數字化運營的核心究竟是“數字化”還是“運營”，不同的利益相關者有著不同的理解和解釋。我們認為，兩者互相依存、密不可分，可通俗的定義為通過數字化技術幫助企業實現數字驅動下的高效、敏捷、智能的運營管理。其中數字化技術已不再局限于傳統的IT技術，還包括人工智能、區塊鏈、云計算、大數據等新興技術；而企業運營管理則是與產品生產和服務創造密切相關的各項管理工作的總稱，涵蓋了經營過程中的計劃、組織、執行和控制等。只有將“數字化”和“運營管理”作為一個統一的、有機的整體對待，技術方能賦能企業。

從企業角度來看，企業不僅面臨全球經濟增長放緩、行業競爭持續加劇的常態環境，還要應對用戶需求越發苛刻、經營成本不斷上升的直接挑戰。內憂外患，如何突圍？從供給側分析，數字化技術的發展和普及使得數字化技術平臺越發成熟，為企業創新管理創造了有利條件。正因為如此，融合數字化技術的IT解決方案為企業提供了一種解決問題的可能。數字化運營可以幫助企業管理者們快速透視從戰略到執行的全景視圖，利用預測和模擬等技術手段，即時洞察經營過程中的不確定性，適時應對變化，從而幫助企業有效解決經營過程中長期存在的的高庫存、高成本、長交期、低效率等問題。

數字化運營是數字化轉型基礎，其本質是通過大數據加算法，自動智能，化解復雜環境的不確定性，優化資源配置效率，創建企業核心競爭優勢。隨著全球信息應用技術架構大遷徙，企業數字化轉型正在經歷從基于傳統IT架構的信息化管理，邁向基于云架構的智能化運營。

新零售的最大優勢是全面打通并深度融合了線上線下和現代物流系統，實現零售商與用戶的持續深度交互，從而為精準營銷、互動營銷等各種銷售策略的實施奠定了堅實基礎。新零售的整體方法論是以商品為入口實現與人的連接，人是新零售經營模式的核心所在。從這個角度來看，新零售運營包括三大要素：引流商品、經營社群、增加服務內容。這三個方面的連接貫通點是用戶，即圍繞用戶體驗建立商品與用戶的連接關系，然后將眾多用戶聚合組織起來形成社群，通過社群運營將用戶培育為企業的忠誠粉絲，最后通過各種增值服務獲取收益。

2企業數字化運營趨勢分析

01 人口紅利逐漸消失，互聯網進入存量競爭階段

中國互聯網規模經濟的兩個基礎指標——用戶數量和用戶，在最近一兩年相繼放緩了增速，甚至可以說觸及了想象力的天花板。對于互聯網而言，新常態已成定局：人口紅利消失、時長紅利漸微，互聯網競爭走向存量市場。

在時長區間的競爭中，還存在各個同業企業的競爭，必然導致競爭越來越激烈。在如此嚴峻的背景下，企業必須進行改變以應對挑戰——業務流與數據流融合建設，運營數字化、精細化。

02 業務流與數據流融合建設，運營數字化、精細化

首先是數字化，這與過去的單純數據統計不同，數據統計已無法滿足存量競爭市場的需求。如今的數字化主要體現在兩個部分，一是數據驅動決策，通過數據幫助產品改進、運營優化、營銷分析和商業決策，即 BI；二是數據驅動產品智能，基于數據基礎嵌套算法模型，反哺結果數據給產品，使其擁有學習能力，完成自主迭代，即 AI。

其中，BI 的作用不僅僅是做一個報表，給上級領導做匯報，而是通過 BI 及時和結構化的數據真正輔助產品改進、運營優化、深入營銷分析和科學商業決策。AI 概念如今較流行，但從理念到落地需要很大的成本，對數據的基礎建設有極高的要求。

其次是精細化，強調基于深度的客戶洞察提供個性化服務，實現精準營銷、降本增效的目的，包含客戶深度洞察和精細化運營兩個方面。

客戶深度洞察的前提是通過打通全渠道用戶數據生成用戶標簽、構建用戶特征工程，深入了解用戶行為習慣與消費偏好，從而引導企業更好地做精細化運營；精細化運營側重基于客戶的差異化特征、偏好與需求，定制差異化、個性化服務、產品與服務，提升客戶體驗和業務轉化。

總體來看，行業整體趨勢是將業務流和數據流融合建設，從而達到運營數字化、精細化的最終效果。

03 看不見，摸不著，數字化運營到底是什么？

事實上，數字化運營的概念已經在各行業中普及，但目前為止沒有一個標準化的定義。在這里，總結了幾個關鍵詞：

準確、完備的數據。這是所有企業的數字化運營的基礎。

體系化、量化。如果企業無法體系化的評估業務，數字化運營可能是單點式的，為企業帶來的價值會受限。

運營各環節。企業不僅要關注運營結果，分析業務結構，也要把數字化運營理念和方法應用到運營各環節。

降本增效。降低對傳統線下重人工、非標模式的提高，提高線上化直接客戶運營的能力，從而達到降本增效，提高企業效益的目標。

企業制度與戰略。之所以上升到戰略高度，是因為數字化運營對外可覆蓋用戶全生命周期管理并起作用，對內可覆蓋業務全流程，如通過優化用戶體驗，輔助識別隱藏的用戶需求，從而驅動業務創新。因此，從企業制度與戰略角度重視會使數字化運營更易從理念落地到實踐，從而釋放價值。

04 數字化運營的價值與意義是什么？

數字化運營的價值主要體現在四個方面:

第一，促進用戶活躍。通過精細化渠道觸達、活動運營，提升用戶訪問頻率與使用時長，有效增強用戶對產品的價值認同與內容依賴。比如給用戶提供更加有吸引力的內容，會提升用戶活躍度、使用時長等指標。

第二，優化用戶體驗。通過診斷產品可用性與易用性，改善產品感官體驗與交互體驗，提升獨立用戶與全局用戶的滿意度、忠誠度。

第三，提升用戶價值。通過建立用戶分層體系，細分用戶需求，了解用戶業務偏好與消費習慣，對業務流程進行診斷，有效提升業務各環節的轉化，提升用戶價值。

第四，驅動業務創新。通過整體性的用戶需求與產品價值與需求度滿足評估，定位業務運營困境，指導業務創新與競爭力提升。

05 數字化運營落地的難點

數字化運營的價值毋庸置疑，但少有企業能不斷地釋放價值，主要存在以下 3 個應用難點。

第一，基礎弱。如數據不準確、數據質量低、可應用性差；無法打通多應用系統，數據成為孤島；運營離不開人，而市面上運營思維和數字化思維均具備的人才少，企業內部缺乏數字化運營人才導致落地難也是主要原因，因此，需要企業自己培養。

第二，應用淺。如指標不科學、無體系；數據分析深度不夠；缺乏業務洞察和建議。很多企業止步在有數據和看數據階段，不知道如何把數據分析真正地轉化成業務的洞察和建議。

第三，沒閉環。如企業通過數據分析找到一些業務洞察，但如果改進問題，會涉及到多部門協作，把數據洞察落地到實際業務便考驗企業的協作機制和企業體制文化。此外，落地后的效果評估是否科學和智能直接決定釋放價值大小，效果評估后，企業的持續迭代機制是否完善直接決定閉環能否有效運轉。

因此，很多企業深知數字化運營的價值，但無法將其釋放。

綜上所述，數字化運營是企業現階段破局的趨勢，數字化運營主要包含數字化和精細化兩大塊，企業建立數字化運營體系和制度后，可對客戶全生命周期進行數字化管理，對全業務流程進行數字化診斷和精細化價值提升。但如今，企業面臨著數據基礎弱、應用淺、沒閉環的數字化運營困局。

3數據驅動的競爭力打造

01 從需求出發，打造數據應用閉環

具備數據驅動競爭力的企業一定是從業務需求出發的，因為最終評估企業競爭力的也是業務價值。

從需求出發的數據應用閉環涵蓋：業務需求、數據準備、數據應用、業務迭代、效果評估。

業務需求。只有從業務需求出發的數據應用，才能最終應用到業務中并創造價值。值得一提的是，這里的業務需求意義廣泛，技術部門也可能是數據應用的需求方，如技術部門提出給 APP 的穩定性做監測。

數據準備�；�于業務需求要做一定的數據準備，如果企業有相應數據只需整理數據邏輯，如果企業沒有相應數據需要做對應的數據采集。

數據應用。數據應用可以粗略分為簡單的分析應用和數據產品化的應用，之后會進行展開介紹。

業務迭代。當具備成熟的數據應用思路后，便可實際應用于業務迭代中驗證。

效果評估。通過業務迭代驗證后的數據，可以通過數據分析進行效果評估，從而判斷迭代方向是否正確。

之后，基于效果評估或業務實際情況，又產生新的業務需求，從而不斷地使閉環運轉和完善。

02 數據需求可以是什么？

業務需求是數據應用閉環的第一步，也是最關鍵的一環。那么，業務數據可以是什么呢？

整體上，可以劃分為兩個方面：一方面為單純的數據分析應用，通過數據分析診斷業務流程問題，評估業務效果、指導業務迭代，主要是指導業務方向，并不涉及與產品打通或更改產品流程；一方面為數據產品化應用，通過數據二次開發將數據應用至產品流中，提高個性化程度，如智能推薦算法。

03 數據分析應用的細分模塊

數據驅動精細化運營的細分模塊主要可劃分為以數據運營為基礎，用戶運營、產品運營、活動運營、內容運營四大方面，基于企業的性質、階段、行業可能會存在一些差異。

“數據運營”對以上四個模塊的運營具有支撐和驅動的作用。在每一個模塊的日常運營工作中，都可以運用數據運營的思路來達到量化評估、提升轉化的效果。

這里補充下：數據運營崗位和其他運營崗位的區別，以及如何建立職能劃分？

數據運營崗位主要承擔兩個職責：第一，沉淀企業內部方法論促進復用，如將某業務線的優質應用案例進行方法論的總結，并復用到下一次活動或其他業務線的實踐中。第二，將數字化能力賦能給用戶運營、產品運營等運營人員，從數據采集、處理、分析到應用的數據應用流程和思維的培養。

數據運營的崗位可以有兩種設法：一是融合在各個運營模塊中，有一個專人負責該模塊的數據驅動。這樣做的好處是，專人負責更加了解業務，但是這依賴個人能力；二是一個單獨的團隊，在業務線有需求的時候駐場到各個業務線中去進行深度的合作。好處是便于行內知識沉淀和質量把控；壞處是業務理解能力可能不足。如果業務人員具備一定的數字化能力，建議業務線的數字化運營工作，由用戶運營、產品運營、活動運營和內容運營的業務人員承擔的效果會更好。

下面詳細介紹四個細分模塊。

（一）數據驅動用戶運營

在數據驅動用戶運營上，主要有兩個關鍵方面：

一方面，我們需要了解用戶生命周期價值，了解處在每一個生命周期的客戶有多少，累計客戶結構是否健康等；

另一方面，在每一個階段，進行客戶的質量評估，這里可以借助一些關鍵指標去判斷，比如新手期的“激活率”，成長期的“留存率”等。同時，每一個階段都建設更細分的場景去做數據的深度分析。

每一個環節，企業均可用對應的數據指標作為北極星指標衡量。

舉個例子，新手期的激活，是所有產品都會重視的一個分析場景。那么“激活”怎么定義，客戶需要完成哪個步驟才算是激活？在這個過程中，注冊、登錄、實名認證的基礎功能流程是否順暢，我們設置的一些新手引導策略是否真正起到激勵客戶完成全流程的作用？

因此，在對基礎功能做評估時，可以有一個完整的指標體系，來評估每一步的流程轉化情況，如停留時長、輸入框的操作便捷度等。

影響激活率的另外的一個就是新手引導策略。企業可以通過產品化的方式輔助新手引導，如針對新用戶在產品中設置第 1 天、第 2 天、第 7 天、第 30 天的觸達活動，并通過數據分析的方式查看每個環節的推送效果，分析優化的效果提升等，定位優化點，從而指導迭代方向。

（二）數據驅動產品運營

在上圖中，引用了一張用戶體驗結構圖。圖中用戶體驗分為 5 個層次，每一個層次我們都可以通過關鍵指標來判斷，通過相關策略，最終達到支撐我們用戶體驗提升的效果。

（三）數據驅動活動運營

在活動運營的閉環里面，會經歷以下階段，分別是：設定目標——方案策劃——技術實現——效果評估——策略優化，每個階段都可以應用數字化運營。

在設定目標時，結合客戶的屬性、行為偏好、價值標簽、進行人群篩選；方案策劃上可以參考歷史活動不同方案的活動效果，進行活動方案的評估和調優；效果評估的環節，希望能夠實時性地洞察活動觸達面積以及最終的轉化與業務貢獻：在觸達的客戶中，有多少用戶因為不感興趣而直接關掉了活動落地頁，又有多少用戶按照引導流程完成了最終轉化，整個流程都是可以通過數據訪問量、轉化率等指標去做衡量。

（四）數據驅動內容運營

內容運營的重點是找到對的人、用對的方式、送達對的信息，通過三者的不斷調優，找到最合適的、高效的運營策略。

整體上，需要對每一類信息進行完整的管理，從對應的目標人群畫像出發設置適用的信息。對業務整體的掌控也需要站在戰略角度分析，以評估內容運營的優化空間。
 
總體上，在數據分析應用的方向，常見痛點為：數據基礎弱、現有數據工具難以滿足分析需求、數據分析深度不夠、數據洞察到業務難落地。

4企業數字化運營落地實踐

《系統動力學》課程中有這樣一個概念——系統是由要素和連接各個要素的關系組成的。當系統出了問題，可能是要素的原因，也可能是連接關系的原因。

經過抽象，對系統影響最大的幾個因素可總結為三點：人才、產品和體制。

人才涉及到各個方面，決策層、統籌層、落地層等層級是否能夠就數字化運營的思路達成共識，這將決定產出的數據分析結果和數據應用的結果與質量。

產品決定了數據分析和數據應用的產品體系，是否能夠滿足行內的業務發展需求。

體制為連接關系，強調數據采集到應用全流程規范清晰、負責人明確。