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從結果倒推目標,了解過程:數據運營改變一個企業的運營現狀

更新時間:2020-05-14

  當今世界,個人的數字化程度和普及率越來越高,企業為適應數字經濟新環境的要求,與其用戶建立良好的溝通,紛紛開啟數字化戰略轉型,將業務逐步線上化和數據化,并以數據為關鍵生產要素,采取數據化運營的方式驅動業務的發展,提升用戶體驗和企業的競爭力。那么,問題來了,到底什么是數據化運營?如何開展數據化運營呢?這里涉及到什么是數據化、什么是運營等幾個關鍵問題,筆者結合過往的經驗,談談自己的理解和看法。數據化運營的概念比較大,涉及的內容比較多,筆者將分為概念篇、實操篇來闡述,我們先從來開啟數據化運營的探秘之旅。

  1、什么是數據化

  數據是用符號化的語言對客觀世界的測量和記錄。對于企業或商業組織來講,數據化通常指的就是業務的數據化。業務數據化則是指將業務進行數字化、在線化的表達和重構后,同用戶建立新的連接和互動關系,這個過程我們也稱之為業務的數據化。可見,先有業務的在線化和IT化,然后再有業務的數據化(如圖1)。數據化并未改變業務的底層核心邏輯,只是在時空上重構了業務的應用場景,并以數據為線索來重新表達和解釋業務了。

  數據化運營從業務的數據化開始,業務的數據化為我們提供了數據基礎,是我們后續開展數據化運營的前提。

  2、什么是運營

  運營是我們耳熟能詳的詞語,但大家對于什么是運營都莫衷一是。筆者認為,應該從為什么需要運營來理解它的內涵。我們為什么需要運營呢?當我們把概念模型變成了可售賣化的商業產品(包括實體產品、虛擬產和服務等)后,我們會面臨一些問題:怎么才能讓更多的用戶知道并使用我們的產品,怎么才能基于用戶反饋改進我們的產品功能,如何做才能給用戶更好的使用體驗,如何才能讓使用產品的用戶更活躍,如何才能讓更多的用戶愿意付費等等。我想這些問題實際上解釋了運營存在的價值和意義,解決這些問題就是運營要做的工作。基于此,我認為運營可以這樣定義:從解決產品與用戶之間存在的問題出發,為達到產品的商業目標而開展的一系列工作。

  從以上我對運營的定義可以看出:

  (1)業務問題不同時,運營工作的側重點會不同。當問題涉及的是產品功能時,我們要重點做的就是產品運營;當問題涉及的是服務方面的不足時,我們要重點做的就是服務運營;當問題涉及的是用戶活躍度低、用戶反饋差時,我們要重點做的就是用戶運營。所以,我們后續會圍繞用戶運營、產品運營等運營工作的分支來展開研究。

  (2)運營工作需要長期做、持續做、循環迭代的做。產品有其生命周期,產品也會不斷擴張和迭代,產品與用戶之間的問題也會因之而層出不窮。所以,運營工作是需要常態化的、專人專崗的去落實的。

  (3)運營需要精細化,而精細化離不開數據化。運營涉及的工作內容瑣碎復雜,會有很多臟活兒、累活兒,事無巨細都要一一去落實。因此,運營工作要做好,精細化是少不了的。如何做到精細化呢,數據化就是很好的手段。將運營工作數量化、精確化,無疑是對運營的精細化大有益處的。這點同我們后續要談數據化運營是高度契合的。

  3、 什么是數據化運營

  從字面上理解就是將運營工作數據化。數據化運營是指從數據的角度來分析和解決業務運營工作中存在的問題或不足,以實現商業目標的過程。數據化運營的內在機制是:“數據化”是方法和手段,“運營”才是核心和目標,數據化的方法和手段運用到運營場景中,通過業務問題指標化、指標定量化、業務問題數量化、分析模型化等數據化處理動作,作用于用戶運營、產品運營等場景中,指導業務運營的決策,實現了運營的數據化落地,完成了兩個閉環:數據的閉環和業務的閉環,最終用數據的方法解決了業務運營的問題,達到了業務的商業目標。

  4、 數據化運營包含哪些內容

  前面已經提到運營的內容包括用戶運營,產品運營等幾個主要分支,所以數據化運營的內容可以分解為:數據驅動產品運營,數據驅動用戶運營,數據驅動活動運營等,也就是將數據化的方法和手段應用到產品運營、活動運營等場景中。這個我們以前中小學時期解應用題是類似的,都是將具體場景下的問題數學化,通過建立方程式或函數關系來解答問題。

  5、 數據化運營怎么做

  用數據化的方法來解答業務運營中的問題,在不同的場景下可能會采取不同的方法,但大體的套路應該大同小異。

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