数字化转型中的数据资产与旅程指标：价值探索与增长策略

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旅程指标的累积。数据暴涨不仅考验着企业的技术架构，还带来了对数据资产价值验证的挑战。本文基于神策数据泛企行业部咨询专家陈世键的观点，探讨了数据资产增长的价值所在及其解决方案。

数据资产的高质量增长与旅程指标的持续积累

业务应用的增长与数据资产的扩张是相辅相成的，共同指向了一个核心问题：数据资产增长的实际价值体现在何处？解决数据资产积累困境的关键在于两个方面：数据资产的高质量增长与旅程指标的持续积累。

数据的高质量增长

数字化转型下，数据增长的核心是客户数据的迅速扩张，涵盖了用户行为、状态以及产品数据的激增。通过将客户数据抽象为Excel表，我们能更直观地理解数据的增长模式。数据表的“行”增长代表了用户与旅程的增加，“列”的增长则反映了客户与产品复杂度的提升，即用户标签属性的丰富。为了维持“行”的高质量增长，企业需重新定义“用户”，并构建更全面的旅程设计，通过数字广告、智能客服技术等手段深化用户体验，同时利用一线服务员工的数字化工具量化线下客户旅程的关键节点。

对于“列”的高速增长，关键在于获取更多用户需求、消费潜力与旅程阶段等不同属性的数据。产品能力的优化能帮助企业在搜索、商品详情页、评价反馈以及用户行为数据的收集与分析上取得突破，从而更好地洞察用户需求，提升用户洞察力。

形成持续的正反馈

数据的准确性与速度是实现高质量持续增长的核心驱动力。确保数据采集的准确性，需要企业加强业务、数据和技术间的协同与语义一致性。同时，优化数据处理效率，实现离线、准实时或实时计算，以满足不同的业务需求。

路程指标的增长

旅程指标是衡量客户旅程的量化标准，旨在通过数据驱动的方法解决业务问题，促进业务表现的持续优化。旅程指标的梳理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。

客户旅程分析与管理

完成旅程指标梳理后，进行深入分析，包括现状评估、机会识别与潜力判断。这一过程有助于企业优化旅程设计，提升客户体验，同时通过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，确保数据的有效应用与跨部门协作。

结论

面对数据资产的快速增长，企业应专注于数据的高质量增长与旅程指标的持续积累，通过优化旅程设计、强化数据分析与管理，实现数据价值的最大化。这一过程不仅是技术层面的革新，更是业务逻辑与客户体验的深度重构，为企业数字化转型提供了坚实的基础。