客戶運營，顧名思義，就是要“以客戶為中心”去促進客戶增（長）留（存）活（躍）轉（化）；針對客戶去籌劃行銷活動及推送行銷內容。客戶運營的最終目的是長期維護客戶，不斷提高客戶的參與度和忠誠度，從而使客戶主動購買、重複購買企業或品牌的產品與服務。

我們認為“三分法”+行銷自動化及產品機制化是客戶運營的核心所在，三分即客戶分層、客戶分群、客戶分階段，行銷自動化+產品機制化我們會在文末做一定解釋。

客戶分層

客戶分層最重要的作用就是讓運營資源以最高效、最精準的方式，迅速惠及到那些在產品與服務層面來講對企業或品牌最重要且最優質的客戶群體中去。我們首先要整理、確定並優化目前的行銷渠道，這決定了我們現有客戶和即將面對的客戶到底是什麼樣。

這個步驟其實也是在為客戶進行分層了，我們通常稱之為平台構建，一般操作是，首先要入駐綜合/垂直電商平台（這是企業開啟數位化的第一步），其次建設微信公眾號基礎（構建私域流量的首要陣地），接著構建自有電商平台（獲取用戶訪問行為數據提升用戶運營精細度、構建用戶轉化最小閉環），運營社交媒體賬號（擴大品牌聲量、引流私域流量），擴充H5、小程序等多渠道媒介（私域流量運營提升用戶留存）。

再者，我們要依據產品形態制定規範，篩選出客戶哪些最重要，哪些次重要，優質程度如何等等，然後對於不同的分層客戶使用不同的策略進行運營。比如阿里為了將優質的大型正規商家和中小草根賣家區分開來，打造了天貓；一些小型電商平台會將消費超10萬元以上的客戶拉到微信群，定期Push搞大型促銷、發VIP優惠券等，這些都屬於客戶分層運營。所以，客戶分層的本質其實非常簡單，就是將更多優質客戶篩選出來，制定策略，傾斜資源，促進他們源源不斷的產生價值。

客戶分群

如果說客戶分層運營是依據客戶對產品的貢獻、使用頻次、時間長度及忠誠度等因素來區分的話，那客戶分群運營依據的則是客戶的基礎特徵和操作行為。基礎特徵（如性別年齡、地區職業、興趣愛好、家庭狀況等）可以起到識別特定客戶、為客戶進行分類的作用；操作行為（如點擊次數、瀏覽時間、購買商品類型、價值及頻次、交易方式及活動參與頻率等等）則可以起到找到特定客戶行為與業務問題間關聯性的作用。當然，根據不同的產品類型，客戶的操作行為也是千差萬別，但也正是這樣體現出了客戶的諸多差異，也為我們的客戶分群以及分類後的運營策略，提供了眾多執行依據。

根據客戶的基礎特徵和操作行為進行的分類，其實就是在為客戶打標籤、做客戶畫像的過程。分的類越多、越細，我們後續所能篩選出來的分群客戶才能越準確，這樣針對性做的運營策略才會越精細，運營轉化的效率才能越高。

客戶分階段

如果前面兩個是以具體的客戶屬性來劃分，那客戶分階段運營則更多的是以接觸、購買及使用產品的時間維度來進行劃分。如從最早下載APP、註冊、第一次使用、使用初期、中期、後期，以及流失、召回等等，每個維度階段的客戶運營都應該制定不同運營策略。這裡我們用一張圖表來描述，應該更加一目了然。

必須要“行銷自動化+產品機制化”

以上我們介紹了客戶運營核心“三分法”的操作思路及行動框架，但簡單的思路實際操作起來卻極其複雜，依靠純人工或者較少人力來長期解決一個較為複雜的問題，確實是一個不可能完成的任務，這必須要藉助行銷技術工具和產品化規則及機制。

首先，客戶數據的採集、管理、分析和洞察，每個環節都需要功能強大的系統平台支持；其次，精細化的客戶運營對於產品的埋點追踪、策略的分組測試及敏捷調整、後台的行銷自動化要求都非常高；此外，各部門在運營協同中也會因為系統平台相對獨立而面對訊息接收不對稱的情況。目前最佳的解決方案是使用一體化行銷雲，企業或品牌第一方可以將行銷運營的客戶數據管理、內容和交互、客戶旅程的整體協同及自動化，以及運營時的統計分析整合到一個一體化平台內，這將解決如上面臨的所有挑戰，並大大節省人力並提升客戶運營的效果。

產品機制化也應當在客戶運營中被重視起來。比如，當門店客戶過萬時，我們就要通過辦理會員來進行客戶分層篩選出高價值用戶，借助行銷自動化工具定向發放福利折扣促進銷量增長和維護客戶；當客戶數量達到一百萬甚至更多，此時就應當將已有的會員機制進行更加的精細化運營，可以引入SCRM（社會關係管理系統），運用客戶生日、興趣喜好及購物習慣等數據，再加上積分、會員等級這樣更加豐富和復雜的規則和機制來進行客戶運營。

最後我們要說，隨著越來越多的產品已經進入了用戶存量時代，客戶運營只會被企業和品牌更加地關注和重視。客戶規模越大，客戶運營的手段就會越複雜，使用“三分法”的思路，再利用行銷自動化工具和量身定制的運營機制，去實現客戶的購買升級和忠誠度提升，這依然是推動企業及品牌增長方面非常有價值的工作。

直觀了解客戶運營系統，即刻免費申請試用。

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專業領域，不請自來！看多了這種公眾號運營的題目，通常回答就是↓↓↓

“三個月，我把公眾號運營到1萬粉絲，

下面是我的方法…balabala…

感興趣的話關注我的公眾號”。

拜託！公眾號運營要是真的那麼簡單，像小編這樣的在基於微信公眾號開發行銷自動化SCRM公司的小員工就真的得喝西北風去了（卑微*10000！）為什麼有微信行銷自動化工具的誕生？還不是因為公眾號運營真的太難了！ ！ ！

首先我們把公眾號運營細分一下，大致有這幾個階段↓

1、規劃階段：

內容方向、菜單欄規劃、至少幾期內容鋪墊（頭部kol賬號都已經差不多滿了，很難出頭）

2、引流推廣階段：

內容引流：爆文引流（爆文並不是那麼好寫的）、日常SEO推廣&日常自媒體推廣（知乎、簡書、百家號、搜狐號都越來越難做，也需要一個長期養號過程，開始階段閱讀量很難起來）

活動引流：線上活動、線下活動（目前為止線下展會、峰會、特賣會等是企業公眾號推廣的一個重要渠道；但對於個人而言很難實現）

福利推廣：社群紅包、老帶新裂變（有點費錢，容易帶來專業薅羊毛群體，對後續運營正向影響存疑）

互推互關：同行互關、同類型賬號互推（對閱讀量提升存疑）

3、閱讀量提升階段

根據有效數據，2019年8月的公眾號圖文平均打開率就只有1.20%，什麼概念，10000個粉絲才120個人打開！更何況2020年微信大力推視頻號的當口，你沒發現你已經好久沒注意到公眾號的入口了嗎？

4、價值轉化階段

公眾號的價值高低還是體現在平均閱讀量上，不然就算砸大價錢引流後面沒人看也是徒勞啊！無論是個人公眾號還是企業公眾號，沒有粉絲和閱讀量都是自嗨！

說了公眾號這麼多難處，但為什麼企業還是要運營公眾號？

（私心想要勸退個人公眾號運營，當然內容非常優秀or真正愛好寫作除外）

1、品牌建設平台：現在的微信公眾號已經成為企業跟官網並肩的官方平台，而且用戶在了解一個新品牌時，已經更加習慣“搜一下這個牌子的公眾號”吧。

2、微信銷售平台：很多企業品牌都已經在微信公眾號裡面建設微商城小程序（參考完美日記、優衣庫等），抓取微信生態的客戶群體。

3、會員管理平台：以全家為例，公眾號與會員小程序打通，成為一個會員服務、管理平台。

4、客戶孵化平台：公眾號是一個相對私域的地方，相比其他開放的社交媒體而言有更多的機會讓自己的內容觸達到自己用戶。 （服務號比訂閱號在這方面更有優勢）

那麼2020年應該如何運營公眾號呢？

1、 引流新渠道：結合視頻號引流，目前視頻號處於流量紅利期，短視頻內容也更加容易打造IP，無論是個人公眾號運營還是企業公眾號運營都一定要嘗試這個渠道。

2、 內容精準推送：尤其像B2B企業公眾號打開率非常低的情況下，有條件的話可以試試JINGdigital的“用戶精準化推送”，原生的微信平台只能實現所有用戶一鍵群發，通過JINGdigital用戶群組管理可以把“經銷商”、“直客”精細分組，然後為不同組定向推送精準的內容圖文。像教育行業也可以為標註為不同需求的用戶群組推送相對應的課程體驗券，比高頻率的所有用戶群發“無門檻滿減券”更友好。

3、 粉絲激活轉化&提醒复購：這個對於零售快消行業這樣的客單價較低的企業非常適用。 JINGdigitalSCRM工具可以打通企業的CRM會員庫，抓取同一用戶在多個渠道的行為路徑與過往購物記錄。實現在一個粉絲具有“兩個月前購買過化妝水”消費記錄情況下，在粉絲即將用完化妝水前，自動為她推送同款化妝品的複購優惠券。基於粉絲需求提供的購物提醒更加有效。

往期精選：

2020年了，微信公眾號還有前途嗎？

微信小程序高效行銷推廣怎麼做？

牛逼哄哄的運營工具你都用過哪些？

JINGdigital創立於2014年，是台灣領先的行銷自動化平台。 JINGdigital擁有來自全球的國際化團隊，深耕Martech市場，創立了以SocialCRM為核心的產品體系，擁有JINGsocial、JINGsales、JINGconnect、JINGtrack 4大產品模板，通過提供標準化的SaaS產品，助力品牌將粉絲轉化為客戶。

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本文提要

• 事實上，當“4A是否過時”的問題提出來時，就已經註定了4A的過時。
• 廣告公司是品牌客戶的行銷代理人，一切行為以客戶利益為出發點；而KOL僅僅是品牌客戶的行銷合作方，一切行為以自身利益為出發點。
• 多個KOL之間的內容風格、內容打法上也必定存在衝突，導致品牌形象、品牌價值的不聚焦。
• 廣告公司整體會往產業價值鏈高處遷移，為客戶把握品牌的整體方向及策略，而具體渠道的執行性策略、執行性創意有可能會預留更大空間給KOL合作方。

最近行業中討論起了一種觀點：KOL將會取代廣告公司，而廣告公司終將消失。

是的，KOL也許真能取代廣告公司，除非你只是一個在生存線掙扎的小品牌，又或者你只是一個接執行的小廣告公司……

其實只要稍加思考便不難發現，“KOL取代廣告公司”這種觀點誤讀了KOL與廣告公司在品牌行銷推廣中的角色及本質作用，要是真認為KOL能取代廣告公司，那你的品牌就真被帶到坑里去了。

為什麼KOL不能取代廣告公司？

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首先得承認，KOL的投放確實能夠讓廣告效率提升，越來越多的品牌會將傳播預算放在KOL投放上，KOL也成為如今品牌社會化傳播的必選項。但KOL與廣告公司顯然並不能一概而論，而應該是處於傳播鏈條上的不同環節。

KOL是合作者，廣告公司是服務者

根本原因在於，KOL本身便是面向C端的個人/機構品牌，所有生產的內容都是為了強化自身品牌，而不是讓品牌客戶的價值最大化；但廣告公司是一個面向B端的服務類公司，生產的內容是會以品牌客戶的視角去審視，只有讓品牌客戶方的價值最大化，才能讓廣告公司自身2B的品牌價值最大化，與KOL完全不是一碼事。

也就是說，廣告公司是品牌客戶的行銷代理人，一切行為以客戶利益為出發點；而KOL僅僅是品牌客戶的行銷合作方，一切行為以自身利益為出發點。

我們還可以從一個小細節中發現這種差異，廣告公司是需要為品牌客戶推廣結果負責的，若推廣效果不好，下一次就難以續簽合同。而KOL與品牌合作中通常不會保證任何效果、轉化、曝光等指標，僅僅收取一次性的渠道投放費用，品牌合作對KOL而言僅僅是一次商業流量變現而已。

其實我們可以把KOL看做是傳統媒體的一個新媒體變種，如果說因為報紙、雜誌因為可以為品牌定制更適合讀者的廣告內容，而認為它們可以取代廣告公司的話，這明顯存在邏輯錯誤。

行銷推廣遠不止KOL合作

儘管KOL合作在品牌行銷中扮演越來越重要的角色，但品牌行銷遠不止KOL合作這麼簡單。

品牌行銷是一個體系化的整體，從傳統4P理論來講，品牌行銷就被分為產品、價格、渠道、促銷，往細了說還有用戶調研、產品定位、推廣策略等內容，往大了說行銷還能影響供應鏈、產品研發、公司戰略等板塊，這遠非一群KOL能夠承擔。

KOL合作推廣僅僅是行銷鏈條中的一環，而且是更靠近用戶“終端”的一環，從專業能力上說，是生產用戶內容而非品牌行銷管理，從品牌價值鏈來看，其實是屬於傳播執行端。只不過因為如今環境下用戶流量成本不斷上漲，手握用戶的KOL的話語權相對變大了。

另外，若企業剔除廣告公司而採用一群KOL作為媒體矩陣進行推廣的話，多個KOL之間的內容風格、內容打法上也必定存在衝突，導致品牌形象、品牌價值的不聚焦，就算能夠促進一時銷量，但對於讓品牌在用戶心智中留下鮮明形象未必有益。何況當品牌擁有一群KOL媒體矩陣時，內部溝通協調成本會急劇上升，整體執行效率也未必提高。

從宏觀的商業發展來看，廣告公司整體會往產業價值鏈高處遷移，為客戶把握品牌的整體方向及策略，而具體渠道的執行性策略、執行性創意有可能會預留更大空間給KOL合作方。總體來說，廣告公司與KOL並不存在誰取代誰的可比性。

但傳統大型廣告公司的困境已經暴露無遺，廣告行業存在哪些痛點？是什麼讓針對廣告公司的懷疑聲不絕於耳？廣告公司又將如何自我救贖？

傳統廣告公司的數字焦慮

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傳統廣告公司的“自嗨”

廣告公司雖然不會消亡，但傳統廣告公司在面對數位化環境時明顯存在水土不服。多年前就有“4A是否過時”的行業討論，近兩年各大國際廣告集團內部動作頻頻，也凸顯了傳統4A的焦慮，事實上，當“4A是否過時”的問題提出來時，就已經注定了4A的過時。

傳統的TVC大片、平面海報KV、傳統投放策略在如今的數位化時代正逐漸失效，當我們陸續逃離報紙、電視等傳統媒介後，很多時候只能在行業垂直網站中看到所謂的“廣告曝光”，品牌和傳統代理商陷入了一場自嗨的惡性循環。

《Madison Avenue Manslaughter》作者：Michael Farmer;Kevin Roberts;

時趣CEO張銳薦書：“這本書的作者是一個先在諮詢公司工作，後來加入國際4A公司任高層的行業深度人士，他的這本書充滿了對行業的洞察。看完這本書就能明白，為什麼國際4A公司的管理水平如此低下，以及為什麼他們的確是在走向沒落。”

傳統廣告公司的作業流程、思路大多基於傳統中心化的媒介傳播環境，如今傳播環境大變，廣告公司的思路理應改變。那麼，廣告公司該何去何從？

技術賦能創造力是未來

廣告業內有一句流傳甚廣的話“你知道有一半的行銷費用被浪費了，但不知道浪費的是哪一半”，如今情況正在發生變化，數位化手段能逐漸讓品牌找出“浪費的預算” 。

像BAT這類流量大戶，手握大量用戶行為數據，通過行為分析、標籤化的方法讓用戶畫像更加清晰精準，這也讓品牌行銷投放從大眾傳播，逐漸邁入精準傳播。數位化精準傳播的特性便是單次投放效果可計算，CPC/CPS/CPM等計費方法在各大廣告平台中早已普及，正因為其ROI可控可預期，也備受品牌方的青睞。

而對於廣告公司而言，也越來越需要通過技術手段來輔助創意及傳播策略，近年來更是有諸如AdTech、MarTech之類的技術行銷概念在行業中流行，通過技術賦能創造力將會成為廣告公司的未來作業模式，這也是時趣現在正在做的事。

毫不誇張地說，未來每個存活下來的大型廣告公司都會成為AI大數據公司，一半靠技術、一半靠創意。

這方面，時趣的實踐值得說一說：

在“AI+Creativity”的方向上，時趣將AI技術進行標準化打包，將行銷全流程數據進行在線化管理，不但提升行銷行業普遍的效率難題，還將技術能力作為創意實踐的基礎工具。

以最常見的KOL投放來舉例，時趣能基於數據AI的手段，通過實時監測識別全網行銷活動，積累行業級熱門KOL，並通過機器學習輔助洞察品牌粉絲及目標用戶的KOL偏好，這樣一來，結合了KOL媒介數據洞察、質量度評分、品牌行銷活動目標等多維因素，推薦的KOL資源組合就能更加精準，傳播效果也能實現智能化預測，效率、效果都遠超傳統純手工、純腦力的投放方法。

但廣告公司難道僅僅靠引入技術手段就能成功轉型嗎？除了外在因素，廣告公司的商業短板又是什麼？

廣告公司的陣痛與黎明

數位轉型需要傳統廣告公司擁有跳出舒適圈的勇氣，這也帶來了廣告行業集體轉型的陣痛，並不是廣告行業正在沒落，而是廣告公司需要轉型。

面對廣告公司的轉型，傳統廣告公司的商業模式也相對過時，其中，人才流失所帶來的業務流失更是各大廣告公司“不可承受之痛”。時趣CEO張銳針對廣告行業“痛點”探索出了一條“前台+中台”的商業模式，所謂“前台”就是指各個直面客戶的獨立業務單元，通過合夥人制度進行獨立核算，所謂“中台”則是指平台化的品牌、技術、管理能力、資本實力、文化等資源，通過賦能的方式全力支持各個“前台”團隊。

“前台+中台”的新型廣告公司商業模式能夠實現平台化的整合運作，不僅能調動“前台”積極性、形成機制，還能通過“中台”實現資源共享賦能、減少內耗成本，從而優質有效地服務品牌客戶。

品牌方要如何進行數位化推廣？

▼

對於不少品牌方而言，行銷推廣似乎正在變得力不從心，傳統推廣套路的失靈讓品牌在新時代下焦慮不已。但救命稻草並不在KOL身上，甚至也不在廣告公司身上，而在於品牌自身行銷及運營思路上的更新。

1、重視數字資產

品牌的基石並不在於產品，而在於用戶，正如那句著名的話所說“可口可樂工廠全部被燒了，第二天依舊能再建一個可口可樂”。

如今，用戶的價值便體現在品牌的數字資產上，而“雙微一抖”為代表的新媒體運營是品牌一項長期的價值投資。與此同時，不少品牌正在努力將不受控制的“公域流量”，轉變為可以掌控的“私域流量”，私域流量的複用成本低、精準度高，流量池一單形成，便能為數字資產支持品牌行銷，節省賣流量、教育用戶等各方面成本。

2、品牌KOL化

面向用戶的C端品牌需要在精准人群中製造影響力，讓品牌本身成為專業領域的意見領袖，廣告行銷、內容運營、活動運營都是必不可少的手段。

品牌成為KOL不僅能夠獲得穩定的長尾流量，而且能夠強化品牌在用戶心智中的定位形象，讓用戶產生品牌聯想。而在傳統的廣告行銷過程中，品牌有聲量但無內容，這也是許多品牌用戶粘性差、易取代的根本原因。

3、行銷台灣化

台灣的市場環境及文化特性都與國際市場有著極大分別，台灣移動網路環境更發達成熟，台灣用戶更熱衷於分享、更注重人際壓力、同時卻沒那麼注重隱私安全，這些特徵都是國際市場所不具備的，因此許多大型跨國品牌在新進入台灣市場上都會受挫。

在台灣市場、針對台灣用戶、講台灣故事將是跨國品牌在台灣破局行銷的有效方式，近年來國潮國風的興起更加說明了台灣行銷的重要性。時趣CEO張銳認為，面對複雜多變的台灣市場環境，做好台灣行銷更需要“科學”選擇X“藝術”執行，擺脫傳統純人工的行銷模式，讓技術等數位化手段實現創意賦能。

*本文部分配圖來源於網絡

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16年我決定：以數據分析為核心技能，到風口所在的行業去工作。目前我在網路公司從事數據工作。

之前寫過一篇回答：如何快速成為數據分析師？

這篇回答作為“如何快速成為數據分析師”的補充，列舉一下數據分析各個模塊的學習路徑。

數據分析是啥？我將數據分析分成了三種境界：

1. 招式花哨：招式就是分析工具。會Excel、會SQL、會Python、會Tableau、會PowerBI 等等，很重要，但是完全不夠。換一種說法：掌握分析工具的使用方法，只是成為一名數據分析師的底線。
2. 內力雄厚：內力是指數學基礎和分析思路。數學基礎包括統計概率，機器學習知識等。分析思路是指拿到一個問題，有沒有結構化的思維模式。往細了說，熟練使用對比分析、下鑽分析、各種分析方法論（漏斗、相關分析、邏輯樹、RFM等）。內力是否雄厚決定了你針對一個問題是否有insight。但是，這還是不夠。
3. 業務是核心：離開了業務KPI和業務邏輯，你的分析只是空洞的數字，不能給公司帶來任何價值。所以，在有招式和內力的前提上，還得擁有業務sense。或者說，你的數據報告能夠打動業務方，才是最關鍵的。如果你只能告訴業務方本月銷售額周同比下降20%，業務人員只會跟你“呵呵噠~” 。銷售額跟他們的薪資息息相關，他能不知道下降的程度。你得告訴他們：下降多少（what）、下降在哪裡、為什麼下降（why）、哪裡可以上升、怎麼做大概率可以上升（so what and how）。

1 - 學招式

• 招式1：Excel

很多數據分析的簡歷裡是不寫Excel 的，但是這不代表Excel 不要用。實際上在工作中，數據量不大時，臨時分析下數據或者畫個折線圖，Excel 是非常能夠提高效率的。

有一定Excel 使用經驗的同學，其實完全可以在工作中遇到問題直接百度或者Google的。如果你時間充裕，也可以看下下面的兩本書：

Excel應用技巧寶典(豆瓣)

Excel實戰技巧精粹(豆瓣)

這兩本書除了Excel 技巧的講解，還會有一些案例，以及如何邏輯嚴謹的去看數。

但是，這兩本書內容很多很雜，時間不充裕可以挑重點先看。

重點學會使用：各類函數（IF、Countif、Countifs、SUMIF、SUMIFS、VLOOKUP 等）、透視表、基礎繪圖（折線圖、柱狀圖、餅圖等）。

其次，也可以聽這個課程：

跟王佩豐學Excel視頻教程：Excel實戰1800分鐘-網易云課堂

• 招式2：SQL

SQL 語言在數據分析工作中非常重要。目前大部分公司都是將數據存儲在數據庫中，尤其是網路公司，每天產生大量數據，數據分析師就從數據庫中直接獲取自己想要的任何數據（經過授權）來進行分析工作。

SQL語言在數據分析工作中有多重要？

學習SQL 我推薦的方式是刷題，但是刷題也不是盲目的刷，毫無經驗的同學最好先靜下心來全面學習下基礎知識。這就不得不提經典入門書籍：

SQL必知必會（第3版） (豆瓣)

MySQL必知必會(豆瓣)

這兩本書很入門，也很適合入門。沒有很深奧難理解的理論知識，就是教你如何看懂SQL 語言。

網絡教程我一般就看下面這個：

SQL教程|菜鳥教程

沒有繁瑣的講解，只有每個語句如何寫，以及案例的例舉。

然後，你就可以嘗試著開始刷題了，從簡單的題型開始，給自己一些信心先。

SQL 刷題網站有：

SQLZOO

刷題當然少不了大名鼎鼎的Leetcode：

題庫-力扣(LeetCode)

我之前也寫過一些刷題攻略，供參考：

如何學習SQL語言？刷題！ ！ ！

佰初：面試數據分析會遇到的SQL題

• 招式3：Python

Python連續3年成為開發者最想要學習的語言。
2018年起，Python進入浙江省訊息技術高考，山東省最新版的小學教材也加入了Python內容。

Python 的火爆程度可能大家都有所耳聞。 Python 對於數據分析工作者來說，是非常能夠提高工作效率的，寫一段代碼，可以把一些重複的數據報表工作變成敲一遍回車鍵就完事。

而且，學會了Python，後面你也可以在分析工作中做一些機器學習算法的開發。

經常有人問我，學習Python 還是R語言，很糾結。我是這麼回答的：

廢話不多說，先上一個大神的教程：

Python教程：廖雪峰的官方網站

再來一個菜鳥教程：

Python基礎教程|菜鳥教程

書籍類的資料也很多，推薦幾本：

Python語言入門(豆瓣)

Python編程:從入門到實踐(豆瓣)

利用Python進行數據分析(豆瓣)

下面的回答是我當時學習Python 的過程，可以獲取一個Python 的實戰項目代碼：

你是如何自學Python的？

點贊、評論留郵箱地址，我發送一些珍藏資料給你~

• 招式4：可視化類工具

市面上有很多可視化的工具，Excel、Python 也可以用來做數據可視化的工作。

一般公司使用的第三方的可視化工具有：Tableau、PowerBI 等，也有很多公司是用的自己開發的可視化工具，比如阿里巴巴就是自主研發的。 （說實話這方面我的經驗不是很多，只是用過一段時間PowerBI）

這方面沒有蒐集到特別好的學習資料，不過有一個經驗，就是這類第三方的軟件工具，官網都會有很完善的培訓教程，也可以加一個對方的銷售或者客服人員，拿到一些資料。

2 - 修內力

• 內力1：數學基礎

統計概率是數據分析的絕對基礎。很多分析方法模型都是建立在統計概率學的基礎上的。這也可能是已經工作的你，最難靜下心來學習的。

所以，跟之前一樣，先給一個入門級別的書，其實裡面很多知識都是高中就學過的，幫你複習一遍：

深入淺出統計學(豆瓣)

進一步的，可以看一些難一點的書：

統計學習方法(豆瓣)

這本書是從統計開始向機器學習的知識過渡了。不過對於小白來說，確實有一些難度，閱讀順序可以往後面放放。

出除了藍寶書，西瓜書也是很出名的：

機器學習(豆瓣)

也有更深奧一些的：

數據挖掘導論(豆瓣)

嗯，看不看就隨緣吧。

網絡課程也有很多講數學的，牆裂推薦B站上的3Blue1Brown，用動畫講述數學專業知識，生動形象，有時間可以看看。

嗶哩嗶哩：3Blue1Brown

還有可汗學院的統計學公開課：

可汗學院公開課：統計學_嗶哩嗶哩(゜-゜)つロ乾杯~-bilibili

復旦陳紀修老師的數據分析課程：

數學分析復旦陳紀修_嗶哩嗶哩(゜-゜)つロ乾杯~-bilibili

清華大學的數學建模課程：

清華大學數學建模課程_嗶哩嗶哩(゜-゜)つロ乾杯~-bilibili

清華大學出版社出品的在線學習平台：清華大學的文泉課堂免費開放，有很多高質量資源，有興趣可以去翻翻：

文泉學堂

裡面有很多計算機類和數學類的學習資源。

• 內力2：分析思路

Head first 打頭陣，這個系列很適合小白入門：

深入淺出數據分析(豆瓣)

用差評來證明下這本書有多基礎（笑cry~）。

如果你不認為自己是“毫無基礎的中學生”，那就看這個：

精益數據分析(豆瓣)

打造你的數據驅動思維模式，此書案例較多，涉及業務範疇比較廣。

如果你準備找前端用戶增長相關的工作：

成長駭客(豆瓣)

這本書是國內的，整本書的框架就是漏斗分析模型，講的是創業公司的增長之路。

“AARRR”轉化漏斗模型，即： Acquisition(獲取用戶)、Activation(激發活躍)、 Retention(提高留存)、 Revenue(增加收入)、 Referral(傳播推薦)

也有國外的版本：

成長駭客(豆瓣)

成長駭客的理念是這本書最早提出來的，有空也可以看看。

還有關於網站的分析：

網站分析實戰

最後在推荐一本麥肯錫分析師的經典書籍：

金字塔原理

這本書除了講解了很經典的金字塔分析方式，還對“演繹”和“歸納”兩種分析邏輯有很詳細的講解。

3 - 業務sense

業務sense 這一部分太大了。每個人從事的行業不一樣，業務模式也都有區別。我就推薦兩本我看過的書：

數據化管理(豆瓣)

這本書通過小白進入零售企業從0開始學習的視角，講解了各種數據分析方法如何融入到具體的業務場景中，最終形成數據化管理模型，從而幫助企業提高運營管理能力。教你如何量化目標，如何形成邏輯縝密的說服力。

如何用數據解決實際問題(豆瓣)

該書作者在日產公司工作十餘載，專門負責為高端決策層提供參考和支持，書中的很多案例都很接地氣，適合小白閱讀。

這兩本書都是零售領域的，主要我一直在這個領域工作。其他行業我暫時沒有特別好的建議和經驗分享。

4 - 結語

如果看到這一堆書，一堆資料，佷懵。那對於小白來說正常。

可以先點贊、收藏（嘿嘿嘿~~），目前只挑每個模塊入門級別的書和資料來看。

而且最好是結合： 3個月拿到數據分析offer~裡的節奏來學習，給你規劃好了應該先學什麼，後學什麼，怎麼找數據來實戰。

最後說一句：

數據分析是一門跨學科的學科。對於小白來說，這是機遇也是挑戰。機遇是說：就算對於科班（數學類專業）出生的朋友來說，也還是要學習IT、所在行業的業務邏輯、分析思路等很多知識；而且數據分析的崗位也會越來越多（數據分析師的前景怎麼樣? ），數據分析（數據分析日常工作做什麼：分析+監控+溝通~ ）的技能在其他崗位上也會越來越被重視。挑戰就不多說了，要學習的內容真的多，保持學習的狀態很重要。

最後，一如既往的，附上我的數據分析大禮包：

• 希望投身數據浪潮的盆友，可以看這篇回答： 3個月拿到數據分析offer~
• 數據分析師學習清單：超級菜鳥怎麼學習數據分析？
• 轉行時如何做出下一步選擇：如何知道自己喜歡做什麼職業？
• 數據分析師日常工作是什麼？
• SQL系列：
• 6000贊實戰題目分享：如何學習SQL語言？刷題！ ！ ！
• 新整理的SQL面試題：面試數據分析會遇到的SQL題~不定時更新~
• PYTHON系列：
• 做到這些就可以精通Python：編程零基礎應當如何開始學習Python？
• 我的零基礎Python學習經驗分享：你是如何自學Python的？
• Python入門案例：什麼因素最影響房價？
• 數據分析實戰技巧一：如何進行A/B測試
• 數據分析實戰技巧二：假設檢驗入門
• 數據分析實戰技巧三：Python可視化

祝大家能夠在大數據的浪潮里淘到金子~

5萬收藏，只有1萬贊~希望大家能夠幫忙點贊~給我持續更新數據分析乾貨的動力~謝謝~

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天下苦於流量久矣。商舖時代，賣家賠本賺吆喝，只為吸引人流；訊息時代，企業用垃圾短信騷擾電話轟炸客戶，只為從流量紅利中瓜分到一星半點的利潤。但隨著流量紅利的消失殆盡，流量獲取的成本加高，盲目暴力獲取流量的行為顯然已經無法延續。企業需要一種深度服務客戶的能力，精細運營客戶關係。

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Luckin coffee的爆火，楊飛《流量池》的暢銷，告訴我們流量的玩法正在發生巨大的變化。 “流量池”這個概念成了不少企業的改革“指導教材”，一時間，各品牌主也都在琢磨著怎麼搭建屬於自己的私域流量池，但是要構建一個流量池，他們還需要一個“落地工具”。 Linkflow創始人&CEO盛馬丁受邀世界電商大會，為觀眾分享流量池構建的要領。盛馬丁分析道，企業想要構建流量池，需要一個客戶數據中台（HubSpot），幫助他們打通前端流量入口和後端管理工具，進行流量全鏈路的採集與分發，實現流量在各應用間的自由流轉。

今天，小編帶大家一起了解一下構建流量池的三個步驟：

利用HubSpot為企業構建私域數據池

企業要構建流量池的前提是構建一個私域數據池，然而企業的數據存在以下問題：

• 數據孤立：不同的團隊訪問不同的數據，他們通常不會相互交流。
• 數據很亂：企業數據可能有五十種CSV格式，沒人知道它們的數據字段、CRM系統中的所有這些拼寫錯誤。

因此，企業需要利用HubSpot來進行數據清洗、歸因、統一，將數據生成統一的畫像視圖。有了統一規整的數據池，企業才能將數據真正利用起來，去構建企業的流量池。

通過HubSpot做客戶精細化運營

過去，企業一般使用傳統裂變的漏斗模型，即流量→轉化→复購→裂變。但在流量池思維中，裂變將被前置，即流量進入流量池後就可以進行運營和裂變，實現流量帶流量。流量池思維的裂變效果遠優於傳統裂變漏斗模型。

那麼，企業要通過流量池實現客戶留存和裂變，就需要利用HubSpot來做客戶的精細化運營，對用戶進行精準觸達、沉睡喚醒、裂變回饋等多項運營手段。獲取到新的流量後，又可以重新註入企業的流量池中。

在HubSpot上追溯行銷數據

其實，上述兩個步驟已經基本構建起了企業的流量池，但溯源也是非常重要的。增量時代和存量時代最大的區別是流量貴了，所以流量貴了以後，企業需要更加有效地利用流量，把錢花在刀刃上。那麼企業可以利用HubSpot去追溯在運營、投放時所投入的費用，從而優化流量，使流量池中的流量變得更加精準，更加高質量。

如今，各大企業都在找尋新的流量玩法，“中台”“流量池”等概念不斷湧現，但是企業卻不知如何向各位業界大佬靠攏，畢竟這些概念也是相互斷層的狀態。

Linkflow就是一款客戶數據中台產品，無需編程即可讓數據流動起來。對接是Linkflow的核心能力之一，可以幫助企業對接各廣告投放平台及客戶運營平台形成數據池，並進行標籤化管理。在Linkflow中，只需幾個點擊就可以搭建客戶旅程，擁有精細化流量運營的能力。另外，Linkflow還可以對整個流量運營的效果進行端到端的追踪，讓行銷投放的每一筆費用都有跡可循。

在流量池業務場景中，Linkflow可以將流量孤島進行有效連接，並提供流量數據整合、精細化運營、全鏈路效果追踪的流量運營服務，幫助企業構建流量池，在存量時代破局，引爆用戶增長。

今天小編為大家將“中台”與“流量池”串聯，讓大家對“構建流量池”這件事更有底氣，也明白了“中台”的用處。

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新榜發布消息，11月微信視頻號已經開始灰度測朋友圈分享置頂功能，朋友在視頻號發起直播分享朋友圈即可置頂，而且不能被人為阻止。

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繼此功能開始測試後，朋友圈又開始測試短視頻標籤功能，可以通過設置的關鍵詞標籤跳轉至具有該標籤關鍵詞的視頻號內容。

而前不久視頻號上線“朋友在看的直播”功能，用戶可以在視頻號的“朋友”頁面看到“朋友在看的直播”。

據不完全統計，截至目前，視頻號直播的入口至少8處：視頻號主頁、視頻號“關注”頁頂部、視頻號“朋友”頁頂部、微信群分享卡片、朋友圈分享置頂、視頻號賬號搜索頁、視頻號動態、預約後的開播提醒通知等。

4個關鍵衡量指標

DAU+用戶量

今年6月新榜公佈視頻號DAU破2億，儘管對於其他的短視頻平台來說並不算高，但是這是新版視頻號的一個里程碑。

也許大家會考慮DAU數值後面的用戶留存時長等數據，但是11月騰訊財報發布，微信的用戶量已經達到12.12億的體量。

在DAU和用戶量的綜合數值下，依據有人的地方就有交易，有流量的平台就有運營的思路，這是企業做視頻號的衡量指標一。

風口時間點

前面已經說了目前微信對視頻號的相關調整措施，以及微信為何要大力將流量分配導向視頻號。

現在的視頻號已經站在了微信的風口，風口往往意味著機會。大家應該有這樣的感受，微信之前推出拍一拍功能所以帶起『拍一拍』熱門話題，現在更新的表情包『我裂了』也成了熱門，任何一次的微小改變都會在一段時間裡成為焦點。這也是歸功於微信的用戶體量實在很大。

這樣的非天然、可預見、可分析熱點對於企業運營來說簡直不蹭白不蹭啊，用現在很接地氣的話來說就是：『白嫖』它不香嗎？

統一觀看標準

為了研究視頻號的用戶觀看感受，我將自己浸泡在了視頻號裡面，我發現其實點贊評論數量高的內容大多似曾相識，感覺自己在其他地方見過，或者說拍攝的套路情節是和其它短視頻平台的高點贊視頻是類似的。

當然也會有點贊量不高的效果不太好的內容，但是值得思考的是這樣的內容放到其它競爭激烈的抖音、快手等平台上去是否就能產生好的效果。微信的用戶幾乎涵蓋了現今所有的網民，所以他們對視頻號上面的短視頻內容的認可標準和抖音、火山、快手等短視頻上面的內容的認可標準是相對統一的。所以，企業要達到好的運營效果的第一步就是發布好的創作內容。

社交邏輯背後的用戶心理

必須要說的一點是微信作為一個社交平台，內容輸出又都是以社交關係為核心來呈現的。所以視頻號內容的呈現方式仍然是以社交關係為前提，形成的內容傳播網絡就是朋友——朋友——朋友的朋友，就像是朋友的朋友也有很大可能成為我的朋友，這樣的傳播過程設計是建立在社交邏輯後面的用戶心裡上的。同時，它的私域用戶佔比很大，它不需要完全在公域平台裡不競爭，所以我了解到的一些企業沒有專業的短視頻團隊時，簡單剪輯的短視頻在視頻號上的曝光比抖音、快手效果好很多。

視頻號的變現玩法

儘管很多企業還在對運營視頻號持觀望的態度，但是做視頻號的企業數量是逐漸增加的。從打造個人IP到零售帶貨或是企業品牌宣傳等等運營目的，視頻號幾乎都可實現。

現在的很多企業會在運營策略上會找上百個KOC、上千個KOC來發布相關內容。

在發布的內容中同時添加公眾號鏈接，用戶點擊鏈接後進入呈現企業微信的二維碼或者小程序商城二維碼的頁面，直接實現私域流量的獲客和直播轉化。

或者添加活動鏈接，用戶可以直接通過鏈接跳轉進入小程序商城，完成購買下單。這種玩法的本質就是產品種草的玩法。

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私域流量只是獲客和提升轉化的戰術，大前提還是需要結合品牌的戰略來落地，當中的邊界就在於不同階段的品牌在戰略規劃上有所不同，從而決定了戰術打法截然不同。

社會化行銷認知，一直隨著時間推移在不斷迭代。

原創作者：微課沙拉Anson

在過去AdTech（廣告技術）主導的時期，品牌方非常重視廣告，渴望把內容傳遞給用戶，教育市場的同時，與用戶進行情感上的交流，拉近距離，往往付費媒介、原生廣告、SEM等就是常見的手段。

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如今面對數字行銷的新浪潮，品牌方也與時俱進，MarTech（行銷技術）備受青睞，相信借助數據標籤、行銷自動化管理系統等手段，能解決用戶精細化運營和持續增長的問題，最終達到銷售轉化的目標。

在我看來，AdTech屬於外力作用，依托公域流量觸達用戶；MarTech則屬於內功，面向私域流量深度運營用戶。 AdTech和MarTech這兩者的結合，能有效地幫助品牌方實現品效合一，像完美日記這類快速崛起的新興品牌就是最有說服力的例子。

當MarTech日漸成為企業增長的核心手段，私域流量必定會成為品牌方關注的焦點。尤其在經歷了年初新冠肺炎疫情的衝擊後，私域流量對某些品牌方而言，已經成為了企業戰略裡不可或缺的一部分。
我們已經服務了300+企業主，對私域流量有比較成熟的認知，那麼今天就來聊聊，微信生態下，私域流量助力品牌實現數字增長的那些事，讓大家進一步加深對私域流量的理解。

品牌方做私域流量，像是做微商？

在最開始談論私域流量的時候，很多品牌方是不太願意接受的，感覺就是做微商，對品牌形像有影響，甚至還認為這是行銷人編造的概念。

直到疫情的爆發，不少品牌方對私域流量才改觀了，因為看到了像林清軒、卡賓服飾、夢潔家紡這樣的品牌通過私域流量體系完成了超高的銷售業績，才重新思考私域流量的打法。

但實際上，有些品牌方對於私域流量還是處於一知半解的懵懂狀態。

例如個別品牌方理解很粗暴，簡單認為養號、拉群、加人就是私域流量賣貨的打法，於是經常在朋友圈發各種推廣內容和紅包福利，最終要么被舉報封號，要么被用戶拉黑刪除，還引起用戶反感，怎麼品牌一下子就變low了，以至於後面對於私域流量的打法半信半疑，疑惑為什麼競品私域流量的打法成功了，而自己複製過來卻失敗了。

翻車的背後，品牌方該如何看待私域流量？

不可忽略戰術與品牌戰略的關係

正是因為對私域流量缺乏充分理解，最終翻車的品牌案例比比皆是。別總以為發個紅包，發個福利就能討好用戶，但實際卻忽略了落地戰術和品牌戰略的關係。

私域流量只是獲客和提升轉化的戰術，大前提還是需要結合品牌的戰略來落地，當中的邊界就在於不同階段的品牌在戰略規劃上有所不同，從而決定了戰術打法截然不同。

對於剛起步的品牌而言，戰略的重心是獲客，快速獲取用戶的信任，因此可以找到KOC，利用其影響力在私域流量池進行福利活動宣發；但對於已經非常成熟的品牌，戰略的重心可能是打破圈層，提升產品的複購，所以通常會看到一些品牌搞聯名款，幫助自己出圈的同時，也收穫更多聲量，而不適合通過私域流量來達成複購的目標。

不可忽略組織能力與資源協調的協同

品牌方一般要搭建私域流量體系，通常離不開市場、零售、電商三個主要部門，同時需要客服、物流等部門協助，那麼該由哪個部門來牽頭設定各自的分工和規劃流程，就涉及到組織能力與資源協調的協同，這是無法逃避的現實問題。

因此，在私域流量體系執行的過程中，品牌方需要認真評估兩大方面。

第一，組織能力，也就是現有的員工是否具備能力。這裡講到的能力，包括了學習能力、執行能力和適應能力。有些員工之前沒接觸過私域流量的運營，需要短時間去學習掌握基本的玩法，在具體項目的執行層面也需要把控好關鍵節點，如果最終目標沒有達成，面對增長壓力是否能快速調整適應，進行複盤，優化私域流量的打法。

第二，資源協調，從根本上說就是利益分配的問題。例如市場、零售、電商的分工和考核指標該如何制定才合理，關於具體落地的引流、促活、轉化和傳播又該怎樣統籌；又例如在直播開始前，怎樣加強對門店導購的激勵，提高轉發朋友圈進行引流的積極性等等。
由此可見，如果品牌方對私域流量體系缺乏這樣整體層面的思考，沒有形成清晰的佈局，只是跟在競品的背後，一味模仿動作，注定是很難成功的，而且與競品的差距會越來越明顯。

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企業應以用戶為中心來分析用戶

很多時候我們會忘記用戶是有血有肉、有情緒、有想法、有經驗並且有邏輯、有意志、求方便的人，這裡每一個詞都很重要，在做了許多用戶洞察的過程之後，我發現要提供很棒的用戶體驗，在各方面的體驗都要實現數位化，並且在便利性功能性上都要很強。

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現在國際的研究，大家都在談一件事情，就是你的用戶體驗能不能激起用戶的情緒和情感。這件事情很多人都沒有關注到的點是，用戶體驗來自於有血有肉有情緒的真人。

我們常說，創新有時候要來自於模仿，如今台灣的消費者和使用者已經體驗過全世界各種各樣的好東西了，所以我們可以換個思路，去借鑒一些海外的創意或者用戶體驗的設計。

用戶的複雜度——用戶畫像

客戶會通過不同的渠道與企業產生交互，渠道裡面會有不同類型的用戶畫像，這些畫像是否可以落實到真實的人和真實的聯繫方式，並且可以通過這個渠道觸達到這個客戶。

有很多企業會通過一些廣告平台、媒體平台針對某一標籤的客戶進行投放，但是用戶的興趣、態度往往不是靠單一的標籤可以描述的，往往是需要結合多渠道的屬性、行為、偏好才能分析出用戶的興趣。所以現在媒體提供的定向投放轉化效果很一般，企業更需要的是可以落實到真人的完整的第一方用戶畫像。

另外，大多數企業希望利用數據來判斷用戶的喜好，但很多的數據都有水分，因為很多數據可能來源於刷單或是廣告平台提供的不准確的數據，現在市面上有不少數字產品是可以幫助企業去驗證數據的。

那麼在現在這個數位化時代中，如果企業想把品牌做好，就需要安安分分踏踏實實地把數據累積起來，做好數據管理，否則越來越多的水分和雜音，都將無助於品牌的長期發展。

用戶的流動性——用戶旅程

以上兩張圖分別是用戶旅程技術圖表（左）和優先性時鐘（右）。

用戶旅程技術圖（左）表是把用戶旅程拆成非常多的小步驟，但是每一個步驟裡面都會涉及到用戶真實的某個動作或某種感知，把這些所有的感知和動作連接在一起，就是用戶對於產品和品牌體驗的感受和旅程。

優先性時鐘（右）體現的是，在左圖那麼多的體驗或是旅程中，每一個步驟的重要性和它的影響力是什麼。

那麼用戶旅程應該怎麼設計呢？

第一，從動機出發，也就是滿足消費者的初始需求。有的企業可能會在設計用戶旅程的時候很糾結，其實這時只需要返回去思考設計這個旅程的動機是什麼？需要滿足用戶的什麼需求，就不會那麼糾結了。

第二，就是在那麼多的旅程節點裡，企業需要判斷哪些旅程優先級比較高，影響比較大，所以我們會需要右圖的優先性時鐘。這裡我用顏色來代表不同節點的優先級，用內外圈來表示影響層級。所以企業在設計旅程的時候會發現可能有40多個節點，企業根本沒有這個人力和精力去把每個節點都做的很完美，這時候就需要一個優先性時鐘來幫企業篩選出最重要的3-4個節點，設計出一些獨一無二的用戶體驗旅程。這張圖只是一個參考，因為我們內部就是這樣用的，我們會將一個旅程中的不同節點通過這樣一個優先性時鐘來排列，所以大家可以不用看的太仔細，因為大家的時鐘可能都不一樣。

在數位化時代，AI與自動化為用戶體驗的交互創造了更多可能，很多產品都可以幫助企業設計自動化的用戶旅程，當然，在設計旅程時，還是我前面強調的兩個點，一從動機出發，二篩選優先級。

用戶的管理——AIPL隧道模型

這張圖身為行銷人應該已經非常熟悉了，但是很多企業的困境在於，數據分散在不同的渠道和不同的部門中。

舉個簡單的例子，當企業在發展初期，可能只有一個電商渠道，那麼企業只需要關心這一個渠道的AIPL就可以了。當企業成長成為一個大品牌，有非常多的渠道和產品線時，就需要把這些渠道和產品的數據都放進AIPL之內。但大部分企業都很難做到數據的歸一、清洗和匯總。

還有個例子就是，每個部門會負責用戶的不同生命週期階段，例如行銷部門負責第1、2階段，門店負責第3階段，會員管理部門負責第4階段，當用戶體驗出現問題時，各部門間就會互相推諉，甚至數據也不願意共享，所以分開在各部門的數據都沒法放進AIPL隧道中去進行分析。

這時有的企業就會選擇設立CEM（customer experience manager）去把各部門、各渠道的用戶體驗數據串聯在一起，通過AIPL去分析客戶體驗的問題出現在哪裡。

或者說，有的企業會選擇採購一套系統（例如Linkflow低代碼的客戶數據中台HubSpot）去集成並整理數據。例如企業在每個渠道上和客戶交互的第一方數據，從移動到WEB、POS系統、到後端ERP、支付服務、再到客服系統、甚至CRM。

企業如何進行數位轉型？

企業需要先自我檢視本身的數位化程度

1、以上提及的用戶為中心工作中，您的企業已經建立了多少？
2、是否已經可以實時地對以上層面進行優化與檢視？

若已經做到：企業需要一個應對未來新渠道/新媒體/新形式與新內容的開放心態，數字能力準備，以及對於自我生態系打造的準備，應是符合技術發展曲線/具有衍生潛力/能夠符合企業發展與競爭策略的。

若尚未做到：企業需要進行思維提升，進行數字基礎建設佈建，進行企業組織改造。如果已經準備開始數位轉型，以下五大層級希望可以給您帶來幫助。

數位轉型的五大層級

• 賦能層<br>用戶接觸的硬件或衍生物件，他們“賦能”了用戶接觸產品或服務。例如：一物一碼、VR頭盔、點餐機、攝像頭、運動手錶與手環等。
• 交互層<br>用戶使用的軟件界面，在這個交互界面上用戶能夠獲取實際產品或服務的價值。例如：微信、小程序、微店、支付界面、APP、網頁等。
• 運營層<br>品牌或產品/服務的運營者使用的界面，透過這個界面定義/操作/設計產品或服務。例如：電商渠道的管理者後台、Linkflow客戶數據中台、各軟件的後台等。
• 系統層<br>面向開發者或數據科學家，是以上各層的基礎系統與數據結構的佈建層。例如：整體POS、ERP、CRM、CMP等。
• 基礎層<br>運算/存儲等涉及所有為支持品牌服務用戶的行動的最基礎層級，是基礎建設。例如：阿里雲、AWS等。

五個層次產生無數數據，但“用戶為中心”的思路是數據架構的關鍵錨點，在每一個面向特定用戶的畫像與旅程的體驗設計中，均考量以上五層次，而不論層次多少，用戶感受應該都要是一致（品牌形像一致）而簡便的。

總的來說，以用戶為中心的數位轉型，試著讓用戶參與到你品牌產品和服務的設計中，對用戶旅程的梳理形成良好的用戶畫像，構建良好的用戶體驗，好的數位轉型設計，讓您的行銷事半功倍。

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