如何做好数字化运营成为产品的贤内助？
“互联网人口红利的时代慢慢消失，流量进入存量市场，好产品和服务是1，运营是不断在1后面加0，是变成100还是1亿，都取决于运营做得好不好，对于产品来说基于数字化实现运营是互联网时代和智能时代所需要。数字化运营对各行各业都产生巨大的影响，加速传统的营销运营、客户运营、渠道运营等多方面的变革。而在疫情的笼罩下，产品积极拥抱数字化、智能化，将线下线上打通，对销售过程进行跟踪、预测，通过数字化提升运营效能。”
01
数字化运营是什么？
数字化运营指通过互联网技术和数据能力重新对传统行业的各个环节进行量化，提升运营效率、降低人力成本、提升用户价值、驱动业务创新的方式。
数据是产品和服务数字化运营的基本生产资料，准确、完备的数据是数字化运营的基础，而数据的质量、体系化直接决定产品数字化运营所能达到的广度和深度。
数字化运营需要对业务全链路数据进行分析，而不是只关注结果，需要将业务链路中的所有数据作为产品的核心资产，进行有效管理和使用。
02
为什么要进行数字化运营？
数字化运营可以让产品以数据洞察为核心创造价值并持续改进，可以简化运营过程中各个流程的决策过程，可以应对不断变化的市场和业务以及社会和技术。
数字化运营还可以让运营标准化，将需要人为去做评判的方式转化为通过数据自动化的判断，数据自动化判断让运营流程更加标准化，运营人员不需要去处理大量重复的工作，这样解放了人力，去做更多有意义的事情。还可以让运营精准化，让一切均可量化可衡量，通过数字化的能够对用户分层、精准化运营、有效触达。
数字化的运营意义不仅仅是降低人力成本、提升运营效率、优化用户体验等。更重要的是通过搭建数字化运营体系，改善业务现状并推动建立新的业务及运营模式。
根据德勤企业风险管理研究，数字化模式创造的价值是产品型业务模式的8倍，服务型模式的4倍，软件和知识产权型模式的2倍。
03
如何实现数字化运营？
数字化运营需要经历收集数据、信息分析、决策行动和反馈学习，构成高效的数据化运营流程，对用户全生命周期进行数字化管理。
1、收集数据
产品和服务都可以通过数据描述事件的发生，如用户的属性、页面的点击、到店的人数、派送的速度等都可以用数据进行记录。采集产品的相关数据需要完成精准的数据埋点，并将各个数据源进行打通，让数据归一化。并对数据的存储和建模等相关操作。
数据的归一化为了打破企业应用浅、对数据没有形成闭环的困局，通过归一化，将各个链路和业务的数据统一，用唯一的用户ID标识用户在各个业务和链路中的数据，保证数据基础。
数据方案设计相关文章：
2、数据分析
通过对用户数据分析构建精细化的用户分层，了解掌握用户。打造符合业务的用户标签，为后续的运营打下坚实的基础，进而通过数据驱动业务，而非通过业务驱动数据。
对业务链路数据结合用户画像、用户标签、用户分层、常用分析模型等对信息进行整合及分析，了解业务痛点和用户需求，定位关键问题，得出分析结论。
常见业务分析模型：
主要包含5W2H模型、SWORT模型、STAR模型、波士顿五力模型、AARRR流量模型、ABC模型、漏斗模型、波士顿矩阵模型。
常见用户分层方法论：
用户行为：用户生命周期、用户转化路径等；
用户价值：价值金字塔模型、RFM模型等模型；
用户属性：年龄、地域、学历、职业等属性；
3、决策行动
业务可能面临的问题有：如何提升DAU？、用户留存率比较低怎么办？页面点击率很高但是转化率不高等问题。
在数字化运营中明确问题，梳理业务流程并对相关业务目标进行拆解，结合问题、数据分析结果、标签体系和业务运营目标等，制定科学的运营策略。利用数字化运营系统对需要执行行动的用户，通过渠道精准触达用户，如短信触达、push触达、弹窗触达等渠道方式。
4、反馈学习
通过策略效果检测、触达结果分析及业务数据监控等方式，对决策行动后的运营策略效果进行量化评估分析，了解行动带来的价值，并从行动结果中学习，促进下一步更好地分析决策。形成一个数据驱动的数字化运营闭环。
后续文章结合目前的工作和学习，对数字化运营的用户分层模型、分析模型、数字化运营实例进行展开介绍