今年2月份，数字中国建设的整体规划出炉。在这个数字经济的时代，每个企业都要成为数据型、数字化的企业。
数字不会说谎，但会骗人。解读数据的方向不同，往往能得出截然不同，甚至背道而驰的结论。会不会被数字蒙骗，完全取决于你能否理清数据背后的逻辑，并将其正确归因。
今天呈现的是通过一场活动的数据分析，揭晓了某教培企业在模仿舒客做“全员营销”时，营销投入增加却没换来营收增长背后的真相，进而制止了这场计划长达三年，投资2000万的“全员营销”战略。
揭秘数字背后的真相。详细拆解了如何基于数据分析，洞察业务经营中的潜在危机，并通过不断优化SOP，发掘最适合自身的业务模型。
我们整理了课程的精华部分，希望对你有所帮助——
通过建立自身的私域运营模型，使用户复购的成本趋近于0，这就是企业实现数据资产增值的底层逻辑。
数据资产是个颇广的定义，但对于大多数消费品企业来说，用户资产就是最直观的数据资产。
以李佳琦为例，观看他直播的用户有三类：1、刷到、又刷过去了，这类属于过客；2、停留又购买了，这类用户会留下订单信息；3、刷到并给李佳琦点了关注，也留下了痕迹。
后两类用户留下了痕迹，使李佳琦能够再次触达，这类用户才能称为资产，也就是说能够反复触达的用户才是真正意义上的资产。
很多企业选择构建会员体系，去建立反复触达用户的渠道，这也是将用户作为一种资产进行运营的方式。
私域与会员体系常常是强绑定的状态，有会员但无私域，就无法触达客户；有私域但无会员，就无法用订单和用户交流信息去评估用户的状态，最后私域就会沦为发广告的地方，用户就会感觉到这个私域对自己没有价值。
企业对于用户资产积淀，最直观的感受，就是复购率的上升。所以很多企业会选择将首购的利润让出来，去换取用户持续的复购。
在实际复购数据中，客户的分布是非常不均匀的，不能只看平均数字，而是需要把客户分层，洞察不同层面客户的不同需求。
将客户模型摸清楚后，就能找到核心用户，从泛经营所有用户到重点经营核心用户，运营的压力自然就会大大减少。
因此，无论什么企业的私域起盘，找到典型客户都是最为关键的过程。
不管是依托线上平台，还是线下门店，通过流量导入来新增客户，都需要投入导流成本，这种新增是有成本的新增。
但是用户一旦在企业的网店、APP或者门店的养成购物习惯，也就是说企业的私域模型建成，流量导入到私域中后，用户复购成本渐趋为0，就实现了资产的增值，这就是数据资产增值的基本逻辑。
要践行这套数字资产增值的基本逻辑，则需要企业把数据资产放在企业后台，进行数据资产的沉淀。
而有效沉淀数据资产的前提，就是充分而有力的数据分析，论证经营模式的可行性；用准确和清晰的数据追踪，达成企业运作的高效率。
所以数字化一定要和业务紧密结合，先要理解销售模型，再去追踪经营过程，这是数字化最重要的两个能力。
我们可以先以复购频率和客单价的高低，区分出的四象限，去理解商业模型。
第一象限是指 商务服务、居民服务、高价快消品（改善生活类）等，复购高/单次消费贵，选择成本高、替换成本高的产品、服务。
这一象限用户的特点是用户粘性上来以后，其销售贡献率很高，复购比较频繁。所以在这一象限内的产品，常用的营销方式是选择牺牲第一单的利润，去为后续的转化铺路。
比如奶粉品类的经典营销活动，就是推出一个400克小罐装，让家长买回去试一试，孩子一旦喜欢吃，后续就很难换掉；教培行业也有1元班、体验课等营销活动。
第二象限是 快消品（低价、必需类型）、餐饮（非商务），这类单价低，复购频率高，且产品同质化严重，消费者忠诚度低的产品、服务。
比较典型的就是洗衣液和洗发水之类的产品，价格是消费者最关注的因素，逛街、比价、选购需求本身就是购买本身。
第三象限是 特殊的必需服务，营销成本高，需求的时间难以确定，难以进行营销和独立构建持续的盈利模式，需要有后项的转化渠道。
第三象限的品牌，通常会在基础业务之外，延伸出另一套闭环的营销链路，为用户 提供附加价值。
比较典型的就是证件照，每个人都需要，但需要的时间不确定。海马体就是从这个赛道中走出来的，它除了提供基础的拍照服务，还提供化妆、服装等额外的服务，将结婚照、全家福等业务作为延伸。
第四象限指那些 依托重大决策的服务消费，这一象限的产品复购极低，单次消费极高，选择/替换成本极高。
就像房地产、装修等产品，在选择这类产品时，如果用户不好好学习，那付出的沉没成本将会非常高，所以用户会在购买前做大量的学习动作。因此，第四象限的营销通常建立在内容社区之上。
归类四类商业模型的目的，就是识别相应模式的特点与重要问题，去制定相应的中长期销售运营模型。
对于复购较高的品类而言，较多选择DTC社交电商和微商/新零售的销售模式。DTC社交电商需要利用异业合作增加SKU，才能做起来；而微商和新零售渠道，客户大多来源本地，品牌是很难带走这部分客户的，并且需要产品有较高的利润空间才能做。
对于复购较低的品类而言，更多会考虑做内容社区，内容社区的转化链路会很长，中间客户的损耗非常多，就需要去规划一个长周期的转化链路。
在销售模型初步建立后，订单数据、用户数据等各类经营数据，就会积淀在企业中台。
数据分析的能力，不是看系统中有哪些数据，而是要从运营模型的逻辑出发，去反推需要数据。
商业模型决定了运营模型，而运营模型就决定SOP。SOP是对一个程序中关键控制节点的细化和量化，它直接决定了业务的效率。
隶属于同一教培机构的两家分店，同样对用户执行6次电话沟通邀约到店，但执行的效果为何相差15倍之多？这就是受SOP执行带来的效率差。
转化率为2%的A店，执行6次电话沟通就是打电话问用户，有活动你来不来，很容易被客户拉黑。
但是转化率33%的B店，每次都会给用户去设定一个目标：第一次电话是邀请用户加群，领取升学资料；第二次邀约是在群活跃一段时间后，邀请用户到线下来领取实体资料；第三次就是电话邀请用户到店去听讲座……一直到后面的到店邀约、到店提醒、督促到店和询问评价的流程。
我们可以发现，B店在每一个控制点，都预留了一个明确的目标，然后给这个目标设计一个承接的内容。依靠这些目标，B店最终形成了一个严密的转化漏斗。
从逻辑上讲，转化的流程越长，带来的用户损耗也就越多。想要评价SOP的优劣，只有对关键控制点细化、量化，才能用数据分析的方式去验证业务部门的工作。
不过也需要注意，SOP中譬如客户到店等环节，虽然在理论上可以监控，但受限于技术、线下线上的配合度，在实际运营中是很难实现。这类难以监控的关键控制点，称不上是关键控制点，索性就放弃监控。
SOP是企业经营模型的直接体现，而数字化会让其执行得到有效的监控，并且通过执行过程中的数据反馈，也可以不断优化SOP，让这个转化漏斗更为严密。
一个比较简单，也是现在很多企业都在用的SOP：客户来了，邀请他扫码入群→在群里发推广链接，询问客户购买意向→客户下单成交。
一线销售对线上发生的交易没有感知，营销人员可以在后台去监控交易，但作为实际承载引流作用的一线销售人员却对此没有感知，自然热情就很低。
这就需要企业用利益绑定，例如直接按引流人数奖励，或是用销售额提成等方式，去激励一线销售人员愿意去做往线上引流的动作。
这样一个简单的SOP同样是可以做数据监控的，用户扫码入群的步骤，可以监控进店人数和实际扫码人数的比例；在社群内发推广链接可以看点击率和曝光量的数据（经过实际测试，一般社群曝光量为社群人数的5%左右）。
SOP的完善就是基于用户数据的客观反馈，和企业在内容、执行流程上的主观改进，不断优化的流程。
实操案例：通过数据分析得到教培企业的2个核心SOP
郑月明老师曾在一家教培企业担任市场负责人，期间对标竞争对手，开展了频率相当高的活动。不过，运营和市场之间一直有一个争论：要不要做高一第一次月考前的冲刺班。
要做的一方认为，高一第一次月考关系到学生的信心，甚至还有学校方面对学生的定位，家长非常重视。主张不做的一方认为，如果冲刺班没效果，用户就会觉得这个课一点没用，进而影响品牌形象；假如有效果，用户就会觉得既然低价短期班有效果，就没有必要报正价长期班了。
冲刺班设置与否，在逻辑上正反都能走通，最后争议的解决，是用了 A/B 测试的方法，通过数据去验证。最后的结果验证了冲刺班确实有效，家长看到冲刺班有效果，也会选择来报其他班。
这是数据分析在实操中应用的场景之一，实际上业务中的很多内容，是需要严格的数据分析解决。所以数据分析必须特别理解业务。尤其是很多一年只有一次的节点，一旦错过，今年就再也没有做数据测试的机会了。
经过多次活动的积累，该教培企业积累很多的数据资源，通过分析这些数据，得出了哪种活动效率、转化率高。最终就将工作量锁定在那些效果最好的活动上，剩下的活动都砍掉。
所以围绕着数据分析，该教培企业制定了两套核心的SOP：
所以，数据分析不是一个工作技能，而是一个科学管理的理念，数据分析不是某一种工具，而是一套解决方案。
完美日记是比较早开始探索门店私域的品牌，其实它开始有两个IP，一个是小完子，做线上渠道的IP；另一个是小美子，做线下渠道的IP。
不过冲突很快就来了，小美子的客群资源要从门店获取，但后续的营收不计入门店，那门店自然就不愿意去做导流。最终小美子就被迫分割出来，又要去重新建立了地推、广告的渠道，这个逻辑就走不通了。
现在看来，只要在做线上电商体系时，将门店的利益绑定在大的营销体系上，就能避免这种问题。
不过作为先行者的完美日记，这就是因为业务模型出了问题，没有很好地跟线下联动起来，这就让小美子这个IP在线下的影响力不大。
这也是在零售企业做门店私域时普遍面临的问题，线上与线下门店切割开以后，业绩很难获得增长。但其实更重要的问题在损失时间上，在错误的道路上跑得越快，离正确道路就越远。
舒客可以说是18年私域营销的典型代表，其「全员营销」的概念，引起了非常多企业去学习。
有一家教培机构，也准备进行学习舒客的尝试，并制定了一项三年计划，要投入2000万去做全员营销。
不过在实行了全员营销后，数据分析的结果却不理想。营销的成本花出去了，但全员营销却没有带来想象中的全员营收。
本来就是课程主要销售部门的核心事业部（以老师和顾问为主的销售部门），仍然是以83%的访问量和78%的支付数据，占据了绝对优势；集团的职能部门和边缘事业部门只提供了17%的访问量和22%的支付数据。
其实舒客可以做全员营销，因为牙膏是快消品，员工与员工间差异不大，大家的亲戚朋友都需要刷牙，物流成本又很低，基本不存在区域性的问题。
但教培行业员工间差异很大，销售主力就来自老师和顾问，他们的客户群体固定就是学生和家长，而且课程也有很严格的区域限制，做全员营销并没有扩大用户的来源，反而是各个部门在已有的流量池中，互相薅对方羊毛。
所以结论就是，全员营销效果由业态决定，高复购、高渗透率的教培业务，在市场中的知晓度已经极高，普通员工关系链中目标客户很少，并不适合做全员营销。
企业数字化的本质是为业务增长服务，而业务增长需要有效的知识积累。
最理想的数字化状态，是企业数字化与业务体系形成一个闭环——企业数字化体系数据分析和数字工具，为业务体系的市场营销、门店运营和产品研发赋能；而业务体系在运营过程中产生的数据和需求，也会对数字化体系提出良性反馈。
这个闭环一旦形成，企业业务迭代的速度就会大幅加快，通过大量的SOP测试，让企业专注于战略级别的SOP优化，专注于产品的市场和研发策略。
数据分析与SOP优化是营销数字化中的关键一环，但并不是全部，企业实现营销数字化，需要结构性的调整。
