转型|数字化转型不掉队，这些能力不能少！
_原题为 数字化转型不掉队 ， 这些能力不能少！
如果说以前还面临的是要不要的问题？
那当下则是如何尽快落地实施的问题 。
数字技术与实体经济集成融合的进程正在飞速推进 ， 我们的日常生活也因此而改变 。 上课、办公、医疗等线下场景不断向线上迁移 ， 过去需要亲身到场才能完成的事情 ， 在智能时代中只需动动手指即可实现 。 企业通过数字化对业务流程进行智能管理 ， 生产运营效率得到有效提高 ， 对资源的调配也更加合理 。 数字经济的发展全方位提升着社会生产与生活水平 。7月15日 ， 国家发改委等13部门发布《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》（下文简称《意见》） ， 提出了4大类15种新业态新模式 ， 在新基建如火如荼发展的同时 ， 又为社会数字化转型注入新能量 ， 部署社会生产各角色、各环节共同发力 ， 继续发挥数字技术对经济发展的质量变革、效率变革、动力变革作用 ， 促进经济社会实现高质量发展 。
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《意见》内容概要
《意见》中提出的新业态、新模式为企业发展进一步明晰了思路 ， 响应政策号召 ， 加快数字化转型 ， 将数字技术应用于数字资产沉淀、产品服务提升、运营管理优化等各个环节 ， 将助力企业顺应时代发展潮流 ， 实现业务优化 ， 为用户提供更为优质的体验 。01 沉淀数字用户资产 ， 全面赋能行业企业 企业在推进数字化转型的过程中 ， 用户行为越来越多地得到全面记录 ， 在技术工具支持下 ， 企业可以采集到线上各个终端、线下各个渠道的数据 ， 这些数据内容中蕴含着用户的属性偏好、行为特征等高价值信息 ， 若能利用合适的数据模型对其进行有效挖掘与打通 ， 将帮助企业更加全面深入地了解用户群体 。
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企业可以将自身的用户数据进行长期沉淀 ， 形成无形资产 ， 这是专属企业自身的私域资源 ， 并且能够随着用户使用习惯、企业策略调整不断更新 ， 通过整合同一用户在各个渠道中的行为数据 ， 可以打造更加精准立体的用户画像 ， 经过添加特征标签 ， 对海量数据进行聚类、分类分析 ， 构建起包含个体特征、群体特征的用户数据库 ， 支持企业在进行业务规划、执行、优化的各个环节中随调随用 。《意见》中提出要促进数据要素流通 ， 打通各部门、各行业的数据 ， 促进资源共享 ， 企业一方面可以提供自身的数据资源 ， 助力国家级的大数据平台搭建 ， 另一方面也可以从中获取更多有用的数据要素 ， 根据自身情况加以整理与应用 ， 整合进企业数字资产体系中 。数字化建设中产生的数据既覆盖了用户的各个行为阶段 ， 也贯穿了企业的整体运作流程 ， 对其进行有效沉淀 ， 将为企业的数字化能力全面提升奠定基础 。02 高效挖掘数据价值 ， 全面提升产品服务 《意见》中指出企业要利用数据进行数字化转型 ， 进行产品全生命周期管理 ， 企业只有对沉淀下来的数字资产进行高效利用 ， 才能充分发挥其效用 ， 为产品业务的提升提供新动能 。加快线上线下融合是新业态新模式的突出特征 ， 传统企业在进行线上化转移的过程中 ， 不能单纯地将线下业务进行复制 ， 而需要在已有数据资源与数字工具的基础上 ， 分析用户的行为特征 ， 结合数字化形式的独特性 ， 创新线上业务模式 。 如医疗行业在进行互联网转型的过程中 ， 支持线上预约检查 ， 在线提供更多健康相关的知识 ， 围绕患者构建医疗数据体系 ， 有效提升医疗效率与体验 。
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互联网医疗平台
通过分析用户在使用数字化业务过程中产生的行为数据 ， 企业可以搭建用户漏斗 ， 了解各环节的用户流失情况 ， 从而定位具体问题所在 ， 对问题所指向的产品服务进行优化 。 如在线教育企业可以分析数据 ， 识别用户在课程观看中的跳出点 ， 针对性地进行课程改进 。数字化转型有助于企业优化资源配置 ， 提高成本的投入产出比 ， 还能够更加便捷地获取用户反馈 ， 进行直效沟通 ， 反馈数据与行为数据等共同为企业的业务调整提供依据 ， 助力打造运营闭环 ， 实现产品服务的螺旋式提升 。
03 善用智能运营管理 ， 持续优化用户体验 传统的业务模式形成了用户行为黑盒 ， 用户从接触产品服务到完成支付的路径中经历了企业难以知晓的环节 ， 而通过数字化建设向新业态新模式转型后 ， 能够观测到更为透明的用户行为路径 ， 支持运营人员洞悉其中各个细节 ， 对用户展开全生命周期分析 ， 准确找到获客转化、活客粘客和价值提升等阶段的引爆点 ， 准确地把握用户需求 ， 进而采取相应措施 ， 优化用户体验 。
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全生命周期标签管理
在获客推广阶段 ， 利用全端数据与数字工具识别用户来源 ， 全面衡量各个渠道的获客成本 ， 在此基础上进行传播渠道的优化 ， 增强企业的获客能力 。更全面地了解你的用户 ， 数字化企业能够基于数据采集对用户行为进行实时监测与深刻洞察 ， 了解人口属性、地理信息、行为特征等内容 ， 构建深度细分和全面立体的用户画像 ， 进而为用户提供更加精准化、个性化的服务体验 。
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