运营增长从 0 到 1 打造企业数字化运营闭环( 六 )

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触发行为的逻辑主要为：做了 A ，如开通信用卡，完成注册动作；做了 A ，没做 B ，如浏览理财详情页 5 次，半小时没投资；具备属性/行为特征，如理财产品即将到期等。通过这三种方式排列组合，企业可以对用户进行非常精细的分层。
当目标用户分层清晰后，可以进行触达策略引擎的对接，企业可以和通道和营销系统打通，发送短信 / Push、发券/红包，同时，通过推荐策略引擎可以进行个性化展示，结合内容管理系统，可以给不同的人展示不同的内容，展示顺序和展示方式都可以不同，整体实现个性化运营，达到目标转化、分发效率、体验提升等。
关于触达策略，以某金融企业为例。
某金融企业进行自动识别业务流程转化流失步骤，及时触达激励用户转化。新客户开户是金融企业的关键流程，该企业对新客开户流程进行监测，针对进入流程后 30 分钟未成功开户的客户进行精准营销，自动发送短信推送，激励客户完成开户转化。
关于推荐策略，以某社交产品为例。
技术挑战：陌生人社交双向匹配生态下，推荐系统必须既要保证推出的 profile 是用户可能感兴趣的，并保证被曝光的 profile 用户也对点击用户有回关的可能性，对推荐系统召回策略的调试考验极大。
神策数据的智能推荐系统自动基于地理位置、在线状态、兴趣偏好等信息，给用户推荐他们可能感兴趣的用户 profile 。通过 HMF 深度召回模型+地理位置召回+热门召回+新用户召回，结合成熟且丰富的工程经验，有效提升了双向匹配率，增加了业务效益。其中，匹配指标比客户高 105% ，远超验收 5% 要求，得到了客户技术方和业务方的高度认可。新用户次日留存、全体用户留存、人均在线时长、匹配人率均保持稳定表现。
在数据产品化应用的方向，常见痛点为：数据基础弱、技术资源匮乏、精细化运营策略经验不足、反馈迭代机制效率低。
综上所述，企业的数据驱动竞争力主要在谈论应用方式，包含分析应用和产品化应用，分析应用包含客户运营、产品运营、活动运营、业务运营等；产品应用主要涵盖触达和展示，对企业的技术实力要求相对高。
数据驱动竞争力的打造需要从上至下的推动，数据采集不是目标，数据分析与数据应用才是最终目标。数字化运营的建设不是一朝一夕的事情，需要持续的资金和人力投入。通过试点先行，核心团队打磨，进行数字化运营闭环的效果验证，建立成功模式，进行模式复制。
三、数据驱动四大阶段建设方法与经典案例
数字化运营建设的实现路径：基于优质的数据基础逐渐深入，主要分为四个阶段，分别为有数据、看数据、分析数据、应用数据。
1、有数据
数字化运营的第一步是有数据，有数据不是单纯的将数据采集到数据库，是一个复杂的过程。桑文锋的《数据驱动：从方法到实践》中曾提到大数据具备四个特征：大、全、细、时。
“大”强调大数据宏观的“大” ，而非一味追求数据量的“大” ，需要从系统的角度考虑进行数据采集。
“全”指全量数据，而非抽样或者只有一部分环节的数据，强调多种数据源，包括前端、后端的数据，以及日志、数据库数据等，不要建立数据孤岛。
“细”强调多维度数据，包括事件、商品的各种维度、属性、字段等。如用户看的商品属于什么类别、价格如何、原价及打折价如何等。
“时”强调时效性，即实时数据采集和实时数据分析的价值。
有数据的原则是强调从需求出发，先梳理应用场景，再梳理对应指标体系，最后再做数据采集。