數據驅動營銷的時代已經到來，建立一套完整的數據化營銷體系對一家互聯網公司的運營來說就顯得尤為重要。建立數據化營銷體系一是為了實現營銷流程化，提高營銷運營效率，二是為了建立一套完整的精細化體系，提高營銷結果轉化率。
流程化和數據化是每個運營人員都應該具備的基本思維，流程化目的是為了明確運營每個階段的營銷策略，提升整體運營效率，而數據化則是為了評估每個步驟的轉化效果，衡量營銷工作的效果和目標實現情況。
建立一套完整的數據化營銷體系包括四個部分：明確關鍵業務指標——用戶數據收集---構建用戶數據化營銷指標體系—數據驅動營銷。
一、明確關鍵業務
對於運營人員來說，採取具體的運營策略之前應首先需要明確關鍵業務指標，業務指標指導著運營工作的方向，如何開展運營工作？運營效果如何評估？營銷手段是否取得了較好的效果？這都需要參照具體的業務。
開展運營工作之前，首先應明確整體業務指標，比如某某電商今年的GMV要達到多少？那分到每個月應該為多少？分到每天呢？這都是需要明確的，一般這些工作都是由運營總監在做的，但一線運營人員，也應該明確公司關鍵指標拆分下的自己的小指標，同時還要明確自己小指標下面的關鍵業績指標，比如今天要要達到多少銷售額？那麼需要把它拆分到銷售產品的數量和產品的平均單價上，接下來還要根據以往的轉化率評估銷售這些數量的產品需要多少UV,引流應該引哪部分人群？文案如何設置？告知時間節點呢？等等。
明確關鍵業務指標能指導具體的營銷策略，同時可以評估營銷的效果。
二、用戶數據的收集主要收集包括用戶流量數據數據、用戶行為數據以及用戶特徵數據。
用戶流量數據主要是指用戶的規模和質量，用戶行為數據主要是指用戶參與的方式和路徑，用戶屬性分析主要是指用戶特徵，包括兩類：顯性特徵和隱性特徵。 用
用戶流量數據通常用來衡量用戶的規模和質量，用戶的來源、用戶量有多少、用戶設備、運營商情況、一般用戶和深度用戶有多少，用戶流量數據主要來源於同道io、百度統計等第三方工具。
用戶行為數據是用戶在產品上一系列操作行為的集合，哪個用戶在哪個時間點、哪個地方以哪種方式完成了哪類操作，包括用戶瀏覽、購買、內容貢獻、邀請傳播、社交等行為，這類數據描述了用戶幹了什麼，主要靠數據埋點來實現。
以上數據都是從產品或第三方工具裡得到的原始數據，要實現運營目標還需要在原始數據基礎上做數據挖掘和數據分析，結合運營目標和路徑構建數據化運營指標體系。
三、構建用戶數據化運營銷體系
凡是沒有數據指標的業務也是不能被優化的，數據指標為我們進行優化提供了參考依據。上面已經提到明確主要業務和了解用戶數據，這個階段需要把用戶數據指標與業務指標相結合，提煉出營銷數據指標。營銷數據指標不是恆定不變的，它依託於你產品的業務流程或功能流程，和目標及目標實現路徑密切相關。
用戶營銷的目的是最大化提升用戶的ARPU值，如果你是做眾包行業、那你的目的就是讓你的用戶儘可能在低成本下做更多的任務，如果你是做社區產品，那你的目的就是儘可能讓你的用戶產生並去傳播一些優質內容，用戶營銷指標是一個動態的過程，伴隨著產生以及用戶的生命週期變化會出現不同的側重。
構建用戶數據化營銷體系關鍵在於以具體數據指標上作為核心考察指標，利用數據對目標實現途徑的監測來評價效果，對比當初設立的核心考察指標，來判斷、驗證、修正、優化工作途徑，達到更好更快的效果。依照此思想，我們構建如下數據化營銷指標體系，每個體系下都包含有一系列相關的指標。指標體系的構建都是在第一部分收集的用戶數據的基礎上通過數據處理、加工來實現的。
四、數據驅動營銷
明確每個階段具體的營銷指標之後，接下來就需要藉助數據驅動營銷結果優化。設定營銷目標之後，把營銷目標拆解到各個具體的執行事情上，根據執行結果反饋的數據來對對具體執行方案進行優化。
建立一套完整的數據化營銷體系有助於提升企業整體營銷效率，但過程對運營人員的能力要求較高，有一些聰明的公司會接入一些三方軟件，來提升營銷結果數據可視化能力，國內在這塊口碑比較好三方軟件有同道io，國外這方面做的比較好的有APPPLAY，都可以提供一站式數據化營銷解決方案，這些工具對提升整體營銷效率效果比較顯著，也極大節省了運營人員的時間，感興趣的自己去了解，在這裡就不過多涉及了。
數據化營銷體系對企業的發展特別是一家以數據為驅動的公司尤為重要，每個運營人員都應該具備的這樣的思維