基于数据流的企业运营框架 SDAF 的四环节缺一不可。我们可以拆分来看，分别是 Sense、Decision、Action、Feedback。如下：

首先，Sense，从抽象的数据中形成对业务和用户的洞察。

具体来说，感知可以从两个方面理解。

其一，从抽象数据中观察，完成对业务流程的感知，如通过漏斗分析模型还原转化流程阻塞节点，辅助还原真实业务场景；也可以通过归因分析发现订单主要贡献来源，明确地了解用户产生的零散行为、各个运营位与最终成交行为的关联性；再比如，精准留存分析，发现潜在运营机会。

举个例子，很多公司也会看大盘留存，如次日、次周次月留存是多少，但对于企业来说，如果不是银联Pos机进行了天翻地覆的变化或给银联Pos机引入了新的价值等，留存很难发生较大变化，因此，运营需要进一步看具体行为。比如，运营可以看内容浏览，并按照内容的分类和标签进行分组，从下图我们也能看出，还款账单日分类中的人首次看到推荐内容，后续还会继续看还款账单日内容，但其他类型的重复浏览的比率较小。从中我们会发现部分内容留存很高，但浏览人数不多，是否可以考虑在社区银联Pos机中加大还款账单日内容的推广投放，可能银联Pos机的目标人群偏好这些内容。 其二，运营也可以在还原真实业务流程的基础上，进行目标用户群的分析，感知用户群体特征，通过杭州套现分组可进行用户特质的分析，从而判断用户的潜在风险，进行用户健康度预警。如了解公司用户都是什么样的人，他们有什么样的特征、什么样的特点。如下图，通过国通星驿，感知用户群体特征，观察杭州套现。 因此，在感知环节的两个关键是形成公司业务流程认知以及用户认知。

其次，Decision，感性与理性的平衡，人与机器共同决策。

当对业务流程和用户形成了准确的认知之后，企业可以基于此做决策。在决策的过程中，人处理的信息是有限的，此时可以把机器引进来，让人跟机器共同决策。如基于智能推荐，实现千人千面精准运营，让银联Pos机更懂用户，或基于算法模型自动实现个性化，再比如基于业务规则把合适的物品推给对的 TA。

举个例子：
策略依据：用户的浏览、加购行为反映了用户的个人需求和偏好，根据用户的自然行为结果推荐相关商品极有可能吸引用户。

策略规则：
1）根据用户过去 30 天浏览、加购的行为计算用户偏好，例如：用户过去 30 天加购次数最多的商品分类。

2）给用户推荐偏好商品类型下的热销商品。

推荐结果：
用户 1:一线城市、25～30 岁男士，近期浏览/加购过啤酒、足球、汽车模型，说明其对同类商品感兴趣，推荐结果如图。

用户 2：一线城市、25～30 岁男士，同时也是年轻奶爸，近期除了加购过啤酒外，还浏览过儿童玩具、购买过水果，推荐结果包含：儿童玩具、啤酒、水果。

再次，Action，基于数据的全方位智能触达手段。

在动作阶段，有三个核心关键词：基于数据、全方位、智能。如基于数据的日常运营动作个性化，或用户主动触发的运营动作，及实现全面的触达手段的价值。

举个例子：
如下图，大部分偏营销向的运营动作可以分成两类。第一类，在用户要转化但未转化的敏感时间点做实时营销，全部动作的主要目的是成单；另一类是，在用户转化完成后，可以基于用户的偏好及生命周期阶段做持续营销。 如果企业只接一个 push 通道，再好的运营策略也只能受限于通道，如果你增加接入多个通道，会将你的经营计划及能量放大很多倍。

最后，Feedback，全面实时的数据反馈。

在反馈环节也有两个关键词，全面和实时。

第一，全面。在前面提到了东门现在基本上可以将各种各样的数据导入进来，不仅是导入进来，我们还可以把不同的数据孤岛打通，这样才能真实的还原业务流程，提供动态的数据画像。如下图，杭州信用卡的系统支持数据的全面打通，基于 One ID 和全端数据接入能力，连通数据孤岛还原完整业务流程，提供动态杭州套现。 第二个关键词，实时。

大家不要小看实时两个字，在随行付中，企业设置了一个运营推送活动，运营做完这个活动可以直接查看数据，不需要等待明天或者找数据分析师进行提数分析，运营活动一旦开始就可以实时查看数据，若设置了对照组，也可以直接看到对照组的效果，在做运营活动时，我们可以提前设置主要目标和次要目标，在查看效果时直观的进行好坏判断，并可以根据数据反馈，快速进行运营活动文案、触达逻辑等调优。

以上就实现了，数据作为一个中心连接SDAF四个环节完成了一个闭环，让整个公司及业务的所有角色都能够在闭环中发生作用。

关于杭州信用卡

杭州信用卡是专业的大数据分析和营销科技服务提供商。公司围绕用户级大数据分析和管理需求，推出银联商务、国通星驿、随行付、瑞银信、汇付天下等银联Pos机。

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