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一、 企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)和新零售運(yùn)營(yíng)

數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的核心究竟是“數(shù)字化”還是“運(yùn)營(yíng)”，不同的利益相關(guān)者有著不同的理解和解釋。我們認(rèn)為，兩者互相依存、密不可分，可通俗的定義為通過(guò)數(shù)字化技術(shù)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字驅(qū)動(dòng)下的高效、敏捷、智能的運(yùn)營(yíng)管理。其中數(shù)字化技術(shù)已不再局限于傳統(tǒng)的IT技術(shù)，還包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)；而企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理則是與產(chǎn)品生產(chǎn)和服務(wù)創(chuàng)造密切相關(guān)的各項(xiàng)管理工作的總稱(chēng)，涵蓋了經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的計(jì)劃、組織、執(zhí)行和控制等。只有將“數(shù)字化”和“運(yùn)營(yíng)管理”作為一個(gè)統(tǒng)一的、有機(jī)的整體對(duì)待，技術(shù)方能賦能企業(yè)。

從企業(yè)角度來(lái)看，企業(yè)不僅面臨全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)持續(xù)加劇的常態(tài)環(huán)境，還要應(yīng)對(duì)用戶(hù)需求越發(fā)苛刻、經(jīng)營(yíng)成本不斷上升的直接挑戰(zhàn)。內(nèi)憂(yōu)外患，如何突圍？從供給側(cè)分析，數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展和普及使得數(shù)字化技術(shù)平臺(tái)越發(fā)成熟，為企業(yè)創(chuàng)新管理創(chuàng)造了有利條件。正因?yàn)槿绱?，融合?shù)字化技術(shù)的IT解決方案為企業(yè)提供了一種解決問(wèn)題的可能。數(shù)字化運(yùn)營(yíng)可以幫助企業(yè)管理者們快速透視從戰(zhàn)略到執(zhí)行的全景視圖，利用預(yù)測(cè)和模擬等技術(shù)手段，即時(shí)洞察經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的不確定性，適時(shí)應(yīng)對(duì)變化，從而幫助企業(yè)有效解決經(jīng)營(yíng)過(guò)程中長(zhǎng)期存在的的高庫(kù)存、高成本、長(zhǎng)交期、低效率等問(wèn)題。

數(shù)字化運(yùn)營(yíng)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)，其本質(zhì)是通過(guò)大數(shù)據(jù)加算法，自動(dòng)智能，化解復(fù)雜環(huán)境的不確定性，優(yōu)化資源配置效率，創(chuàng)建企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。隨著全球信息應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)大遷徙，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在經(jīng)歷從基于傳統(tǒng)IT架構(gòu)的信息化管理，邁向基于云架構(gòu)的智能化運(yùn)營(yíng)。

新零售的最大優(yōu)勢(shì)是全面打通并深度融合了線(xiàn)上線(xiàn)下和現(xiàn)代物流系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)零售商與用戶(hù)的持續(xù)深度交互，從而為精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)等各種銷(xiāo)售策略的實(shí)施奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。新零售的整體方法論是以商品為入口實(shí)現(xiàn)與人的連接，人是新零售經(jīng)營(yíng)模式的核心所在。從這個(gè)角度來(lái)看，新零售運(yùn)營(yíng)包括三大要素：引流商品、經(jīng)營(yíng)社群、增加服務(wù)內(nèi)容。這三個(gè)方面的連接貫通點(diǎn)是用戶(hù)，即圍繞用戶(hù)體驗(yàn)建立商品與用戶(hù)的連接關(guān)系，然后將眾多用戶(hù)聚合組織起來(lái)形成社群，通過(guò)社群運(yùn)營(yíng)將用戶(hù)培育為企業(yè)的忠誠(chéng)粉絲，最后通過(guò)各種增值服務(wù)獲取收益。

二、 企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)分析

01 人口紅利逐漸消失，互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入存量競(jìng)爭(zhēng)階段

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的兩個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)——用戶(hù)數(shù)量和用戶(hù)，在最近一兩年相繼放緩了增速，甚至可以說(shuō)觸及了想象力的天花板。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)而言，新常態(tài)已成定局：人口紅利消失、時(shí)長(zhǎng)紅利漸微，互聯(lián)網(wǎng)競(jìng)爭(zhēng)走向存量市場(chǎng)。

在時(shí)長(zhǎng)區(qū)間的競(jìng)爭(zhēng)中，還存在各個(gè)同業(yè)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，必然導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈。在如此嚴(yán)峻的背景下，企業(yè)必須進(jìn)行改變以應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)——業(yè)務(wù)流與數(shù)據(jù)流融合建設(shè)，運(yùn)營(yíng)數(shù)字化、精細(xì)化。

02 業(yè)務(wù)流與數(shù)據(jù)流融合建設(shè)，運(yùn)營(yíng)數(shù)字化、精細(xì)化

首先是數(shù)字化，這與過(guò)去的單純數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不同，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)已無(wú)法滿(mǎn)足存量競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的需求。如今的數(shù)字化主要體現(xiàn)在兩個(gè)部分，一是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，通過(guò)數(shù)據(jù)幫助產(chǎn)品改進(jìn)、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、營(yíng)銷(xiāo)分析和商業(yè)決策，即 BI；二是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品智能，基于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)嵌套算法模型，反哺結(jié)果數(shù)據(jù)給產(chǎn)品，使其擁有學(xué)習(xí)能力，完成自主迭代，即 AI。

其中，BI 的作用不僅僅是做一個(gè)報(bào)表，給上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)做匯報(bào)，而是通過(guò) BI 及時(shí)和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)真正輔助產(chǎn)品改進(jìn)、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、深入營(yíng)銷(xiāo)分析和科學(xué)商業(yè)決策。AI 概念如今較流行，但從理念到落地需要很大的成本，對(duì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)建設(shè)有極高的要求。

其次是精細(xì)化，強(qiáng)調(diào)基于深度的客戶(hù)洞察提供個(gè)性化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、降本增效的目的，包含客戶(hù)深度洞察和精細(xì)化運(yùn)營(yíng)兩個(gè)方面。

客戶(hù)深度洞察的前提是通過(guò)打通全渠道用戶(hù)數(shù)據(jù)生成用戶(hù)標(biāo)簽、構(gòu)建用戶(hù)特征工程，深入了解用戶(hù)行為習(xí)慣與消費(fèi)偏好，從而引導(dǎo)企業(yè)更好地做精細(xì)化運(yùn)營(yíng)；精細(xì)化運(yùn)營(yíng)側(cè)重基于客戶(hù)的差異化特征、偏好與需求，定制差異化、個(gè)性化服務(wù)、產(chǎn)品與服務(wù)，提升客戶(hù)體驗(yàn)和業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化。

總體來(lái)看，行業(yè)整體趨勢(shì)是將業(yè)務(wù)流和數(shù)據(jù)流融合建設(shè)，從而達(dá)到運(yùn)營(yíng)數(shù)字化、精細(xì)化的最終效果。

03 看不見(jiàn)，摸不著，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)到底是什么？

事實(shí)上，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的概念已經(jīng)在各行業(yè)中普及，但目前為止沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的定義。在這里，總結(jié)了幾個(gè)關(guān)鍵詞：

準(zhǔn)確、完備的數(shù)據(jù)。這是所有企業(yè)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)。

體系化、量化。如果企業(yè)無(wú)法體系化的評(píng)估業(yè)務(wù)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)可能是單點(diǎn)式的，為企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值會(huì)受限。

運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)。企業(yè)不僅要關(guān)注運(yùn)營(yíng)結(jié)果，分析業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，也要把數(shù)字化運(yùn)營(yíng)理念和方法應(yīng)用到運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)。

降本增效。降低對(duì)傳統(tǒng)線(xiàn)下重人工、非標(biāo)模式的提高，提高線(xiàn)上化直接客戶(hù)運(yùn)營(yíng)的能力，從而達(dá)到降本增效，提高企業(yè)效益的目標(biāo)。

企業(yè)制度與戰(zhàn)略。之所以上升到戰(zhàn)略高度，是因?yàn)閿?shù)字化運(yùn)營(yíng)對(duì)外可覆蓋用戶(hù)全生命周期管理并起作用，對(duì)內(nèi)可覆蓋業(yè)務(wù)全流程，如通過(guò)優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)，輔助識(shí)別隱藏的用戶(hù)需求，從而驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。因此，從企業(yè)制度與戰(zhàn)略角度重視會(huì)使數(shù)字化運(yùn)營(yíng)更易從理念落地到實(shí)踐，從而釋放價(jià)值。

04 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值與意義是什么？

數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值主要體現(xiàn)在四個(gè)方面:

第一，促進(jìn)用戶(hù)活躍。通過(guò)精細(xì)化渠道觸達(dá)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)，提升用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頻率與使用時(shí)長(zhǎng)，有效增強(qiáng)用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的價(jià)值認(rèn)同與內(nèi)容依賴(lài)。比如給用戶(hù)提供更加有吸引力的內(nèi)容，會(huì)提升用戶(hù)活躍度、使用時(shí)長(zhǎng)等指標(biāo)。

第二，優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)。通過(guò)診斷產(chǎn)品可用性與易用性，改善產(chǎn)品感官體驗(yàn)與交互體驗(yàn)，提升獨(dú)立用戶(hù)與全局用戶(hù)的滿(mǎn)意度、忠誠(chéng)度。

第三，提升用戶(hù)價(jià)值。通過(guò)建立用戶(hù)分層體系，細(xì)分用戶(hù)需求，了解用戶(hù)業(yè)務(wù)偏好與消費(fèi)習(xí)慣，對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行診斷，有效提升業(yè)務(wù)各環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化，提升用戶(hù)價(jià)值。

第四，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。通過(guò)整體性的用戶(hù)需求與產(chǎn)品價(jià)值與需求度滿(mǎn)足評(píng)估，定位業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)困境，指導(dǎo)業(yè)務(wù)創(chuàng)新與競(jìng)爭(zhēng)力提升。

05 數(shù)字化運(yùn)營(yíng)落地的難點(diǎn)

數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值毋庸置疑，但少有企業(yè)能不斷地釋放價(jià)值，主要存在以下 3 個(gè)應(yīng)用難點(diǎn)。

第一，基礎(chǔ)弱。如數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)質(zhì)量低、可應(yīng)用性差；無(wú)法打通多應(yīng)用系統(tǒng)，數(shù)據(jù)成為孤島；運(yùn)營(yíng)離不開(kāi)人，而市面上運(yùn)營(yíng)思維和數(shù)字化思維均具備的人才少，企業(yè)內(nèi)部缺乏數(shù)字化運(yùn)營(yíng)人才導(dǎo)致落地難也是主要原因，因此，需要企業(yè)自己培養(yǎng)。

第二，應(yīng)用淺。如指標(biāo)不科學(xué)、無(wú)體系；數(shù)據(jù)分析深度不夠；缺乏業(yè)務(wù)洞察和建議。很多企業(yè)止步在有數(shù)據(jù)和看數(shù)據(jù)階段，不知道如何把數(shù)據(jù)分析真正地轉(zhuǎn)化成業(yè)務(wù)的洞察和建議。

第三，沒(méi)閉環(huán)。如企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)分析找到一些業(yè)務(wù)洞察，但如果改進(jìn)問(wèn)題，會(huì)涉及到多部門(mén)協(xié)作，把數(shù)據(jù)洞察落地到實(shí)際業(yè)務(wù)便考驗(yàn)企業(yè)的協(xié)作機(jī)制和企業(yè)體制文化。此外，落地后的效果評(píng)估是否科學(xué)和智能直接決定釋放價(jià)值大小，效果評(píng)估后，企業(yè)的持續(xù)迭代機(jī)制是否完善直接決定閉環(huán)能否有效運(yùn)轉(zhuǎn)。

因此，很多企業(yè)深知數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值，但無(wú)法將其釋放。

綜上所述，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)是企業(yè)現(xiàn)階段破局的趨勢(shì)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)主要包含數(shù)字化和精細(xì)化兩大塊，企業(yè)建立數(shù)字化運(yùn)營(yíng)體系和制度后，可對(duì)客戶(hù)全生命周期進(jìn)行數(shù)字化管理，對(duì)全業(yè)務(wù)流程進(jìn)行數(shù)字化診斷和精細(xì)化價(jià)值提升。但如今，企業(yè)面臨著數(shù)據(jù)基礎(chǔ)弱、應(yīng)用淺、沒(méi)閉環(huán)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)困局。

三、 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)力打造

01 從需求出發(fā)，打造數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)

具備數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)一定是從業(yè)務(wù)需求出發(fā)的，因?yàn)樽罱K評(píng)估企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的也是業(yè)務(wù)價(jià)值。

從需求出發(fā)的數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)涵蓋：業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)應(yīng)用、業(yè)務(wù)迭代、效果評(píng)估。

業(yè)務(wù)需求。只有從業(yè)務(wù)需求出發(fā)的數(shù)據(jù)應(yīng)用，才能最終應(yīng)用到業(yè)務(wù)中并創(chuàng)造價(jià)值。值得一提的是，這里的業(yè)務(wù)需求意義廣泛，技術(shù)部門(mén)也可能是數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求方，如技術(shù)部門(mén)提出給 APP 的穩(wěn)定性做監(jiān)測(cè)。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。基于業(yè)務(wù)需求要做一定的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，如果企業(yè)有相應(yīng)數(shù)據(jù)只需整理數(shù)據(jù)邏輯，如果企業(yè)沒(méi)有相應(yīng)數(shù)據(jù)需要做對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)采集。

數(shù)據(jù)應(yīng)用。數(shù)據(jù)應(yīng)用可以粗略分為簡(jiǎn)單的分析應(yīng)用和數(shù)據(jù)產(chǎn)品化的應(yīng)用，之后會(huì)進(jìn)行展開(kāi)介紹。

業(yè)務(wù)迭代。當(dāng)具備成熟的數(shù)據(jù)應(yīng)用思路后，便可實(shí)際應(yīng)用于業(yè)務(wù)迭代中驗(yàn)證。

效果評(píng)估。通過(guò)業(yè)務(wù)迭代驗(yàn)證后的數(shù)據(jù)，可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行效果評(píng)估，從而判斷迭代方向是否正確。

之后，基于效果評(píng)估或業(yè)務(wù)實(shí)際情況，又產(chǎn)生新的業(yè)務(wù)需求，從而不斷地使閉環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)和完善。

02 數(shù)據(jù)需求可以是什么？

業(yè)務(wù)需求是數(shù)據(jù)應(yīng)用閉環(huán)的第一步，也是最關(guān)鍵的一環(huán)。那么，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可以是什么呢？

整體上，可以劃分為兩個(gè)方面：一方面為單純的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，通過(guò)數(shù)據(jù)分析診斷業(yè)務(wù)流程問(wèn)題，評(píng)估業(yè)務(wù)效果、指導(dǎo)業(yè)務(wù)迭代，主要是指導(dǎo)業(yè)務(wù)方向，并不涉及與產(chǎn)品打通或更改產(chǎn)品流程；一方面為數(shù)據(jù)產(chǎn)品化應(yīng)用，通過(guò)數(shù)據(jù)二次開(kāi)發(fā)將數(shù)據(jù)應(yīng)用至產(chǎn)品流中，提高個(gè)性化程度，如智能推薦算法。

03 數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的細(xì)分模塊

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的細(xì)分模塊主要可劃分為以數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)為基礎(chǔ)，用戶(hù)運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)四大方面，基于企業(yè)的性質(zhì)、階段、行業(yè)可能會(huì)存在一些差異。

“數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)”對(duì)以上四個(gè)模塊的運(yùn)營(yíng)具有支撐和驅(qū)動(dòng)的作用。在每一個(gè)模塊的日常運(yùn)營(yíng)工作中，都可以運(yùn)用數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的思路來(lái)達(dá)到量化評(píng)估、提升轉(zhuǎn)化的效果。

這里補(bǔ)充下：數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位和其他運(yùn)營(yíng)崗位的區(qū)別，以及如何建立職能劃分？

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位主要承擔(dān)兩個(gè)職責(zé)：第一，沉淀企業(yè)內(nèi)部方法論促進(jìn)復(fù)用，如將某業(yè)務(wù)線(xiàn)的優(yōu)質(zhì)應(yīng)用案例進(jìn)行方法論的總結(jié)，并復(fù)用到下一次活動(dòng)或其他業(yè)務(wù)線(xiàn)的實(shí)踐中。第二，將數(shù)字化能力賦能給用戶(hù)運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)等運(yùn)營(yíng)人員，從數(shù)據(jù)采集、處理、分析到應(yīng)用的數(shù)據(jù)應(yīng)用流程和思維的培養(yǎng)。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的崗位可以有兩種設(shè)法：一是融合在各個(gè)運(yùn)營(yíng)模塊中，有一個(gè)專(zhuān)人負(fù)責(zé)該模塊的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。這樣做的好處是，專(zhuān)人負(fù)責(zé)更加了解業(yè)務(wù)，但是這依賴(lài)個(gè)人能力；二是一個(gè)單獨(dú)的團(tuán)隊(duì)，在業(yè)務(wù)線(xiàn)有需求的時(shí)候駐場(chǎng)到各個(gè)業(yè)務(wù)線(xiàn)中去進(jìn)行深度的合作。好處是便于行內(nèi)知識(shí)沉淀和質(zhì)量把控；壞處是業(yè)務(wù)理解能力可能不足。如果業(yè)務(wù)人員具備一定的數(shù)字化能力，建議業(yè)務(wù)線(xiàn)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)工作，由用戶(hù)運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)和內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)人員承擔(dān)的效果會(huì)更好。