導讀：數字化轉型：從建設到精細化經營。
作者：阿里雲智能-全球技術服務部
來源：大數據DT（ID：hzdashuju）
01 數字化轉型的初心
在數字化轉型的過程中，我們需要時刻問自己： 啟動數字化轉型戰略的初心是什麼？
也許每家企業有自己的表述，但核心都是「如何利用數位技術和智能技術推動企業實現商業 模式、企業文化、組織結構的轉型」。數字化轉型戰略啟動後，很多企業一是很興奮，二是投入大量資金進行各種數字化技術相關的平台、系統的建設，期待平台或系統的建設完成後就可以帶領企業實現數字化轉型。
但是，在完成這些平台和系統建設之後，很多企業突然發現好像跟想像的不一樣，感覺缺少了什麼，價值體系不明顯。此時，我們需要回歸到做數字化轉型的初心上，看看到底期待得到什麼。技術是可以推動商業發生變革的，但是只有技術，商業是不會發生變革的，商業與技術兩個輪子必須有機結合、緊密配合，同時一定要以終為始地思考我們服務的最終用戶是誰。數字化運營就是連結商業和數位技術最好的紐帶。
數字化運營需要做的就是「以消費者為中心」「以數據為驅動」「全鏈路整合服務」。
1. 以消費者為中心
還是那句話，要牢記我們的初心。無論我們如何變革、如何轉型，最終的目標是能更好地服務客戶， 從而讓企業保持基業長青、經久不衰。而消費者就是 我們最終的用戶。所以，我們設計數字化轉型戰略的時候，一定要以如何為最終消費者提供更好的產品與服務為出發點。 「新客全域營銷」「用戶運營管理」「會員運營管理」等都是以消費者為中心的一些運營手段。
2. 以數據為驅動
數字化時代最大的不確定性和最大的確定性都是「海量的數據」，為什麼說數據既是不確定性因素又是確定性因素呢？面對海量數據，有人視之為珍寶、有人棄之如垃圾。視之為珍寶的人認為可以從大量的數據里挖掘出有價值的內容，而且不斷地尋找如何創造更多的數據；而棄之如垃圾的人覺得大量的數據占用了太多存儲空間，浪費了太多的企業IT 成本。
這就是一個分叉口，能很好地利用數據來挖掘價值的人往往會給企業帶來新的商業機會、孵化出新產品、降低成本等，讓企業長青變得更確定；而不喜歡數據的人可能還繼續過往的商業模式，直到某一天突然發現消費者好像都不買單了，本來可以持續的良好發展勢頭戛然而止，這就是忽略數據價值帶來的不確定性。 「數據標籤體系建設」「數據模型優化」「會員洞察分析」「營銷洞察分析」「供應鏈洞察分析」等都是用數據驅動業務價值的方法。
3. 全鏈路整合服務
什麼樣的數據最有價值？什麼樣的問題最讓企業頭疼？很多企業都存在下面的情況：對於同一個客戶，不同的業務部門有不同的信息和標籤；對於同一個商品，從訂單到供應鏈、生產製造、外部採購沒有完整的數據鏈條，很難針對商品進行整個鏈路上的數據分析和優化。
所以數字化運營作為數字化轉型的重要一環，需要與建設階段緊密結合，形成全鏈路的數據整合服務。 全鏈路的數據整合有「活動運營管理」「精準營銷管理」「供應鏈拍成排產分析」等方面。
02 數字化運營是什麼
對於不同的行業，數字化運營的內容也不一樣，但是實現路徑和基礎是一樣的。一般情況下， 數字化運營會保護三個核心部分：業務運營、數據運營、技術運營。
業務運營：數字化運營作為連結業務和數據技術的紐帶，一定不能脫離業務單純基於數據做事情，那樣會本末倒置。所以，業務運營很重要，需要結合實際業務場景、建立「會員運營」「營銷運營」「供應鏈運營」「陣地運營」「內容運營」「風控運營」等運營管理體系，把人·貨·場等有效結合起來。這樣，數據分析和分析結果才能有的放矢，有效地支撐業務創新和優化。
數據運營：數字化運營的核心就是圍繞數據和智能開展工作，所以數據分析、算法優化、數據標籤體系分析與優化等都是有效的抓手。通過有效的數據分析結果，有助於針對不同消費者進行精準營銷，有效地提升供應鏈效率、降低生產製造成本等。
技術運營：前面講的都是北向的業務層面的內容，但無論是做什麼運營，還有一件很重要的事情就是我們不能脫離技術底層平台，針對這個平台及平台上的各類產品也要做運營。例如，針對雲平台的容量規劃與管理、雲上租戶畫像分析與設計、計量計費日常管理、安全合規管理等，以及針對雲平台之上的大數據產品的配置和使用管理等都屬於技術運營範疇。
業務運營：數字化運營作為連結業務和數據技術的紐帶，一定不能脫離業務單純基於數據做事情，那樣會本末倒置。所以，業務運營很重要，需要結合實際業務場景、建立「會員運營」「營銷運營」「供應鏈運營」「陣地運營」「內容運營」「風控運營」等運營管理體系，把人·貨·場等有效結合起來。這樣，數據分析和分析結果才能有的放矢，有效地支撐業務創新和優化。
數據運營：數字化運營的核心就是圍繞數據和智能開展工作，所以數據分析、算法優化、數據標籤體系分析與優化等都是有效的抓手。通過有效的數據分析結果，有助於針對不同消費者進行精準營銷，有效地提升供應鏈效率、降低生產製造成本等。
技術運營：前面講的都是北向的業務層面的內容，但無論是做什麼運營，還有一件很重要的事情就是我們不能脫離技術底層平台，針對這個平台及平台上的各類產品也要做運營。例如，針對雲平台的容量規劃與管理、雲上租戶畫像分析與設計、計量計費日常管理、安全合規管理等，以及針對雲平台之上的大數據產品的配置和使用管理等都屬於技術運營範疇。
下面以新零售行業為例，解釋數字化運營希望做到的三個「見」，那就是「看見」「洞見」「創見」。
看見：首先需要做到的就是給自己設定一個「北極星指標」和一些核心關聯指標，讓企業經營過程數據化、可量化、可視化。不同的企業在不同的發展階段，北極星指標是不一樣的。例如，對於一家搜尋引擎公司，總用戶數可能並不是它的北極星指標，活躍用戶數才是真正的北極星指標，因為通過這個指標才能真實地了解企業目前的經營情況和發展趨勢。
洞見：能看見企業經營情況後，需要深入分析已經看到的數據，這個階段叫作「洞見」。在這個階段可以做很多預測性的分析、行業性的分析。
創見：前面兩個階段還是基於當前數據本身做事情，而想要與其他競爭對手在不同維度形成競爭優勢，創新必不可少，而創見階段就是通過對大量場景化、全生命周期、產品關聯性等數據進行分析後，結合一些營銷手段、流量變現、渠道優化等方式實現新業務及新產品的創新。
看見：首先需要做到的就是給自己設定一個「北極星指標」和一些核心關聯指標，讓企業經營過程數據化、可量化、可視化。不同的企業在不同的發展階段，北極星指標是不一樣的。例如，對於一家搜尋引擎公司，總用戶數可能並不是它的北極星指標，活躍用戶數才是真正的北極星指標，因為通過這個指標才能真實地了解企業目前的經營情況和發展趨勢。
洞見：能看見企業經營情況後，需要深入分析已經看到的數據，這個階段叫作「洞見」。在這個階段可以做很多預測性的分析、行業性的分析。
創見：前面兩個階段還是基於當前數據本身做事情，而想要與其他競爭對手在不同維度形成競爭優勢，創新必不可少，而創見階段就是通過對大量場景化、全生命周期、產品關聯性等數據進行分析後，結合一些營銷手段、流量變現、渠道優化等方式實現新業務及新產品的創新。
03 數字化運營需要的組織及能力
數字化運營涉及的部門比較複雜，需要高頻業務互動，所以想要做好數字化運營，完整的鏈路和組織設計必不可少。一般會按如下方式進行設計：
1）KPI量化拆解：運營是以結果為導向的管理行為，沒有KPI 的運營既是無法衡量的，也是不高效的，所以首先要設計出一個可量化、可拆解的業務 KPI 來指導所有業務方配合整個運營活動的進行。
2）業務線KPI：有了總的KPI 之後，需要將其進一步拆解到各個作戰單元，這樣才能精細化管理，讓每一次運營活動可以精準地執行下去，避免花費大量的營銷費用，卻看不到效果的情況。
3）業務 Owner（作戰大盤）：業務總指揮需要知道整個業務拆解路徑和進度，所以要給業務Owner 搭建好作戰大盤，實現統一管理。
4）分項運營。
渠道運營（作戰大盤）：對全渠道的業務進行路徑拆解，並且分渠道跟蹤進度，這裡最重要的工作是儘量全面地梳理出場景布點，確保沒有遺漏大的渠道和場景。
產品運營（漏斗監控）：產品運營要用鏈路最短 / 跳出最少的原則，所以需要設定一 個漏斗型的監控模型，有助於產品投放能更好地滿足消費者的效率和體驗兩個訴求。
機構運營（競品和監管）：運營不僅要知道自己，更要知道市場，所以競品分析、自身產品質量監管等也是必不可少的一環。
用戶運營（成本和用戶）：當前的消費者往往採用多渠道、多場景消費模式，所以完整的用戶生命周期管理是非常重要的，只有這樣才能有效降低用戶管理成本，提升用戶交叉引流效果。所以，需要建立全生命周期管理機制。
數據運營和分析：通過數據分析發現機會，這也是數字化運營的基礎，所以需要建立好數據分析工具和模型。
渠道運營（作戰大盤）：對全渠道的業務進行路徑拆解，並且分渠道跟蹤進度，這裡最重要的工作是儘量全面地梳理出場景布點，確保沒有遺漏大的渠道和場景。
產品運營（漏斗監控）：產品運營要用鏈路最短 / 跳出最少的原則，所以需要設定一 個漏斗型的監控模型，有助於產品投放能更好地滿足消費者的效率和體驗兩個訴求。
機構運營（競品和監管）：運營不僅要知道自己，更要知道市場，所以競品分析、自身產品質量監管等也是必不可少的一環。
用戶運營（成本和用戶）：當前的消費者往往採用多渠道、多場景消費模式，所以完整的用戶生命周期管理是非常重要的，只有這樣才能有效降低用戶管理成本，提升用戶交叉引流效果。所以，需要建立全生命周期管理機制。
數據運營和分析：通過數據分析發現機會，這也是數字化運營的基礎，所以需要建立好數據分析工具和模型。
5）達成目標：從最初設定 KPI 到最終完成運營活動後實際的達成結果，需要做一個閉環，無論是否達標，都需要做一次完整的復盤，從而吸取教訓、優化業務。
有了上面的方法仍然不足以讓一個組織做好數字化運營，我們需要從 「道」「法」「術」三個層面一起發力。「道」就是數據意識，如果大家都不喜歡通過數據來做業務，那根基就沒有了，其他的一切都無法實現，所以最重要的就是培養組織里的成員形成數據思維。其次，我們需要有方法去做運營，並不是進行簡單的數據分析以及靠直覺和經驗。最後，好的工具是讓大家高效運營的有力助手，所以要打造一個得心應手的運營工具。
關於作者：阿里雲智能-全球技術服務部（Global Technology Service，簡稱GTS），一支面向雲智能客戶提供完整生命周期服務的技術服務團隊。GTS旨在通過專業化的交付實施、系統化的中台支撐及標準化的服務產品能力，運用雲和科技的力量，與生態夥伴一起幫助客戶實現業務價值。
本文摘編自《雲上數字化轉型》（ISBN：978-7-111-70483-6），經出版方授權發布。
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