天猫店铺层级：我差点因为这玩意儿丢了饭碗

去年10月底，我记得特别清楚，离双十一就两周了。我们店销量本来稳得一批，突然像泄了气的皮球，访客数咔嚓掉了一半。老板半夜给我打电话，声音都变了：“小李，怎么回事？推广费白花了？”（我当时冷汗都下来了。）

这层级到底是个啥鬼

说白了，它就是天猫给你店铺画的一条线。根据你过去30天卖了多少银子，把你扔进1到7层里的某一层。层越高，理论上平台分给你的流量蛋糕就越大。但重点来了——这玩意儿反直觉的地方太多了。

我当初就傻乎乎以为，拼命冲销售额爬上高层就万事大吉。结果呢？爬是爬上去了，发现周围全是豺狼虎豹（都是同类目大卖家），竞争成本陡增，利润反而被压薄了。真不如在第四层舒舒服服当个“地头蛇”。

对了，说到计算周期，这里有个大坑。它不是实时的！有延迟，大概3到7天。我上次为了冲层级，集中搞了波促销，钱花出去，眼巴巴等了四五天才看到层级变动。（那几天简直度日如年。）

拿数据说话，别光靠感觉

后来我学乖了，让小王（我们店那个总爱钻牛角尖的运营助理）拉了份数据，做了个简单的对比表。你看一眼就明白：

所处层级	大概流量占比	我们的实际感受
1-3层	10%以下	熬日子，但压力小
4-5层	20%-35%	最舒服的“黄金区”，竞争可控
6-7层	35%以上	流量大，但天天打仗，累死

（这数据是我们自己估算的，天猫不会明说，但八九不离十。你看，中间层才是香饽饽。）

还有个事儿我得吐槽。层级规则时不时会微调，阈值（就是那个销售额门槛）可能变。我去年就吃过亏，按老黄历去冲，结果白忙活一场。

你要是好奇自己店铺大概在什么位置，可以粗略算算。我当时用Python写了几行代码，随手跑一下心里有个底：

def estimate_tier(gmv):
    # gmv 是近30天成交额，单位元
    # 下面的阈值是我根据经验瞎猜的，别当真，以后台为准！
    thresholds = [0, 30000, 100000, 300000, 800000, 2000000, 5000000]
    for i, limit in enumerate(thresholds):
        if gmv < limit:
            return i  # 返回层级，从1开始计数的话要加1
    return len(thresholds)

（这代码纯属自娱自乐，准确性不保证！天猫的后台算法复杂得多，可能还掺了退款率、纠纷率这些鬼东西。）

所以啊，别把层级当成唯一目标。盯着它，但别被它牵着鼻子走。稳扎稳打比大起大落强多了。你们店现在卡在几层了？有没有什么奇葩经历？