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“計算不再只和計算機相關，它決定我們的生存”。
25年前，尼葛洛龐蒂在《數字化生存》一書中這樣預測，道出了數字化生存的本質，當時的人們卻無法想象一個數字化時代將如何到來。
20多年后的今天，相信沒有人再懷疑這一事實，那就是我們正處于一個數字化時代。
如今，各行各業都致力于把數字化落實到企業的發展中，這已經成為企業業務增長的不二法寶。而企業要數字化，獲取數據就是首要任務。
今天，雷鋒網鯨犀這里要討論的就是如何站在業務角度，讓數據發揮真正的價值，實現企業數字化經營。
數字化運營的價值
自今年以來，數字化運營最突出的體現，就是對零售行業的改變。一直以來，新理念也好，新技術也好，都喜歡將零售業作為變革的先鋒軍。
數字化運營也不例外。在今年的疫情中，叮咚買菜就這樣脫穎而出。買菜是一件很輕松的事情，要想讓其更加便捷，實現的方式就是基于大數據和用戶行為的強運營能力。
作為現象級的叮咚買菜，到底是如何進行數字化運營的呢？原來，叮咚買菜在創立之初就與神策數據開始合作。
眾所周知，生鮮平臺注重用戶體驗，因此神策數據給其提供了App或小程序流量監控等，全方位把控用戶對產品的體驗；在業務指導和技術賦能上幫助其實現多端數據打通，為其用戶精細化運營提供了優化程序。
也正是基于神策數據的用戶行為分析平臺，整合線上線下業務數據，使叮咚買菜實現了圍繞核心指標的數字化應用。
在生鮮最重要的供應鏈環節，神策數據幫助其進行缺貨研究，保證了需求量與庫存量的價值匹配；在物流管理上，平臺借助數據分析可以加強對物流的管理，評估物流員工的工作績效等等。
正如叮咚買菜創始人兼CEO梁昌霖所說，數據是最好的指南針，數據的顆粒度越細，作用就越大，讓用戶越能享受便利的購物體驗。
而有了數字化運營的加持，最明顯改變的就是叮咚買菜的營收與交易額。
根據公開報道，截至去年12月，叮咚買菜全年單月營收為7億，全年GMV為50億元。而今年僅2月份叮咚買菜的單月營收就已經突破了12億元，2020 全年目標大概達到 180 到 200 億元。
也就是說，如果照預期所計算的200億元目標來計算，今年平均單月營收將是去年最高營收的1.7倍，而全年GMV將會是去年的4倍數額之多。
三大行業數字化落地的差異性
數字化運營對行業的改變，已不用多說。實際上，各個行業盡管早就開始了對數據的應用，但卻有很大差異。
就這一點，在近日舉行的2020數據驅動用戶大會上，神策數據創始人兼CEO桑文鋒從市場、產品、認知三個層面闡述了2015年以來行業的變化與企業變革。
神策數據創始人兼CEO桑文鋒
他認為，市場需求對 To B 公司蝴蝶效應的影響不容小覷，以往 Idea、Product、Market 的 IPM 思維，正在逐漸變成從 Market 到 Requirement 再到 Product 的 MRP 新思維。
其中，互聯網、金融和品牌零售三大行業，在市場中的重要性和影響力日漸重要。不過，在分析三大行業的數據應用差異時候，需要先考慮影響市場的兩個因素，即基礎條件設施與市場成熟度。這是因為當TO B企業產品或者服務時，必須考慮這兩個因素，才能更準確地為客戶提供最符合企業需求的產品與服務。
具體來看，三大行業在營銷、組織、產品、服務三層面上，就呈現出不同的現狀。比如，在營銷上，互聯網行業可以直達用戶，實現精準營銷，傳統金融也對營銷精準度要求高，但零售行業的第三方平臺相對封閉，舊渠道不能直達用戶，而DTC帶來新機會。
基于這樣的特性，三大行業在數據治理上也就存在著一定差異。舉例來說，互聯網行業如今發展比較成熟，產品業務迭代速度很快，組織上可以實現扁平管理，數據團隊也由團隊自建，但零售行業的產品運營重，時效性要求高，但是一定程度上說團隊相互獨立。
因此，面對不同的行業特性，在數字化運營上也要體現出差異，才能符合企業的需求。就像神策早期更注重數據源的重要性，制定并迭代數據采集規范，且根據實際需求靈活調整。但是，隨著對行業和市場的逐步認知，才意識到數據的價值在于可驅動“決策”與“產品智能”。接著，神策數據提出企業的數據化成熟度模型，洞察企業數據化的實際成果。
構建數字化運營的技術方案
通過三大行業數據運營上的差異性，可以看到企業在數字化轉型和建設時面臨著數據割裂、資源有限、技術規則等困難，因此，如何通過技術支撐幫助企業實現轉變，就成為了TO B企業研究的課題。
在神策數據看來，一定程度上來看，數字化運營不只是提供用戶行為數據分析工具，而是整合多種數據源，提供從數據分析到業務行動的全新的數字化營銷閉環解決方案。因此，這就需要一定技術產品來支撐。
那么，如何構建強大的數據根基，主要有采、傳、治、存、查、智六步，即“數據采集、數據傳輸、數據治理、數據存儲、數據查詢、數據智能引擎”為一體的數據根基。
具體來看，第一，可以通過對自營平臺、業務系統、微信生態、歷史數據、第三方渠道、線下數據等多種數據源采集，并開源 40+ SDK，神策數據以開放的精神與行動，致力夯實數據根基建設。
第二，面向業務的“螺旋式”數據治理理念，從“關注源頭、關注波動、全面掌控”三個階段層層遞進，以Event-User-Item 為核心模型，依托強大的交付團隊，將常見的結構化數據接入產品化，讓客戶以更低的成本獲得更干凈的數據，從源頭保證數據質量。
第三，面對很多行業的多渠道、多生態、多源頭的特點，多 ID 不通的痛點極為普遍，阻礙了企業真正全面了解用戶，無法制定全局視角的營銷策略。可以依靠強大的數據采集與治理能力，致力于幫助企業打通自營平臺、微信生態、內部系統、第三方渠道等多端用戶 ID，構建全局統一的用戶體系，為營銷動作打好基礎，賦能企業的數字化能力。
第四，通過對存儲、查詢、計算等技術抽象而成數據倉庫，不僅處理用戶行為數據，進一步擴展數據模型和處理的數據類型，為上層應用組件提供服務，且嘗試對外開放。可對用戶行為類數據進行高效存儲和查詢優化，支持可變事件數據，智能查詢資源預估，支持任意結構化數據的存儲，充分利用資源。
第五，持續存儲優化、查詢執行優化、查詢調度優化，給用戶帶來更好的使用體驗，降低企業硬件成本。
第六，在智能引擎側，打造集“數據采集、特征工程、模型訓練、在線服務、應用場景”為一體的智能閉環引擎，在分析和營銷兩大方向，實現 10 余個業務場景的賦能。
基于此，還可以建立多場景、多種部署方式、多環境的私有云平臺，滿足用戶需求，推動行業數字化建設進程。
另外，在分析和營銷兩大方向上，可以幫助用戶分析與洞察，更貼合業務場景，形成多渠道的一站式營銷與運營行動，為各行各業提供基于數據流的營銷閉環方案，解決“盲人摸象”“瞎子過河”的行業痛點。
如何實現數字化運營閉環
如上邊所述，數字化運營需要的是營銷閉環，光看不做沒有任何意義。對此，神策數據也構建了基于數據流的企業數字化閉環，那就是SDAF模型，即感知（Sense）、決策（Decision）、行動（Action）、反饋（Feedback）為一體的完整閉環。
具體而言，感知就是從抽象的數據中形成對業務和用戶的洞察。比如，通過業務場景洞察、用戶畫像分析等整合信息，感知業務變化。
決策就是在感性與理性中實現平衡，讓人與機器共同決策。比如，針對關鍵問題，基于大量、全面、多維度、實時分析，進而形成科學的行動決策，整體上分為兩大類：BI決策方向的業務流程優化，市場投放提升等； AI決策方向的機器推薦優化，改變用戶觸達方式等。
行動，是基于數據的全方位智能觸達手段。可以通過智能運營系統、用戶畫像分析系統、智能推薦系統等設定各種個性化運營等關鍵動作。
反饋，是全面實時的反饋數據，實現全端數據采集及實時數據反饋。對行動進行效果評估與反饋，從而更好地感知行動的價值、更快地迭代策略，讓行動越來越有效，每一次運營反饋，都會變成下一次迭代運營計劃時的感知來源。
在這個框架閉環中，數據流是核心，將多渠道、多端的用戶行為數據、業務數據、第三方數據打通整合，形成統一的用戶ID體系，從而驅動整個數字化運營閉環進程，真正賦能企業增長。
結語
如今，盡管各行各業在數字化運營存在著一定差異性，但隨著數字化時代的整體到來，我們可以看到，各行各業數字化轉型正日趨成熟，越來越多的實踐經驗提供了更多轉型范本。
而數字化運營作為數字化轉型基礎，其本質是通過大數據加算法、自動智能，化解復雜環境的不確定性，優化資源配置效率，創建企業核心競爭優勢。
如同開頭的叮咚買菜一般，當企業越來越注重企業的數字化運營時，或許達到一定階段，企業轉型就可以真正步入正軌，轉型效果也會逐漸凸顯出來。
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