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初次接触数据运营概念的小伙伴或许会疑惑，数字（化）营销和数据运营究竟有什么不同？根据字面意思来看，数字即数据，两者仅是以数据为基础的营销和运营的差别？

通过大量对于两者概念的搜索，我最认同的观点是： 数字营销指借助于互联网络、电脑通信技术和数字交互式媒体来实现营销目标的一种营销方式。而广义上的数据运营指用数据指导运营决策、驱动业务增长。

如果说，数字化营销是互联网浪潮的产物，数据运营则是互联网时代下精细化运营概念不断深入人心的产物。可能以前我们也会进行数据分析，但“数据运营”概念的提出，既说明随着互联网环境的发展，“数据”在营销运营中扮演了越来越重要的角色，将“知己知彼，百战百胜”贯彻到底，也让所有涉及数据的处理行为变得更加系统化，系统化的东西一方面可以提升效率，二方面也有利于后续优化。

拿比亚迪今年年初推出的智蛛AI系统（支撑公司级线索业务流程，并构建海量数据处理能力、数据可视化、数据模型以及深度学习的智能销售自动化平台）来说，智蛛AI系统的打造和推出即属于比亚迪实施贯彻数字化营销的手段之一，而经销商和公司对于智蛛AI系统的深度使用，特别是通过深入分析系统内部各项数据调整销售策略或行为的举动，则属于数据运营概念。

“数据运营”既属于众多“运营”概念中的一个分支，并列于用户运营、内容运营、产品运营等，同时“数据运营”又以技能形式贯穿每一个“运营”概念，在所有运营之中，即可通过“数据运营”发现问题，解决问题，促进业务增长。

如果说数据化运营究竟包含哪几个环节内容？网上三个、四个的声音有很多，我个人认为有以下五个点： 数据规划、数据采集、数据加工和分析、数据运营策略输出、新数据反馈 。

关于以上五个环节内容仍以比亚迪的智蛛AI系统为例进行解释说明。

数据规划，是数据运营体系的基础，制定好所需要的数据指标，才能有针对性进行后续数据采集。拿智蛛AI系统的线上线索统计来说，公司层面规划的数据指标有：新线索来源、有效、无效、待清洗、订车、交车、战败、休眠等，希望通过这些数据指标追踪线上各渠道线索的质量以及线下销售环节是否存在问题。

在数据规划制定以后，开始数据采集。对于互联网行业常见的数据采集有三种，分别是埋点、可视化埋点和无埋点，对于智蛛AI系统的数据采集更加简单，主要来源于两方面，一方面是合作媒体的线索导入，另一方面是经销商关于各项数据指标的手动输入。

由于智蛛AI系统是个具备处理海量数据能力的智能平台，在数据整理和可视化方面为使用人员减轻了一定工作量。对于已整理的数据进行分析和加工，是数据运营的重点工作，数据规划和数据采集都是为了数据分析服务的，这也是非常能评估经销商能力的一个环节。有些经销商把智蛛AI系统仅当成公司层面的管理工具，仅为完成任务，有些经销商可以通过系统的各项数据指标进行多方面分析，发现销售顾问或者销售过程中不易发现的问题，从而进入到第四步，针对性进行运营销售策略输出，提升各项指标转化率，促进销售。公司层面也需重点根据数据采集情况进行分析，并进行策略输出。仍以线上线索统计简单为例，在以线索获取为目标进行投放时，发现系统上某个渠道的线索有效率高，在公司层面的投放上可加大比例，减少线索无效率高的渠道投放。总之，数据分析的目的就是为了，发现问题，解决问题，促进目标更有效率的达成。

最后一个环节新数据反馈，是在数据运营策略输出并进行运营调整之后，重新查看新数据情况，是否针对之前的各项数据指标有一定提升，检测运营策略输出的正确性。

我在一篇关于用户运营的文章中说，“无用户即无市场，找不准目标用户，面向市场也是无头苍蝇乱撞，找到目标用户无法满足需求，就像是男方对女方说，我喜欢你，但我什么也给不了你”，而数据运营，就像是男方在追求一个女生，如果通过观察、询问、分析，掌握她所有的喜好，并投其所好，那把她拿下的几率就会大增， 以数据为依据，有针对性的向前而行 。