闭环的质量对数据化运营很重要！

如今，数据运营已成为许多企业的共识和自觉行动，许多企业在运营过程中也注意到了闭环思维的重要性。然而，仅仅口头强调闭环思维或仅仅停留在闭环思维的意识形态水平是远远不够的，因为真正能打开差距的是闭环实际完成的质量，高质量的闭环和低质量的闭环的效果和价值是完全不同的。闭环思维PDCA是我们通常张开嘴的一个词。然而，我们大多数人并没有深入研究闭环思维背后隐藏的内容，而忽略了对闭环质量或闭环完成效果的思考。闭环思维只是表象，闭环质量才是真正的内在，内在的东西才是最能体现企业修养的东西，做出来的才是最真实的能力。由于闭环的质量是一个隐藏在角落里的话题，对于数据操作来说是如此重要，作者今天必须把它拿出来。 首先，闭环思维只是数据操作的基本要求。首先，数据操作需要闭环思维，用数据发现和诊断问题，最后回到用数据反映问题解决的程度和效果。这是一个从数据开始和最终数据的闭环过程。我想强调的是，这只是数据操作闭环的基本行动和要求，这应该是每个致力于数据驱动操作的企业的基本素质。若数据操作连闭环管理都做不到，那么，在笔者看来，这家企业的数据操作是不合格的。因此，闭环思维是数据操作应该具备的一种思维模式，但我们也应该意识到闭环思维只是数据操作的基本要求，或入门级的基本配置。真正打开差距的不是闭环思维，而是闭环思维背后延伸的东西。二、闭环质量是拉开差距的关键。前面说过，闭环思维是开放的，而闭环质量是“秘密”。闭环质量是每个人都没有谈论或不想详细谈论的“秘密”。在我看来，闭环质量是决定企业数据运营水平的关键因素，也是打开企业数据运营差距的关键因素。闭环质量是最强大的杀手锏。说了很久，还没有解释什么是闭环质量。什么是闭环质量？闭环的质量当然不是质量的闭环，为了方便叙述，作者特别缩小了其范围。闭环质量是指数据运营闭环演变过程中反映的系统运营水平和整体控制能力。由此可见，闭环质量评价侧重于连续性、全盘性、长期性和通用性四个“性”。连续性：闭环质量侧重于多个闭环之间的连续性和迭代效果，而不是单个闭环的完成；整体性：闭环质量侧重于数据操作的整体控制能力，而不是每个闭环的细节；长期：闭环质量旨在调查企业是否建立了数据操作的长期机制，而不是将数据操作视为短期操作和暂时兴起；通用性：闭环质量评价将形成一个通用的评价结构，而不是关心每个企业建立的闭环原理和结构，即使每个企业的内部闭环逻辑不同，也不会影响闭环质量的评价维度和结构。三、高质量闭环是拥抱数字浪潮、进行数字化转型是企业生存和发展的必然选择，数据运营是企业数字化转型的重要组成部分。3、高质量闭环是通往高级数据运营系统的唯一途径。拥抱数字化浪潮，开展数字化转型，是企业生存和发展的必然选择，数据运营是企业数字化转型的重要组成部分。企业应致力于提高自身的数据运营水平，以建立高级数据运营系统为目标。那么，高级数据操作系统应该是什么样的呢？高级数据操作系统有三个显著特点：第一，系统结构完整，功能健全；第二，系统量身定制，高度适应企业；系统稳定成熟，不断进化，具有自优化机制。如何实现高级数据操作系统？在我看来，创造高质量的闭环是一把很好的钥匙。高质量闭环是通往高级数据操作的必由之路。高质量的闭环和数据操作系统相互伴随，共同成长。闭环操作质量越高，数据操作系统越成熟、越稳定，水平越高。四、如何打造高质量的数据运营闭环？那么，问题来了，如何打造高质量的数据运营闭环呢？在回答这个问题之前，首先要回答如何评价操作质量。笔者认为，可以从连续性、提升度、精细度、稳定性、创新性五个维度来评价一个运营系统的闭环管理是否做得好。所谓的连续性是指在闭环变化过程中继承模式，遵循优势，保持操作逻辑的一致性。提升是指在调查完成新的闭环后，在原有闭环的基础上，运行的KPI指标是否有所提升，提升幅度有多大。提高运营效率和降低运营成本也是衡量提高程度的重要方面。一般来说，提升越大，闭环管理越好。精细度是评估闭环管理实际操作中的精细度，如新闭环是否实现更完整的数据维度、更详细的数据粒度、新闭环使用的算法是否比原来更有效等。稳定性是指在组织结构、平台性能、运营模式等方面是否保持稳定，在闭环迭代过程中没有重大偏差和变化。创新是在原闭环的基础上，评估新闭环是否在方法论、数据处理技术等方面进行创新和变革。以上评价框架指出了构建数据操作高质量闭环的方向。因此，为了创造一个高质量的闭环，我们需要继续原始闭环的内部操作逻辑，保持闭环的稳定性，并在提高操作效率和细化的基础上进行微创新。闭环思维总结数据操作是一个常见的话题，闭环质量是一个全新的话题。闭环思维很重要，但更重要的是用闭环思维来实现事情。从闭环思维到闭环质量，是从思想到实践的过程，也是从表到内的过程。说闭环思维容易，做好一个又一个闭环并不容易。要构建高质量的闭环和高级数据运营系统，我们需要坚持匠心、兼收并蓄、精益求精。高质量的闭环是基石。有了它，垫板就可以达到高级数据操作系统，企业的数字智能转型之路就可以越来越宽，越来越顺畅。 

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