?請查收：這是一份數據化運營體系建設的行動指南
數據化運營體系建設是一項系統性的價值工程，關乎企業(yè)的生存與發(fā)展。如何搭建一個數據化運營體系？本文介紹了數據互運營體系的概念、價值與定位、方法論、路徑選擇與行動指南，教你開啟企業(yè)的數智化轉型的新旅程。
之前圍繞數據化運營的話題，較為詳細的介紹了如何用數據驅動產品、用戶、內容、活動和服務的運營，有理論梳理和案例描述，內容相對較全面。
但是，對于來說，如何開啟數據化運營的旅程呢？就如同去旅游一樣，哪些地方去，哪些地方可以不去，先去哪一站，這些需要提前做個行程規(guī)劃。
所以，對于企業(yè)來說，如何搭建符合自身情況的數據化運營體系，需要一份導航圖或者說是行動指南。今天，我們討論的話題就是：搭建數據化運營體系，企業(yè)需要怎樣的一份行動路線導航圖。
與之前類似，我還是從基本概念入手。先闡釋一下我所理解的數據化運營體系，然后分析為什么需要數據化運營體系，再給出搭建數據化運營體系的方法論框架和行動指南。
個人認為，數據化運營體系是指：用數據的手段和方法，結構化、系統性地解決業(yè)務運營場景中的各種問題的一套思維模式、技術路線與動作模式等.
它包括：數據體系、運營體系、方法體系和組織體系四個方面。
個人理解數據化運營體系之所以由數據、運營、方法和組織四個部分組成，是由它們各自的職責定位決定的。
數據體系解決的是數據基礎的問題。運營體系指導我們該做哪些事情，方法體系提供給我們做這些事情所需要的技術與方法，而組織體系則告訴我們完成這些事情時該如何去配備相應的專業(yè)人員。
數據、運營、方法和組織四位一體，自成體系，構成了支撐企業(yè)數智化轉型的數據化運營體系。
數據化運營體系對于企業(yè)來說，其定位可以概括為：企業(yè)運營的指揮系統、智慧運營的中堅力量。
作為企業(yè)運營的指揮系統，數據化運營體系能全面操盤數據在產品優(yōu)化、用戶增長等方面的應用。運籌帷幄、決勝千里，指導企業(yè)在產品、內容等方面的優(yōu)化和提升。
作為智慧運營的中堅力量，數據化運營體系能從人力資源、技術平臺等方面保障應用的落地，是推進運營智能化升級的核心力量。
數據化運營體系是企業(yè)數智化轉型的集中體現，它在企業(yè)轉型過程中的價值體現在四個方面：
數據化運營體系將數據融入到產品、用戶、活動等方向的場景中，以數據的鑰匙解決了這些場景中的存在問題，這些問題實際上就形成了釋放數據價值的通道。
數據化運營體系徹底改變了企業(yè)的運營決策模式，使企業(yè)不再依靠拍腦袋、憑經驗或頭腦風暴的方式來制定運營決策；而是通過數據測算、驗證和分析的方式來解剖問題、輸出決策。這樣的決策是科學可靠的，經得起實踐考驗的。
在數據技術加持下，可以縮短企業(yè)的決策流程，讓企業(yè)能夠準確的對市場形勢做出預判，從而迅速調整營銷策略。
透過數據可以幫助企業(yè)把握商機，更靈活、快捷的對用戶的需求做出響應，讓企業(yè)在激烈的市場競爭中贏得先發(fā)優(yōu)勢。
數據在用戶運營、產品運營等領域的應用是數據化運營體系的重頭戲，在數據的催化作用下，產品運營、用戶運營等將變的更加“聰明”。
數據驅動運營，其實就是數據為運營裝上智慧的大腦，有了更高的智商后，企業(yè)的運營將更加智慧。
關于數據化運營體系建設，筆者總結為“四維修煉法”，即從數據、運營、方法和組織四個維度入手，逐步完善數據化運營體系的能力版圖。
以建設數據中臺為目標，完成數據的“采、存、通、管、用”，是數據化運營體系的技術底座。
數據中臺建設本身是一項復雜的系統性工程，不過還是可以按照做產品的思維和套路來建設數據中臺。
如下圖，可采取“五步法”進行數據中臺的研發(fā)：
當然，并非所有的企業(yè)都適合建立數據中臺，數據中臺是企業(yè)數智化轉型的技術底座，但還是建議短期內不適宜建數據中臺的企業(yè)可以考慮搭建DMP（數據管理平臺）。
之所以將數據中臺單列出來描述，是以業(yè)務條線較多的行業(yè)頭部公司為典型案例，以方便全面的介紹自己的數據化運營體系。
后續(xù)運營體系、方法體系、組織體系也是以企業(yè)“需要建設數據中臺”的前提假設為基礎來闡釋的。
以數據為驅動力，以業(yè)務需求為牽引力，結合產品運營、用戶運營等五大類運營場景下的問題，梳理出具體的工作任務；測算各項任務的工作量；制定詳細的時間計劃和行動方案，繪制出任務地圖。
針對任務進展情況設計監(jiān)測指標，并以任務看板來監(jiān)督相關事項的狀態(tài)和落實進度，設置預警規(guī)則，以便及時調整任務開發(fā)策略。
在任務地圖的基礎上，進一步細化出每個事項需要的理論基礎和技術方法，并逐步完善運營規(guī)范，形成最佳運營實踐，沉淀到業(yè)務知識庫中。
根據企業(yè)實際人員配置情況，結合數據化運營體系的要求，搭建合適的組織結構。
人員體系一般包括三大塊，即面向運營方向的數據產品與應用團隊，面向企業(yè)數據中臺建設的團隊，再就是平臺技術支撐團隊。
其中數據產品與應用團隊需要在用戶運營、產品運營、內容運營等領域與相應的運營工作人員建立聯合工作機制。
企業(yè)在搭建數據化運營體系時，建議遵循三個原則：
因地制宜：結合企業(yè)自身情況，量身定制適宜的策略，輸出符合現狀的數據化運營體系建設方案，不可貪大求多，要量力而行；內外結合：診斷問題或確定短板時，從內部（前臺+后臺）和外部（用戶+對標）著眼，多角度綜合研判，確定關鍵問題；價值導向：從最終的業(yè)務價值出發(fā)，反向考慮數據化運營體系的建設路徑，制定具體行動方案時，價值大的任務擁有更高優(yōu)先級。
從數據基礎能力和運營問題緊迫性兩個維度出發(fā)，建立二維分析矩陣，將企業(yè)分為四個類型，散落在相應的四個象限中。
企業(yè)可根據自身所在的象限位置，制定更為具體可行的行動計劃。
1）第一類企業(yè)：數據基礎強，運營問題不緊迫
以先進企業(yè)為對標，分析在數據中臺和運營領域上與對標企業(yè)之間的差距。找出最突出數據方向TOP10和運營方向的TOP10問題，評估改進的優(yōu)先級，制定提升策略與方案，綱舉目張，有序推進。
2）第二類企業(yè)：數據基礎弱，運營問題不緊迫
優(yōu)先補齊數據能力方面的短板，重點推進數據方向的TOP10問題的解決。在解決數據問題的過程中適當結合運營工作要著力提升的關鍵點，以數據能力提升為主，運營優(yōu)化為輔。
3）第三類企業(yè)：數據基礎弱，運營問題很緊迫
優(yōu)先解決運營工作中的TOP10問題，適當補齊數據能力的短板。以運營優(yōu)化為主，數據能力提升為輔。
4）第四類企業(yè)：數據基礎強，運營問題很緊迫
梳理運營工作中的TOP10問題，梳理數據基礎能力的TOP5問題。找到運營場景下二者的結合點，從結合點切入，讓數據在應用中釋放價值。
至此，從數據價值觀到數據驅動的產品、用戶、內容、活動、服務五個方向的運營，筆者寫了一系列文章，較為系統的闡述了數據化運營體系建設的理論與實務。
總之，數據化運營體系建設是一項系統性的價值工程，關乎企業(yè)的生存與發(fā)展。
企業(yè)應當與時俱進、順勢而為，以數據為帆，以“四維修煉法”為船，以數據化運營體系建設的行動指南為導航。開啟企業(yè)的數智化轉型的新旅程，找到數據武器解決企業(yè)發(fā)展問題的新路徑、新模式。
作者：黃小剛，微信公眾號：大數據產品設計與運營
本文由 @黃小剛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
本文系作者：
趙同學
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6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
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8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
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