1.1 現代營銷理論：3P3C理論

數據化運營來源于現代營銷管理，所以我們首先從3P3C理論講起。

在3P3C理論中，數據化運營6要素的內容如下：

• Probability(概率)：營銷、運營活動以概率為核心，追求精細化和精準率
• Product(產品)：注重產品功能，強調產品賣點
• Prospects(消費者)：目標用戶
• Creative(創意)：包括文案、活動
• Channel(渠道)
• Cost/Price(成本/價格）

而在這其中，目標響應概率（Probability）是核心，在此基礎上將圍繞產品功能優化、目標用戶細分、活動創意、渠道優化、成本的調整等環節，共同促使數據化運營完善。

3P3C理論鎖定了影響運營效果的主要因素、來源，可以幫助區分實踐中的思考維度和著力點。

1.2 數據化運營的主要內容

??????? “數據化運營”的定義：以企業級海量數據的存儲和分析挖掘應用為核心支持的，企業全員參與的，以精準、細分和精細化為特點的企業運營制度和戰略。可淺層次地理解為，在企業常規運營的基礎上革命性的增添數據分析和數據挖掘的精準支持。

??????? 針對互聯網運營部分的數據化運營，具體包括“網站流量監控分析、目標用戶行為研究、網站日常更新內容編輯、網絡營銷策劃推廣”等。并且，這些內容是在以企業級海量數據的存儲、分析、挖掘和應用為核心技術支持的基礎上，通過可量化、可細分、可預測等一系列精細化的方式進行的。

1.3 數據化運營的必要條件

• 海量數據存儲的實現：SQL關系數據庫、DB2、分布式數據倉庫、流計算實時數據倉庫。
• 精細化運營的需求：從web1.0模式（傳統媒體的電子化）到web3.0（SNS模式），面對日新月異的競爭格局，互聯網企業必須尋找比傳統的粗放型運營更加有效的精細化運營。
• 數據分析和數據挖掘技術的有效應用：擁有一支數據分析和數據挖掘團隊和一群出色的數據分析師，也要求業務團隊具有相應的數據化運營能力。
• 企業決策層的支持：缺乏決策層的支持，導致挖掘團隊與業務團隊分屬不同部門，配合不緊密。應加強決策的倡導，如設立首席數據官（CDO）。

1.4 數據化運營的新發展

• 數據產品作為商業智能的一個單獨發展方向和專業領域。淘寶網上的賣家所使用的“量子恒道”就是一個非常不錯的數據產品，賣家可以自己隨時監控店鋪的流量來源、買家逗留的時間、買家區域、瀏覽時間、各頁面的流量大小、各產品的成交轉化率，從而幫助賣家制定相應策略方向。
• 數據PD（Product Designer），是數據分析中一個新的職業方向，需要從業者兼具數據分析師和產品設計師的專業知識。
• 泛BI的概念越來越深入人心，即逐漸淡化數據分析師團隊的唯一專業隊伍的印象，讓更多的業務部門也逐漸參與數據分析和探索。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/data-science-chinchilla/p/8973182.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的1.什么是数据化运营——《数据挖掘与数据化运营实战》的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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