过去几年，天猫淘宝的用户量呈现爆发式增长。近年，随着一线城市用户量趋于饱和，阿里的重心从原来的流量运营逐渐转移到用户运营上。
当“流量+转化率+客单价”的公式逐渐失效，品牌经历着诸多挑战。一方面，企业受传统技术和方法的限制，难以准确、及时地掌握消费者动向。另一方面，品牌还面临着拉新难导致成本高、品牌力弱导致留不住消费者、消费者对价格敏感导致价格战等难题。
为了能够有效利用数字化带来的消费者全景视野，天猫开发出FAST指标体系，从“可运营消费者AIPL总量、消费者关系流转力、粉丝(会员)总量、粉丝(会员)活跃度”四个维度量化商家消费者运营的效果，为消费者管理体系赋能，具有可量化、可对比、可优化的属性，解决了过去GMV指标无法考虑消费者转化时间和消费者质量等维度的问题。
Fertility(F)-AIPL人群总数量指数：曾达到过AIPL状态的消费者去重总量指数化后的结果。
Advancing(A)-AIPL人群加深率：存在AIPL状态提升的消费者去重总量在AIPL人群总量占比的指数。
Superiority(S)-超级用户人群总量指数：高净值、高价值及高传播力消费者,即有意向与品牌产生互动的人群，如会员，去重总量指数化后的结果。
Thriving(T)-超级用户人群活跃率：有过活跃行为(包括180天内有加购、收藏、领取权益或积分、互动等行为)的超级用户在超级用户人群总量的占比。
FAST指标体系能够更加准确的衡量品牌营销运营效率，同时FAST也将品牌运营的视角从一时的输赢(GMV)拉向了对品牌价值健康、持久的维护。
对于品牌来说，无论在产品研发，生产配送，市场营销等各个环节，都希望能更多听到消费者的声音，并将其主要工作围绕消费者展开，达到培养并扩充固定消费客群，也就是属于自己品牌的粉丝。所以对消费者的深入理解，也就成为了企业成功的关键之道。
要真正实现消费者运营，最重要的是对数据的运用。只有知道品牌的消费者是什么人，他/她有什么需求，并且成功地接触到他/她，才能最大化消费者的商业价值。
阿里打造的一系列用户运营产品就为品牌做消费者运营提供了坚实的数据基础。从2017年推出数据银行，到策略中心、创新中心等产品的陆续登场;从AIPL的人群分类逻辑，到FAST指标的推出，阿里一直在积极地探索“消费者运营”的具体路径。
首先，在品牌数据银行中首次实现了对AIPL消费者行为数据的全链路可视化。品牌从此知道它在阿里的平台上有多少消费者，都是些什么样的人，以及他们与品牌的关系是怎么样的。品牌通过对每个消费者在不同阶段的特征可以清晰地观察跟踪，进而规划对不同阶段消费者的运营，使得对每个消费者的触达都是“量身定做”的，大大提升品牌触达效率。
FAST体系将消费人群进行了划分，品牌运营可以向精细化发展。FAST体系在数量维度层面，提供全网消费人群总量(Fertility)和高互动的超级用户数(Superiority);在质量维度层面，提供了加深率(Advancing)和超级用户活跃度(Thriving)。从原来的流量导向转向高质量的流量导向，让品牌的运营更加精准。
FAST指标体系能够更加准确的衡量品牌营销运营效率，同时FAST也将品牌运营的视角从一时的输赢(GMV)拉向了对品牌价值健康、持久的维护。
