“计算不再只和计算机相关，它决定我们的生存”。
25年前，尼葛洛庞蒂在《数字化生存》一书中这样预测，道出了数字化生存的本质，当时的人们却无法想象一个数字化时代将如何到来。
20多年后的今天，相信没有人再怀疑这一事实，那就是我们正处于一个数字化时代。
如今，各行各业都致力于把数字化落实到企业的发展中，这已经成为企业业务增长的不二法宝。而企业要数字化，获取数据就是首要任务。
今天，雷锋网鲸犀这里要讨论的就是如何站在业务角度，让数据发挥真正的价值，实现企业数字化经营。
数字化运营的价值
自今年以来，数字化运营最突出的体现，就是对零售行业的改变。一直以来，新理念也好，新技术也好，都喜欢将零售业作为变革的先锋军。
数字化运营也不例外。在今年的疫情中，叮咚买菜就这样脱颖而出。买菜是一件很轻松的事情，要想让其更加便捷，实现的方式就是基于大数据和用户行为的强运营能力。
作为现象级的叮咚买菜，到底是如何进行数字化运营的呢？原来，叮咚买菜在创立之初就与神策数据开始合作。
众所周知，生鲜平台注重用户体验，因此神策数据给其提供了App或小程序流量监控等，全方位把控用户对产品的体验；在业务指导和技术赋能上帮助其实现多端数据打通，为其用户精细化运营提供了优化程序。
也正是基于神策数据的用户行为分析平台，整合线上线下业务数据，使叮咚买菜实现了围绕核心指标的数字化应用。
在生鲜最重要的供应链环节，神策数据帮助其进行缺货研究，保证了需求量与库存量的价值匹配；在物流管理上，平台借助数据分析可以加强对物流的管理，评估物流员工的工作绩效等等。
正如叮咚买菜创始人兼CEO梁昌霖所说，数据是最好的指南针，数据的颗粒度越细，作用就越大，让用户越能享受便利的购物体验。
而有了数字化运营的加持，最明显改变的就是叮咚买菜的营收与交易额。
根据公开报道，截至去年12月，叮咚买菜全年单月营收为7亿，全年GMV为50亿元。而今年仅2月份叮咚买菜的单月营收就已经突破了12亿元，2020 全年目标大概达到 180 到 200 亿元。
也就是说，如果照预期所计算的200亿元目标来计算，今年平均单月营收将是去年最高营收的1.7倍，而全年GMV将会是去年的4倍数额之多。
三大行业数字化落地的差异性
数字化运营对行业的改变，已不用多说。实际上，各个行业尽管早就开始了对数据的应用，但却有很大差异。
就这一点，在近日举行的2020数据驱动用户大会上，神策数据创始人兼CEO桑文锋从市场、产品、认知三个层面阐述了2015年以来行业的变化与企业变革。
神策数据创始人兼CEO桑文锋
他认为，市场需求对 To B 公司蝴蝶效应的影响不容小觑，以往 Idea、Product、Market 的 IPM 思维，正在逐渐变成从 Market 到 Requirement 再到 Product 的 MRP 新思维。
其中，互联网、金融和品牌零售三大行业，在市场中的重要性和影响力日渐重要。不过，在分析三大行业的数据应用差异时候，需要先考虑影响市场的两个因素，即基础条件设施与市场成熟度。这是因为当TO B企业产品或者服务时，必须考虑这两个因素，才能更准确地为客户提供最符合企业需求的产品与服务。
具体来看，三大行业在营销、组织、产品、服务三层面上，就呈现出不同的现状。比如，在营销上，互联网行业可以直达用户，实现精准营销，传统金融也对营销精准度要求高，但零售行业的第三方平台相对封闭，旧渠道不能直达用户，而DTC带来新机会。
基于这样的特性，三大行业在数据治理上也就存在着一定差异。举例来说，互联网行业如今发展比较成熟，产品业务迭代速度很快，组织上可以实现扁平管理，数据团队也由团队自建，但零售行业的产品运营重，时效性要求高，但是一定程度上说团队相互独立。
因此，面对不同的行业特性，在数字化运营上也要体现出差异，才能符合企业的需求。就像神策早期更注重数据源的重要性，制定并迭代数据采集规范，且根据实际需求灵活调整。但是，随着对行业和市场的逐步认知，才意识到数据的价值在于可驱动“决策”与“产品智能”。接着，神策数据提出企业的数据化成熟度模型，洞察企业数据化的实际成果。
构建数字化运营的技术方案
通过三大行业数据运营上的差异性，可以看到企业在数字化转型和建设时面临着数据割裂、资源有限、技术规则等困难，因此，如何通过技术支撑帮助企业实现转变，就成为了TO B企业研究的课题。
在神策数据看来，一定程度上来看，数字化运营不只是提供用户行为数据分析工具，而是整合多种数据源，提供从数据分析到业务行动的全新的数字化营销闭环解决方案。因此，这就需要一定技术产品来支撑。
那么，如何构建强大的数据根基，主要有采、传、治、存、查、智六步，即“数据采集、数据传输、数据治理、数据存储、数据查询、数据智能引擎”为一体的数据根基。
具体来看，第一，可以通过对自营平台、业务系统、微信生态、历史数据、第三方渠道、线下数据等多种数据源采集，并开源 40+ SDK，神策数据以开放的精神与行动，致力夯实数据根基建设。
第二，面向业务的“螺旋式”数据治理理念，从“关注源头、关注波动、全面掌控”三个阶段层层递进，以Event-User-Item 为核心模型，依托强大的交付团队，将常见的结构化数据接入产品化，让客户以更低的成本获得更干净的数据，从源头保证数据质量。
第三，面对很多行业的多渠道、多生态、多源头的特点，多 ID 不通的痛点极为普遍，阻碍了企业真正全面了解用户，无法制定全局视角的营销策略。可以依靠强大的数据采集与治理能力，致力于帮助企业打通自营平台、微信生态、内部系统、第三方渠道等多端用户 ID，构建全局统一的用户体系，为营销动作打好基础，赋能企业的数字化能力。
第四，通过对存储、查询、计算等技术抽象而成数据仓库，不仅处理用户行为数据，进一步扩展数据模型和处理的数据类型，为上层应用组件提供服务，且尝试对外开放。可对用户行为类数据进行高效存储和查询优化，支持可变事件数据，智能查询资源预估，支持任意结构化数据的存储，充分利用资源。
第五，持续存储优化、查询执行优化、查询调度优化，给用户带来更好的使用体验，降低企业硬件成本。
第六，在智能引擎侧，打造集“数据采集、特征工程、模型训练、在线服务、应用场景”为一体的智能闭环引擎，在分析和营销两大方向，实现 10 余个业务场景的赋能。
基于此，还可以建立多场景、多种部署方式、多环境的私有云平台，满足用户需求，推动行业数字化建设进程。
另外，在分析和营销两大方向上，可以帮助用户分析与洞察，更贴合业务场景，形成多渠道的一站式营销与运营行动，为各行各业提供基于数据流的营销闭环方案，解决“盲人摸象”“瞎子过河”的行业痛点。
如何实现数字化运营闭环
如上边所述，数字化运营需要的是营销闭环，光看不做没有任何意义。对此，神策数据也构建了基于数据流的企业数字化闭环，那就是SDAF模型，即感知（Sense）、决策（Decision）、行动（Action）、反馈（Feedback）为一体的完整闭环。
具体而言，感知就是从抽象的数据中形成对业务和用户的洞察。比如，通过业务场景洞察、用户画像分析等整合信息，感知业务变化。
决策就是在感性与理性中实现平衡，让人与机器共同决策。比如，针对关键问题，基于大量、全面、多维度、实时分析，进而形成科学的行动决策，整体上分为两大类：BI决策方向的业务流程优化，市场投放提升等； AI决策方向的机器推荐优化，改变用户触达方式等。
行动，是基于数据的全方位智能触达手段。可以通过智能运营系统、用户画像分析系统、智能推荐系统等设定各种个性化运营等关键动作。
反馈，是全面实时的反馈数据，实现全端数据采集及实时数据反馈。对行动进行效果评估与反馈，从而更好地感知行动的价值、更快地迭代策略，让行动越来越有效，每一次运营反馈，都会变成下一次迭代运营计划时的感知来源。
在这个框架闭环中，数据流是核心，将多渠道、多端的用户行为数据、业务数据、第三方数据打通整合，形成统一的用户ID体系，从而驱动整个数字化运营闭环进程，真正赋能企业增长。
结语
如今，尽管各行各业在数字化运营存在着一定差异性，但随着数字化时代的整体到来，我们可以看到，各行各业数字化转型正日趋成熟，越来越多的实践经验提供了更多转型范本。
而数字化运营作为数字化转型基础，其本质是通过大数据加算法、自动智能，化解复杂环境的不确定性，优化资源配置效率，创建企业核心竞争优势。
如同开头的叮咚买菜一般，当企业越来越注重企业的数字化运营时，或许达到一定阶段，企业转型就可以真正步入正轨，转型效果也会逐渐凸显出来。
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