数据化运营是笔者最近几年一直在关注的一个领域，在持续的思考和摸索过程中，发现自己对数据化运营的理解和认识也在不断迭代和升级。不知不觉中，我眼中的数据化运营竟然经历了4个版本的迭代：1.0是“2+3+5”模型，2.0是W模型，3.0是6环模型，4.0是“5+1+1”模型。
01、数据化运营的“2+3+5”模型
所谓“2+3+5”模型是指2个方向+3个闭环+5步法。
“2”：即双向逼近
方向1是从业务问题出发，有场景、找应用，找分析、诊断和解决问题的数据。方向2是从数据出发，找数据可发挥价值的应用场景。方向1和2需要双向逼近的意思就是数据人员和应用人员需要换位思考、相向而行，需要找到数据和业务的最佳结合点，促进应用的快速落地、快速产生显性价值。
“3”：即3环共振
以数据闭环为履带，驱动客户生命周期运营闭环和业务生命周期运营闭环。数据闭环指的是数据产品从上线推广期、发布推广期、成长运营期到稳定迭代期的闭环。客户生命周期闭环指获取、提升、成熟、衰退、离网几个阶段。业务生命周期指导入、成长、成熟、衰退四个阶段。3环共振的意思是指以数据的闭环驱动客户闭环和业务闭环，实现运营的终极目标：即提升客户价值、产品价值和数据价值。
“5”：即五步法
五步法指的是企业从0到1建立数据运营体系需要走的五大步骤与阶段，即摸家底、定方案、建平台、抓应用、精运营。首先当然是要分析和诊断自身数据基础、数据运营现状，然后制定分阶段的、可执行的数据运营体系构建方案，再就是整合数据、构建模型，建立一批应用，然后就是围绕数据产品、业务场景进行精细化运营。
02、数据化运营的W模型
数据化运营是指从数据的角度来分析和解决业务运营工作中存在的问题或不足，以实现商业目标的过程。数据化运营的内在机制是：“数据化”是方法和手段，“运营”才是核心和目标，数据化的方法和手段运用到运营场景中，通过业务问题指标化、指标定量化、业务问题数量化、分析模型化等数据化处理动作，作用于用户运营、产品运营等场景中，指导业务运营的决策，实现了运营的数据化落地，完成了两个闭环：数据的闭环和业务的闭环，最终用数据的方法解决了业务运营的问题，达到了业务的商业目标。
03、数据化运营的6环模型
互联网公司的业务运营通常会涉及5个细分领域：产品运营、用户运营、内容运营、活动运营和服务运营，这五个细分领域都有相应的工作内容和运营闭环。所以，数据化运营可以分解为：用数据闭环驱动产品运营闭环，用数据闭环驱动用户运营闭环等，也就是将数据化的方法和手段应用到产品运营、活动运营等5个细分领域的运营闭环中，也就是1个数据运营闭环带动5个细分领域的运营闭环。
04、数据化运营的“5+1+1”模型
“5+1+1”模型即5个细分领域的运营闭环、1个数据加工传输带和1个数据驱动的金字塔。“5+1+1”模型的基本原理为：各种运营场景输出数据，数据是业务运营现状的客观反映，这些数据作为原料进入到加工流程中，按照一定的程序进行处理后，在监测、分析、挖掘和使能四个层次上输出相应的结果，再将数据加工的结果应用的相应的场景中，制定合理的决策、采取适当的行动，最后决策和行动的效果仍以数据的形式呈现出来。这样就完成了数据作用于5个业务运营领域的使命。数据来源于5个业务运营的细分领域，按顺序流转一圈后，最终仍然回流到这5个运营闭环中。
05、数据化运营方法论的小结
4个版本的模型代表着笔者在不同时期对数据化运营的思考与提炼。“2+3+5”模型比较粗放、实操性弱，侧重于框架和理念，仅从宏观层面上提供了一个数据化运营的思维框架，对数据如何作用于运营场景没有深入分析；W模型侧重从运营的本质出发，用数据的角度来解决运营环节中的问题，分析了业务数据化的路径，可惜还是没有深入到产品运营、用户运营等具体的场景中，没有解释清楚业务数据化是如何与产品运营、用户运营等场景相结合的；6环模型的优点在于将业务运营的5个细分领域都做了结构化的拆解，也阐述了数据闭环对5个运营闭环的驱动机理，美中不足是缺乏统一的理论基础，没有用体系化的数据驱动方法贯穿其中；“5+1+1”模型是目前来说相对完整的一套方法论，该模型能站在企业数字化转型的角度思考数据化运营，既囊括了5类运营场景，又有脱胎于SIPOC框架的DIPOA模型，还对数据驱动进行了分层分解，数据化运营的体系比较完整，从方法解释到操作原理都能有更深入、更到位的理解。
