数据化运营通过数据分析手段进行科学分析，获取行业动态，提供科学的解决方案。目前，商业银行在经历数字化转型，需要搭建自己的数字化运营体系。对于产品经理而言，客户运营、产品运营、活动运营和渠道运营等方面的数字化转变是关键，该如何做好这几个方面，一起来看看。
数据化运营是指通过数据化的工具、技术和方法，对运营过程中的各个环节进行科学的分析，为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案，从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。
当前我国商业银行的数字化能力建设，整体处于初级发展阶段，需在各个环节推进数字化运营，以面对市场的不确定性。
对于商业银行而言，数字化运营关键在于重构商业模式、重塑产品形态、打通数据管理、发力数字驱动、复用爆品营销。
在商业银行数字化转型的过程中，我们要搭建自己的数字化运营体系。
即打通数据、权益、账户等形成数据产品体系，整合平台、产品、服务等形成数字资产管理，并借助数据分析模型来实现商业银行的批量“获客”和高效“活客”，并提升金融产品的线上运营效率。
数据化运营不是孤立的数据主义，也不是单纯的数据分析，而是通过数字技术、数字工具与数据管理产品或服务的各个环节，推进产品全流程的数字化、智能化、标准化和精准化。
实现数据智能化驱动业务智能化，业务智能化赋能运营智能化，并做出有效的运营决策，以便做好智能推荐、智能触达和智能展业。
数字化使商业银行更加深入洞察客户的需求和体验，基于客户行为洞察做出运营决策，成为企业数字技术创新的驱动力，从而提供满足客户需求的产品与服务。
对于产品经理而言，数字化运营的关键在于客户运营、产品运营、活动运营和渠道运营等方面的数字化转变，需提升自己的数字化思维和数字化能力。
数字化客户运营是指用数字技术驱动客户洞见及运营策略，包括敏捷设计、客群匹配、产品适配、渠道选择、智能决策、精准触达等。
客户运营贯穿产品生命周期，我们要以客户需求为中心，根据运营策略制定运营目标，并完成运营过程的计划、组织、实施和控制，以达到预期所设置的运营任务。
客户运营的关键是采取从线下到线上、或线上线下结合的方式，围绕客户的拉新、促活、留存与转化等，深度连接客户，进行精细化运营。
让运营数字化与目标客户的触点建立数字链接，让客户逐步从产品认知、价值认可到情感传播的转变，从而提升客户体验和产品粘性：
首先，贴合使用场景做客户拉新。
产品冷启动首要面对的问题就是“拉新”。
吸引新客户不再是传统意义上的引导客户下载APP并注册为客户，而是通过提供贴合客户场景或低门槛使用的企业服务或SaaS产品，以“静默注册平台”的形式完成客户拉新。
此外，颠覆传统拉新，要基于数字技术连接线上投放、社群营销、媒体推广等渠道，做客户经营要从线上化的“客户思维”转向数字化的“客群思维”。
接着，利用激励策略做客户促活。
促活即促进客户活跃，在客户生命周期对活跃度低的沉寂客户、流失客户做挽回，并利用一定的运营策略来激励客户活跃。
以贷款测额活动为例，客户测额后可获得贷款额度，邀请好友测额即可获得返现劵，使用劵时引导贷款支用额度，贷款成功后即可返现。
通过一系列活动让客户活跃起来，尽可能升级为活跃客户，并提高客户的粘性。
然后，提供增值服务做客户留存。
客户留存是指在某段时间内，新增客户中经过一段时间后，仍然继续使用该应用的客户，而留存率就是占当时新增总客户的比率。
在RARRA模型中，把客户留存放到首位，会关注客户增长中的日留存、周留存、月留存等运营指标。
基于留存指标细分为产品工作的OKR，我们可以建立客户流失预警机制，找到即将流失的客户，通过不断迭代产品来满足客户需求，并为客户提供持续的价值或服务。
最后，调整关键路径做客户转化。
转化就是完成预期任务的目标客户，而转化率是完成转化目标的客户占总体客户的比例。
对商业银行而言更多是对注册、申请、授信、提款、还款、复贷等进行量化，从而达到引流客户转化的目的。
当前流量红利渐失，客户增长下降，我们要选择正确的目标客户，关键的转化路径，合适的推广渠道，最优的产品策略来转化客户。
随着客户行为线上化，数字化客户运营已成为商业银行首要面对的问题。
以企业融资客户预警为例：
首先，通过客户行为收集关键事件和访问路径的数据埋点，了解满足客户的核心数据指标；
其次，通过客户标签构建情景化的客户分群或客户画像，实现客户的分层经营或智能展业；
然后，通过数据建模完成数据分析和行为预测，预测客户下一步的行为，可深度连接客户；
最后，通过智能决策做激励体系或提醒机制，可实现企业融资客户的还款提醒和智能催收。
客户运营背后的本质，其实都是关于人的运营。
数字化客户运营可帮助商业银行大规模“获客”，或高效率的“活客”。
一切用于连接客户和产品，并产生产品价值和商业价值的手段，都叫产品运营。
针对现有产品功能进行数字化改造升级，监测产品数据，基于数据分析优化产品策略，去提升产品的运营指标。
产品运营是指从内容建设、客户维护、活动策划等层面，来管理产品内容和客户的。在产品生命周期，针对不同客户群体，通过内容渠道营销产品。
我们可以从使用场景、访问路径、客户体验和产品策略等，进行数字化运营升级，重点是完善数据指标，优化运营手段，提成产品体验等，我们可以从以下几个方面切入：
第一，目标客户的使用场景。
使用场景是指一个产品被使用的时候，客户“最可能的”所处场景包括时间、空间、设备支持、社交及客户情绪等，进行应用场景的判断和描述。
我们要挖掘更多从客户使用场景触发而产生的需求，从而为产品带来更多的目标客户。
第二，目标页面的访问路径。
访问路径是客户需要打开一个目标页面时，存在多种打开目标页面的过程。我们可以设置条件对页面分组，构建网页预取模型，提取客户浏览页面的路径中蕴含的信息需求。
通过模型对客户页面访问路径的分析，能够了解客户习惯，预测下一步操作，为页面设计提供数据支撑。
第三，关键操作的客户体验。
客户体验是一种纯主观的在客户使用产品过程中建立起来的操作习惯、使用想法等感受。
基于客户满意度CSAT、净推荐值NPS、客户费力度CES等指标来评估客户体验，我们要全渠道、多触点采集客户反馈，自动预警并及时修复，提升客户体验，减少流失率。
第四，循序渐进的产品策略。
产品策略即指企业制定经营战略时，首先要明确企业能提供什么样的产品和服务去满足消费者的要求后，对产品进行的全局性谋划。
对产品经理而言，要结合战略规划、产品定位、产品规划、市场分析、竞品研究等制定具体策略。
以智能匹配贷款为例：
第步：收集客户的行为数据和交易数据，分析有贷款需求的客户，根据不同使用场景给客户打标签，基于数据建模构建“千人千面”的标签画像。
第步：把智能匹配要通过多级页面录入的数据，用人工智能技术去智能采集、自动读取，从而简化前端页面，缩减操作路径，减低客户流失。
第步：客户体验在企业实现持续商业增长中的地位越来越重要。利用数字技术和数据模型快速做出精准预测，并精准匹配贷款产品，从而有效地提升客户体验。
第步：通过机器学习和模型训练，增强客户与智能产品的人机互动，并不断优化的产品策略，提升匹配的精准度，从而实现客户的个性化推荐。
金融产品运营的核心是把产品盘活。
即从一个全局的角度，去看待产品运营效果。并通过数据分析来验证自己的产品策略是否有效。
活动运营要避免自嗨式内容营销。
在了解自家产品特性前提下，围绕着一个活动或一系列活动，针对客户定制化需求提供数字化营销策略，帮助企业打造多场景下的活动营销闭环，并实现用数据驱动业务增长。
当前下沉市场需求大，活动是实现数字化运营的有效手段之一。
关键在方案选择、活动策略、客户触达、效果分析等环节，通过数字化运营来确保内容生产、数据响应、客户转化、价值追踪等活动过程的策略落地，可以从以下几个环节落地。
环节，基于ROI最优做方案选择。
方案选择是产品决策最为关键的环节。基于现有的人力资源和约束条件，从产品规划、数据分析、产品经验等方面确定选择标准。
其实，对于不同的产品与场景，无论基于方案A或B执行，都有其合理的一面。我们要做的就是通过A/Btest方法，选择一个ROI最优的方案，来实现既定目标。
环节，根据产品形态做活动策略。
活动策略就是在某一个活动周期内，为实现客户增长、产品变现等目标而采取的各种策略的集合。
面对策划越来越难、预算越来越少，制定活动的运营策略一定要注重客户的参与性及互动性。
即多维度的活动策略要根据不同的产品形态做差异化营销，避免活动方案被竞争对手同质化，并快速完成数字化活动运营。
环节，多渠道多维度做客户触达。
客户触达就是基于目标、场景、对象和渠道等方式，接触到客户需求，或和客户产生联系。
以客户为核心，通过业务模型、策略配置等进行多维度分析，通过产品本身、站内信、消息推送、短信营销等进行多渠道触达客户，帮助商业银行实现客户增长。
环节，针对关键指标做效果分析。
效果分析就是对整个活动开展进行数据分析和效果评估并做出科学的判断。
评价效果主要是分析目标和指标的实现程度，所以一定要对关键指标进行量化。
关键指标一定是围绕活动运营OKR而确定，千万不要为了迎合管理者想要的指标而泛泛而谈，对关键指标进行分析，找出能指导活动运营的决策。
以贷款测额活动为例：
第步：设定一个明确的与可量化的目标，可以是达成公司品牌曝光，可以是找到核心客户群体，可以是完成拉新促活与转化，可以是拉动客户贡献价值，可以是增加平台与客户的粘性等。比如新注册客户增长%，贷款申请转化率提升%，活跃客户提升%等。
第步：基于活动目标制定运营策略，确认目标客户定位、描述目标客户特征、构建客户角色卡片、分析客户使用场景等。
第步：制定“递进式”的线上化活动方案，新手福利：首次完成测额送元返现劵；邀请有礼：分享测额链接给好友，注册并完成测额后即可激活返现劵并送SaaS服务；贷款返现：申请万元以上的贷款并放款成功后，即可获得元返现。
第步：建立客户筛选和分级策略，进行一次有目的的客户拉新、留存与转化等运营效果分析，关键在于构思活动中的每一个环节，分析每一步的流失情况，找出漏点提升转化。
基于数据采集与模型，进行智能化决策，实现活动运营数字化，快速验证活动效果，不断优化迭代策略，加速金融产品创新的探索。
渠道运营首要解决的是获客问题，重点是如何借助数字化技术来打破流量壁垒。
我们可以通过流量池和流量思维来激发渠道活力，让数字化渠道运营、渠道运营数字化成为现实：
一方面，建立私域和公域流量池。
通过私域流量、公域流量的行业KOL、个人IP和媒体流等建立流量池，来获取金融客户的流量，帮助金融企业走出“获客”和“活客”成本越来越贵的困境。
另一方面，整合线上线下流量思维。
整合线下线上渠道，制定运营数据OKR，利用流量思维，进行多渠道的流量获取、流量运营、流量营销和流量变现，可提高企业的获客效率，降低渠道运营的拓客成本和沉没成本。
在流量碎片化时代，渠道流量主要来源于客户直接访问、关键词搜索引擎、第三方付费推广等。
打造渠道运营体系，需要强大的渠道对接与策略规则配置能力，基于线上线下整合的数字化渠道建设，以场景来连接渠道，从而提高渠道运营的效率。
渠道运营需要在了解自家产品特性和渠道转化情况的基础上，做好内容投放、渠道推广、批量获客、流量分析上，形成一个匹配活动目标客户群体的渠道链条，并从追求线上化“品效协同”，转向追求数字化“长效ROI”：
第一，实现不同客户和场景的内容投放。
依托数字技术对产品或服务实现不同客户、不同场景的内容投放，充分利用各个内容投放渠道的优势，且投放的内容根据不同的渠道进行策略调整。
制定金融产品运营策略，完成不同渠道内容投放，获取更多的目标客户流量，利用渠道流量为产品引流和变现。
第二，选择体量大和质量好的渠道推广。
将推广信息有效的触达给目标客户，从而实现渠道引流和转化的效果。引流推广渠道并找到有效的流量入口，已经成为商业银行迫在眉睫的问题。
为银行开拓新的流量渠道，优先选择体量大、性价比高的渠道，作为获取流量的主要入口。整合渠道资源，打通各个渠道，获取全面的流量支持，实现对各个渠道的有效管理。
第三，基于老带新MGM去批量获客。
对商业银行而言，得渠道者得客户，渠道是“批量获客”的运营利器之一，关键是构建一个成熟的“MGM”获客体系，借助事件中心来营销客户。
在数字化时代，运用“数字技术”的手段，并通过网点、公私联动、线上线下等运营方式，实现数字化批量获客。
第四，基于渠道的OKR进行流量分析。
对有关网站访问数据进行统计和分析，从中发现客户规律，或活动中可能存在的问题，以便及时的掌握渠道运营效果，优化渠道运营策略。
我们可以制定渠道流量分析的OKR，比如PV、UV、点击率、跳出率、转化率、平均访问时长等作为渠道质量指标，通过数据分析量化客户价值，并驱动渠道做出有效的策略优化。
数字化时代，渠道没有好坏高低之分，关键看客户或业务的转化率。
线上线下渠道已是商业银行之间客户流量入口之争，需要让金融产品、渠道运营和客户服务建立联系，从而连接各端金融平台，打造渠道客户的KOL，完成渠道运营的ROL。
以商业银行做融资的数字化运营为例：
模式转化：从传统的BC模式转向CB模式，基于企业画像、客户画像、客群细分、行为数据、交易记录等，精准识别客户需求，实现数据驱动业务。
数据整合：通过开放超级API或H进行数据方、场景方、平台方的全端数据交换、资源交互、流程链接，来打通企业数据流与业务流，让产生的数据价值最大化。
统一门户：通过统一账户体系、统一数据模型、统一数据资产、统一数据服务，来构建数据引擎，实现智能化客户资产和数据管理。
搭建中台：让数字融资的申请、查询、建额及提还款等业务数字化，就需要一个强大的业务中台。通过数字化模型支持，实现从业务、管理到运营的数字化。
企业数字化的本质是让企业数据产生商业价值，通过多种数据应用场景的业务价值，激发客户行为的数据价值，提高数据资产的使用价值。
基于AARRR模型、漏斗模型、RFM模型等，让目标客户与金融业务强关联，进而实现运营的策略数字化、营销数字化、管理数字化和生产数据化等。
目前，数字化运营已进入后链路时代，数字化与运营结合的越来越紧密，将助力商业银行的数字化转型与升级。
商业银行在逐步的尝试搭建的自己的数字化运营体系，帮助我们更好的聚焦目标客户，去服务千万级互联网B端客群。
在产品生命周期内，通过数字技术和数字化能力对客户进行线上化精准触达和智能展业，重点是重塑商业模式，构建服务生态，打造“四通一平”，提升客户价值和聚焦客群经营。
