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    O2O的数据化运营，就在于让产品运营者结束无谓的争论，触摸产品真实的情况，遵循客观规律，改进不足和盲点，最终把产品通过运营带向成功。

　　当你关注运营，一定会被这个东东搞晕，至少我也被搞晕过，百度百科上是这样描述“运营”的，运营就是对运营过程的计划、组织、实施和控制，是与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称。从另一个角度来讲，运营管理也可以指为对生产和提供公司主要的产品和服务的系统进行设计、运行、评价和改进。

　　如果有人问你什么是运营，你按照此定义一字不差的告诉他，那你肯定是不了解运营，当你理解了运营的内涵，那我们聊聊数据化运营，互联网发展、移动互联网的兴起、互动式社会化自媒体时代的到来，线下和线上带来海量数据，这些海量数据包含着很多有真正价值的数据，而这些有价值的数据其实越来越深刻影响到企业运营的方法论，运营的效率。在未来，我个人认为，由于我们处在数据的年代，关注数据的本质和数据的价值挖掘，是组织中未来各部门职员，特别是营销部门、运营部门和产品部门，几乎是要必修的课程和技能，而不再是那些来自MBA案例和咨询专家简单来谈谈的。

　　谈到数据化运营，我先谈谈那个“商业智能(BI)”，因为有近10年的时间，我自己是从事与BI相关的产品销售、项目实施等工作，BI通常是指为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。BI从技术层面上讲，不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。BI是1996年Gartner Group最早提出，Gartner Group将BI定义为：BI描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。从这个定义，我们发现“辅助商业决策的制定”是衡量BI成功的唯一标准，当然辅助的商业决策，既可以是操作层的决策，也可以是战术层和战略层的决策。所以根据这个标准和自己多年实践的感悟，终于发现，技术的综合运用并不是BI成功的关键点，而是“一系列的概念和方法”才是BI成功的关键点。

　　所以，BI如此，数据化运营也是如此，技术本身不是数据化运营成功的关键，那些一系列可量化指标、为实现这些指标的关键因素分析、以及如何实现这些关键因素等等，才是数据化运营的成功之路。

　　不妨先问一个问题，我们在做什么?我们都知道我们从事的是与O2O相关的企业，那么换一个问法就是：O2O企业的是使命是什么? 我个人认为O2O企业的使命就是：利用线上线下快速互动的能力，在适当的时间、适当的地点、将适当的商品(含服务)以适当的数量和适当的价格提供给适当的使用者，进而获得适当的利润用以回报社会(股东、员工、客户… …)。

　　这句对O2O企业使命的描述，我个人认为已经涵盖了我们目前现有系统，时间、地点、商品、数量、价格、使用者、利润等等…这些不正是我们业务系统(生产系统、销售系统、结算系统等)里所记录的数据项吗? 目前，我们讨论O2O，一直限于“如何利用线上线下快速互动的能力”，变成了全民在讨论用什么技术手段(数字串、二维码、NFC、智能手机)实现线上线下能力，如果我们的O2O数据化运营限于用什么技术手段，那就彻底把O2O产品设计中用什么技术手段实现的活给揽过来了。

　　所以数据化运营本质就是要找到并做好这7个“适当点”。这7个“适当”说起来很容易，但是要真的做好却不容易，要同时做好这7个“适当的”更难，这个就要牵扯到该运营的产品或业务的战略问题了。看着这些“适当的”，让我想起另外一句话就是：“没有最好的，只有最合适的!只有合适的才是最好的!”，的确是只要合适了，就找到了属于我们组织的，属于需要该产品的蓝海。我们把话题拉会战略上来，大家都知道导致战争胜利得因素是：天时、地利、人和;天时和地利是外在因素，人和是内在因素，制定正确的战略就是根据天时、地利、人和，创造一种独特、有利的定位。所以我们今天讲O2O的数据化运营，运营什么?运营业务、运营产品、运营服务，所以这些业务、产品、服务要符合运营战略的以下特点：

　　创造一种独特、有利的定位;

　　在竞争中做出取舍，其实就是选择不做哪些事情;

　　在企业的各项活动之间建立一系列运营指标。

　　我自己根据我的从业经验，对O2O互动的业务总结了一下这7个“适合点”的运营指标(不同的O2O企业在进行数据化运营都可以来调整和更新)

　　对于O2O企业而言，运营的数据存在于线上和线下，所以数据采集的闭环形成很重要。线上运行数据，是存放在运营者手里，因此我们对这些重要的数据有自由的控制力和访问权，线下的运行数据，我们如何掌握，所以采用类似电子标签和电子凭证的采集手段很重要。对于线上数据，我们可以通过日志、数据库等多种数据综合分析，对于线下数据(如手机APP、电子凭证验证设备)也同样可以记录界面点击、功能操作的日志并通过某种方式将记录结果统一收集、整理。可以这样说，只要我们能想到的想去分析的东西，我们都可以借助数据采集去逐个收集，集中分析和处理，那现在，剩下的就是运营者该如何好好理理头绪，把这件事一步步作起来了。

　　数据化运营的各类指标看作是一款O2O产品的体检表，一款O2O产品的好与坏、前后走势，都可以通过一份份的体检表明确梳理出来。有了这份体检表，你的所有工作将变得逐步有序、有效、有价值，你就可以更好的统筹项目资源，把最核心的人力、时间等资源投放到最重要、最核心、最有价值的内容上。

　　当一个O2O运营经理在运营某个产品时，可以试着养成一个非常简单的习惯：

　　在下班离开办公室前，请写下6件你今天尚未完成，但明天一定得做的事;同时真实划掉昨天写给今天那6个事情中已经完成的条目。

　　这个建议源自一个真实故事： 艾维·李(后来被称为“现代公共关系之父”)对施瓦布(当时美国数一数二的钢铁大王)说：“我可以教你如何提高公司的效率。”施瓦布问：“费用是多少?”李说：“如果无效的话，免费;但如果有效，?望你能拨出公司因此省下的费用的1%给我。”施瓦布同意说：“很公平。” 接着，施瓦布问李要怎么做，“我需要与每一位高级主管面对面谈10分钟。”施瓦布答应了。李开始与所有高级主管会面，他告诉每一位主管：“在下班离开办公室前，请写下6件你今天尚未完成，但明天一定得做的事。”主管们都同意这个主意，并在开始实行这个计划后，他们发现自己比以前更专心了，因为有了这张表，他们会努力完成表上的事情。不久之后，公司的生产力有了显著的改善，几个月后因为效果惊人，施瓦布开了张45000美元的支票给艾维·李。

　　由于运营的产品每个都不同，都需要针对自己运营的产品内容作很多具体的数据统计和分析，不管什么样的数据分析，无非要想清楚这几个问题：

　　1. 作这个数据分析的目的是什么?

　　2. 达到这个数据分析目的，以何种分析方式，是最简单、最容易实现、最高效的?

　　3. 数据分析出来的结果，如何通过其他方式进行验证(证实或证伪)?更进一步的，如何让分析结果指导产品运营目标中?

　　而只有把分析结果应用到了产品运营目标中，才算是达到了我们的最终目标。

　　数据化，是产品(含业务、服务)运营的神经系统，它的作用，绝不仅仅只是让管理者拿来作一份漂亮的PPT或者报表，它最核心的灵魂，是在于让产品运营者结束无谓的争论，不再受人任意忽悠，是在于让我们触摸到产品真实的情况，遵循客观规律，改进不足和盲点，并最终把产品通过运营带向成功。