企業如何做好數據運營與數據資產變現？企業的數據運營與數據資產變現，其實強調的是自己內生的力量，依賴自己的運營能力和自己的人才去完成這些事情。
作為一個營銷運營人，近幾年發現自己的職業技能越來越力不從心了，時代發展的越來越快，商業競爭越來越激烈，這也促使我們要具備更賦創意的營銷思路和更先進的運營思維。
營銷的術更偏向文科生，精湛的文案、獨到的創意、刺激的感官、運營的術更偏向於理科生，清晰的路徑、對用户的理解、對數據的敏感、對模型的運用等等這些都是運營人缺一不可的武器。
每一位運營人應該都有這樣的感受，每天到公司的第一件事必然是看數據。與產品提需求會被挑戰提供預估收益數據，與技術提Bug被會要求提供具體數據記錄，與合作方談資源需要提供參考資源位曝光數據，最難的是與老闆開週會和月會，不僅要產出一份全方位覆蓋業務情況的數據週報或月報，還需要能夠當場完美回答來自老闆對數據提出的每一個疑問。
沒錯，運營是一個對數據意識要求很高的崗位，大到千萬元的補貼預算，小到幾毛錢的優惠券，或者日常業務數據的千分之一的變化，都需要你對數據足夠敏感，對業務足夠熟悉。
數據思維，看似高深，實則樸素。
再好的車，沒有方向，是開不到目的地的。不以變現為目的的數據分析都是耍流氓。
如果沒有相應的數據思維，再怎麼神話數據都無法創造商業價值。
商業思維最重要的一件事是什麼？決策。
在過去，有經驗的決策，也有數據的決策。而在當下這個變化特別快的年代，數據思維正在變得越來越重要。
學會應用數據思維，可以讓商業洞察力更敏鋭。
經驗思維和數據思維進行比較，我一直覺得這是個有意思的課題，在日常工作中我們有太多的思維定式，但數據思維是每個人都有必要學習的模型。
經驗思維的優勢：經驗思維往往反映迅速，它是經驗累積和直覺感官留給我們的饋贈，有着高效率低成本的優勢。它是冬日裏的烈酒，暖心但不能多飲。
數據思維的強項：經驗思維不穩定，正確率和失敗率都起伏不定，數據思維相對穩定，可追蹤，有反饋。但是數據思維需要決策-快速的迭代-反饋-策略調整-再決策。決策週期相對較長，是反覆試錯，再矯正的結果。它就如畫家的畫筆，一次次的勾勒，一次次的調整最終完成曼妙的藝術作品。
總之，數據的本質還是還原客户的需求，我們的經驗思維往往會誤導我們，數據會有效的證明且矯正我們的決策行為。所以，更準確的説法應該是，數據思維會讓決策的效果更穩定。
第一步，建立運營指標，方法是先拆解企業戰略目標，再將目標分配到數據運營體系—渠道、產品、用户、活動，最後細化為實際運營指標。
第二步，從指標到職責，根據用户與企業交互的階段不同—感知、獲客、活躍、留存、收入、傳播，企業渠道團隊、活動團隊、產品團隊、內容團隊分別要做運營活動，而這些團隊的背後要靠數據團隊來支撐，那麼這個階段就要將指標落實到不同團隊的具體崗位上。
第三步，指標驅動運營，運營團隊要實時跟蹤業務運行指標，針對波動做調整，同時也找到數據運營的場景，確定核心指標來驅動運營。
數據資產變現，能給企業帶來交易的客户信息、交易信息、標籤信息、實現的商業變現。下面用數據資產變現的思路給大家做個彙總。
基於用户的思路是：
①用户生命週期管理，要獲得終身客户價值高的人，延長用户生命週期獲得更多價值。
②特徵值分析，通過分析高價值、高忠誠度用户特徵，反向篩選、營銷。
③用户成長體系，要跟蹤用户成長，為他定製相應產品。
④白名單建設，針對復購率高的用户建立、擴大白名單，重點維護與營銷。
基於產品出發的思路：
⑤產品生命週期管理，當產品生命週期快結束時，要想辦法使用户延續購買自己的產品。
⑥關聯銷售，要製造相關產品的連帶銷售場景。
⑦產品復購率，要通過給用户回報和愉悦感來提高復購率。
基於數據科學出發的思路：
⑧機器學習，這適用於海量數據的場景。
隨着一代一代運營人升級淘汰進化的過程中，模型的應用也層出不窮，隨着數據思維的被追捧，以及企業對數據思維的看重，原本存在於數據模型的三重門理論被越來越多的運用在營銷運營的場景下。
運營數據三重門分交易門、交互門和市場門。有別於正常的用户等級模型AARRR，運營數據三重門理論所包含廣度更高，所有支撐決策的依據都是數據本身。
①交易門：企業內部的客户數據、交易數據。
②交互門：企業與客户的交互行為數據，比如客户下載了你的App，沒有購買商品，但是產生了點擊行為。
③市場門：企業外部數據。
幾乎所有的運營數據，都可以按照三重門理論分門別類的拆解成無數的小單元，由不同的任務小組負責跟進對數據指標負責。
它類似於之前的舊制度承包責任制度，包乾到人責任到人，考核小組業績好壞的標準就是相應的數據指標，產品要管理app的使用效率，完成訂單的時間效率等等。營銷要負責app的下載量，分發量等等。責任明確，數據指標清晰，是考核的要點。
過去，我們會看到，企業經常是依賴外界，靠大量的投資、大量的營銷費用、大量的外腦，以及大量的資源整合來推動自身的發展。
但是現在，通過數據分析和挖掘，幫助企業做數據化的精細運營，降低企業成本增加企業收益。企業的數據運營與數據資產變現，更強調的是自己內生的力量，依賴自己的運營能力和自己的人才去完成這些事情。
本文由 @張半城 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
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