近年来数字化转型成为企业，尤其是传统企业的重要战略方向，不仅仅是因为宏观上数据要素成为新质生产力，还因为经济下行传统经营模式将逐步失去竞争优势需要依赖数据实现降本增效。那么，究竟何为数据化运营呢？

词条上的概念，数据化运营是指企业利用先进的数据分析技术和工具来收集、存储、处理和分析大量数据，以指导决策、优化业务运营和提升整体绩效的一种管理方法和手段。通过挖掘数据中的模式、趋势和关联，揭示隐藏在数据背后的商业价值，数据化运营为企业的决策制定、产品研发、市场推广、客户服务等环节提供科学的依据和指导。

准确地说，数据化运营即数据驱动的运营（Data-Driven Operations），是一种基于数据分析和反馈不断优化产品、服务和运营策略的运营方式，成功的基础是数据驱动的组织和技术工具。

SiriusDecisions 的数据驱动运营模型描述了三个类别的九个元素。洞察需求类别要求组织确定其需要哪些数据或数据应支持哪些流程。数据管理类别可帮助组织确保以正确的格式向正确的受众提供可靠、高质量的数据。团队支持类别中的元素适用于必须定义和监控数据流程（通常是营销运营）的团队以及需要使用数据来推动营销活动和做出决策的营销团队。

总结下来，数据化运营有2个要点：

一是数据用于决策，提升决策准确性，降低决策失误，就像竞技场上，有时不失误就可以取得胜利。

二是数据融入产品，对于互联网等数字化产品来说，主要是将数据整合到产品或运营流程，让产品更智能，提升用户体验。而对于车企、制造业等行业来说，更多地是利用数据来实现产品生产加工流程的降本增效。

从运营人员视角，将数据化运营体系划分成四层架构，分别是数据收集层、数据产品层、数据运营层、用户触达层，每一层架构都逐步演进互相依赖（@秦路）。

看一些具体的场景案例

互联网、电商行业可以说是数据化运营非常成熟的行业。

1、选品优化：不管是早期的淘宝、京东，现在的拼多多、抖音、小红书等，卖家中心都包含数据分析相关的功能，对于卖家来说，除了关注自家店铺运营数据外，还可以通过查看同行（同品类）热销的是哪些产品，从而进行选品跟进。甚至一些第三方的数据服务公司，如船长BI，专门爬取亚马逊的数据整合成数据产品，每年最低4000的sass产品服务费，很多企业老板也是愿意买单的。

2、精准营销：基于用户画像标签进行用户分层，精准触达，实现精细化运营

互联网上半场，流量获取成本相对较低，且公司融资相对容易，为了跑马圈地圈用户甚至可以不计成本，很多公司为了快速实现用户增长采用的是粗放式、广撒网的方式进行用户获取或运营，比如给所有用户发补贴红包，给所有下过单或没下过单的用户发营销短信。而流量红利过后的下半场，一方面用户要持续增长，另一方面也要管控成本，提升ROI。此时，需要基于大数据将用户标签化，构建用户的画像标签，按照不同的业务场景，进行人群的精细化分层后，精准触达，把资源倾斜给高潜客户。

3、流量智能分发：基于算法挖掘用户行为意向，匹配最佳产品或服务，实现人货场的智能匹配

精准营销平台更多的是提供人群圈选的能力，产品或运营人员基于经验，进行用户的条件筛选。流量智能分发则是基于用户历史行为，采用用户或商品维度的协同过滤、聚类分析、逻辑回归等算法，识别进站用户的行为意向，为用户提供差异化的产品功能或页面模块。

4、个性化推荐服务：提供App、小程序等应用端产品的千人千面推荐，促进用户转化，提升用户体验

流量分发侧重于用户行为意向、下单概率预测等宏观层面，提供产品功能和服务的匹配推荐，个性化推荐则侧重于内容本身的精准匹配，比如算法推荐用户可能会喜欢的酒店、景点、旅游线路、美食商家、淘宝产品等，目标是实现人和商品的匹配，缩短用户决策周期，快速引导用户下单转化。

举个例子，当你打开某旅游APP，首页推荐的是你刚好想去的城市，以及对应的酒店、景点、旅游线路，此时，你是不是更愿意去点击浏览，并且更快速地下单呢

5、API服务：为产品功能迭代、运营活动提供用户订单、行为数据查询服务，以数据赋能产品创新

API服务相比算法推荐，主要统计分析数据的服务化，比如APP产品新客专区模块，当用户进入页面时，调用新老客的接口，判断当前用户id是否有过订单，符合新客条件的才展示对应的运营位。

6、风控和反欺诈：基于算法模型（知识图谱、聚类分析等）识别黑产用户特征，防止薅羊毛等黑产或欺诈行为，减少业务损失

互联网发展早期，比如2013年外卖、打车业务多家平台疯狂补贴拉客，但产品、技术并不完善，诞生了一大批靠刷单赚补贴的黑产，随着数据的完备和大数据算法能力，可以更准确的判断羊毛党或欺诈用户特征，针对风控用户不提供优惠或禁用相应服务。

7、舆情监控：有时候舆论导向足以摧毁一家公司，前几年知名女星炮轰某旅游公司，指责其机票产品存在强制捆绑销售，微博上一石激起千层浪，甚至整个OTA行业都受到了冲击，对公司口碑及业务营收都产生了非常大的影响。利用大数据的手段，对涉及到公司业务或关键词的舆论数据进行爬虫爬取，利用文本挖掘、人工智能情感识别的手段对于负面舆论第一时间发现，公关及时对接处理，可以把舆论影响降低到最小。

8、AI应用：都说大数据的出口是AI，可以理解成AI是大数据的重要应用方向，但AI并不是一切。机器学习算法、神经网络模型并不是新鲜词汇，早在90年代就已经出现了，但是由于当时计算机资源计算力的限制，应用无法落地。现在随着计算机性能的不断提升，CPU到GPU，以及分布式集群、云资源的弹性扩容，这些模型的应用价值开始凸显。

AI的本质是基于大量的数据对算法模型进行训练（有监督、无监督、半监督等），当输入新的内容时可以自动进行分类或识别，比如图像识别技术、语音识别等。业务上可以应用在商家图片优化，即产品列表页通过算法自动确定视觉效果最好的图片进行展示，吸引用户提升点击转化率，因为爱美之心人皆有之，一个酒店首页放漂亮的海景图的效果要远比放一张马桶照要强的多。

随着大模型技术的不断发展，AIGC的应用场景日渐丰富，比如保险行业利用大模型进行保险产品条款的快速总结文档，文生图、文生视频等各种智能化的应用。

9、生产流程再造：对于一些加工厂，生产原材料到最终产品生产完成，传统的PLM（产品生命周期管理系统）融合了数据的能力后，则可以实现更低的成本，更高的效率，比如通过库存预测管理，可以减少库存成本，通过机器的AI排程，提升机器运转效率，降低闲置等等。