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发表于 2024-3-21 09:10:20 |显示全部楼层
郭朝峰 天翼智库

产品数字化运营是利用大数据、云计算和人工智能等先进技术,在产品的设计、制造、营销和服务等全生命周期的各个环节,对产品相关的各项数据进行采集、分析、整合和利用,实现产品的在线化和智能化运营,提升市场竞争力和客户满意度。查找、研究和借鉴产品数字化运营环节的成功模式,将对电信运营商进一步推进产品全生命周期数字化运营起到借鉴作用。

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产品全生命周期数字化运营成功模式

产品数字化运营涵盖了产品的设计、制造、营销和服务等关键环节。设计环节,通过分析用户行为和偏好数据,设计加载新产品;制造环节,利用数字化平台,汇聚个性化订单,实现大规模定制化制造;营销环节,线上多触点部署,实现精准定位、触达和转化;服务环节,提供线上加载的人工和客服机器人协同的一站式服务。通过数字化运营,使得产品运营更加科学、精准,有效提高业务效率和客户满意度。

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图1 产品数字化运营环节成功模式

数据驱动产品设计:通过分析用户行为、偏好数据,设计加载新产品。如,Netflix 会记录每个用户的观看历史、浏览习惯、搜索关键词、评分等大量行为细节,通过机器学习模型来预测并推荐用户可能喜欢的内容。根据用户在页面上的停留时间、点击率、滚动行为等数据,Netflix 设计团队可以了解哪些内容区域或交互元素更受用户欢迎,从而调整首页布局、海报尺寸、播放按钮位置等,以提高内容发现效率和整体的用户体验流畅度。通过对用户喜好的深度挖掘,能够确定剧本、演员阵容、拍摄风格等方面的市场偏好,从而设计出更符合观众口味的产品。在拍摄《纸牌屋》时,Netflix 分析了大量用户数据,识别出对政治题材剧集有强烈兴趣的观众群,并且了解到这些用户同时也喜欢主演凯文·史派西的作品,因此决定投资这部剧集,最终取得了巨大成功。

大规模个性化定制:大规模定制是将定制化服务与大规模生产相结合,使得企业在保持较低单位成本的同时,能够根据每个客户的具体要求来设计和生产产品。海尔打造了COSMOPlat大规模定制化解决方案的工业互联网平台,用户可以参与到产品设计、生产过程直至售后服务等各个环节,实现了大规模个性化定制。平台利用大数据和AI算法预测市场需求,动态调整生产线以满足个性化需求。如用户可以根据自己的住房面积、风格喜好、功能需求(如静音、节能、智能控制等)选择空调的型号、颜色、性能参数以及附加服务;在平台上与设计师进行实时交流,提交个性化的定制要求;用户下单并确认设计方案,生产线即能快速响应,实现模块化、按需生产的高效运作。

多触点触达,精准营销:线上多触点部署,实现精准定位、精准触达、精准转化,从而提高营销效率和营销效果。优衣库通过收集和分析线上用户的浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据,对用户进行细分,精准描绘出消费者画像,以实现个性化推荐;在社交媒体平台上积极开展营销活动,如微博、微信、抖音等,吸引消费者的关注和互动;推出官方移动应用“掌上优衣库”,提供一键购物、门店查询、会员服务等功能;与主流电商平台天猫、京东等合作,通过电商平台的流量优势,扩大品牌曝光度,吸引更多潜在消费者;根据消费者的浏览记录、购买记录等信息,利用人工智能技术,精准推荐符合其喜好的商品。Spotify通过分析用户的听歌历史、喜好、时间、地点等数据,运用机器学习算法为用户提供个性化歌单推荐,每个用户的主页内容都是基于其独特音乐口味生成的。

人工和机器人协同的一站式增强体验感知服务。产品和服务信息一站式实时获取,第一时间快速响应客户,人工和机器人协同进行客户服务。华为从实践经验中总结设计出ROADS体验感知五类特征,分别为信息实时获取(Real-time)、按需定制(On-demand)、全在线(All-online)、自助服务(DIY)、社交(Social),持续驱动为客户、消费者、伙伴、供应商、员工提升和提供优质服务。Vodafone搭建了人工和机器人协同服务的一站式服务平台,用户可以通过平台随时随地进行咨询和服务请求,无需在不同渠道间切换,降低了运营成本,显著提升了用户体验。

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产品数字化运营中存在的服务和数据问题

线上线下服务体验感知不一致,缺乏一站式服务。线上平台与线下实体店在产品配置、订购、客户服务等方面可能存在较大差异,导致用户在不同渠道间切换时体验不连贯,线上线下服务水平存在差异,无法满足消费者的个性化需求。线上线下服务功能不能无缝衔接,导致部分业务环节只能在线下或线上完成,无法实现真正的全渠道服务,如售后服务、退换货流程等。如某运营商2022年“客户的数字化转型满意程度”调研结果显示,客户对产品定制、一站式下单、线上服务认可度不高,是数字化转型中需要重点关注的环节。

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数据质量不高,不能准确反映用户需求。各部门、各系统间的数据存在壁垒,难以有效整合与共享,形成“数据孤岛”,影响对用户全生命周期的精准洞察和精细化运营。数据来源不可靠、样本偏差过大、数据缺失或错误,将会误导产品设计方向。片面依赖有限的数据集也可能忽略掉未被数据充分覆盖的潜在用户需求。

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产品数字化运营发展启示

建立高质量数据驱动的产品运营体系。利用海量用户数据、网络运营数据和市场趋势数据来指导产品开发、优化与创新的过程。建立全面的数据收集系统,涵盖客户行为数据(如使用习惯、偏好、满意度)、业务交易数据、网络运维数据等。整合内部多源异构数据,并可能通过合法合规的方式获取外部相关数据。根据用户需求、市场反馈及数据分析结果来设计新产品功能和服务包。利用A/B测试等方式验证产品设计方案的有效性,快速迭代优化产品。构建敏捷的产品决策流程,确保基于数据的洞察能够迅速转化为产品改进措施。

增强线上体验感知,实施一站式服务。增强体验感知,实现信息实时获取,业务快速运作,让用户零等待;用户可自由选择,按照自己的需求定制;用户在线进行所有业务操作,资源全在线,服务全在线,协同全在线;提供个性化入口,用户可自助服务,提升参与感;用户可协同交流,分享经验和使用心得。构建综合性的在线门户,将选购、配置、下单、支付、激活及售后服务整合到一个平台入口,实现一次性完成从选择产品到购买的全流程操作,无需在不同界面或系统间切换。所有服务流程和效果在线可视,用户能即时查询进度和状态。

增强数智化实施能力。利用人工智能技术对数据进行深度挖掘、智能分析和精准应用,实现智能预测、自动调度等功能,使企业能够以更为敏捷的方式响应市场需求变化,甚至主动引导市场趋势。构建生态系统合作,通过API接口开放、数据共享等方式与其他合作伙伴共建产业生态,实现资源互补、协同创新。


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