神策數據《2022 中國企業數字化運營成熟度報告》：SDAF 領軍者的制勝啟示

數字化浪潮已成為互聯網后中國經濟發展的主要推動力，國家“十四五”規劃綱要提出“加快數字化發展，建設數字中國”，在此背景下，各行各業紛紛開展數字化轉型，期望實現數字化經營。

如何衡量評價企業的數字化運營現狀？

哪些維度做得好哪些維度還需強化？

數字化運營做得好的企業有哪些可借鑒之處？

為解答上述問題，神策研究院基于SDAF數字化運營閉環框架開發了企業數字化運營成熟度模型，以指數（百分制）形式來表現企業的數字化運營現狀。

一、中國企業數字化運營現狀六大發現

SDAF數字化運營成熟度模型是基于神策數據SDAF數字化運營方法論提煉，可全面評價企業數字化運營現狀的先進指標體系，模型由4個模塊、13個一級指標、22個細項指標構成。

如下圖所示：

通過調研，我們得出了中國企業數字化運營現狀的六大發現：

（1）發現一：當前中國企業數字化運營的成熟度低，處于起步階段

中國企業整體SDAF指數為38.5分，未及半數，四大維度中數字洞察能力與提升優化能力表現相對較好，數字運營能力得分率最低。

（2）發現二：數字化運營領軍者亦是行業頭部企業

SDAF指數60分以上企業被定義為領軍者。

（3）發現三：泛零售、金融行業能力較強，互聯網行業亦位居前列

從評分看，行業中泛零售SDAF指數得分最高，主要歸功于其在數字運營能力上的落地能力；其后是金融行業，其在四大維度上均有較好表現。

（4）發現四：上市企業水平全面領先，數據驅動文化成為關鍵因素

“數據驅動能力”和“數據反饋能力”建立了上市企業數字化運營的領先優勢，領先的背后其實是數據驅動文化和對數據分析工具的落地和運營。

（5）發現五：東南部企業水平較高，用戶運營和內容管理優勢明顯

東南部企業的數字化進程更深入，在用戶運營和內容建設這類需要長期投入的項目上建立了領先優勢。

（6）發現六：數據分析、數據驅動文化等數字基礎領域基本形成共識

一是當前中國企業對分析模型、可視化工具、ID-Mapping等多個領域重視度高且開展了實踐探索；二是多數企業對數據采集和合規領域重視度高， 但底層數據的治理要求高、實施難度大，只有部分企業落地實施。

二、不同行業數字化運營的發展趨勢

《2022中國企業數字化運營成熟度報告》針對不同行業數字化運營的發展趨勢做了總結，以泛零售、金融、互聯網、企業服務為例：

（1）泛零售行業數字化運營分析

餐飲、美妝和個護類行業數字化運營能力領先，三個行業均有較好的數字洞察能力，數據基礎能力建設較完善，并在數字運營舉措上實踐探索更多。

（2）金融行業數字化運營分析

金融行業內銀行的數字化運營能力最強，證券基金行業稍遜，從調研結果看，銀行在數字運營執行上走在前列，而證券基金行業的數字洞察基礎能力更牢固，相比之下，保險行業的數據基礎能力需提升的空間較大。

（3）互聯網行業數字化運營分析

從調研結果看，電商行業整體數字化運營能力更強，其數字洞察和數字運營兩大指標超過其他行業，這與電商行業重視數據分析，加強用戶精細化運營的舉措有關。

（4）企業服務行業數字化運營分析

銷售營銷和IT基礎設施細分領域的數字化運營能力相對領先一些，這跟兩個行業近年來重視數據基礎建設和推進客戶精細化運營是分不開的。

除此之外，制造業、房地產、融合媒體、政府類的數字化運營成熟度較低，這反映出傳統行業的數字化轉型之路任重道遠，在SDAF模型各維度上均要進行全面提升。

三、SDAF 領軍者的制勝啟示

SDAF指數60分以上者被研究團隊定義為SDAF領軍者。

領軍者數字化運營平均得分68.4分，比追隨者得分34.3分高出近一倍，從四大維度上看，領軍者在數字洞察能力上優勢明顯，正是因為具備堅實的數據基礎能力，使領軍者在決策和運營能力上走在行業前列。

首先，SDAF領軍者和追隨者均在數據驅動能力上有較好表現，兩者在“數據驅動能力”和“數據反饋能力”上表現均好于其他領域，說明行業整體對數據驅動業務的認知趨于一致。

同時，SDAF領軍者重視基礎能力建設，主要體現在對全域數據、實時數據、多維數據的采集上，并可對數據進行有效集成，打造了良好的底層數據能力。

其次，SDAF領軍者在數據決策能力上的優勢體現在構建了良好的數據驅動文化，并逐步形成機制，加上對數據分析工具的充分運用，推進自身向智能決策快速發展。

另外，SDAF領軍者在用戶運營和內容管理上逐漸建立起差異化競爭優勢，以及基于數據分析對策略進行優化的運營閉環機制。

四、數字化運營對策建議

基于SDAF數字化運營成熟度模型，研究團隊提煉了企業開展數字化運營的五大重要環節，分別從數據基礎、數據洞察、運營策略、反饋閉環和數據驅動文化上給出對策建議：

（1）策略一：夯實數據基礎，構建全域數據資產

數據治理是企業實現數字化運營閉環的重要基礎，最大程度發揮數據治理的價值，需要在系統認知的基礎上，根據自身業務搭建完整的數據治 理解決方案，分步驟實施，并提供組織保障。

（2）策略二：深入洞察用戶，統一標簽畫像體系

構建全域客戶畫像中心，通過標簽系統和行為畫像平臺，統一管理維護所有用戶，基于全生命周期的分類分級，洞察用戶所處階段和偏好。

（3）策略三：沉淀業務場景，構建立體化的業務運營策略

通過建立數字化營銷策略平臺，將企業的整體經營體系搭建為立體化運營體系架構，統一運營策略輸出，實現全渠道全鏈路的客戶運營，提升客戶全生命周期價值。

（4）策略四：多渠道融合，建立數據反饋閉環

基于數據流的企業運營框架 SDAF，讓整個公司及業務的所有角色都能夠在閉環中發生作用。

（5）策略五：優化組織架構，打造企業級數據驅動文化

從調研結果得知，領軍者均具備良好的數據驅動文化，在企業層面成立數據管理委員會，推進企業數據驅動文化和創新文化構建，提升整體數 據意識，是持續推動企業數字化運營能力的有力保障。