企业全渠道用户数据统一管理和微信深度运营分析工具m-

数字化运营的思考与实践——基于工商银行知客企业级数字化运营平台的建设探索☐ 中国工商银行软件开发中心副总经理 简志雄“十四五”规划强调，要坚持以推动高质量发展为主题，以改革创新为根本动力，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位。

《“十四五”数字经济发展规划》更进一步明确了“十四五”时期，我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。

工商银行作为国有大行，全面贯彻落实金融强国部署，紧扣“创新”与“数字化转型”的国家战略，持续构筑高质量发展数字化新动能，以“数字生态、数字资产、数字技术、数字基建、数字基因”五维布局，全面推进“数字工行”建设，探索传统银行发展第二曲线。

知客企业级数字化运营平台（以下简称“知客运营平台”）在此背景下孕育而生。

三是用户行为已发生变化。

互联网的发展推动各行业为客户提供衣食住行等全方位线上服务，客户在足不出户的情况下即可享受各类服务。

金融服务作为生活中的必要环节，也需快速顺应客户习惯的改变。

2.外部宏观环境变化带来的挑战外部宏观环境的变化给传统银行经营模式带来了新一轮挑战：一是网点效能持续下降。

伴随客户习惯的改变，到店客户不断减少，近年来统计数据表明，各大银行网点数量持续减少，服务对象范围日渐萎缩，柜面交易量急速降低。

二是拉新和促活面临巨大的挑战。

随着人口红利期结束，流量时代已近乎终结，从日常经营情况来看，经常参加活动的用户本就是活跃用户，如何拉新、促活、留存成为传统银行下一阶段突破的关键。

三是转化困难。

手机银行第一阶段的建设专注于将线下功能搬迁到线上，更多出于管理效率提升和风险保障的考量，较少考虑用户体验，用户停留时间短，且银行场景有限，产品和渠道数据也没有打通，银行难以全面洞察用户需求，用户划分不够精准。

综上所述，以用户为中心、以数字化为支撑、线上线下协同的普惠金融服务才是传统银行未来的发展方向。

至此，数字化运营转型之路正式开启。

二、工商银行开启数字化转型之路社会、行业、客户习惯的变化给传统银行带来新的机遇和挑战。

京东大数据平台调研1 背景及意义我国已将大数据发展确定为国家战略，强调要瞄准世界科技前沿，集中优势资源突破大数据核心技术，加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。

大数据产业在国内发展得如火如荼，据统计，到 2022 年将突破万亿元。

大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。

大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变；从少数领域向众多领域渗透；从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。

目前，无论国内还是国外，大数据技术都在经历前所未有的快速演变，以满足各种应用的需求。

从国内的大数据技术和行业应用发展来看，大数据技术的基础架构技术已日趋成熟，大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现，但更多的传统企业在如何建设大数据平台，如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验，这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。

京东作为一家业内领先的互联网科技公司，完整的产业链条带来了价值可沽的海量大数据，丰富的业务场景也为技术发展提供了最佳创新土壤。

从认知、探索到今天京东技术上的百花齐放，京东经历了最为艰苦的创新和付出。

业务的复杂与多元化，数据的飞速增长，但也使得大数据平台拥有更强大的能力，形成了一套完整的技术体系和有效的数据管理方法，并在实践中得以验证和夯实。

京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据，包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。

同时，京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景，是大数据实践的最佳场所。

早在 2010 年，京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作，经过八年来的持续投入，京东大数据平台无论从规模、技术先进性，还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。

作为支撑公司数据运营的重要阵地，目前已拥有集群规模 40000+服务器，数据规模达800PB+，每日的 JOB 数100 万+，业务表900 万+，每日的离线数据日处理量30PB+，单集群规模达到7000+台，实时计算每天消费的数据记录近万亿条。

招商银行智慧营销体系规划方案(2020-2022)目录概述 ......................................第一篇零售金融智慧营销 ....................同业与金融科技公司智慧营销调研分析…….（-） 同业零售智慧营销发展水平分析（二） 金融科技公司先进理念借鉴………本行智慧营销体系建设现状与不足 （-）零售智慧营销建设现状（二） 存在的不足零皆智慧营销体系总体目标与设II 思路（-）总体目标（二）业务架构1・2. 3. 4. 5 （三） （四）数字化智能洞察 数字化营销运营 全渠道营销执行 数字化销售管理数字化分析闭环智慧营销案例图景系统架构零皆智慧营销具体措施与实施路径1. 第一阶段（2020-2021上半年）……2. 第二阶段（2021-2022）第二篇公司金融智慧营销一、同业与金融科技公司智慧营销调研分析……<-） 同业公司条线智慧营销调研….……（二） 金融科技公司智慧营销调研…….…公司智慧营销体系建设现状与不足公司智慧营销体系总体目标与设计思路.……总体目标业务架构营销闭环机制智慧营销体系主要对比案例系统架构四、 三、 <-)四、 附, （四） （五） 公司智慈营销具体措施与实施路径… （―）第一阶段（2020-2021上半年）（二）第二阶段（2021-2022 年）......2020年工作计划 ................... ….3 ….3 ....3 ・...3 ….5 ….7 ….7 ….7 ・...9 ….9 .10 .10 .11........ .12 .12 .13 .14 .15 .18 .18 .20 .23 .23 .23 .25 .26 .28 .28 .30 .31 .32 .33 .35 .35..37..39概述为加速推进本行零售与公司数字化营销体系建设，推动本行智慧营销业务、技术与数据的能力构建以及数字化营销运营人才培养，本行于7月份正式成立境内机构智慧营销领导小组，牵头开展智慧营销体系研究和规划工作。

企业营销资源管理系统企业营销资源管理系统是一种可以帮助企业有效管理和利用营销资源的系统。

它通过集成和整合企业内部和外部的各种营销资源，包括市场数据、客户信息、销售渠道、营销活动等，帮助企业全面了解市场需求，优化资源分配，提高营销效率和效果。

该系统的主要功能包括以下几个方面：1. 数据收集与分析：该系统可以通过各种渠道自动收集和整合市场数据，并进行有效的分析和挖掘。

企业可以根据不同的市场环境和业务需求，制定合适的数据收集和分析策略，从而更好地了解市场趋势、竞争对手、潜在客户等信息。

2. 客户关系管理：该系统可以帮助企业建立完善的客户数据库，并实时更新和维护客户信息。

通过客户关系管理模块，企业可以对客户进行分类和分析，制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。

3. 营销资源协作与共享：该系统可以实现不同部门和团队之间的协作与共享。

例如，销售团队可以与市场部门共享市场数据和竞争信息，帮助他们更好地定位和开发客户；营销团队可以与供应链部门共享销售预测和需求信息，提高生产和供应的准确性和效率。

通过协作和共享，企业可以更好地利用内部资源，提高团队协同能力，实现营销资源的最大化利用。

4. 营销活动管理：该系统可以帮助企业规划、执行和评估营销活动。

企业可以通过该系统跟踪和管理不同渠道的销售和促销活动，并实时监测活动效果。

通过对营销活动的全面管理和评估，企业可以不断优化活动策划和执行，提高营销效果，实现销售目标。

总之，企业营销资源管理系统是一个集成和整合企业各种营销资源的系统，通过数据分析、客户关系管理、协作共享和活动管理等功能，帮助企业全面了解市场需求，优化资源分配，提高营销效率和效果。

对于企业来说，引入和使用这样的系统可以带来诸多好处，如提高市场竞争力、降低营销成本、提高员工的工作效率等，因而值得企业进一步研究和应用。

好的，以下是继续写相关内容的1500字。

5. 资源优化与分配：企业营销资源管理系统可以帮助企业实现资源的科学优化与合理分配。

DMS系统解决方案目录一、内容概述 (2)1.1 DMS系统概述 (3)1.2 DMS系统解决的问题 (3)二、DMS系统架构设计 (5)2.1 总体架构 (6)2.2 组件设计 (7)2.2.1 数据采集模块 (8)2.2.2 数据处理模块 (9)2.2.3 数据存储模块 (10)2.2.4 数据分析模块 (11)2.3 系统安全设计 (13)三、DMS系统功能实现 (14)3.1 数据采集与整合 (15)3.3 数据分析与挖掘 (17)3.4 数据可视化与应用 (18)四、DMS系统应用场景 (19)4.1 企业级数据管理 (21)4.2 电商平台数据管理 (22)4.3 金融行业数据管理 (24)4.4 政府机构数据管理 (25)五、DMS系统部署与实施 (27)5.1 部署环境准备 (28)5.2 系统安装与配置 (29)5.3 数据迁移与校验 (31)5.4 系统测试与上线 (32)六、DMS系统维护与升级 (34)6.1 系统日常维护 (36)6.3 系统升级与迭代 (38)七、总结与展望 (40)7.1 DMS系统优势总结 (41)7.2 未来发展趋势 (42)一、内容概述本文档旨在全面而深入地阐述DMS系统解决方案，通过详细分析其核心功能、应用场景、实施步骤及优势，帮助用户更好地理解和运用这一先进技术。

DMS系统，作为企业数字化管理的重要工具，其解决方案将围绕数据管理、安全保障、流程优化及业务协同等关键领域展开。

在本文档中，我们首先概述了DMS系统的基本概念和核心构成，让用户对其有一个清晰的认识。

我们将重点探讨DMS系统在数据管理方面的卓越表现，包括数据整合、数据存储、数据查询及数据分析等功能。

我们也将关注DMS系统在保障数据安全方面的强大能力，如数据加密、访问控制、审计日志等。

我们还详细解析了DMS系统如何助力企业优化业务流程，提升工作效率。

从自动化工作流到智能化报表，从权限管理到数据备份，DMS系统都能为用户提供全方位的支持。

今年的经济大环境不容乐观，对于企业来说做好获客是关键。

而微信背靠10亿用户，如果能够选择一款合适的获客工具，打通连接渠道，不仅可以通过裂变的方式不断实现获客量的增长，而且可以帮助企业降低获客成本，提升转化率和成单率。

在这个特殊时期不仅能使企业活下去，而且可以促进其达成各项运营指标。

那么获客工具一般都有哪些功能呢？下面我们以文末公司开发的产品为例来给大家介绍一下。

1、全域会员通功能连接各个场景触点客户，实现统一的会员客户管理和营销。

打通电商和微信平台，全方位获取用户互动、订单信息等，帮助品牌沉淀电商客户流量，降低客户引流转化成本，为企业构建可持续化经营的“私域流量”管理模式。

会员通：实现公域流量与私域流量完美融合全域打通微信、天猫、京东、线下门店等，构建品牌私域流量；识别超级用户和潜在用户，实现私域客户池精细化运营。

运营通：构建品牌全域会员运营平台, 提高用户忠诚度集成线上线下用户消费场景+品牌用户互动行为（公众号、小程序、微信群、阿里品牌号）等，持续运营用户流量，提供丰富的用户运营工具。

交易通：品牌“种草+拔草”打造高转化用户营销模式通过品牌曝光和互动，使品牌与客户建立感知和连接渠道，促进目标消费客群的购买行为产生，并持续激励用户的体验分享。

2、营销自动化功能营销信息爆炸的时代，影响客户购买的因素变得更复杂，数字营销的过程化管理也变得更重要。

通过营销自动化可以帮助品牌获取客户的最佳营销时机，减少客户营销成本，通过精准的信息推送影响客户决策，实现快速高效的营销转化。

它主要通过如下步骤实现该功能。

连接：用户场景营销基于用户线上线下多样化消费场景数据分析，营销自动化可以主动引导用户进入多样化营销场景，快速满足用户特定的情感诉求和消费需求。

获客：活动裂变营销搭配用户运营和线上线下活动，在短时间内借助微信裂变营销和品牌营销影响力，营销自动化可以快速为品牌快速触达用户群体，实现低成本营销获客。

转化：用户数据营销。

电商平台数据分析平台使用手册第1章系统概述 (4)1.1 数据分析平台简介 (4)1.2 系统功能与特点 (4)1.3 系统架构与模块划分 (4)第2章账户与权限管理 (5)2.1 账户注册与登录 (5)2.1.1 注册账户 (5)2.1.2 登录账户 (5)2.2 用户权限设置 (5)2.2.1 权限分配 (5)2.2.2 权限调整 (5)2.3 角色管理 (6)2.3.1 角色创建 (6)2.3.2 角色修改与删除 (6)2.4 修改密码与找回密码 (6)2.4.1 修改密码 (6)2.4.2 找回密码 (6)第3章数据源接入 (6)3.1 数据源类型与接入方式 (6)3.1.1 数据源类型 (6)3.1.2 接入方式 (7)3.2 数据源配置与接入流程 (7)3.2.1 数据源配置 (7)3.2.2 接入流程 (7)3.3 数据同步与更新策略 (7)3.3.1 数据同步 (7)3.3.2 更新策略 (8)第4章数据处理与清洗 (8)4.1 数据预处理操作 (8)4.1.1 数据导入 (8)4.1.2 数据整合 (8)4.1.3 数据规范 (8)4.2 数据清洗规则配置 (8)4.2.1 规则设置 (8)4.2.2 规则应用 (9)4.2.3 规则管理 (9)4.3 数据脱敏与加密 (9)4.3.1 数据脱敏 (9)4.3.2 数据加密 (9)4.4 数据质量监控 (9)4.4.1 监控指标设置 (9)4.4.3 异常处理 (9)第5章数据存储与管理 (9)5.1 数据仓库架构 (9)5.1.1 数据仓库分层 (9)5.1.2 数据仓库技术选型 (10)5.1.3 数据仓库扩展性与容错性 (10)5.2 数据表设计与优化 (10)5.2.1 数据表设计原则 (10)5.2.2 数据表设计方法 (10)5.2.3 数据表优化策略 (10)5.3 数据存储策略与压缩 (11)5.3.1 数据存储策略 (11)5.3.2 数据压缩 (11)5.4 数据备份与恢复 (11)5.4.1 数据备份 (11)5.4.2 数据恢复 (11)第6章数据分析模型与方法 (11)6.1 常用数据分析模型 (11)6.1.1 描述性分析模型 (11)6.1.2 关联分析模型 (12)6.1.3 聚类分析模型 (12)6.1.4 时间序列分析模型 (12)6.2 数据挖掘算法与应用 (12)6.2.1 决策树算法 (12)6.2.2 逻辑回归算法 (12)6.2.3 神经网络算法 (12)6.2.4 聚类算法 (12)6.3 数据可视化技术 (12)6.3.1 柱状图 (12)6.3.2 折线图 (13)6.3.3 饼图 (13)6.3.4 散点图 (13)6.4 用户行为分析模型 (13)6.4.1 RFM模型 (13)6.4.2 用户留存分析模型 (13)6.4.3 用户路径分析模型 (13)6.4.4 用户价值分析模型 (13)第7章报表与仪表盘 (13)7.1 报表类型与设计 (13)7.1.1 报表分类 (13)7.1.2 报表设计原则 (14)7.1.3 报表模板 (14)7.2 报表制作与发布 (14)7.2.2 发布报表 (14)7.3 仪表盘配置与展示 (14)7.3.1 仪表盘概述 (14)7.3.2 仪表盘配置 (14)7.3.3 仪表盘展示 (15)7.4 数据导出与打印 (15)7.4.1 数据导出 (15)7.4.2 数据打印 (15)第8章数据挖掘与预测 (15)8.1 数据挖掘任务创建与管理 (15)8.1.1 创建数据挖掘任务 (15)8.1.2 管理数据挖掘任务 (15)8.2 挖掘算法选择与参数设置 (16)8.2.1 挖掘算法选择 (16)8.2.2 参数设置 (16)8.3 模型评估与优化 (16)8.3.1 模型评估 (16)8.3.2 模型优化 (16)8.4 数据预测与决策支持 (16)8.4.1 数据预测 (17)8.4.2 决策支持 (17)第9章系统监控与维护 (17)9.1 系统功能监控 (17)9.1.1 功能监控概述 (17)9.1.2 功能监控指标 (17)9.1.3 功能监控工具 (17)9.2 数据安全与审计 (17)9.2.1 数据安全策略 (17)9.2.2 数据审计 (17)9.3 系统日志分析 (18)9.3.1 日志收集 (18)9.3.2 日志分析工具 (18)9.3.3 日志分析应用 (18)9.4 系统故障排查与恢复 (18)9.4.1 故障排查流程 (18)9.4.2 系统恢复 (18)9.4.3 预防措施 (18)第10章常见问题与解决方案 (19)10.1 数据分析常见问题解答 (19)10.1.1 如何处理数据缺失问题？ (19)10.1.2 如何解决数据异常值问题？ (19)10.1.3 如何提高数据分析模型的准确性？ (19)10.2 系统使用技巧与建议 (19)10.2.1 如何快速创建数据分析报告？ (19)10.2.2 如何实现多维度数据分析？ (20)10.2.3 如何进行数据可视化展示？ (20)10.3 技术支持与售后服务 (20)10.3.1 如何获取技术支持？ (20)10.3.2 如何享受售后服务？ (20)10.4 用户反馈与建议渠道 (20)10.4.1 如何提交反馈与建议？ (20)第1章系统概述1.1 数据分析平台简介电商平台数据分析平台是为了满足电商企业在数据挖掘、分析及决策支持方面的需求而设计的一款高效、实用的数据分析工具。

数字化在现代企业营销管理创新中的运用目录一、内容综述 (2)1.1 数字化与现代企业营销管理 (2)1.2 营销管理创新的重要性 (4)二、数字化技术在营销管理中的应用 (5)2.1 数据分析与挖掘 (6)2.1.1 市场趋势分析 (7)2.1.2 消费者行为研究 (9)2.2 个性化营销 (10)2.2.1 定制化产品与服务 (10)2.2.2 针对性营销策略 (11)2.3 社交媒体营销 (12)2.3.1 微博、微信等平台的应用 (13)2.3.2 社交媒体广告投放 (14)2.4 电子商务与移动支付 (15)2.4.1 网络商店建设与管理 (17)2.4.2 移动支付解决方案 (18)三、数字化营销管理创新策略 (19)3.1 数据驱动的营销决策 (20)3.2 用户体验优化 (22)3.3 跨渠道整合营销 (23)3.4 内容营销与创意互动 (25)四、数字化营销管理面临的挑战与应对 (26)4.1 数据安全与隐私保护 (28)4.2 技术更新与迭代速度 (29)4.3 客户关系管理与维护 (30)五、数字化营销管理的未来趋势 (32)5.1 AI与大数据的深度融合 (33)5.2 5G时代的营销新机遇 (34)5.3 社交电商与直播带货的兴起 (36)六、结论 (37)6.1 数字化在现代企业营销管理中的核心地位 (38)6.2 持续创新，迎接数字化营销的未来挑战 (39)一、内容综述随着科技的飞速发展，数字化已渗透到现代企业营销管理的方方面面，成为推动营销创新的关键力量。

数字化不仅改变了企业与消费者之间的互动方式，还极大地提升了企业内部营销管理的效率和效果。

在内容综述部分，我们将探讨数字化如何助力企业实现营销管理的创新。

数字化技术如大数据分析、人工智能等为企业提供了深入洞察消费者需求和行为的数据支持，从而实现精准营销。

数字化营销工具如社交媒体、移动应用等，使企业能够以更低的成本、更高的效率与消费者建立联系。

盘点2021智慧商业数字化运营⼗⼤案例当前零售企业⾯临两⼤难题：⼀是如何利⽤营销端及场景运营实现流量回流与价值转化，⼆是如何提升物流仓储与供应链管理，提升商品竞争和履约能⼒。

对此，良品铺⼦的逻辑是以以全品类零⾷为驱动，以多品牌运营、全渠道布局、全产业链协同，实现⾼效运营的平台化、数字化、产品科研创新。

其门店及打开全触点流量导⼊模式：APP、微信、外卖、团购、社群、朋友圈、⼩程序、智能导购+云店（淘宝）。

值得借鉴与参考。

全渠道⽤户经营包括：流程、策略、能⼒、⼯具。

⽽产品运营层⾯，需要构建基于⽤户数据分析的定制化产品开发流程。

从⽤户数据收集——⽤户数据分析——需求分配与实现——需求验证。

在数据中台框架下，良品通过数据分析，打造定制化产品开发模式，包括⼀些爆款产品。

噜辣杯的案例就是典型的利⽤内部数据与外部数据在⼀个业务数据的应⽤场景，转化为实打实的效果与价值。

良品铺⼦数据源（内部数据+外部数据）实时同步或T+1同步到数据中台，以数据中台为核⼼实现算法、性能、体验三⼤突破，中台既有数据沉淀，⼜有算法承接；通过算法模型⽀撑营销中台、供应链协同中台、产品创新中台，进⽽进⾏业务策略输出。

数据中台和内部业务的各个系统进⾏对接与数据提取，通过双向的数据回收和数据⽀撑，形成数字化运营中台的管理闭环。

良品会员中台通过消费者门店扫码、线上信息同步、营销活动获取数据、丰富的会员积分权益等，实现⽤户数据分析沉淀，以此达到精细化数据运营。

仓储物流系统层，良品已经具备全流程数字化作业，⼤⼤提升了物流仓储效率。

完成了收货管理、上架、码盘、补货等物流模块体系、⽅案建设。

AGV拣货系统解决了密集存储问题；⾃动分拣系统与输送包装系统解决B2C拣选分播问题；AGV货到⼈+⼩件交叉带分拣+⾃动封箱粘标解决B2C拣选分播问题；AGV搬运系统和线下拣货输送系统，解决B2B拣选分播问题；集货分拣系统与四向库暂存系统实现交叉带+四向穿插车库解决集货暂存问题。