對于一家即將或者正在數字化轉型的企業而言，一定要了解數字化轉型過程中最重要的兩個階段。

第一個是工具類轉型：將線下辦公的方式逐漸轉移至線上，用數字工具代替傳統的人工方式，打通各個部門之間的信息孤島局面，提高協同能力，讓企業的每一個經營動作都變成清晰地數據鏈條。

第二個是數字運營：簡單來說，就是通過數字化的思維來影響公司的管理思維，將經營模式進行變革，再利用數字化工具將管理思維進行落地。數字工具通俗易懂，但是很多企業轉型失敗都是倒在了數字運營上，究竟數字運營如何運營才是有效的？

01業務——產生數據

一個公司對企業有價值的數據來源一定是業務層，基于業務層對客戶的服務、產品的銷售，形成一系列的數據，最終導入到數字系統中。經過數字系統的清洗、篩選、轉化等，最終形成一系列對企業有價值、有意義的數據邏輯。

經過數據分析，篩選出有價值的業務模型，讓業務人員根據模型進行新一輪的工作和數據篩選。關于業務數據分析和運營，我們一般可以分為三個層面：1. 基礎分析：針對業務數據進行基礎分析，一般呈現為某個業務人員或團隊周期性的分析報告，如周度、月度銷售報告等。

2. 策略制定：根據呈現的業務數據和報表結果，及時調整下階段的業務策略，比如通過客戶分析，制定客戶銷售策略和活動方案等，針對性解決問題。

3. 戰略規劃：經過一系列的運作和調整，一般以企業季度或年度為界限，根據企業內部和市場外部的數據分析，制定企業長遠的運營規劃方案，競爭力分析報告，行業分析結果等。有導向的規劃企業經營路線。

02數據——反映業務

企業具備完善的數據流后，究竟能為企業帶來什么好處？反映什么問題？數據能最真實的反映出企業產品銷售、客戶情況、采購情況等，能以最合理的、最嚴謹的角度分析出公司業務的優缺點。但是，數據畢竟只是數據，雖然能反映出問題，可還是需要具備讀懂數據的能力。這就要求業務人員能通過數據分析出產品、客戶問題，有針對性的解決。要求公司決策人員看懂整個企業經營數據鏈條中的問題和機會，并提出針對性的意見。

總而言之，數據能挖掘出企業深層的問題和發展機會，但是數據并不會自己說話，數據需要挖掘，需要分析。這就要求企業在轉型過程中改變思維模式，學會用數據、看數據，讓數據為企業經營提供價值。

03數據與業務的關系

數據驅動業務是一個看似簡單，卻很難達到的地步。通過數據分析出決策性后，如何利用數據執行，增加業務策略的可實施性是很多企業的難點問題。數字運營的根本還是人為干預的過程，在于數據使用者的能力。

數據只是提供給運營者的工具，運營者利用工具對業務形式做出改變，經過改變之后產生的數據進行二次反饋，在對數據進行分析，不斷的調整優化，完成業務工作優化。通過數據驅動業務行為，對業務不恰當的行為進行調整。數據并不能解決很多個性化的問題，比如客戶之間的感性問題、產品創新問題等，數據只是一個死板的工具，它能做到的僅僅只是為業務人員提供方向和工具，但如何讓方向和工具產生價值，還要看業務本身。

所以，數據驅動業務行為，而業務也驅動數據方向。

04數據驗證業務

數據驗證業務其實很好理解，傳統的業務管理方式并不能做到有效驗證，很多時候都摻雜著感性因素和認為因素，容易產生不必要的內部糾紛。

而數據是驗證業務最公平的方式，通過真實的數字反映出業務工作情況，業績情況。

除了業務人員之外，數據更有價值的是驗證業務流程和管理。比如某個客戶的個性政策，某個渠道的個性產品，某個分公司的個性管理等，都能通過數據進行有效驗證。通過數據對業務團隊進行合理的任務和目標分配，加強科學化管理。

結語：數字化轉型帶來最大的改變就是數據運營。

但是數據運營價值的最終體現者還是人員，數字化轉型除了企業本身轉型之外，人員轉型也非常重要。

新的方式、新的視野、新的工具，都需要人員一點點適應，對人員的優化不是去留問題，而是能力優化，將傳統營銷思維改變為數字營銷思維。