数字化转型已成趋势，在这趋势下如何高效的做好数字化运营

       在高度互联的数字化世界中，各类互联网技术发张愈发成熟，多数企业也相继开展名为数字化转型的战略。目前大家都在谈论的数字化转型其实有着这样的背景和特征：客户\市场为先的文化、及时反馈、实时接受请求处理需求、自动化服务、智能化处理、在线访问、推进改变业务并重新定义业务等。

       而数字化的基础即是大量的、繁杂的、高度业务关联的基础数据。基于各类数据进行加工处理，分析呈现，灵活运用，改善业务的过程可被称为数字化运营。简单来说，数字化运营的本质还是注重“运营”的过程和手段，即发现问题  --分析问题   -  解决问题的过程都承担至关重要的角色。

       任何基于数据的运营手段，无一例外的最终目标就是为企业带来价值增长，诸如人员规模、GMV、AUM、财富利润或其他核心指标，背离这样的目标运营将失去主要意义，数子化运营的最终目标也应当是完全服务与业务 ，在这个简单讲数据与业务划分为四个层次关系。即：数据源自业务，数据反映业务，数据驱动业务，数据验证业务。

一丶数据源自业务

    数据来自哪里？ 原始的数据由业务层产出，由业务层维护之基础数据系统中，原始数据基本无法直接应用，需经过数据挖掘，预处理，清洗，转换等各种加工流程方可进入分析试用阶段。这一过程也是业务流程数字化的一部分。一般情况下最终的数据使用者（商业分析师或业务决策层）基本不再关心前期数据采集清洗或业务流程数字化等处理工作，而更在意最终展现在决策场景下数据内容，搭建一套符合业务逻辑的指标体系能更清晰说明业务情况：

     可根据业务的整体转化流程建立指标体系，如访问客户  -  注册客户  -  咨询客户  -  订单客户  -  付款客户 ，也可从庞大的指标体系中提取重点指标日常关注，或定期进行固定的专题分析（如客户消费轨迹分析），或周期性的产出一定的数据看板（日度、周度、月度）。

      运营分析：运营分析更注重对收集来的数据进行整体的分析和管理，一般呈现为周期性的报告，如周度月度分析报告，周度财务状况分析，客户关系分析等。

    经营策略：经营策略管理属于高层的管理决断，根据经营环节对应的数据分析来修改和制定策略，如消费者行为分析，活动策略的制定采取何种模式等。

战略规划：战略规划是通过企业内部和市场外部数据制定长远的规划的过程，如企业竞争里分析，行业环境分析等。

使用 XMIND 或者脑图等工具来进行业务指标拆分是数理思维不错的选择（如下图）

思维导图 逻辑图 组织结构图等

二丶数据反应业务

完善的符合业务发展逻辑的指标体系建成后，下一步就是让数据学会说话，及时反馈业务短板，针对业务场景的深刻理解和逻辑推理能力是解读数据必须得，威力让业务层更好的理解数据反映的业务情况，适当模型的使用也是必要的，例如基础漏斗模型， AARRR 模型等

漏斗模型， AARRR 模型等

另外的一些常用的分析方法也经常应用于各个业务场景，如四象限图， 帕累托图等

四象限图， 帕累托图

数据展示模型和方法多种多样，选取最适合业务场景和业务逻辑的模型和展示方法能更简明扼要的说明业务状况。

三丶数据驱动业务

数据驱动业务一直是难度很高的话题，通过数据模型或者可视化解读出的数据短板必须得到重视和解决，应用数据推进业务发展、解决业务短板也应当成为企业的日常工作之一。培养企业的数据思维，形成数据习惯也是一个长期过程。一个快速、高效、易用、可靠性高的数据平台，提供准确性高，及时响应，保证更新频次的数据供给将会对数据使用者和业务伙伴大有裨益。

数字化转型过程中离不开个数据产品、平台 ，数据团队和业务团队的高度协作，这也体现了书记运营精细化程度，从数据使用颗粒度的细分到管理层至一线业务伙伴对数字化的高度认可都应有体现。除了自上而下的对业务数据和数字化的高度重视，专业的数据运营对支撑团队也是有必要的，这样一支数字化团队除了掌握必备的数据分析方法，对整个企业的数据产品矩阵和数据指标也要有深刻的理解，最为关键的是需要深耕业务，如何处理好后台数据和一线业务伙伴二者的互通是相当困难的。

数字运营的本质还是人为干预的过程，在与数据使用者如何分析和使用数据进行决策，好的数据产品某些情况也能解决问题。当然数据偶尔也是不可靠的，如数据统计漏洞，数据口径不一造成的数据差异，大环境因素造成的数据波动等，数据本身是无法解读特殊情况的，并且数据本身是不具备业务背景的这些都需要具备老练行业经验的人进行解释和处理。

四丶数据验证业务

数据应用于业务层后，是否能带来预期收益，是否促进了数据化转型过程，其实答案并不肯定。过往数据仅能指引或者反映业务方向性的问题，并不能精准预测业务未来的结果，因此也需要形成一定  闭环 ，源自业务层的原始数据，加工后呈现出的数据模型反馈出业务过程的短板，经过人为使用数据对业务进行干预和调整后，业务结果的反馈对先前的数据系统，数据指标体系，数据模型，数据分析结论做出反馈和修正，以此形成正循环过程，促使数据和业务 同时不断完善，促成数字化转型的最终目标。

结语

数字化过程中各类数据都应当被高度应用，不仅参与至各业务流程中对业务进行优化改善，更应该参与到最终的业务决策中。数字化过程带来的数据化的管理和运营可探索的深度非常广阔，在与数据和业务之间复杂的联系和对业务的过程的深刻理解，其本身不能带来最大化的的业绩和效率，只有将正确的分析结果以最实际方式应用到业务层面才能产生效益，任何运营手段都需要考量最终为业务层和企业带来真实价值。