闭环的质量：数据化运营不得不说的话题

黄小刚 2023-07-24 13:07:16

数据化运营现如今已成为众多企业的共识和自觉行动，也有很多企业在操作过程中注意到了闭环思维的重要性。然而，仅仅口头上强调闭环思维或者光停留在闭环思维的思想层面还是远远不够的，因为真正能拉开差距的是闭环实际完成的质量，高质量的闭环与低质量的闭环带来的效果与价值是完全不同的。

闭环思维PDCA是我们平时张口就来的一个词汇，然而我们大部分人并没有深究闭环思维背后隐藏的内容，忽视了对闭环的质量或闭环完成的效果的思考。闭环思维只是表象，闭环质量才是真正的内里，内在的东西才是最能反映企业修为的，做出来的东西才是最见真本事的。

闭环的质量既然是一个隐藏在角落里的、又是对于数据化运营如此重要的话题，那么，今天笔者就不得不把它拎出来说一说了。

一、闭环思维只是数据化运营的基本要求

首先要说的是，数据化运营需要闭环思维，用数据来发现问题、诊断问题，最后又回到用数据反映问题解决的程度和效果，这个算是始于数据、终于数据的一个闭环过程。

笔者要在这里强调的是，这只是数据化运营要做闭环的基本动作与要求，这应该是每个致力于用数据驱动运营的企业的基本素养。

如果数据化运营连闭环管理都无法做到，那么，在笔者眼里，这个企业的数据化运营就是不及格的。所以，闭环思维理是数据化运营应该具备的一种思维模式，但也要认识到，闭环思维只是数据化运营的基本要求，或者说是入门级的基本配置。真正拉开差距的不是闭环思维，而是闭环思维背后延伸出来的东西。

前面说过，闭环思维是公开的，而闭环质量则是个“秘密”。闭环质量就是大家都没有谈或者不想详谈的“秘密”。在笔者看来，闭环质量是决定企业数据化运营所处层级的命门，是拉开企业数据化运营差距的关键要素，闭环质量才是最厉害的杀手锏。

说了半天，还未解释什么是闭环质量。闭环质量是个什么鬼？闭环的质量肯定不是质量的闭环，为叙述方便，笔者特将其范围缩小。闭环质量特指企业在数据化运营闭环演进过程中所反映出来的体系化运营水平和整体操控能力。

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由此可以看出，闭环质量的评估侧重四个“性”，即延续性、全盘性、长期性和通用性。

延续性：闭环质量侧重考察多个闭环之间延续和迭代的效果，而不注重单个闭环的完成情况；
全盘性：闭环质量侧重对数据化运营的全盘操控能力的评估，而不纠结于每个闭环里面的细节；
长期性：闭环质量意在考察企业是否建立了数据化运营的长效机制，而不是将数据化运营视为一种短期操作、一时兴起而为之；
通用性：闭环质量评估将形成一种通用的评估架构，而不在乎每个企业所建闭环的原理和结构，也就是说即使每个企业内在的闭环逻辑不一样也不影响闭环质量所采用的评估维度和结构。

拥抱数字化浪潮、开展数智化转型是企业生存和发展的必然选择，而数据化运营则是企业数智化转型的重要内容。“取法其上，得乎其中；取法其中，得乎其下”，企业应致力于提升自身的数据化运营水平，以建立高阶数据化运营体系为目标。

那么，高阶的数据化运营体系应该是什么样的呢？高阶的数据化运营体系具有三个显著的特征：首先体系是结构完整、功能健全的；其次，体系是量身定制的、与企业高度适配；体系是稳定和成熟的，同时也在不断进化，具备自优化机制。

如何才能做到高阶的数据化运营体系呢？笔者认为，打造高质量的闭环就是一把很好的钥匙。高质量闭环是通向高阶数据化运营的必由之路。高质量闭环与数据化运营体系是相伴相生、共同成长的，运营闭环的质量越高，数据化运营体系就越发成熟和稳健，层级也就越高。

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那么，问题来了，如何才能打造数据化运营的高质量闭环呢？回答这个问题之前，先要回答运营质量应如何评价的问题。笔者认为，判断一个运营体系的闭环管理做得好不好，可以从延续性、提升度、精细度、稳定性、创新性五个维度进行评价。

所谓延续性指的就是在闭环更迭过程中能继承模式、沿袭优点，保持运营逻辑的一致性。
提升度则是考察完成新的闭环后，在原有闭环基础上有没有在运营的KPI指标上有所提升，提升的幅度有多大。运营效率提升、运营成本的降低，也是衡量提升度的重要方面。一般来说提升度越大，闭环管理做得越好。
精细度则是评估闭环管理实际操作时的精细化程度的，比如：新的闭环是否做到了数据维度更加完整、数据颗粒度更细致，新闭环所用到的算法比原来的更加有效等等。
稳定性则是考察闭环迭代过程中，在组织结构、平台性能、运营模式等方面是否保持了稳定，没有发生大的偏离和变动。
创新性则是评估新的闭环在原闭环基础上有没有从方法论、数据处理技术等方面进行创新和变革。

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