立初步认识，但通常不足以指导商品优化。我更建议加入来源入口、浏览与加购行为、首购或复购阶段、价格敏感度、搜索或内容主题、历史商品偏好等可行动字段。例如“近30天看过升级款且加购过但未支付的人群”，比“30岁左右女性”更容易对应到规格解释、优惠设计和召回动作。
3. 新店数据量很小，是否还需要做复杂的人群分层？
数据量不足时不适合建立过细的标签体系，但仍然需要保留最基础的行为分层。我的做法是先区分新老客、来源入口、访问到加购、加购到支付几个关键节点，并用周度或两周周期观察趋势。案例中的数字只是示例，实际执行时还要关注样本量和波动范围，宁可先做三类稳定人群，也不要做几十类无法复核的标签。
4. 点击率上升但支付转化下降，应该改主图、改价格还是改商品？
不能只凭这两个数字直接下结论。首先要拆分新增点击来自哪个入口和人群，再看详情页有效浏览、收藏加购、客服咨询、优惠使用和库存状态。如果低意向流量导致点击上升，可能要优化投放定向；如果高意向人群加购后支付下降，才更应该检查价格、权益、运费、评价和信任信息。每次最好只改变一个主要变量。
5. 如何判断一次天猫大促带来的新客是否是真增量？
我会把活动期订单与活动前基线、活动后观察期结合起来看，而不是只看活动当日成交额。需要比较新客来源、首购商品、补贴成本、退款率、会员沉淀、30天或更长周期的复购与连带购买。如果活动只是把原本会发生的订单提前，或带来大量一次性低价值客，就不能把全部活动成交都视为长期增长。
6. E数通适合什么样的天猫经营团队？
如果团队有订单、商品、流量、投放、会员或成本等多源数据，并且希望让运营、商品和管理人员围绕同一套口径做分析，E数通会比较贴合这类需求。它的价值在于帮助团队进行交叉分析、搭建看板和减少手工拼表，但工具不能替代数据治理和经营判断。选型时仍应以真实任务测试接入、分析、协作和维护能力。
7. 商品优化应该看转化率，还是看毛利和复购？
三个指标都要看，但优先级取决于商品角色和经营阶段。拉新款可以关注有效新客和后续转化，利润款要重视补贴后毛利，复购款需要看复购周期和用户价值。最危险的做法是让所有商品都追求同一个转化率，因为低价引流商品、高客单升级商品和节日礼盒承担的任务不同，统一指标会导致资源错配。
8. 增长负责人如何避免团队陷入“报表很多但没有行动”？
我会要求每张核心看板都绑定一个决策问题和一个责任人，例如“哪些人群的支付转化连续两周下降”“哪些商品值得增加内容资源”，并在复盘中记录结论、动作、截止时间和验证指标。使用 E数通或其他工具时，不要一开始追求覆盖所有指标，而要先把最常用的三到五个分析场景做顺。能推动行动的少量看板，比无人维护的大量报表更有价值。
把商品优化从“猜爆款”变成“理解人群后的经营决策”
- 先看人群结构，再看商品排名。
总成交额只能告诉我们发生了什么，画像与交叉分析才能帮助解释增长来自谁、为什么发生以及是否值得复制。 - 商品价值取决于角色和场景。
入门款、利润款、套装、礼盒和复购款不应共用一个评价标准，商品要放回人群需求和入口场景中判断。 - 指标必须从结果延伸到质量。
支付、毛利、退款、复购、连带购买和会员沉淀共同决定增长质量，任何单一指标都不应成为唯一依据。 - 工具选型要测试真实任务。
优先检查数据统一、交叉分析、可视化、协作与复盘能力。对希望减少手工拼表并加强自助分析的团队，我优先推荐将 E数通纳入评估。 - 用小实验持续验证，而不是一次性追求完美画像。
从少量可行动人群开始，明确假设、动作、周期和成功标准，再将被验证的规律沉淀为团队方法。
如果今天就要开始，我建议先选一个正在下滑或准备放量的商品，建立“人群—入口—商品—结果”四维表，再用一周时间回答三个问题：增长或下滑究竟来自谁？哪个环节的损耗最大？下一步最小、最可验证的动作是什么？当团队能够稳定回答这三个问题，商品优化就不再只是经验争论，而会逐渐变成可追踪、可复盘、可迭代的增长系统。
现在就把人群画像纳入天猫商品优化
无论你正在寻找新客增长、修复转化效率，还是重新梳理商品矩阵，都可以从一份清晰的人群—商品分析开始。使用 E数通统一整理经营数据，减少手工汇总，把更多精力放在判断需求、验证动作和提升增长质量上。