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請查收:這是一份數據化運營體系建設的行動指

2020-07-21 17:07分析 人已围观

简介數據化運營體系建設是一項系統性的價值工程,關乎企業的生存與發展。如何搭建一個數據化運營體系?本文介紹了數據互運營體系的概念、價值與定位、方法論、路徑選擇與行動指南...

數據化運營體系建設是一項系統性的價值工程,關乎企業的生存與發展。如何搭建一個數據化運營體系?本文介紹了數據互運營體系的概念、價值與定位、方法論、路徑選擇與行動指南,教你開啟企業的數智化轉型的新旅程。

之前圍繞數據化運營的話題,較為詳細的介紹瞭如何用數據驅動產品、用戶、內容、活動和服務的運營,有理論梳理和案例描述,內容相對較全面。

但是,對於企業來說,如何開啟數據化運營的旅程呢?就如同去旅遊一樣,哪些地方去,哪些地方可以不去,先去哪一站,這些需要提前做個行程規劃。

所以,對於企業來說,如何搭建符合自身情況的數據化運營體系,需要一份導航圖或者說是行動指南。今天,我們討論的話題就是:搭建數據化運營體系,企業需要怎樣的一份行動路線導航圖。

與之前類似,我還是從基本概念入手。先闡釋一下我所理解的數據化運營體系,然後分析為什麼需要數據化運營體系,再給出搭建數據化運營體系的方法論框架和行動指南。

一、我所理解的數據化運營體系

個人認為,數據化運營體係是指:用數據的手段和方法,結構化、系統性地解決業務運營場景中的各種問題的一套思維模式、技術路線與動作模式等.

它包括:數據體系、運營體系、方法體系和組織體系四個方面。

個人理解數據化運營體系之所以由數據、運營、方法和組織四個部分組成,是由它們各自的職責定位決定的。

數據體系解決的是數據基礎的問題。運營體係指導我們該做哪些事情,方法體系提供給我們做這些事情所需要的技術與方法,而組織體系則告訴我們完成這些事情時該如何去配備相應的專業人員。

數據、運營、方法和組織四位一體,自成體系,構成了支撐企業數智化轉型的數據化運營體系。

二、數據化運營體系的定位與價值

數據化運營體係對於企業來說,其定位可以概括為:企業運營的指揮系統、智慧運營的中堅力量。

作為企業運營的指揮系統,數據化運營體系能全面操盤數據在產品優化、用戶增長等方面的應用。運籌帷幄、決胜千裡,指導企業在產品、內容等方面的優化和提升。

作為智慧運營的中堅力量,數據化運營體系能從人力資源、技術平台等方面保障應用的落地,是推進運營智能化升級的核心力量。

數據化運營體係是企業數智化轉型的集中體現,它在企業轉型過程中的價值體現在四個方面:

1. 釋放數據價值

數據化運營體係將數據融入到產品、用戶、活動等方向的場景中,以數據的鑰匙解決了這些場景中的存在問題,這些問題實際上就形成了釋放數據價值的通道。

2. 讓決策更科學

數據化運營體系徹底改變了企業的運營決策模式,使企業不再依靠拍腦袋、憑經驗或頭腦風暴的方式來製定運營決策;而是通過數據測算、驗證和分析的方式來解剖問題、輸出決策。這樣的決策是科學可靠的,經得起實踐考驗的。

3. 讓決策更高效

在數據技術加持下,可以縮短企業的決策流程,讓企業能夠準確的對市場形勢做出預判,從而迅速調整營銷策略。

透過數據可以幫助企業把握商機,更靈活、快捷的對用戶的需求做出響應,讓企業在激烈的市場競爭中贏得先發優勢。

4. 使運營更智慧

數據在用戶運營、產品運營等領域的應用是數據化運營體系的重頭戲,在數據的催化作用下,產品運營、用戶運營等將變的更加“聰明”。

數據驅動運營,其實就是數據為運營裝上智慧的大腦,有了更高的智商後,企業的運營將更加智慧。

三、數據化運營體系建設的方法論

關於數據化運營體系建設,筆者總結為“四維修煉法”,即從數據、運營、方法和組織四個維度入手,逐步完善數據化運營體系的能力版圖。

1. 數據體系:解決數據本身的問題

以建設數據中台為目標,完成數據的“採、存、通、管、用”,是數據化運營體系的技術底座。

數據中台建設本身是一項複雜的系統性工程,不過還是可以按照做產品的思維和套路來建設數據中台。

如下圖,可採取“五步法”進行數據中台的研發:

當然,並非所有的企業都適合建立數據中台,數據中台是企業數智化轉型的技術底座,但還是建議短期內不適宜建數據中台的企業可以考慮搭建DMP(數據管理平台)。

之所以將數據中台單列出來描述,是以業務條線較多的行業頭部公司為典型案例,以方便全面的介紹自己的數據化運營體系。

後續運營體系、方法體系、組織體係也是以企業“需要建設數據中台”的前提假設為基礎來闡釋的。

2. 運營體系:回答“做什麼”的問題

以數據為驅動力,以業務需求為牽引力,結合產品運營、用戶運營等五大類運營場景下的問題,梳理出具體的工作任務;測算各項任務的工作量;制定詳細的時間計劃和行動方案,繪製出任務地圖。

針對任務進展情況設計監測指標,並以任務看板來監督相關事項的狀態和落實進度,設置預警規則,以便及時調整任務開發策略。

3. 方法體系:回答“怎麼做”的問題

在任務地圖的基礎上,進一步細化出每個事項需要的理論基礎和技術方法,並逐步完善運營規範,形成最佳運營實踐,沉澱到業務知識庫中。

4. 組織體系:回答“有誰來做”的問題

根據企業實際人員配置情況,結合數據化運營體系的要求,搭建合適的組織結構。

人員體系一般包括三大塊,即面向運營方向的數據產品與應用團隊,面向企業數據中台建設的團隊,再就是平台技術支撐團隊。

其中數據產品與應用團隊需要在用戶運營、產品運營、內容運營等領域與相應的運營工作人員建立聯合工作機制。

四、企業數據化運營體系建設的路徑選擇與行動指南

1. 數據化運營體系建設應遵循的基本原則

企業在搭建數據化運營體係時,建議遵循三個原則:

  1. 因地制宜:結合企業自身情況,量身定制適宜的策略,輸出符合現狀的數據化運營體系建設方案,不可貪大求多,要量力而行;
  2. 內外結合:診斷問題或確定短板時,從內部(前台+後台)和外部(用戶+對標)著眼,多角度綜合研判,確定關鍵問題;
  3. 價值導向:從最終的業務價值出發,反向考慮數據化運營體系的建設路徑,制定具體行動方案時,價值大的任務擁有更高優先級。

2. 數據化運營體系建設的路徑選擇與行動指南

從數據基礎能力和運營問題緊迫性兩個維度出發,建立二維分析矩陣,將企業分為四個類型,散落在相應的四個像限中。

企業可根據自身所在的象限位置,制定更為具體可行的行動計劃。

1)第一類企業:數據基礎強,運營問題不緊迫

以先進企業為對標,分析在數據中台和運營領域上與對標企業之間的差距。找出最突出數據方向TOP10和運營方向的TOP10問題,評估改進的優先級,制定提升策略與方案,綱舉目張,有序推進。

2)第二類企業:數據基礎弱,運營問題不緊迫

優先補齊數據能力方面的短板,重點推進數據方向的TOP10問題的解決。在解決數據問題的過程中適當結合運營工作要著力提升的關鍵點,以數據能力提升為主,運營優化為輔。

3)第三類企業:數據基礎弱,運營問題很緊迫

優先解決運營工作中的TOP10問題,適當補齊數據能力的短板。以運營優化為主,數據能力提升為輔。

4)第四類企業:數據基礎強,運營問題很緊迫

梳理運營工作中的TOP10問題,梳理數據基礎能力的TOP5問題。找到運營場景下二者的結合點,從結合點切入,讓數據在應用中釋放價值。

五、結束語

至此,從數據價值觀到數據驅動的產品、用戶、內容、活動、服務五個方向的運營,筆者寫了一系列文章,較為系統的闡述了數據化運營體系建設的理論與實務。

總之,數據化運營體系建設是一項系統性的價值工程,關乎企業的生存與發展。

企業應當與時俱進、順勢而為,以數據為帆,以“四維修煉法”為船,以數據化運營體系建設的行動指南為導航。開啟企業的數智化轉型的新旅程,找到數據武器解決企業發展問題的新路徑、新模式。

作者:黃小剛,微信公眾號:大數據產品設計與運營

本文由 @黃小剛 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基於CC0協議

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