1.2 数据化运营的概念与意义

大数据时代到来后，商业智能成为当下企业转型升级寄予厚望的利器，数据化运营模式成为流行模式被追捧。一方面，我们确实看到不少先锋企业在数据化运营上的成功实践；另一方面，我们观察到仍有不少企业在数据化运营上存有困境，他们投入了大量资金，但收获甚少。我们不免开始怀疑：数据化运营模式是一个值得期待的经典运营模式吗？在这种模式下，企业陷入困境的原因究竟是什么呢？数据化运营之路的关键在何处呢？本节将对数据化运营的基本概念和现实意义进行诠释。

数据化运营的定义如下：数据化运营是指通过数据化的工具、技术和方法，对运营过程中的各个环节进行科学的分析，为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案，从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。在这里，我们对定义中的几个关键词进行解释，什么是数据化、什么是运营，以及什么是数据化运营。

首先，我们来看数据化这个概念。数据化是指用符号化的语言对客观世界进行测量和记录。对于企业或商业组织来讲，数据化通常指的就是业务数据化。业务数据化是指将业务进行数据化、在线化的表达和重构后，同用户建立新的连接和互动关系，如图1.4所示。数据化并未改变业务的底层核心逻辑，只是在时空上重构了业务的应用场景，并以数据为线索来重新表达和解释业务。数据化运营从业务数据化开始，业务数据化为我们提供了数据基础，是我们后续开展数据化运营的前提。

图1.4 业务数据化

其次，我们来看什么是运营。通常我们所说的运营，是指对运营过程的计划、组织、实施和控制，是与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称。在企业运营的过程中，我们往往会遇到一系列问题：怎么才能让更多的用户知道并使用我们的产品，怎么才能基于用户反馈改进我们的产品功能，如何做才能给用户更好的使用体验，如何才能让使用产品的用户更活跃，如何才能让更多的用户愿意付费等。因此，对于运营概念的理解，我们可以从以下几个方面来思考。

（1）业务问题不同，运营工作的侧重点会不同。当问题涉及的是产品功能时，我们要重点做的就是产品运营；当问题涉及的是服务方面的不足时，我们要重点做的就是服务运营；当问题涉及的是用户活跃度低、用户反馈差时，我们要重点做的就是用户运营。

（2）运营工作需要长期做、持续做、循环迭代地做。产品有生命周期，产品在不断更新和迭代，产品与用户之间的问题会层出不穷。因此，运营工作是需要常态化地、专人专岗地去落实的。

（3）运营需要精细化，精细化离不开数据化。运营涉及的工作内容琐碎复杂，会有很多脏活儿、累活儿，事无巨细都要一一去落实。因此，运营工作要做好，精细化是少不了的。如何做到精细化呢？数据化就是很好的手段。将运营工作数量化、精确化，无疑是对运营的精细化大有益处的。

运营的概念如图1.5所示。

图1.5 运营的概念

最后，我们来讲数据化运营。数据化运营从字面上理解就是将运营工作数据化。数据化运营是指从数据的角度来分析和解决业务运营工作中存在的问题或不足，以实现商业目标的过程。数据化运营的内在机制是：“数据化”是方法和手段，“运营”是核心和目标，将数据化的方法和手段运用到运营场景中，通过问题指标化、指标定量化、问题定量化、分析模型化等数据化处理动作，数据作用于用户运营、产品运营等场景中，指导业务运营的决策，实现运营的数据化落地，完成两个闭环——数据的闭环和业务的闭环，最终用数据化的方法解决业务运营的问题，达到业务的商业目标，如图1.6所示。

图1.6 数据化运营的概念

在商业智能时代，企业纷纷开启数据化战略转型，将业务逐步线上化和数据化，并以数据为关键生产要素，采取数据化运营的方式驱动业务的发展，提升用户体验和企业的竞争力，数据化运营对企业发展具有重要意义。数据化运营是现代企业竞争白热化、商业环境变成以消费者为主的“买方市场”等一系列竞争因素所呼唤的管理革命和技术革命。中国有句古语“穷则思变”，当传统的营销手段、运营方法已经被同行普遍采用，当常规的营销技术、运营方式已经很难明显提升企业的运营效率时，数据化运营登上了商业智能时代企业运营的大舞台，并在舞台上绽放出耀眼的光芒。