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搭建数据化运营体系的方法论框架和行动指南

2020-11-23 14:31:56 阅读(165 评论(0)

围绕数据操作的主题,详细介绍了如何使用数据驱动产品、用户、内容、活动和服务的操作,有理论梳理和案例描述,内容相对全面。但对于企业来说,如何开启数据运营之旅呢?就像去旅游一样,需要提前做好行程规划,去哪里,不去哪里,先去哪里,先去哪里。因此,对于企业来说,如何构建符合自身情况的数据操作系统需要导航图或行动指南。今天,我们讨论的话题是:企业需要建立一个数据操作系统以及什么样的行动路线导航图。类似之前,我还是从基本概念入手。首先解释我所理解的数据操作系统,然后分析为什么需要数据操作系统,然后给出构建数据操作系统的方法框架和行动指南。我个人认为,数据操作系统是指一套思维模式、技术路线和行动模式,结构化、系统地解决业务操作场景中的各种问题。它包括:数据系统、操作系统、方法系统和组织系统。个人理解数据操作系统由四个部分组成:数据、操作、方法和组织,这是由它们各自的职责定位决定的。数据系统解决了数据基础的问题。操作系统指导我们做什么,方法系统为我们提供了做这些事情所需的技术和方法,而组织系统告诉我们在完成这些事情时如何配备相应的专业人员。四位一体的数据、操作、方法和组织,形成了支持企业数智化转型的数据操作系统。2、数据运营系统的定位和价值数据运营系统可以概括为企业运营的指挥系统和智能运营的骨干。数据运营系统作为企业运营的指挥系统,可以全面运营数据在产品优化和用户增长中的应用。运筹帷幄,决胜千里,引导企业在产品、内容等方面进行优化和提升。数据运营系统作为智能运营的中坚力量,能够保证人力资源和技术平台应用的实施,是推动智能运营升级的核心力量。数据操作系统是企业数字智能转型的集中体现,其在企业转型过程中的价值体现在四个方面:1。释放数据价值数据操作系统将数据集成到产品、用户、活动等场景中,以数据钥匙解决这些场景中的问题,实际上形成了释放数据价值的渠道。2.使决策更加科学,数据运营系统彻底改变了企业的运营决策模式,使企业不再依靠拍脑袋、经验或头脑风暴来制定运营决策;而是通过数据计算、验证和分析来解剖问题和输出决策。这样的决策科学可靠,经得起实践的考验。3.在数据技术的支持下,决策可以更有效地缩短企业的决策过程,使企业能够准确预测市场形势,从而快速调整营销策略。通过数据可以帮助企业把握商机,更灵活、更快地响应用户需求,使企业在激烈的市场竞争中赢得先发优势。4.使操作更智能数据在用户操作、产品操作等领域的应用是数据操作系统的亮点。在数据催化的作用下,产品操作和用户操作将变得更加“聪明”。事实上,数据驱动操作是将智能大脑安装在数据操作中。智商更高后,企业的运营会更加智能化。关于数据操作系统的建设,作者总结为“四维实践方法”,即从数据、操作、方法和组织四个维度,逐步完善数据操作系统的能力地图。1.数据系统:数据操作系统的技术基础是解决数据本身的问题,以建设数据中心平台为目标,完成数据的“采集、存储、通信、管理和使用”。数据中台建设本身就是一个复杂的系统工程,但数据中台建设仍然可以按照产品思维和常规进行。如下图所示,数据中心平台的研发可采用“五步法”:当然,并非所有企业都适合建立数据中心平台。数据中心平台是企业数字智能转型的技术基础,但仍建议短期内不适合建立数据中心平台的企业可以考虑建立DMP(数据管理平台)。以业务线较多的行业龙头公司为典型案例,单独列出数据中台描述的原因是为了方便全面地介绍自己的数据操作系统。后续操作系统、方法系统和组织系统也是基于企业“需要建设数据中心平台”的假设。2.操作系统:回答“做什么”问题,以数据为驱动力,以业务需求为牵引力,结合产品操作、用户操作等五种操作场景,整理具体任务;计算任务工作量;制定详细的时间计划和行动计划,绘制任务地图。根据任务进度设计监控指标,监督相关事项的状态和实施进度,制定预警规则,及时调整任务开发策略。3.方法系统:在任务地图的基础上,回答“如何做”的问题,进一步完善各项所需的理论基础和技术方法,逐步完善操作规范,形成最佳操作实践,沉淀到业务知识库中。4.组织系统:根据企业实际人员配置和数据操作系统要求,回答“谁来做”的问题,建立合适的组织结构。人员系统一般包括三个部分,即运营方向的数据产品和应用团队,企业数据中心平台建设的团队,以及平台技术支持团队。数据产品和应用团队需要在用户操作、产品操作、内容操作等领域与相应的操作人员建立联合工作机制。4、企业数据操作系统建设的路径选择和行动指南1。数据操作系统建设应遵循的基本原则。建议企业在构建数据操作系统时遵循三个原则:因地制宜:根据企业自身情况定制合适的策略,输出符合现状的数据操作系统建设方案,不贪大求多,量力而行;内外结合:当诊断问题或确定不足时,从内部(前台) 后台)和外部(用户) 对标)着眼,多角度综合研究判断,确定关键问题;价值导向:从最终的业务价值出发,反向考虑数据运营系统的建设路径,在制定具体的行动计划时,更优先考虑有价值的任务。2.数据操作系统建设的路径选择和行动指南从数据基本能力和操作问题的紧迫性两个维度建立了二维分析矩阵,将企业分为四种类型,分散在相应的四个象限中。2.数据操作系统建设的路径选择和行动指南从数据基本能力和操作问题的紧迫性两个维度建立了二维分析矩阵,将企业分为四种类型,分散在相应的四个象限中。企业可以根据自己的象限位置制定更具体、更可行的行动计划。1)第一类企业:数据基础强,运营问题不紧迫。以先进企业为标杆,分析数据中心与运营领域标杆企业之间的差距。找出数据方向最突出的TOP10和运营方向的TOP10问题,评估改进优先级,制定改进策略和方案,有序推进。2)第二类企业:数据基础薄弱,操作问题不紧迫,优先弥补数据能力的不足,重点解决数据方向的前十大问题。在解决数据问题的过程中,应适当结合运营工作的关键点,重点提高数据能力,辅以运营优化。3)第三类企业:数据基础薄弱,运营问题紧迫。优先解决运营中的前十大问题,适当弥补数据能力的不足。以运营优化为主,数据能力提升为辅。4)第四类企业:数据基础强,运营问题紧迫梳理运营中的TOP10问题,数据基础能力的TOP5问题。在操作场景中找到两者的结合点,从结合点入手,让数据在应用中释放价值。5、到目前为止,笔者从数据价值观到数据驱动的产品、用户、内容、活动和服务运营,撰写了一系列文章,系统阐述了数据运营系统建设的理论和实践。简而言之,数据操作系统的建设是一个与企业生存和发展有关的系统价值项目。企业要与时俱进,顺势而为,以数据为帆,以“四维修炼法”为船,以数据操作系统建设行动指南为导航。开启企业数智化转型的新旅程,找到数据武器解决企业发展问题的新途径、新模式。 

以上就是关于搭建数据化运营体系的方法论框架和行动指南的相关介绍,更多搭建数据化运营体系的方法论框架和行动指南相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对搭建数据化运营体系的方法论框架和行动指南有更深的了解和认识。

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