数字化转型中的数据资产与旅程指标：价值探索与应用优化

在当前数字化转型的浪潮中，众多企业面临着数据资产的激增与业务应用增长的双重挑战。数据暴涨不仅考验着企业的技术架构，同时也对其数据资产的价值验证提出了更高的要求。本文基于神策数据泛企行业部咨询专家陈世键的分享，探讨数据资产与旅程指标的价值所在及其优化策略。

数据资产与旅程指标的价值探索

数据资产与旅程指标作为数字化转型的关键要素，它们的价值在于为企业提供决策支持与业务优化的机会。数据资产的快速增长要求企业不仅关注技术层面的挑战，更要深挖数据背后的价值，确保数据质量与业务需求的高度匹配。旅程指标则为这一过程提供了结构化的框架，通过量化客户旅程的各个阶段，帮助企业识别业务优化的切入点，从而实现价值的最大化。

数据资产的高质量增长策略

• 客户数据的快速积累：在数字化转型背景下，客户行为、状态以及产品数据的快速增长是数据资产增长的核心动力。

• 数据资产的结构化管理：将客户数据抽象为Excel表的形式，通过“行”、“列”和“保持”的概念来理解数据的增长。其中，“行”的增长代表用户与旅程的扩展，而“列”的增长反映了客户与产品复杂度的提升。例如，汽车行业的销量增长即是“行”的增长，而产品线的增加则是“列”的增长。

• 用户与旅程的重新定义：在传统与数字化转型的背景下，理解“客户”与“用户”的差异对于旅程设计至关重要。企业需从客户前置转变为用户为中心，利用数字广告、智能客服等技术手段增强线上体验，并通过线下服务的数字化升级量化更多客户旅程节点。

路径与指标的构建与优化

• 旅程指标的梳理：旅程指标是基于业务知识设计的数据汇聚计算规则，旨在量化与验证业务问题，为持续优化业务表现提供依据。梳理旅程指标通常包括目标与客户群体定义、用户需求阶段定义、用户外显行为梳理以及旅程指标映射四个步骤。

• 客户旅程分析：通过分析旅程指标，企业可以全面审视旅程覆盖度、节点数据丰富度与流转比例，识别优化机会，判断业务提升潜力。这一过程分为现状查看、机会寻找与潜力判断三个阶段。

• 旅程指标的管理：为了有效利用旅程指标，企业需要实施旅程定义与指标口径管理、旅程元数据管理以及旅程数据源管理等策略，确保数据的一致性和可靠性。

数据资产的应用与变现

将数据资产转化为业务价值的关键在于将其转化为旅程指标，并结合业务应用。这不仅要求数据采集的精准与高效，还需要通过优化旅程设计，提升客户体验与业务效率。通过从客户和企业角度出发，确保数据质量与业务需求的高度匹配，企业能够更好地实现数据资产的变现与应用优化。

结论

面对数据资产的快速增长，企业应采取系统性的策略，从高质量数据积累、旅程指标的构建与优化、到数据资产的有效应用，全方位提升数据驱动的业务决策与执行能力。通过深度挖掘数据价值，企业不仅能应对数字化转型的挑战，还能在此过程中实现创新与增长。