如今随着互联网的不断发展,大数据时代也在不断的产生影响,数据本身对于企业的作用也是非常大的,并且很多企业都在进行数字化转型。

目前,互联网行业对数据中台还没有一个成型的标准业务规范,应该根据自身行业和公司实际情况,来设计系统的业务架构。业务运转的合理性、运营的高效性、系统的扩展性,才是最重要的。

企业数字化升级从15年到现在出现了非常多的成型模式:

15年企业线上线下一体化的理念,企业通过线上运营和线下的业务联动,实现数字化驱动业务流程,16年是企业的会员全生命周期运营, 企业将用户数字化资产基础搭建,实现新的零售模式,18年是数字化增长house运营体系,企业可以搭建数字化组织的运营能力架构,19年的用户数字化,服务数字化,业务数字化的理念; 通过数字化的能力实现企业的全链路设计,2020年,数字化概念火爆全行业,短视频和直播的能力帮助企业搭建私域运营全体系,在这个过程中,大大小小的企业通过传统运营模式升级为数字化运营模式。

数字化转型的企业现在有以下几种类型:

1、现有的商业模式非常稳定,需要全链路数字化提升效率,实现高效盈利;

2、在现有成熟稳定的模式上,利用数字化能力整合行业资源,实现模式升级;

3、通过数字化运营的方式提升用户流量,积累数据资产。

数据资产力包括不限于:有效粉丝量,粉丝CLV,标签维度丰富度,标签精细度,有效成交转化路径数,数据分析能力,预测能力分析有效性,数据可视化有效力,数据分析决策力等等,代表了企业的数字化竞争力。

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企业在建立企业自己的数据中心时,数据维度有多种,此时需要结合企业运营目标,搭建企业的用户标签体系和用户画像体系。

标签体系分为多维度:公域渠道标签,基础属性标签,消费能力标签,兴趣标签,转化成功度标签,忠诚度标签,互动力标签等;这些标签需要结合运营的转化路径来设计,又分为通用型标签和个性化标签。

个性化标签和业务紧密结合,例如一个医美品牌在做会员标签体系设计时,会结合用户购买的产品类型进行标识客户的医美方案承受度;一个健康服务品牌,会依据用户的复购品牌定义用户的对健康的重视程度标签,一个珠宝品牌可以通过用户的购买产品品类及频次定义客户的消费能力标签,这些个性化标签维度和业务深度结合,在数据使用时,也能赋能业务,实现用户精准营销。数据的有效存储和合理加工处理后,在应用层面才能发挥最大效能。

企业在数据应用层面,最常应用的场景有两个:对内提升经营效率;通过对现有的数据分析,辅助企业做经营决策;对外提升用户的运营价值,可以实现分层精准运营,提升运营效率。

数据中台的核心思想是能力复用和数据应用效率的提升,资产是数据中台的核心,没有资产的数据中台只能叫数据平台或工具。因此,数据服务管理必须建立在数据资产层之上。数据服务(API)是数据中台的最后一公里,是数据价值输出的重要形式之一,API生产效率的高低直接影响了数据对业务赋能的效率。

企业数字化升级一定有个性化部分。企业需要选择的数字化工具一定是有一定的运营基础,有完整自洽的产品运营理念,有成熟的技术团队支持,以及有成熟的开发团队支持。

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