當前全球經濟增長放緩，行業競爭持續加劇已是常態，用戶需求越發苛刻、經營成本不斷上升。內憂外患，企業經營如何突圍？越來越多的企業發現，融合數字化技術的IT解決方案為企業提供了一種解決問題的可能。
數字化運營可以幫助企業管理者快速透視從戰略到執行的全景視圖，利用預測和模擬等技術手段，及時洞察經營過程中的不確定性，適時應對變化，從而幫助企業有效解決經營過程中長期存在的高庫存、高成本、長交期、低效率等問題。
企業數字化運營的價值主要體現在四個方面:
第一，促進用戶活躍。通過精細化渠道觸達、活動運營，提升用戶訪問頻率與使用時長，有效增強用戶對產品的價值認同與內容依賴。比如給用戶提供更加有吸引力的內容，會提升用戶活躍度、使用時長等指標。
第二，優化用戶體驗。通過診斷產品可用性與易用性，改善產品感官體驗與交互體驗，提升獨立用戶與全局用戶的滿意度、忠誠度。
第三，提升用戶價值。通過建立用戶分層體系，細分用戶需求，了解用戶業務偏好與消費習慣，對業務流程進行診斷，有效提升業務各環節的轉化，提升用戶價值。
第四，驅動業務創新。通過整體性的用戶需求與產品價值及需求度滿足評估，定位業務運營困境，指導業務創新與競爭力提升。
企業數字化運營需要圍繞業務展開，因為最終評估企業競爭力的也是業務價值。因此，圍繞業務需求出發的數字化運營分析需要包含這幾個步驟，并構成閉環：需求分析、數據準備、數據應用、應用迭代、效果評估。
企業數字化運營關鍵步驟
第一，業務需求。只有從業務需求出發的數據應用，才能最終應用到業務中并創造價值。值得一提的是，這里的業務需求意義廣泛，技術部門也可能是數據應用的需求方，如技術部門提出給APP的穩定性做監測。
第二，數據準備?；跇I務需求要做一定的數據準備，如果企業有相應數據只需整理數據邏輯，如果企業沒有相應數據需要做對應的數據采集。
第三，數據應用。數據應用可以粗略分為簡單的分析應用和數據產品化的應用。數據分析應用，是通過數據分析診斷業務流程問題，評估業務效果、指導業務迭代，主要是指導業務方向，并不涉及與產品打通或更改產品流程；數據產品化應用，則是通過數據二次開發將數據應用至產品流中，優化產品流程，如智能推薦算法。
第四，業務迭代。在數據應用環節完成對應的應用開發后，即可嘗試在具體的業務場景中進行使用、驗證，并依照使用過程中的問題逐步迭代。
第五，效果評估。通過業務迭代驗證后的數據，可以通過數據分析進行效果評估，從而判斷迭代方向是否正確。之后，基于效果評估或業務實際情況，又產生新的業務需求，從而不斷地使閉環運轉和完善。
渠道傭金是合作銷售運營商產品和服務的第三方渠道為客戶辦理移動產品業務、固網業務及其他增值業務所獲取的運營商的報酬、獎勵及其他補貼費用。
為了更好的激勵一線渠道發展業務，市場部會制定各種結算政策，依托結算系統的計算能力，為符合激勵規則條件的渠道發放傭金獎勵。當前運營商渠道酬金的資金投入相當大，高體量渠道傭金對市場成本控制影響很大，因此對渠道傭金的數字化運營轉型訴求非常強烈，希望以數字化手段實現渠道傭金的精準把控，高效使用渠道傭金，加快企業數字化運營轉型。
通過對某些省份渠道傭金業務進行分析，結合企業數字化運營的一些思路、方法，總結出渠道傭金要做數字化運營轉型需要以下幾個步驟。
1. 業務需求：召集各個相關部門開會討論對渠道傭金業務分析需求。會議組織形式采用頭腦風暴技巧，可采用思維導圖方法，從多角度、側面等方式切入問題，讓各部門參會者充分發揮想象力和探究精神。而后將會議內容利用Xmind等工具進行整理和總結，最后形成相關行動計劃和業務需求分析決議。
省渠道傭金數字化運營需求梳理
2. 團隊組建：根據行動計劃、決議中的內容，組建運營團隊。運營團隊由三部分人員構成，業務組需要熟悉本地業務，可根據運營分析數據提供相關業務方面咨詢建議，讓數據更好的符合業務場景；技術組則主要是負責根據運營場景開發數據應用，完成對應運營數據模型的構建；運營組則是使用技術組開發的數據應用，跟蹤數據應用落地情況，并及時跟蹤反饋運營的效果。
渠道傭金運營團隊構成
3. 數據準備：依照業務需求中的內容，組織召開內部討論，將需要分析的業務場景對應的外部系統以及關鍵數據識別出來，并進行數據對接，獲取對端數據。經分析，渠道傭金數字化運營需要對接CRM、計費、渠道等多個系統，獲取包括銷售品資料、銷賬資料、渠道資料等數據，對接這些系統后，將數據以指標形式沉淀到數據應用中，供數據應用環節使用。
4. 數據應用：根據渠道傭金的運營業務需求，數據應用可分為兩類，一類是渠道傭金運營看板，另一類是渠道傭金高/低效發展原因挖掘。渠道傭金運營看板，將業務數據進行多維度數字化展開，可為相關角色業務運營決策提供方向；渠道傭金高/低效發展原因挖掘，從業務、場景、觸點、用戶等多維度進行數據深鉆，對高效益用戶及高效策略進行歸納推薦，可為分公司提供渠道傭金運營提效的具體方案。
渠道傭金運營看板流程
渠道傭金高/低效發展原因挖掘
5. 業務迭代：數據應用開發完成后，將渠道傭金看板視圖以及渠道傭金高/低效發展原因挖掘進行上線使用，使用過程中需要注意數據權限隔離的處理。采用訪談、日志分析等手段分析相關人員在使用過程中，是否可以真的帶來運營提效，或解決業務運營問題。在使用、驗證中不斷調整數據分析模型，擴展數據分析指標，完善運營分析模型。
6. 效果評估：匯總業務迭代數據，包括分析結果點評、用戶操作日志、業務迭代記錄等，判斷業務迭代方向是否正確，對方向不正確的分析模型考慮優化或者下架處理。同時，針對業務迭代情況以及效果評估情況，挖掘新的業務需求，再針對新的業務需求進行下一輪分析，構成良性運營分析閉環。
業務背景：A分公司市場部執行的5G政策還不錯，省公司想知道這個政策能否在B、C分公司推廣擴大收益。
運營分析：A市的5G政策是否可在B市推廣，可按以下幾個步驟進行運營分析
A市高收益政策分析（判斷A市政策是否是高收益政策）：
通過高收益政策分析模型對A市的5G政策進行分析，判斷是否是高收益。判斷政策是高收益還是低收益，首先需要先獲取該政策新發展的用戶，根據這些用戶統計用戶收益指標（用戶是賺錢還是虧錢）、政策收支平衡指標（政策收支平衡周期是多少，6個月還是1年才能實現收支平衡）、用戶離網周期指標（用戶離網周期是多少，6個月還是1年）、重點業務發展指標（新用戶是否增加了今年集團重點業務受理量），最終結合業務對這些指標進行權重計算，算出該政策的得分，根據得分評判得出A市政策為高收益政策，值得推廣。
A市高收益政策分析
B市推廣收支預測效果圖
B市政策推廣運行跟蹤（B市推廣跟蹤并不斷迭代優化）：
記錄每個月B市推廣運行5G政策的詳細數據以及走勢情況。將B市實際推廣運行數據和B市預測前數據進行比較，判斷B市的政策運行情況是否符合預測預期。根據二者的比較差異，結合業務情況適當調整B市運行中的政策規則，調整后的政策規則，再用預測模型進行預測，根據預測結果調整政策規則參數，直到預測結果達到預期收益目標。通過如此形成閉環，幫助B市更好的落地新政策，實現數字化運營方案更好的落地。