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B端数据运营，都是怎么做的？
更新时间：2025-6-3 00:55:20 作者：爱短链
编辑导语：B终端操作的学生在操作过程中应注意各种控制。
除了激励用户外，他们还应该分析数据，并有能力抓住机会；本文作者分享了B端数据操作。
让我们看看。
01 数据操作的本质 如果产品足够强大，商品在世界上是不可战胜的，那么根本没有操作——用户自己急于买断货，玩得开心，操作什么操作。
然而，在现实中，大多数产品或商品并不像苹果手机那么强大，所以它们需要运营协助，通过用户激励、促销活动、内容传播、商品运营等手段，保持用户的新鲜感，促进用户的持续活动和支付。
因此，很多人认为数据操作本质上是营销，或者通过数据赋能营销业务；无论是用户运营、产品运营、渠道运营、活动运营还是内容运营，其最终目标都是提高用户转化率，增加产品销售。
可以说，游戏运营和电子商务运营的本质是营销；但在作者看来，数据运营是一个相对较大的类别，其本质不限于营销，更准确地说，应该是企业运营从技术层面包括数据管理、数据管理、数据分析、数据挖掘等工作。
我们听到更多数据操作的原因是2C与行业营销相关的是，互联网行业的运营早就是一种职业，互联网行业的运营是围绕营销进行的。
那么，B端企业是否适合互联网行业的数据运营呢？为什么作者说数据运营的本质是企业运营？请继续往下看。
02 B端企业数据运营是什么？ 众所周知，B端企业的业务比C端企业复杂得多；以工业制造企业为例，其经营业务涵盖前端营销、产品销售、中端产品设计、原材料采购、生产制造、仓储物流、售后服务、后端人员、财务、物业管理。
其数据运营不仅需要服务于企业内部管理，还需要服务于企业所在整个产业链生态的上下游。
为了方便大家理解，我画了几个圈： 由绿色圈组成的闭环圈是制造企业的主要价值链，即企业的主要业务活动，包括产品设计、原材料采购、生产制造、仓储物流、营销和售后服务。
基础设施管理(固定资产、设备、工程等)。
)、人力资源管理、财务管理、安全环保能源等。
企业内部管理周边的三个圈是产业链的上下游生态，任何工业企业都不能独立存在，必须融入产业生态。
如果企业经营是一棵大树，它必须根植于整个社会资源，树干是产业链生态，树枝企业经营，树叶是营销。
综上所述，笔者认为: 对于B端企业来说，数据运营的本质是企业运营。
一方面，它是主价值链各环节的运营，为企业获得更大的利润（在价值创造过程中实现利润是企业的本质）。
另一方面是上下游产业链的运营，为企业获得或巩固在产业链中的更高地位，从而增强竞争力。
03 2B对企业数据运营的误解 B端企业的数据运营有两个误区，一个是数据运营等同于数据运维，另一个是数据运营只服务于营销。
首先，数据操作≠数据运维 数据运维工作一般包括两个层次： 1. 运维数据平台 一是数据平台的运行和维护，重点是大数据平台的建设、部署、容量规划、性能优化和监控，以及数据平台运行过程中的应急响应、故障诊断、问题处理、数据备份和恢复。
其目的是确保数据平台的安全稳定运行。
严格来说，这不是数据运维，而是数据系统/平台的运维。
二是数据运维，重点是数据建模和写作ETL脚本、数据采集、处理、处理、转换，为数字部门提供数据服务；数据运维的目的是为业务提供及时、准确、高质量的数据，实际上属于数据运营类别。
在很多2B在公司中，分工并不那么明确，许多工作安排一个人完成，将数据系统的运行和维护放在一起；我们可以看到，虽然这两个运行和维护工作都与数据有关，但它们有本质的区别：一个关注系统运行和数据。
2. 数据操作不仅服务于营销 在2B在企业中，数据运营不仅服务于营销业务，而且服务于企业运营的每一项业务活动；价值链业务活动的协调需要数据运营、内部控制、产业链企业之间的业务集成等。
当然，营销似乎更需要数据操作，数据 营销构成了数字营销；但同样是营销，同样在B端，工业品和快消品的营销差异也很大。
事实上，对于快速消费品行业的数据运营和2C操作基本相似，无非是用户操作、渠道操作、广告操作、活动操作等，仍然关注用户转型、产品销售等。
工业产品的数据操作也可能有用户操作，更准确地是客户操作，强调以客户为中心，满足客户需求；工业产品营销一般以项目形式运营，其操作也可能包括广告操作、活动操作、内容操作，但这些操作活动不能直接产生交易，而是为了获得客户的信任，更多的是为了增加项目交易的机会。
因此，工业产品企业的数据运营是如何通过数据驱动业务运营，帮助销售人员跟进项目，帮助销售人员提高业务能力和客户关系，从而促进项目订单。
04 2B如何操作企业数据？ 不同企业的数据运营侧重于不同的企业。
我们也以工业制造企业为例，按照以终为始的原则，从数据运营目标出发，可以大致包括以下几个方面: 1. 数据运营驱动企业管控 结合公司战略目标、业务指标和上级控制指标，建立指标体系，建立分析模型，自动收集企业财务、人力资源、销售、生产、采购、库存等关键指标数据，实现数据分析和挖掘，实现数据可视化显示。
通过数据分析，发现从销售到生产实施的问题，逐层追溯和挖掘原因，逐步加强业务数据的真实体现，提高决策层对业务数据的关注，提高业务决策效率，实现从过程驱动到数据驱动的转变。
这个过程说起来简单，做起来难。
首先，指标系统的定义是否基于各业务部门的共识？必须标准化同一指标的业务意义、业务规则、计算公式和数据源；如果不同的业务人员有不同的理解，很容易导致用户需求和数据供应之间的矛盾。
二是数据采集、处理和处理过程中的数据质量保证；垃圾进出数据运营商不仅要关注数据采集和处理技术，还要关注数据的质量。
数据处理非常重要。
第三，促进管理和业务人员的使用是数据操作的关键。
如果数据运营商不想成为一个被动的运行数量工具，他们必须向上和向前扩展他们的能力和愿景。
向上延伸是了解决策者和经理的需求，从决策和管理的角度进行数据指标系统和数据可视化规划设计；向前延伸是了解业务需求和业务核心需求，为业务提供所需的数据服务。
同时，要清楚地了解数据的完整供应链，从而快速追溯数据问题。
2. 重塑数据操作IT架构 许多制造商的信息过程建设也存在同样的问题：信息建设缺乏统一规划、烟囱系统建设、数据标准不一致、信息岛问题严重。
数据运营的另一个重要使命是重塑企业IT这不仅仅是架构IT更是业务运营的需要。
数据操作过程需要一个支持平台：一方面，平台需要整合不同来源和类型的数据，实现数据标准化和数据处理，实现各业务系统的数据连接；另一方面，平台需要沉淀各种数据分析模型和算法，提供基于业务和场景的数据分析能力。
有这样的数据操作能力的平台是什么？嗯，我们还是叫他数据中台，虽然中台目前受到了很多人的批评！ 中台的基本思想是不重复造轮子，提炼可以重用和共享的东西，成为其他业务单位可以引用的基本能力，赋予前端业务权力，实现前后台系统的连接。
企业通过数据重塑企业IT架构不是推动原业务系统的重建，而是通过局部转型实现各业务系统中数据的统一，可以根据业务场景实现各系统数据的连接，以满足授权业务的目的。
这种重塑必然会给老年人IT架构带来一定的痛苦是不可避免的；幸运的是，这种方式并没有伤害到每个业务系统的肌肉和骨骼，更不用说再次推动了应该是最低的成本。
05 写在最后 有效的数据操作可以帮助企业快速掌握业务状况，发现业务问题和偏差，促进管理改进；利用准确及时的数据洞察力优化业务流程，控制分析，提高效率，指导业务决策，创造新的业务机会，是数据操作的价值。
如何做好数据操作？ 作者认为，一个优秀的数据运营商不仅需要优秀的数据处理和数据分析技术，还需要丰富的业务知识，还需要这种共享和重用的中间思维和对数据的敏感性。
有了这三种能力，你就是公司的数据专家，授权和驱动业务不会是空谈；如果你只关注技术的数据操作，很容易被业务牵着鼻子走，成为业务的跑数机。
作者：李启于数据分析和企业数据管理的李启芳；微信官方账号:数据分析不是问题 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
本网站收集的公共内容来自互联网或用户的贡献，这并不意味着本网站同意其观点，也不对网站内容的真实性负责。
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除了激励用户外，他们还应该分析数据，并有能力抓住机会；本文作者分享了B端数据操作。
让我们看看。
01 数据操作的本质 如果产品足够强大，商品在世界上是不可战胜的，那么根本没有操作——用户自己急于买断货，玩得开心，操作什么操作。
然而，在现实中，大多数产品或商品并不像苹果手机那么强大，所以它们需要运营协助，通过用户激励、促销活动、内容传播、商品运营等手段，保持用户的新鲜感，促进用户的持续活动和支付。
因此，很多人认为数据操作本质上是营销，或者通过数据赋能营销业务；无论是用户运营、产品运营、渠道运营、活动运营还是内容运营，其最终目标都是提高用户转化率，增加产品销售。
可以说，游戏运营和电子商务运营的本质是营销；但在作者看来，数据运营是一个相对较大的类别，其本质不限于营销，更准确地说，应该是企业运营从技术层面包括数据管理、数据管理、数据分析、数据挖掘等工作。
我们听到更多数据操作的原因是2C与行业营销相关的是，互联网行业的运营早就是一种职业，互联网行业的运营是围绕营销进行的。
那么，B端企业是否适合互联网行业的数据运营呢？为什么作者说数据运营的本质是企业运营？请继续往下看。
02 B端企业数据运营是什么？ 众所周知，B端企业的业务比C端企业复杂得多；以工业制造企业为例，其经营业务涵盖前端营销、产品销售、中端产品设计、原材料采购、生产制造、仓储物流、售后服务、后端人员、财务、物业管理。
其数据运营不仅需要服务于企业内部管理，还需要服务于企业所在整个产业链生态的上下游。
为了方便大家理解，我画了几个圈： 由绿色圈组成的闭环圈是制造企业的主要价值链，即企业的主要业务活动，包括产品设计、原材料采购、生产制造、仓储物流、营销和售后服务。
基础设施管理(固定资产、设备、工程等)。
)、人力资源管理、财务管理、安全环保能源等。
企业内部管理周边的三个圈是产业链的上下游生态，任何工业企业都不能独立存在，必须融入产业生态。
如果企业经营是一棵大树，它必须根植于整个社会资源，树干是产业链生态，树枝企业经营，树叶是营销。
综上所述，笔者认为: 对于B端企业来说，数据运营的本质是企业运营。
一方面，它是主价值链各环节的运营，为企业获得更大的利润（在价值创造过程中实现利润是企业的本质）。
另一方面是上下游产业链的运营，为企业获得或巩固在产业链中的更高地位，从而增强竞争力。
03 2B对企业数据运营的误解 B端企业的数据运营有两个误区，一个是数据运营等同于数据运维，另一个是数据运营只服务于营销。
首先，数据操作≠数据运维 数据运维工作一般包括两个层次： 1. 运维数据平台 一是数据平台的运行和维护，重点是大数据平台的建设、部署、容量规划、性能优化和监控，以及数据平台运行过程中的应急响应、故障诊断、问题处理、数据备份和恢复。
其目的是确保数据平台的安全稳定运行。
严格来说，这不是数据运维，而是数据系统/平台的运维。
二是数据运维，重点是数据建模和写作ETL脚本、数据采集、处理、处理、转换，为数字部门提供数据服务；数据运维的目的是为业务提供及时、准确、高质量的数据，实际上属于数据运营类别。
在很多2B在公司中，分工并不那么明确，许多工作安排一个人完成，将数据系统的运行和维护放在一起；我们可以看到，虽然这两个运行和维护工作都与数据有关，但它们有本质的区别：一个关注系统运行和数据。
2. 数据操作不仅服务于营销 在2B在企业中，数据运营不仅服务于营销业务，而且服务于企业运营的每一项业务活动；价值链业务活动的协调需要数据运营、内部控制、产业链企业之间的业务集成等。
当然，营销似乎更需要数据操作，数据 营销构成了数字营销；但同样是营销，同样在B端，工业品和快消品的营销差异也很大。
事实上，对于快速消费品行业的数据运营和2C操作基本相似，无非是用户操作、渠道操作、广告操作、活动操作等，仍然关注用户转型、产品销售等。
工业产品的数据操作也可能有用户操作，更准确地是客户操作，强调以客户为中心，满足客户需求；工业产品营销一般以项目形式运营，其操作也可能包括广告操作、活动操作、内容操作，但这些操作活动不能直接产生交易，而是为了获得客户的信任，更多的是为了增加项目交易的机会。
因此，工业产品企业的数据运营是如何通过数据驱动业务运营，帮助销售人员跟进项目，帮助销售人员提高业务能力和客户关系，从而促进项目订单。
04 2B如何操作企业数据？ 不同企业的数据运营侧重于不同的企业。
我们也以工业制造企业为例，按照以终为始的原则，从数据运营目标出发，可以大致包括以下几个方面: 1. 数据运营驱动企业管控 结合公司战略目标、业务指标和上级控制指标，建立指标体系，建立分析模型，自动收集企业财务、人力资源、销售、生产、采购、库存等关键指标数据，实现数据分析和挖掘，实现数据可视化显示。
通过数据分析，发现从销售到生产实施的问题，逐层追溯和挖掘原因，逐步加强业务数据的真实体现，提高决策层对业务数据的关注，提高业务决策效率，实现从过程驱动到数据驱动的转变。
这个过程说起来简单，做起来难。
首先，指标系统的定义是否基于各业务部门的共识？必须标准化同一指标的业务意义、业务规则、计算公式和数据源；如果不同的业务人员有不同的理解，很容易导致用户需求和数据供应之间的矛盾。
二是数据采集、处理和处理过程中的数据质量保证；垃圾进出数据运营商不仅要关注数据采集和处理技术，还要关注数据的质量。
数据处理非常重要。
第三，促进管理和业务人员的使用是数据操作的关键。
如果数据运营商不想成为一个被动的运行数量工具，他们必须向上和向前扩展他们的能力和愿景。
向上延伸是了解决策者和经理的需求，从决策和管理的角度进行数据指标系统和数据可视化规划设计；向前延伸是了解业务需求和业务核心需求，为业务提供所需的数据服务。
同时，要清楚地了解数据的完整供应链，从而快速追溯数据问题。
2. 重塑数据操作IT架构 许多制造商的信息过程建设也存在同样的问题：信息建设缺乏统一规划、烟囱系统建设、数据标准不一致、信息岛问题严重。
数据运营的另一个重要使命是重塑企业IT这不仅仅是架构IT更是业务运营的需要。
数据操作过程需要一个支持平台：一方面，平台需要整合不同来源和类型的数据，实现数据标准化和数据处理，实现各业务系统的数据连接；另一方面，平台需要沉淀各种数据分析模型和算法，提供基于业务和场景的数据分析能力。
有这样的数据操作能力的平台是什么？嗯，我们还是叫他数据中台，虽然中台目前受到了很多人的批评！ 中台的基本思想是不重复造轮子，提炼可以重用和共享的东西，成为其他业务单位可以引用的基本能力，赋予前端业务权力，实现前后台系统的连接。
企业通过数据重塑企业IT架构不是推动原业务系统的重建，而是通过局部转型实现各业务系统中数据的统一，可以根据业务场景实现各系统数据的连接，以满足授权业务的目的。
这种重塑必然会给老年人IT架构带来一定的痛苦是不可避免的；幸运的是，这种方式并没有伤害到每个业务系统的肌肉和骨骼，更不用说再次推动了应该是最低的成本。
05 写在最后 有效的数据操作可以帮助企业快速掌握业务状况，发现业务问题和偏差，促进管理改进；利用准确及时的数据洞察力优化业务流程，控制分析，提高效率，指导业务决策，创造新的业务机会，是数据操作的价值。
如何做好数据操作？ 作者认为，一个优秀的数据运营商不仅需要优秀的数据处理和数据分析技术，还需要丰富的业务知识，还需要这种共享和重用的中间思维和对数据的敏感性。
有了这三种能力，你就是公司的数据专家，授权和驱动业务不会是空谈；如果你只关注技术的数据操作，很容易被业务牵着鼻子走，成为业务的跑数机。
作者：李启于数据分析和企业数据管理的李启芳；微信官方账号:数据分析不是问题 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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