神策数据发布《2022 中国企业数字化运营成熟度报告》

　　数字化浪潮已成为互联网后中国经济发展的主要推动力，国家“十四五”规划纲要提出“加快数字化发展，建设数字中国”，在此背景下，各行各业纷纷开展数字化转型，期望实现数字化经营。

　　如何衡量评价企业的数字化运营现状？哪些维度做得好哪些维度还需强化？数字化运营做得好的企业有哪些可借鉴之处？为解答上述问题，神策研究院基于SDAF数字化运营闭环框架开发了企业数字化运营成熟度模型，以指数（百分制）形式来表现企业的数字化运营现状。

　　一、中国企业数字化运营现状六大发现

　　SDAF数字化运营成熟度模型是基于神策数据SDAF数字化运营方法论提炼，可全面评价企业数字化运营现状的先进指标体系，模型由4个模块13个一级指标22个细项指标构成。如下图所示：

　　通过调研，我们得出了中国企业数字化运营现状的六大发现：

　　发现一：当前中国企业数字化运营的成熟度低，处于起步阶段。中国企业整体SDAF指数为38.5分，未及半数，四大维度中数字洞察能力与提升优化能力表现相对较好，数字运营能力得分率最低。

　　发现二：数字化运营领军者亦是行业头部企业。SDAF指数60分以上企业被定义为领军者。

　　发现三：泛零售、金融行业能力较强，互联网行业亦位居前列。从评分看，行业中泛零售SDAF指数得分最高，主要归功于其在数字运营能力上的落地能力；其后是金融行业，其在四大维度上均有较好表现。

　　发现四：上市企业水平全面领先，数据驱动文化成为关键因素。数据驱动能力和数据反馈能力建立了上市企业数字化运营的领先优势，领先的背后其实是数据驱动文化和对数据分析工具的落地和运营。

　　发现五：东南部企业水平较高，用户运营和内容管理优势明显。东南部企业的数字化进程更深入，在用户运营和内容建设这类需要长期投入的项目上建立了领先优势。

　　发现六：数据分析、数据驱动文化等数字基础领域基本形成共识。一是当前中国企业对分析模型、可视化工具、ID-Mapping等多个领域重视度高且开展了实践探索；二是多数企业对数据采集和合规领域重视度高，但底层数据的治理要求高、实施难度大，只有部分企业落地实施。

　　二、不同行业数字化运营的发展趋势

　　《2022中国企业数字化运营成熟度报告》针对不同行业数字化运营的发展趋势做了总结，以泛零售、金融、互联网、企业服务为例：

　　（1）泛零售行业数字化运营分析：餐饮、美妆和个护类行业数字化运营能力领先，三个行业均有较好的数字洞察能力，数据基础能力建设较完善，并在数字运营举措上实践探索更多。

　　（2）金融行业数字化运营分析：金融行业内银行的数字化运营能力最强，证券基金行业稍逊，从调研结果看，银行在数字运营执行上走在前列，而证券基金行业的数字洞察基础能力更牢固，相比之下，保险行业的数据基础能力需提升的空间较大。

　　（3）互联网行业数字化运营分析：从调研结果看，电商行业整体数字化运营能力更强，其数字洞察和数字运营两大指标超过其他行业，这与电商行业重视数据分析，加强用户精细化运营的举措有关。

　　（4）企业服务行业数字化运营分析：销售营销和IT基础设施细分领域的数字化运营能力相对领先一些，这跟两个行业近年来重视数据基础建设和推进客户精细化运营是分不开的。

　　除此之外，制造业、房地产、融合媒体、政府类的数字化运营成熟度较低，这反映出传统行业的数字化转型之路任重道远，在SDAF模型各维度上均要进行全面提升。

　　三、SDAF领军者的制胜启示

　　SDAF指数60分以上者被研究团队定义为SDAF领军者。领军者数字化运营平均得分68.4分，比追随者得分34.3分高出近一倍，从四大维度上看，领军者在数字洞察能力上优势明显，正是因为具备坚实的数据基础能力，使领军者在决策和运营能力上走在行业前列。

　　首先，SDAF领军者和追随者均在数据驱动能力上有较好表现，两者在数据驱动能力和数据反馈能力上表现均好于其他领域，说明行业整体对数据驱动业务的认知趋于一致。同时，SDAF领军者重视基础能力建设，主要体现在对全域数据、实时数据、多维数据的采集上，并可对数据进行有效集成，打造了良好的底层数据能力。

　　其次，SDAF领军者在数据决策能力上的优势体现在构建了良好的数据驱动文化，并逐步形成机制，加上对数据分析工具的充分运用，推进自身向智能决策快速发展。

　　另外，SDAF领军者在用户运营和内容管理上逐渐建立起差异化竞争优势，以及基于数据分析对策略进行优化的运营闭环机制。

　　四、数字化运营对策建议

　　基于SDAF数字化运营成熟度模型，研究团队提炼了企业开展数字化运营的五大重要环节，分别从数据基础、数据洞察、运营策略、反馈闭环和数据驱动文化上给出对策建议：

　　策略一：夯实数据基础，构建全域数据资产。数据治理是企业实现数字化运营闭环的重要基础，最大程度发挥数据治理的价值，需要在系统认知的基础上，根据自身业务搭建完整的数据治理解决方案，分步骤实施，并提供组织保障。

　　策略二：深入洞察用户，统一标签画像体系。构建全域客户画像中心，通过标签系统和行为画像平台，统一管理维护所有用户，基于全生命周期的分类分级，洞察用户所处阶段和偏好。

　　策略三：沉淀业务场景，构建立体化的业务运营策略。通过建立数字化营销策略平台，将企业的整体经营体系搭建为立体化运营体系架构，统一运营策略输出，实现全渠道全链路的客户运营，提升客户全生命周期价值。

　　策略四：多渠道融合，建立数据反馈闭环。基于数据流的企业运营框架SDAF，让整个公司及业务的所有角色都能够在闭环中发生作用。

　　策略五：优化组织架构，打造企业级数据驱动文化。从调研结果得知，领军者均具备良好的数据驱动文化，在企业层面成立数据管理委员会，推进企业数据驱动文化和创新文化构建，提升整体数据意识，是持续推动企业数字化运营能力的有力保障。