近年來數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為企業(yè)，尤其是傳統(tǒng)企業(yè)的重要戰(zhàn)略方向，不僅僅是因為宏觀上數(shù)據(jù)要素成為新質(zhì)生產(chǎn)力，還因為經(jīng)濟(jì)下行傳統(tǒng)經(jīng)營模式將逐步失去競爭優(yōu)勢需要依賴數(shù)據(jù)實現(xiàn)降本增效。那么，究竟何為數(shù)據(jù)化運營呢？

詞條上的概念，數(shù)據(jù)化運營是指企業(yè)利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具來收集、存儲、處理和分析大量數(shù)據(jù)，以指導(dǎo)決策、優(yōu)化業(yè)務(wù)運營和提升整體績效的一種管理方法和手段。通過挖掘數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)，揭示隱藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價值，數(shù)據(jù)化運營為企業(yè)的決策制定、產(chǎn)品研發(fā)、市場推廣、客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)提供科學(xué)的依據(jù)和指導(dǎo)。

準(zhǔn)確地說，數(shù)據(jù)化運營即數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營（Data-Driven Operations），是一種基于數(shù)據(jù)分析和反饋不斷優(yōu)化產(chǎn)品、服務(wù)和運營策略的運營方式，成功的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織和技術(shù)工具。

SiriusDecisions 的數(shù)據(jù)驅(qū)動運營模型描述了三個類別的九個元素。洞察需求類別要求組織確定其需要哪些數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)應(yīng)支持哪些流程。數(shù)據(jù)管理類別可幫助組織確保以正確的格式向正確的受眾提供可靠、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。團(tuán)隊支持類別中的元素適用于必須定義和監(jiān)控數(shù)據(jù)流程（通常是營銷運營）的團(tuán)隊以及需要使用數(shù)據(jù)來推動營銷活動和做出決策的營銷團(tuán)隊。

總結(jié)下來，數(shù)據(jù)化運營有2個要點：

一是數(shù)據(jù)用于決策，提升決策準(zhǔn)確性，降低決策失誤，就像競技場上，有時不失誤就可以取得勝利。

二是數(shù)據(jù)融入產(chǎn)品，對于互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化產(chǎn)品來說，主要是將數(shù)據(jù)整合到產(chǎn)品或運營流程，讓產(chǎn)品更智能，提升用戶體驗。而對于車企、制造業(yè)等行業(yè)來說，更多地是利用數(shù)據(jù)來實現(xiàn)產(chǎn)品生產(chǎn)加工流程的降本增效。

從運營人員視角，將數(shù)據(jù)化運營體系劃分成四層架構(gòu)，分別是數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)產(chǎn)品層、數(shù)據(jù)運營層、用戶觸達(dá)層，每一層架構(gòu)都逐步演進(jìn)互相依賴（@秦路）。

看一些具體的場景案例

互聯(lián)網(wǎng)、電商行業(yè)可以說是數(shù)據(jù)化運營非常成熟的行業(yè)。

1、選品優(yōu)化：不管是早期的淘寶、京東，現(xiàn)在的拼多多、抖音、小紅書等，賣家中心都包含數(shù)據(jù)分析相關(guān)的功能，對于賣家來說，除了關(guān)注自家店鋪運營數(shù)據(jù)外，還可以通過查看同行（同品類）熱銷的是哪些產(chǎn)品，從而進(jìn)行選品跟進(jìn)。甚至一些第三方的數(shù)據(jù)服務(wù)公司，如船長BI，專門爬取亞馬遜的數(shù)據(jù)整合成數(shù)據(jù)產(chǎn)品，每年最低4000的sass產(chǎn)品服務(wù)費，很多企業(yè)老板也是愿意買單的。

2、精準(zhǔn)營銷：基于用戶畫像標(biāo)簽進(jìn)行用戶分層，精準(zhǔn)觸達(dá)，實現(xiàn)精細(xì)化運營

互聯(lián)網(wǎng)上半場，流量獲取成本相對較低，且公司融資相對容易，為了跑馬圈地圈用戶甚至可以不計成本，很多公司為了快速實現(xiàn)用戶增長采用的是粗放式、廣撒網(wǎng)的方式進(jìn)行用戶獲取或運營，比如給所有用戶發(fā)補(bǔ)貼紅包，給所有下過單或沒下過單的用戶發(fā)營銷短信。而流量紅利過后的下半場，一方面用戶要持續(xù)增長，另一方面也要管控成本，提升ROI。此時，需要基于大數(shù)據(jù)將用戶標(biāo)簽化，構(gòu)建用戶的畫像標(biāo)簽，按照不同的業(yè)務(wù)場景，進(jìn)行人群的精細(xì)化分層后，精準(zhǔn)觸達(dá)，把資源傾斜給高潛客戶。

3、流量智能分發(fā)：基于算法挖掘用戶行為意向，匹配最佳產(chǎn)品或服務(wù)，實現(xiàn)人貨場的智能匹配

精準(zhǔn)營銷平臺更多的是提供人群圈選的能力，產(chǎn)品或運營人員基于經(jīng)驗，進(jìn)行用戶的條件篩選。流量智能分發(fā)則是基于用戶歷史行為，采用用戶或商品維度的協(xié)同過濾、聚類分析、邏輯回歸等算法，識別進(jìn)站用戶的行為意向，為用戶提供差異化的產(chǎn)品功能或頁面模塊。

4、個性化推薦服務(wù)：提供App、小程序等應(yīng)用端產(chǎn)品的千人千面推薦，促進(jìn)用戶轉(zhuǎn)化，提升用戶體驗

流量分發(fā)側(cè)重于用戶行為意向、下單概率預(yù)測等宏觀層面，提供產(chǎn)品功能和服務(wù)的匹配推薦，個性化推薦則側(cè)重于內(nèi)容本身的精準(zhǔn)匹配，比如算法推薦用戶可能會喜歡的酒店、景點、旅游線路、美食商家、淘寶產(chǎn)品等，目標(biāo)是實現(xiàn)人和商品的匹配，縮短用戶決策周期，快速引導(dǎo)用戶下單轉(zhuǎn)化。

舉個例子，當(dāng)你打開某旅游APP，首頁推薦的是你剛好想去的城市，以及對應(yīng)的酒店、景點、旅游線路，此時，你是不是更愿意去點擊瀏覽，并且更快速地下單呢

5、API服務(wù)：為產(chǎn)品功能迭代、運營活動提供用戶訂單、行為數(shù)據(jù)查詢服務(wù)，以數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)品創(chuàng)新

API服務(wù)相比算法推薦，主要統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)的服務(wù)化，比如APP產(chǎn)品新客專區(qū)模塊，當(dāng)用戶進(jìn)入頁面時，調(diào)用新老客的接口，判斷當(dāng)前用戶id是否有過訂單，符合新客條件的才展示對應(yīng)的運營位。

6、風(fēng)控和反欺詐：基于算法模型（知識圖譜、聚類分析等）識別黑產(chǎn)用戶特征，防止薅羊毛等黑產(chǎn)或欺詐行為，減少業(yè)務(wù)損失

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展早期，比如2013年外賣、打車業(yè)務(wù)多家平臺瘋狂補(bǔ)貼拉客，但產(chǎn)品、技術(shù)并不完善，誕生了一大批靠刷單賺補(bǔ)貼的黑產(chǎn)，隨著數(shù)據(jù)的完備和大數(shù)據(jù)算法能力，可以更準(zhǔn)確的判斷羊毛黨或欺詐用戶特征，針對風(fēng)控用戶不提供優(yōu)惠或禁用相應(yīng)服務(wù)。

7、輿情監(jiān)控：有時候輿論導(dǎo)向足以摧毀一家公司，前幾年知名女星炮轟某旅游公司，指責(zé)其機(jī)票產(chǎn)品存在強(qiáng)制捆綁銷售，微博上一石激起千層浪，甚至整個OTA行業(yè)都受到了沖擊，對公司口碑及業(yè)務(wù)營收都產(chǎn)生了非常大的影響。利用大數(shù)據(jù)的手段，對涉及到公司業(yè)務(wù)或關(guān)鍵詞的輿論數(shù)據(jù)進(jìn)行爬蟲爬取，利用文本挖掘、人工智能情感識別的手段對于負(fù)面輿論第一時間發(fā)現(xiàn)，公關(guān)及時對接處理，可以把輿論影響降低到最小。

8、AI應(yīng)用：都說大數(shù)據(jù)的出口是AI，可以理解成AI是大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用方向，但AI并不是一切。機(jī)器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不是新鮮詞匯，早在90年代就已經(jīng)出現(xiàn)了，但是由于當(dāng)時計算機(jī)資源計算力的限制，應(yīng)用無法落地?，F(xiàn)在隨著計算機(jī)性能的不斷提升，CPU到GPU，以及分布式集群、云資源的彈性擴(kuò)容，這些模型的應(yīng)用價值開始凸顯。

AI的本質(zhì)是基于大量的數(shù)據(jù)對算法模型進(jìn)行訓(xùn)練（有監(jiān)督、無監(jiān)督、半監(jiān)督等），當(dāng)輸入新的內(nèi)容時可以自動進(jìn)行分類或識別，比如圖像識別技術(shù)、語音識別等。業(yè)務(wù)上可以應(yīng)用在商家圖片優(yōu)化，即產(chǎn)品列表頁通過算法自動確定視覺效果最好的圖片進(jìn)行展示，吸引用戶提升點擊轉(zhuǎn)化率，因為愛美之心人皆有之，一個酒店首頁放漂亮的海景圖的效果要遠(yuǎn)比放一張馬桶照要強(qiáng)的多。

隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，AIGC的應(yīng)用場景日漸豐富，比如保險行業(yè)利用大模型進(jìn)行保險產(chǎn)品條款的快速總結(jié)文檔，文生圖、文生視頻等各種智能化的應(yīng)用。

9、生產(chǎn)流程再造：對于一些加工廠，生產(chǎn)原材料到最終產(chǎn)品生產(chǎn)完成，傳統(tǒng)的PLM（產(chǎn)品生命周期管理系統(tǒng)）融合了數(shù)據(jù)的能力后，則可以實現(xiàn)更低的成本，更高的效率，比如通過庫存預(yù)測管理，可以減少庫存成本，通過機(jī)器的AI排程，提升機(jī)器運轉(zhuǎn)效率，降低閑置等等。