“计算不再只和计算机相关，它决定我们的生存”。
25年前，尼葛洛庞蒂在《数字化生存》一书中这样预测，道出了数字化生存的本质，当时的人们却无法想象一个数字化时代将如何到来。
20多年后的今天，相信没有人再怀疑这一事实，那就是我们正处于一个数字化时代。
如今，各行各业都致力于把数字化落实到企业的发展中，这已经成为企业业务增长的不二法宝。而企业要数字化，获取数据就是首要任务。
今天，雷锋网鲸犀这里要讨论的就是如何站在业务角度，让数据发挥真正的价值，实现企业数字化经营。
数字化运营的价值
自今年以来，数字化运营最突出的体现，就是对零售行业的改变。一直以来，新理念也好，新技术也好，都喜欢将零售业作为变革的先锋军。
数字化运营也不例外。在今年的疫情中，叮咚买菜就这样脱颖而出。买菜是一件很轻松的事情，要想让其更加便捷，实现的方式就是基于大数据和用户行为的强运营能力。
作为现象级的叮咚买菜，到底是如何进行数字化运营的呢？原来，叮咚买菜在创立之初就与神策数据开始合作。
众所周知，生鲜平台注重用户体验，因此神策数据给其提供了App或小程序流量监控等，全方位把控用户对产品的体验；在业务指导和技术赋能上帮助其实现多端数据打通，为其用户精细化运营提供了优化程序。
也正是基于神策数据的用户行为分析平台，整合线上线下业务数据，使叮咚买菜实现了围绕核心指标的数字化应用。
在生鲜最重要的供应链环节，神策数据帮助其进行缺货研究，保证了需求量与库存量的价值匹配；在物流管理上，平台借助数据分析可以加强对物流的管理，评估物流员工的工作绩效等等。
正如叮咚买菜创始人兼CEO梁昌霖所说，数据是最好的指南针，数据的颗粒度越细，作用就越大，让用户越能享受便利的购物体验。
而有了数字化运营的加持，最明显改变的就是叮咚买菜的营收与交易额。
根据公开报道，截至去年12月，叮咚买菜全年单月营收为7亿，全年GMV为50亿元。而今年仅2月份叮咚买菜的单月营收就已经突破了12亿元，2020 全年目标大概达到 180 到 200 亿元。
也就是说，如果照预期所计算的200亿元目标来计算，今年平均单月营收将是去年最高营收的1.7倍，而全年GMV将会是去年的4倍数额之多。
三大行业数字化落地的差异性
数字化运营对行业的改变，已不用多说。实际上，各个行业尽管早就开始了对数据的应用，但却有很大差异。
就这一点，在近日举行的2020数据驱动用户大会上，神策数据创始人兼CEO桑文锋从市场、产品、认知三个层面阐述了2015年以来行业的变化与企业变革。
神策数据创始人兼CEO桑文锋
他认为，市场需求对 To B 公司蝴蝶效应的影响不容小觑，以往 Idea、Product、Market 的 IPM 思维，正在逐渐变成从 Market 到 Requirement 再到 Product 的 MRP 新思维。
其中，互联网、金融和品牌零售三大行业，在市场中的重要性和影响力日渐重要。不过，在分析三大行业的数据应用差异时候，需要先考虑影响市场的两个因素，即基础条件设施与市场成熟度。这是因为当TO B企业产品或者服务时，必须考虑这两个因素，才能更准确地为客户提供最符合企业需求的产品与服务。
具体来看，三大行业在营销、组织、产品、服务三层面上，就呈现出不同的现状。比如，在营销上，互联网行业可以直达用户，实现精准营销，传统金融也对营销精准度要求高，但零售行业的第三方平台相对封闭，旧渠道不能直达用户，而DTC带来新机会。
基于这样的特性，三大行业在数据治理上也就存在着一定差异。举例来说，互联网行业如今发展比较成熟，产品业务迭代速度很快，组织上可以实现扁平管理，数据团队也由团队自建，但零售行业的产品运营重，时效性要求高，但是一定程度上说团队相互独立。
因此，面对不同的行业特性，在数字化运营上也要体现出差异，才能符合企业的需求。就像神策早期更注重数据源的重要性，制定并迭代数据采集规范，且根据实际需求灵活调整。但是，随着对行业和市场的逐步认知，才意识到数据的价值在于可驱动“决策”与“产品智能”。接着，神策数据提出企业的数据化成熟度模型，洞察企业数据化的实际成果。
构建数字化运营的技术方案
通过三大行业数据运营上的差异性，可以看到企业在数字化转型和建设时面临着数据割裂、资源有限、技术规则等困难，因此，如何通过技术支撑帮助企业实现转变，就成为了TO B企业研究的课题。
在神策数据看来，一定程度上来看，数字化运营不只是提供用户行为数据分析工具，而是整合多种数据源，提供从数据分析到业务行动的全新的数字化营销闭环解决方案。因此，这就需要一定技术产品来支撑。
那么，如何构建强大的数据根基，主要有采、传、治、存、查、智六步，即“数据采集、数据传输、数据治理、数据存储、数据查询、数据智能引擎”为一体的数据根基。
具体来看，第一，可以通过对自营平台、业务系统、微信生态、历史数据、第三方渠道、线下数据等多种数据源采集，并开源 40+ SDK，神策数据以开放的精神与行动，致力夯实数据根基建设。
第二，面向业务的“螺旋式”数据治理理念，从“关注源头、关注波动、全面掌控”三个阶段层层递进，以Event-User-Item 为核心模型，依托强大的交付团队，将常见的结构化数据接入产品化，让客户以更低的成本获得更干净的数据，从源头保证数据质量。
第三，面对很多行业的多渠道、多生态、多源头的特点，多 ID 不通的痛点极为普遍，阻碍了企业真正全面了解用户，无法制定全局视角的营销策略。可以依靠强大的数据采集与治理能力，致力于帮助企业打通自营平台、微信生态、内部系统、第三方渠道等多端用户 ID，构建全局统一的用户体系，为营销动作打好基础，赋能企业的数字化能力。
第四，通过对存储、查询、计算等技术抽象而成数据仓库，不仅处理用户行为数据，进一步扩展数据模型和处理的数据类型，为上层应用组件提供服务，且尝试对外开放。可对用户行为类数据进行高效存储和查询优化，支持可变事件数据，智能查询资源预估，支持任意结构化数据的存储，充分利用资源。
第五，持续存储优化、查询执行优化、查询调度优化，给用户带来更好的使用体验，降低企业硬件成本。
第六，在智能引擎侧，打造集“数据采集、特征工程、模型训练、在线服务、应用场景”为一体的智能闭环引擎，在分析和营销两大方向，实现 10 余个业务场景的赋能。
基于此，还可以建立多场景、多种部署方式、多环境的私有云平台，满足用户需求，推动行业数字化建设进程。
另外，在分析和营销两大方向上，可以帮助用户分析与洞察，更贴合业务场景，形成多渠道的一站式营销与运营行动，为各行各业提供基于数据流的营销闭环方案，解决“盲人摸象”“瞎子过河”的行业痛点。
如何实现数字化运营闭环
如上边所述，数字化运营需要的是营销闭环，光看不做没有任何意义。对此，神策数据也构建了基于数据流的企业数字化闭环，那就是SDAF模型，即感知（Sense）、决策（Decision）、行动（Action）、反馈（Feedback）为一体的完整闭环。
具体而言，感知就是从抽象的数据中形成对业务和用户的洞察。比如，通过业务场景洞察、用户画像分析等整合信息，感知业务变化。
决策就是在感性与理性中实现平衡，让人与机器共同决策。比如，针对关键问题，基于大量、全面、多维度、实时分析，进而形成科学的行动决策，整体上分为两大类：BI决策方向的业务流程优化，市场投放提升等； AI决策方向的机器推荐优化，改变用户触达方式等。
行动，是基于数据的全方位智能触达手段。可以通过智能运营系统、用户画像分析系统、智能推荐系统等设定各种个性化运营等关键动作。
反馈，是全面实时的反馈数据，实现全端数据采集及实时数据反馈。对行动进行效果评估与反馈，从而更好地感知行动的价值、更快地迭代策略，让行动越来越有效，每一次运营反馈，都会变成下一次迭代运营计划时的感知来源。
在这个框架闭环中，数据流是核心，将多渠道、多端的用户行为数据、业务数据、第三方数据打通整合，形成统一的用户ID体系，从而驱动整个数字化运营闭环进程，真正赋能企业增长。
结语
如今，尽管各行各业在数字化运营存在着一定差异性，但随着数字化时代的整体到来，我们可以看到，各行各业数字化转型正日趋成熟，越来越多的实践经验提供了更多转型范本。
而数字化运营作为数字化转型基础，其本质是通过大数据加算法、自动智能，化解复杂环境的不确定性，优化资源配置效率，创建企业核心竞争优势。
如同开头的叮咚买菜一般，当企业越来越注重企业的数字化运营时，或许达到一定阶段，企业转型就可以真正步入正轨，转型效果也会逐渐凸显出来。
鲸犀是雷锋网旗下新的业务单元，关注产业互联网时代的技术、市场的行业动向，聚焦企业转型案例的报道，以产业互联网时期需要转型的企业视角，来记录整个行业的发展趋势，为所有想要在智能时代完成转型、升级的企业提供思路。同时，雷锋网(公众号：雷锋网)鲸犀还会定期组织沙龙、闭门会、线上公开课等多种活动，向有升级再造意图的企业、以及提供技术和解决方案的平台公司提供一手资讯和交流合作的机会。
雷锋网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。
原创文章，作者：ItWorker，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/61329.html