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从数字化转型到数字化经营:为什么、是什么、怎么做?
数字化转型
也许每家企业有自己的表述,但核心都是“如何利用数字技术和智能技术推动企业实现商业模式、企业文化、组织结构的转型”。

一、数字化转型的初心

在数字化转型的过程中,我们需要时刻问自己:启动数字化转型战略的初心是什么?

也许每家企业有自己的表述,但核心都是“如何利用数字技术和智能技术推动企业实现商业模式、企业文化、组织结构的转型”。数字化转型战略启动后,很多企业一是很兴奋,二是投入大量资金进行各种数字化技术相关的平台、系统的建设,期待平台或系统的建设完成后就可以带领企业实现数字化转型。

但是,在完成这些平台和系统建设之后,很多企业突然发现好像跟想象的不一样,感觉缺少了什么,价值体系不明显。此时,我们需要回归到做数字化转型的初心上,看看到底期待得到什么。技术是可以推动商业发生变革的,但是只有技术,商业是不会发生变革的,商业与技术两个轮子必须有机结合、紧密配合,同时一定要以终为始地思考我们服务的最终用户是谁。数字化运营就是链接商业和数字技术最好的纽带。

数字化运营需要做的就是“以消费者为中心”“以数据为驱动”“全链路整合服务”。

1. 以消费者为中心

还是那句话,要牢记我们的初心。无论我们如何变革、如何转型,最终的目标是能更好地服务客户, 从而让企业保持基业长青、经久不衰。而消费者就是

我们最终的用户。所以,我们设计数字化转型战略的时候,一定要以如何为最终消费者提供更好的产品与服务为出发点。“新客全域营销”“用户运营管理”“会员运营管理”等都是以消费者为中心的一些运营手段。

2. 以数据为驱动

数字化时代最大的不确定性和最大的确定性都是“海量的数据”,为什么说数据既是不确定性因素又是确定性因素呢?面对海量数据,有人视之为珍宝、有人弃之如垃圾。视之为珍宝的人认为可以从大量的数据里挖掘出有价值的内容,而且不断地寻找如何创造更多的数据;而弃之如垃圾的人觉得大量的数据占用了太多存储空间,浪费了太多的企业IT 成本。

这就是一个分叉口,能很好地利用数据来挖掘价值的人往往会给企业带来新的商业机会、孵化出新产品、降低成本等,让企业长青变得更确定;而不喜欢数据的人可能还继续过往的商业模式,直到某一天突然发现消费者好像都不买单了,本来可以持续的良好发展势头戛然而止,这就是忽略数据价值带来的不确定性。“数据标签体系建设”“数据模型优化”“会员洞察分析”“营销洞察分析”“供应链洞察分析”等都是用数据驱动业务价值的方法。

3. 全链路整合服务

什么样的数据最有价值?什么样的问题最让企业头疼?很多企业都存在下面的情况:对于同一个客户,不同的业务部门有不同的信息和标签;对于同一个商品,从订单到供应链、生产制造、外部采购没有完整的数据链条,很难针对商品进行整个链路上的数据分析和优化。

所以数字化运营作为数字化转型的重要一环,需要与建设阶段紧密结合,形成全链路的数据整合服务。全链路的数据整合有“活动运营管理”“精准营销管理”“供应链拍成排产分析”等方面。

二、数字化运营是什么

对于不同的行业,数字化运营的内容也不一样,但是实现路径和基础是一样的。一般情况下,数字化运营会保护三个核心部分:业务运营、数据运营、技术运营。

  • 业务运营:数字化运营作为链接业务和数据技术的纽带,一定不能脱离业务单纯基于数据做事情,那样会本末倒置。所以,业务运营很重要,需要结合实际业务场景、建立“会员运营”“营销运营”“供应链运营”“阵地运营”“内容运营”“风控运营”等运营管理体系,把人·货·场等有效结合起来。这样,数据分析和分析结果才能有的放矢,有效地支撑业务创新和优化。
  • 数据运营:数字化运营的核心就是围绕数据和智能开展工作,所以数据分析、算法优化、数据标签体系分析与优化等都是有效的抓手。通过有效的数据分析结果,有助于针对不同消费者进行精准营销,有效地提升供应链效率、降低生产制造成本等。
  • 技术运营:前面讲的都是北向的业务层面的内容,但无论是做什么运营,还有一件很重要的事情就是我们不能脱离技术底层平台,针对这个平台及平台上的各类产品也要做运营。例如,针对云平台的容量规划与管理、云上租户画像分析与设计、计量计费日常管理、安全合规管理等,以及针对云平台之上的大数据产品的配置和使用管理等都属于技术运营范畴。

下面以新零售行业为例,解释数字化运营希望做到的三个“见”,那就是“看见”“洞见”“创见”。

  • 看见:首先需要做到的就是给自己设定一个“北极星指标”和一些核心关联指标,让企业经营过程数据化、可量化、可视化。不同的企业在不同的发展阶段,北极星指标是不一样的。例如,对于一家搜索引擎公司,总用户数可能并不是它的北极星指标,活跃用户数才是真正的北极星指标,因为通过这个指标才能真实地了解企业目前的经营情况和发展趋势。
  • 洞见:能看见企业经营情况后,需要深入分析已经看到的数据,这个阶段叫作“洞见”。在这个阶段可以做很多预测性的分析、行业性的分析。
  • 创见:前面两个阶段还是基于当前数据本身做事情,而想要与其他竞争对手在不同维度形成竞争优势,创新必不可少,而创见阶段就是通过对大量场景化、全生命周期、产品关联性等数据进行分析后,结合一些营销手段、流量变现、渠道优化等方式实现新业务及新产品的创新。

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三、数字化运营需要的组织及能力

数字化运营涉及的部门比较复杂,需要高频业务互动,所以想要做好数字化运营,完整的链路和组织设计必不可少。一般会按如下方式进行设计:

1)KPI量化拆解:运营是以结果为导向的管理行为,没有KPI 的运营既是无法衡量的,也是不高效的,所以首先要设计出一个可量化、可拆解的业务 KPI 来指导所有业务方配合整个运营活动的进行。

2)业务线KPI:有了总的KPI 之后,需要将其进一步拆解到各个作战单元,这样才能精细化管理,让每一次运营活动可以精准地执行下去,避免花费大量的营销费用,却看不到效果的情况。

3)业务 Owner(作战大盘):业务总指挥需要知道整个业务拆解路径和进度,所以要给业务Owner 搭建好作战大盘,实现统一管理。

4)分项运营。

  • 渠道运营(作战大盘):对全渠道的业务进行路径拆解,并且分渠道跟踪进度,这里最重要的工作是尽量全面地梳理出场景布点,确保没有遗漏大的渠道和场景。
  • 产品运营(漏斗监控):产品运营要用链路最短 / 跳出最少的原则,所以需要设定一
  • 个漏斗型的监控模型,有助于产品投放能更好地满足消费者的效率和体验两个诉求。
  • 机构运营(竞品和监管):运营不仅要知道自己,更要知道市场,所以竞品分析、自身产品质量监管等也是必不可少的一环。
  • 用户运营(成本和用户):当前的消费者往往采用多渠道、多场景消费模式,所以完整的用户生命周期管理是非常重要的,只有这样才能有效降低用户管理成本,提升用户交叉引流效果。所以,需要建立全生命周期管理机制。
  • 数据运营和分析:通过数据分析发现机会,这也是数字化运营的基础,所以需要建立好数据分析工具和模型。

5)达成目标:从最初设定 KPI 到最终完成运营活动后实际的达成结果,需要做一个闭环,无论是否达标,都需要做一次完整的复盘,从而吸取教训、优化业务。

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有了上面的方法仍然不足以让一个组织做好数字化运营,我们需要从“道”“法”“术”三个层面一起发力。“道”就是数据意识,如果大家都不喜欢通过数据来做业务,那根基就没有了,其他的一切都无法实现,所以最重要的就是培养组织里的成员形成数据思维。其次,我们需要有方法去做运营,并不是进行简单的数据分析以及靠直觉和经验。最后,好的工具是让大家高效运营的有力助手,所以要打造一个得心应手的运营工具。

关于作者:阿里云智能-全球技术服务部(Global Technology

Service,简称GTS),一支面向云智能客户提供完整生命周期服务的技术服务团队。GTS旨在通过专业化的交付实施、系统化的中台支撑及标准化的服务产品能力,运用云和科技的力量,与生态伙伴一起帮助客户实现业务价值。

本文摘编自《云上数字化转型》(ISBN:978-7-111-70483-6),经出版方授权发布。

责任编辑:武晓燕 来源: 大数据DT
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