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近年來數(shù)字化轉型成為企業(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)要素成為新質生產(chǎn)力，還因為經(jīng)濟下行傳統(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)利用先進的數(shù)據(jù)分析技術和工具來收集、存儲、處理和分析大量數(shù)據(jù)，以指導決策、優(yōu)化業(yè)務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、客戶服務等環(huán)節(jié)提供科學的依據(jù)和指導。讀起來有些拗口，總結下來其實就2個要點：

一是數(shù)據(jù)用于決策，提升決策準確性，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。

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)分析相關的功能，對于賣家來說，除了關注自家店鋪運營數(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，從而進行選品跟進。甚至一些第三方的數(shù)據(jù)服務公司，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)品服務費，很多企業(yè)老板也是愿意買單的。

2.精準營銷：基于用戶畫像標簽進行用戶分層，精準觸達，實現(xiàn)精細化運營

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)的方式進行用戶獲取或運營，比如給所有用戶發(fā)補貼紅包，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)將用戶標簽化，構建用戶的畫像標簽，按照不同的業(yè)務場景，進行人群的精細化分層后，精準觸達，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，實現(xiàn)人貨場的智能匹配

精準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：提供App、小程序等應用端產(chǎn)品的千人千面推薦，促進用戶轉化，提升用戶體驗

流量分發(fā)側重于用戶行為意向、下單概率預測等宏觀層面，提供產(chǎn)品功能和服務的匹配推薦，個性化推薦則側重于內容本身的精準匹配，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，目標是實現(xiàn)人和商品的匹配，縮短用戶決策周期，快速引導用戶下單轉化。

舉個栗子，當你打開某旅游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：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，以數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)品創(chuàng)新

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

6.風控和反欺詐：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)務損失

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

7.輿情監(jiān)控：有時候輿論導向足以摧毀一家公司，前幾年知名女星炮轟某旅游公司，指責其機票產(chǎn)品存在強制捆綁銷售，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)務或關鍵詞的輿論數(shù)據(jù)進行爬蟲爬取，利用文本挖掘、情感識別的手段對于負面輿論第一時間發(fā)現(xiàn)，公關及時對接處理，可以把輿論影響降低到最小。

8.AI應用：都說大數(shù)據(jù)的出口是AI，可以理解成AI是大數(shù)據(jù)的重要應用方向，但AI并不是一切。機器學習算法、神經(jīng)網(wǎng)絡模型并不是新鮮詞匯，早在90年代就已經(jīng)出現(xiàn)了，但是由于當時計算機資源計算力的限制，應用無法落地。現(xiàn)在隨著計算機性能的不斷提升，CPU到GPU，以及分布式集群、云資源的彈性擴容，這些模型的應用價值開始凸顯。

AI的本質是基于大量的數(shù)據(jù)對算法模型進行訓練（有監(jiān)督、無監(jiān)督、半監(jiān)督等），當輸入新的內容時可以自動進行分類或識別，比如圖像識別技術、語音識別等。業(yè)務上可以應用在商家圖片優(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行展示，吸引用戶提升點擊轉化率，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比放一張馬桶照要強的多。

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

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，比如通過庫存預測管理，可以減少庫存成本，通過機器的AI排程，提升機器運轉效率，降低閑置等等。

多享有數(shù)是一家專注于數(shù)字化服務、系統(tǒng)開發(fā)、新媒體營銷、農(nóng)村電商的專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司，成立16年，助力5000+中小企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型升級。研發(fā)了B2C商城系統(tǒng)、私域電商系統(tǒng)、分銷商城系統(tǒng)、S2B2b2C供應鏈電商系統(tǒng)、小程序商城系統(tǒng)等，支持中臺云倉、供應商、自營商城、直播、短視頻、分銷、零售商管理、運營商管理、營銷工具、數(shù)據(jù)分析、會員儲值、積分商城等功能，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉型，助力降本增效，獲取更多收益！