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从结果倒推目标,了解过程:数据运营改变一个企业的运营现状

更新时间:2020-05-14

  当今世界,个人的数字化程度和普及率越来越高,企业为适应数字经济新环境的要求,与其用户建立良好的沟通,纷纷开启数字化战略转型,将业务逐步线上化和数据化,并以数据为关键生产要素,采取数据化运营的方式驱动业务的发展,提升用户体验和企业的竞争力。那么,问题来了,到底什么是数据化运营?如何开展数据化运营呢?这里涉及到什么是数据化、什么是运营等几个关键问题,笔者结合过往的经验,谈谈自己的理解和看法。数据化运营的概念比较大,涉及的内容比较多,笔者将分为概念篇、实操篇来阐述,我们先从来开启数据化运营的探秘之旅。

  1、什么是数据化

  数据是用符号化的语言对客观世界的测量和记录。对于企业或商业组织来讲,数据化通常指的就是业务的数据化。业务数据化则是指将业务进行数字化、在线化的表达和重构后,同用户建立新的连接和互动关系,这个过程我们也称之为业务的数据化。可见,先有业务的在线化和IT化,然后再有业务的数据化(如图1)。数据化并未改变业务的底层核心逻辑,只是在时空上重构了业务的应用场景,并以数据为线索来重新表达和解释业务了。

  数据化运营从业务的数据化开始,业务的数据化为我们提供了数据基础,是我们后续开展数据化运营的前提。

  2、什么是运营

  运营是我们耳熟能详的词语,但大家对于什么是运营都莫衷一是。笔者认为,应该从为什么需要运营来理解它的内涵。我们为什么需要运营呢?当我们把概念模型变成了可售卖化的商业产品(包括实体产品、虚拟产和服务等)后,我们会面临一些问题:怎么才能让更多的用户知道并使用我们的产品,怎么才能基于用户反馈改进我们的产品功能,如何做才能给用户更好的使用体验,如何才能让使用产品的用户更活跃,如何才能让更多的用户愿意付费等等。我想这些问题实际上解释了运营存在的价值和意义,解决这些问题就是运营要做的工作。基于此,我认为运营可以这样定义:从解决产品与用户之间存在的问题出发,为达到产品的商业目标而开展的一系列工作。

  从以上我对运营的定义可以看出:

  (1)业务问题不同时,运营工作的侧重点会不同。当问题涉及的是产品功能时,我们要重点做的就是产品运营;当问题涉及的是服务方面的不足时,我们要重点做的就是服务运营;当问题涉及的是用户活跃度低、用户反馈差时,我们要重点做的就是用户运营。所以,我们后续会围绕用户运营、产品运营等运营工作的分支来展开研究。

  (2)运营工作需要长期做、持续做、循环迭代的做。产品有其生命周期,产品也会不断扩张和迭代,产品与用户之间的问题也会因之而层出不穷。所以,运营工作是需要常态化的、专人专岗的去落实的。

  (3)运营需要精细化,而精细化离不开数据化。运营涉及的工作内容琐碎复杂,会有很多脏活儿、累活儿,事无巨细都要一一去落实。因此,运营工作要做好,精细化是少不了的。如何做到精细化呢,数据化就是很好的手段。将运营工作数量化、精确化,无疑是对运营的精细化大有益处的。这点同我们后续要谈数据化运营是高度契合的。

  3、 什么是数据化运营

  从字面上理解就是将运营工作数据化。数据化运营是指从数据的角度来分析和解决业务运营工作中存在的问题或不足,以实现商业目标的过程。数据化运营的内在机制是:“数据化”是方法和手段,“运营”才是核心和目标,数据化的方法和手段运用到运营场景中,通过业务问题指标化、指标定量化、业务问题数量化、分析模型化等数据化处理动作,作用于用户运营、产品运营等场景中,指导业务运营的决策,实现了运营的数据化落地,完成了两个闭环:数据的闭环和业务的闭环,最终用数据的方法解决了业务运营的问题,达到了业务的商业目标。

  4、 数据化运营包含哪些内容

  前面已经提到运营的内容包括用户运营,产品运营等几个主要分支,所以数据化运营的内容可以分解为:数据驱动产品运营,数据驱动用户运营,数据驱动活动运营等,也就是将数据化的方法和手段应用到产品运营、活动运营等场景中。这个我们以前中小学时期解应用题是类似的,都是将具体场景下的问题数学化,通过建立方程式或函数关系来解答问题。

  5、 数据化运营怎么做

  用数据化的方法来解答业务运营中的问题,在不同的场景下可能会采取不同的方法,但大体的套路应该大同小异。



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