我眼中的数据化运营竟然经历了4个版本的迭代

基于数据的运营是笔者近年来一直关注的一个领域。 在不断思考和探索的过程中，我发现自己对数据化运营的认识和认识在不断迭代和升级。 不知不觉，我眼中的数字运算已经经历了4次迭代：1.0是“2+3+5”模型，2.0是W模型，3.0是6环模型，4.0是“5+1+1” “ 模型。 “模型。

01

“2+3+5”数字化运营模式

所谓“2+3+5”模式，就是2个方向+3个闭环+5个台阶。

“2”：双向近似

方向一是从业务问题出发，有场景，找到应用，找到数据进行分析、诊断、解决问题。 方向二是从数据出发，寻找数据能够发挥价值的应用场景。 方向1和方向2需要双向近似，这意味着数据人员和应用人员需要换位思考，朝着同一个方向前进。 他们需要找到数据与业务的最佳结合，以促进应用的快速落地，快速产生显性价值。

“3”：即3环共振

以数据闭环为爬虫，驱动客户生命周期运营闭环和业务生命周期运营闭环。 数据闭环是指数据产品从上线推广期、发布推广期、增长运营期到稳定迭代期的闭环。 客户生命周期闭环是指获取、提升、成熟、衰退、离网等阶段。 企业生命周期是指进入、成长期、成熟和衰退四个阶段。 三环共振的含义是用数据闭环带动客户闭环和业务闭环，达到运营的最终目标：提升客户价值、产品价值和数据价值。

“5”：五步法

五步法是指企业从0到1建立数据运营体系需要采取的五个主要步骤和阶段，即了解情况、制定计划、搭建平台、掌握应用、精细化运营。 首先当然需要对自身的数据基础和数据运营状况进行分析和诊断，然后制定阶段性的、可执行的数据运营体系建设方案。 然后我们需要整合数据，建立模型，建立一批应用。 那么我们就需要围绕数据产品和业务场景进行精心运营。

02

基于数据的运营的W模型

数据化运营是指从数据的角度分析和解决业务运营中的问题或缺陷，以实现业务目标的过程。 数据化运营的内在机制是：“数据化”是方法和手段，“运营”是核心和目标。 将数据化的方法和手段应用于运营场景，通过业务问题指标化、指标量化、业务问题确定，在用户运营、产品运营中采用量化、分析建模等数据化处理动作等场景指导业务运营决策，实现数据化运营的实施，完成数据闭环和业务闭环两个闭环。 ，最终用数据的方法解决业务运营问题，实现业务的业务目标。

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数字化运营的六环模型

互联网公司的业务运营通常涉及产品运营、用户运营、内容运营、事件运营和服务运营五个细分领域。 这五个细分领域都有相应的工作内容和闭环运作。 因此，数据化运营可以分解为：用数据闭环驱动产品运营闭环、用数据闭环驱动用户操作闭环等，即应用数据化的方法和手段到产品运营、活动运营等五个细分领域的运营。 闭环中，1个数据运算闭环驱动5个细分的运算闭环。

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“5+1+1”数字化运营模式

“5+1+1”模式由细分领域的五个运营闭环、数据处理传输带和数据驱动的金字塔组成。 “5+1+1”模型的基本原理是：各种运营场景输出数据。 数据客观反映了当前企业经营状况。 这些数据作为原材料进入加工过程，按照一定的程序进行加工。 监测后，在分析、挖掘、赋能四个层面输出相应的结果，然后将数据处理的结果应用到相应的场景中，做出合理的决策并采取适当的行动。 最后，决策和行动的效果仍然以数据的形式呈现。 出来。 这样就完成了数据作用于五个业务运营领域的使命。 数据来自业务运营的五个细分部门。 依次流动后，最终又回流到这五个运行闭环中。

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数据化运营方法论总结

模型的四个版本代表了作者在不同时期对数据化运营的思考和提炼。 “2+3+5”模式较为粗放，实用性较弱。 它侧重于框架和概念。 只从宏观层面为基于数据的运营提供了一个思维框架，并没有深入分析数据如何影响运营场景； W模型聚焦运营本质，用数据解决运营过程中的问题，分析业务数字化的路径，遗憾的是仍然没有深入到产品运营、用户运营等具体场景，并做没有解释清楚什么是业务数字化。 如何与产品运营、用户运营等场景结合； 六环模型的优点在于它从结构上拆解了业务运营的五个细分领域，同时也解释了数据闭环在五个运营闭环上的驱动机制。 美中不足的是缺乏统一的理论基础，全程没有采用系统的数据驱动方法； “5+1+1”模型是目前比较完整的一套方法论，这个模型可以从企业数字化转型的角度来思考数据化运营不仅包括五类运营场景，还有DIPOA模型源自 SIPOC 框架。 它还执行数据驱动程序的分层分解。 数据化操作体系从方法讲解到操作原理都比较完整。 更深入、更准确的理解

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