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运营增长从 0 到 1 打造企业数字化运营闭环( 二 )


第二 ， 优化用户体验 。 通过诊断产品可用性与易用性 ， 改善产品感官体验与交互体验 ， 提升独立用户与全局用户的满意度、忠诚度 。
第三 ， 提升用户价值 。 通过建立用户分层体系 ， 细分用户需求 ， 了解用户业务偏好与消费习惯 ， 对业务流程进行诊断 ， 有效提升业务各环节的转化 ， 提升用户价值 。
第四 ， 驱动业务创新 。 通过整体性的用户需求与产品价值与需求度满足评估 ， 定位业务运营困境 ， 指导业务创新与竞争力提升 。
5、数字化运营落地的难点
数字化运营的价值毋庸置疑 ， 但少有企业能不断地释放价值 ， 主要存在以下 3 个应用难点 。
第一 ， 基础弱 。 如数据不准确、数据质量低、可应用性差；无法打通多应用系统 ， 数据成为孤岛；运营离不开人 ， 而市面上运营思维和数字化思维均具备的人才少 ， 企业内部缺乏数字化运营人才导致落地难也是主要原因 ， 因此 ， 需要企业自己培养 。
第二 ， 应用浅 。 如指标不科学、无体系；数据分析深度不够；缺乏业务洞察和建议 。 很多企业止步在有数据和看数据阶段 ， 不知道如何把数据分析真正地转化成业务的洞察和建议 。
第三 ， 没闭环 。 如企业通过数据分析找到一些业务洞察 ， 但如果改进问题 ， 会涉及到多部门协作 ， 把数据洞察落地到实际业务便考验企业的协作机制和企业体制文化 。 此外 ， 落地后的效果评估是否科学和智能直接决定释放价值大小 ， 效果评估后 ， 企业的持续迭代机制是否完善直接决定闭环能否有效运转 。
因此 ， 很多企业深知数字化运营的价值 ， 但无法将其释放 。
综上所述 ， 数字化运营是企业现阶段破局的趋势 ， 数字化运营主要包含数字化和精细化两大块 ， 企业建立数字化运营体系和制度后 ， 可对客户全生命周期进行数字化管理 ， 对全业务流程进行数字化诊断和精细化价值提升 。 但如今 ， 企业面临着数据基础弱、应用浅、没闭环的数字化运营困局 。
二、数据驱动的竞争力打造
1、从需求出发 ， 打造数据应用闭环
具备数据驱动竞争力的企业一定是从业务需求出发的 ， 因为最终评估企业竞争力的也是业务价值 。
从需求出发的数据应用闭环涵盖：业务需求、数据准备、数据应用、业务迭代、效果评估 。
业务需求 。 只有从业务需求出发的数据应用 ， 才能最终应用到业务中并创造价值 。 值得一提的是 ， 这里的业务需求意义广泛 ， 技术部门也可能是数据应用的需求方 ， 如技术部门提出给 APP 的稳定性做监测 。
数据准备 。 基于业务需求要做一定的数据准备 ， 如果企业有相应数据只需整理数据逻辑 ， 如果企业没有相应数据需要做对应的数据采集 。
数据应用 。 数据应用可以粗略分为简单的分析应用和数据产品化的应用 ， 之后会进行展开介绍 。
业务迭代 。 当具备成熟的数据应用思路后 ， 便可实际应用于业务迭代中验证 。
效果评估 。 通过业务迭代验证后的数据 ， 可以通过数据分析进行效果评估 ， 从而判断迭代方向是否正确 。
之后 ， 基于效果评估或业务实际情况 ， 又产生新的业务需求 ， 从而不断地使闭环运转和完善 。
2、数据需求可以是什么？
业务需求是数据应用闭环的第一步 ， 也是最关键的一环 。 那么 ， 业务数据可以是什么呢？
整体上 ， 可以划分为两个方面：一方面为单纯的数据分析应用 ， 通过数据分析诊断业务流程问题 ， 评估业务效果、指导业务迭代 ， 主要是指导业务方向 ， 并不涉及与产品打通或更改产品流程；一方面为数据产品化应用 ， 通过数据二次开发将数据应用至产品流中 ， 提高个性化程度 ， 如智能推荐算法 。
3、数据分析应用的细分模块
数据驱动精细化运营的细分模块主要可划分为以数据运营为基础 ， 用户运营、产品运营、活动运营、内容运营四大方面 ， 基于企业的性质、阶段、行业可能会存在一些差异 。


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