企业数字化升级，一定要搞清楚这件事！

如今，随着互联网的不断发展，大数据时代不断产生影响，数据本身对于企业来说也非常重要，很多企业都在进行数字化转型。

目前互联网行业对于数据中心还没有形成标准的业务规范，所以系统的业务架构要根据自身行业和公司的实际情况进行设计。运行的合理性、运行的效率和系统的可扩展性是最重要的。

自15年企业数字化升级以来，出现了多种成型模式：

5年企业线上线下融合理念，通过线上运营与线下业务联动；实现数字化驱动的业务流程，16年是企业成员全生命周期运营，企业构建用户数字资产基础，实现新零售模式，18年是数字成长屋运营体系；企业可以构建数字化组织的运营能力结构，19年用户、服务和服务的数字化；通过数字化的能力，实现企业的全链路设计。2020年，数字化的概念将在全行业流行，短视频和直播的能力将帮助企业构建私域运营的整个体系。在这个过程中，大大小小的企业将通过传统运营模式升级为数字化运营模式。

数字企业有几种类型：

1.现有的商业模式非常稳定，需要数字化全链路，提高效率，实现高效盈利；

2.在现有成熟稳定的模式上，利用数字化能力整合行业资源，升级模式；

3.通过数字化运营增加用户流量，积累数据资产。

数据实力包括但不限于：有效粉丝量、粉丝CLV、标签维度丰富度、标签精细度、有效交易转化路径数、数据分析能力、预测能力、分析有效性、数据可视化有效性、数据分析决策力等。这代表着企业的数字化竞争力。

企业建立自己的数据中心，有很多数据维度。此时，需要结合企业的运营目标，构建用户标签体系和用户画像体系。

标签体系分为多维度：公共领域渠道标签、基础属性标签、消费能力标签、兴趣标签、转化成功标签、忠诚度标签、互动力标签等。这些标签需要根据运营的转化路径进行设计，可以分为通用标签和个性化标签。

个性化标签与商业紧密结合。比如某医美品牌在设计会员标签系统时，会结合用户购买的产品类型来识别客户对医美方案的接受程度。健康服务品牌会根据用户的复购品牌定义用户关注健康的标签，珠宝品牌可以根据用户购买产品的类别和频率定义客户消费能力的标签。这些个性化的标签维度与业务深度相结合，也可以赋能业务，实现数据使用时对用户的精准营销。只有对数据进行有效的存储和合理的处理，才能在应用层面达到最大的效率。

在企业的数据应用层面，最常用的有两种场景：内部提高运营效率；通过对现有数据的分析，协助企业做出经营决策；提升用户的运营价值，可以实现分级精准运营，提高运营效率。

数据中心的核心思想是重用能力，提高数据应用的效率。资产是数据中心的核心，没有资产的数据中心只能称为数据平台或工具。因此，数据服务管理必须建立在数据资产层上。数据服务(API)是数据的最后一公里，是数据价值输出的重要形式之一。API的生产力直接影响数据赋能业务的效率。

企业数字化升级必须有个性化部分。企业需要选择的数字化工具必须具备一定的运营基础、完整自洽的产品运营理念、成熟的技术团队支持和成熟的开发团队支持。

管家随商企微，帮助善用微信促进成长。欢迎扫描下方二维码，联系我们了解更多企业微信行业解决方案！